简介：以扎龙湿地龙泡子为研究对象,利用58个实测水深数据和季相最接近的QuickBird数据,建立湖泊水深的反演模型。探索性地建立了单波段和多波段组合的线性（多元）回归模型、指数模型、二次多项式模型、微分模型和对数模型等;通过对比模型的决定系数R2,比较模型精度;线性模型、对数模型、指数模型和幂指数模型的R2小于0.5,而二次多项式模型和多元线性回归模型的R2大于0.5,精度相对较高;筛选出拟合度较高的模型,用20个实测验证样本,采用相对误差和均方根误差进行模型精度评价;最后,利用精度较高的模型,进行龙泡子水深反演计算。水深反演结果表明,用选出的模型反演得到的龙泡子水深基本一致,为170～200cm,即使有稀疏的水草覆盖,依然可以表现出水深渐变的趋势。以蓝、绿、红和近红外波段多光谱遥感反射率为自变量,建立的线性湖泡水深反演模型y=123.990-3.332B1＋183.859B2-237.133B3-37.143B4（y为水深;B1、B2、B3和B4分别为蓝、绿、红和近红外波段的水体反射率）,能较好地反演扎龙湿地湖泡的水深。

简介：利用2013年10月7日和14日的landsat8ETM＋遥感影像数据和松嫩平原实测的31个采样点的水体中的叶绿素a和悬浮物含量数据,采用回归分析的方法,建立松嫩平原水体中叶绿素a和悬浮物含量的反演模型。研究结果表明,将各波段反射率进行必要的数学变换和波段组合后,可以显著提高其与水体中叶绿素a和悬浮物含量的相关水平;以R4/（R2＋R3）为自变量,建立的水体中叶绿素a含量的反演模型拟合效果最好;以（R5＋R4）/R3为自变量,建立的水体中悬浮物含量反演模型拟合效果最好。

简介：应用Landsat7ETM＋遥感数据与同期野外实测叶面积指数（LAI）数据，基于多季相遥感影像，用面向对象的分类方法，提取双台河口国家级自然保护区芦苇分布数据，建立芦苇LAI最优估算模型，并进行其遥感反演及空间格局分析。研究结果表明，2012年，双台河口国家级自然保护区内芦苇总面积为38200hm2，占保护区总面积的29．5％，其中，缓冲区的芦苇面积为16200hm2，实验区的芦苇面积为11900hm2，核心区芦苇面积为10100hm2；以遥感影像缨帽变换（TC）后的绿度（GREEN）分量、ETM＋第5波段饵；）和第3波段饵，）为白变量的多元线性模型为芦苇LAI反演的最优估算模型（p〈0．01，R2=0．741）。双台河口国家级自然保护区芦苇LAI介于0．12～5．85之间，呈现东高、西低和北高、南低的分布格局；保护区核心区的芦苇LAI最均一，实验区的芦苇LAI空间变化最明显。

简介：菹草（Potamogetoncrispus）衰亡的原因一直是水体生态修复的研究热点。已有的研究认为,强光照是促进菹草衰亡的关键因素。分别将菹草幼苗置于150μW/cm2剂量的中波紫外线（UV-B,波长为275-320nm）辐射下,设置4种UV-B辐射持续时间处理,其每日的持续辐射时间分别设定为0h（对照处理）、2h、4h和6h,对照处理下的菹草幼苗不接受UV-B辐射,仅接受长波紫外线（UV-A）辐射和光合有效辐射,监测各处理下菹草幼苗的生长、形态状况、石芽形成和萌发等指标。研究结果表明,每日6h的UV-B辐射,能促进菹草分枝,且能促进菹草衰亡;2h和4h的UV-B辐射,对菹草的影响较小,随着UV-B辐射时间的延长,菹草植株的株高、节间距和单株鲜质量明显下降,每日2h的UV-B辐射,能促进植株叶面积的增加;每日延长UV-B辐射时间,可以促进石芽的形成,但形成的石芽随着变态率的增加,其长度增加、宽度减小,石芽质量减轻,下一个生长季的萌发率降低,萌发出二苗的比率降低,萌发苗的各项生长指标随着辐射剂量增加而逐渐降低。因此,在春末、夏初,随着太阳辐射时间的增加,阳光中累计的UV-B辐射剂量增加,这可能是促进菹草大批衰亡的重要原因。

简介：以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer,MODIS）影像数据,采用一种基于归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据.监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别.根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表（沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地）的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据.该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.7525.研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据.