多时相多极化SAR高原湿地关键水文和植被参数遥感反演研究

基本信息
批准号:41571328
项目类别:面上项目
资助金额:60.00
负责人:谢酬
学科分类:
依托单位:中国科学院空天信息创新研究院
批准年份:2015
结题年份:2019
起止时间:2016-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:葛劲松,李志强,张志军,张紫萍,刘龙,柴勋
关键词:
水体提取水位植被高度高原湿地合成孔径雷达
结项摘要

Plateau wetlands have special eco-systems with multiple eco-functions and great biodiversity, but are also serious threatened eco-systems. This proposal aims at making use of the advantage of SAR in height inversion and water detection, and focuses on inversion of three important parameters—water level, water area, and plant height, which greatly influence ecological performance of wetlands. This project will develop water level inversion algorithm based on Rank M-estimator, water body detection algorithm via level-sets with KummerU probability density function, and plant height inversion algorithm with bistatic dual-pol TanDEM-X data. We Use high spatial resolution multi-temporal, multi-band, and multi-polarization SAR data to estimate water level, water area, and plant height, and analyze influence of hydrological changes on plant and habit of migratory birds. The implementation of this project could supply significant input for estimation of ecological water requirement and plant biomass, and also support evaluation of functional performance and ecosystem health performance of plateau wetlands.

青藏高原湿地有着多功能的、富有生物多样性的生态系统,但同时也是受到严重生态威胁的生态系统。本项目旨在充分发挥SAR在高度反演和水体监测方面的优势,集中解决影响湿地生态健康状况的三个关键参数-水位、水域面积和植被高度反演问题。本项目将发展带秩M估计高原湿地水位反演算法,建立基于Kummer U分布的水平集高原湿地水域提取算法,建立双基双极化TanDEM-X数据高原湿地植被高度估计算法,利用高分辨率多时相、多波段、多极化SAR数据,对水位、水域面积和植被高度进行监测,结合温度、降水和地面径流等地面调查资料分析水文变化对高原湿地植被状况和候鸟生存环境的影响,开展该项研究将为能够为高原湿地植被生物量和湿地生态需水量估计等提供重要的输入数据,为高原湿地生态系统健康评估和生态系统功能科学评价提供重要参考依据。

项目摘要

青藏高原湿地有着多功能的、富有生物多样性的生态系统,但同时也是受到严重生态威胁的生态系统。本项目旨在充分发挥SAR在高度反演和水体监测方面的优势,集中解决影响湿地生态健康状况的三个关键参数-水位、水域面积和植被高度反演问题。本项目将发展带秩M估计高原湿地水位反演算法,建立基于Kummer U分布的水平集高原湿地水域提取算法,建立双基双极化TanDEM-X数据高原湿地植被高度估计算法,利用高分辨率多时相、多波段、多极化SAR数据,对水位、水域面积和植被高度进行监测,结合温度、降水和地面径流等地面调查资料分析水文变化对高原湿地植被状况和候鸟生存环境的影响,开展该项研究将为能够为高原湿地植被生物量和湿地生态需水量估计等提供重要的输入数据,为高原湿地生态系统健康评估和生态系统功能科学评价提供重要参考依据。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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