mapping spartina alterniflora biomass using lidar and hyperspectral data

رسم خرائط الكتلة الحيوية لنبات سبارتينا ألتيرنيفلورا (*Spartina alterniflora*) باستخدام بيانات الليدار (LiDAR) والبيانات فائقة الطيف

Clicks: 283
ID: 149569
2017
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #219 of 499 articles by views in Journal of pharmacological sciences

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 499 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Large-scale coastal reclamation has caused significant changes in Spartina alterniflora (S. alterniflora) distribution in coastal regions of China. However, few studies have focused on estimation of the wetland vegetation biomass, especially of S. alterniflora, in coastal regions using LiDAR and hyperspectral data. In this study, the applicability of LiDAR and hypersectral data for estimating S. alterniflora biomass and mapping its distribution in coastal regions of China was explored to attempt problems of wetland vegetation biomass estimation caused by different vegetation types and different canopy height. Results showed that the highest correlation coefficient with S. alterniflora biomass was vegetation canopy height (0.817), followed by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) (0.635), Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) (0.631), Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) (0.599), and Ratio Vegetation Index (RVI) (0.520). A multivariate linear estimation model of S. alterniflora biomass using a variable backward elimination method was developed with R squared coefficient of 0.902 and the residual predictive deviation (RPD) of 2.62. The model accuracy of S. alterniflora biomass was higher than that of wetland vegetation for mixed vegetation types because it improved the estimation accuracy caused by differences in spectral features and canopy heights of different kinds of wetland vegetation. The result indicated that estimated S. alterniflora biomass was in agreement with the field survey result. Owing to its basis in the fusion of LiDAR data and hyperspectral data, the proposed method provides an advantage for S. alterniflora mapping. The integration of high spatial resolution hyperspectral imagery and LiDAR data derived canopy height had significantly improved the accuracy of mapping S. alterniflora biomass.
أدت عمليات استصلاح الأراضي الساحلية واسعة النطاق إلى تغيرات ملحوظة في توزيع نبات السبارتينا ألتيرنيفورا (*Spartina alterniflora* - *S. alterniflora*) في المناطق الساحلية من الصين. ومع ذلك، لم تركز سوى دراسات قليلة على تقدير الكتلة الحيوية للغطاء النباتي في الأراضي الرطبة، لا سيما نبات *S. alterniflora*، في المناطق الساحلية باستخدام بيانات الليدار (LiDAR) والبيانات فائقة الأطياف (hyperspectral data). وقد استكشفت هذه الدراسة مدى إمكانية تطبيق بيانات الليدار والبيانات فائقة الأطياف في تقدير الكتلة الحيوية لنبات *S. alterniflora* ورسم خرائط توزيعه في المناطق الساحلية بالصين، وذلك لمعالجة إشكاليات تقدير الكتلة الحيوية للغطاء النباتي في الأراضي الرطبة الناتجة عن اختلاف أنواع النباتات وتباين ارتفاع المظلة النباتية. أظهرت النتائج أن أعلى معامل ارتباط بالكتلة الحيوية لنبات *S. alterniflora* كان لارتفاع مظلة الغطاء النباتي (0.817)، يليه مؤشر الفروق المعيارية للغطاء النباتي (NDVI) بقيمة (0.635)، ثم مؤشر الغطاء النباتي المقاوم للغلاف الجوي (ARVI) بقيمة (0.631)، فالمؤشر المرئي المقاوم للغلاف الجوي (VARI) بقيمة (0.599)، وأخيرًا مؤشر الغطاء النباتي النسبي (RVI) بقيمة (0.520). كما تم تطوير نموذج تقدير خطي متعدد المتغيرات للكتلة الحيوية لنبات *S. alterniflora* باستخدام طريقة الحذف الخلفي للمتغيرات (backward elimination)، حيث بلغ معامل التحديد (R²) نحو 0.902 ووصل الانحراف التنبؤي المتبقي (RPD) إلى 2.62. وكانت دقة النموذج في تقدير الكتلة الحيوية لنبات *S. alterniflora* أعلى مقارنة بدقته مع نباتات الأراضي الرطبة للأنواع النباتية المختلطة؛ نظراً لأنه حسّن من دقة التقدير المتأثرة بالفروق في الخصائص الطيفية وارتفاعات المظلة للأنواع المختلفة من نباتات الأراضي الرطبة. وأشارت النتائج إلى توافق الكتلة الحيوية المقدرة لنبات *S. alterniflora* مع نتائج المسح الميداني. وتوفر الطريقة المقترحة ميزة متقدمة في رسم خرائط نبات *S. alterniflora* استناداً إلى دمج بيانات الليدار والبيانات فائقة الأطياف؛ إذ أسهم التكامل بين المرئيات فائقة الأطياف ذات الدقة المكانية العالية وارتفاع المظلة المشتق من بيانات الليدار في تحسين دقة رسم خرائط الكتلة الحيوية لنبات *S. alterniflora* بصورة ملحوظة.
Reference Key
wang2017remotemapping Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Jing Wang;Zhengjun Liu;Haiying Yu;Fangfang Li
Journal Journal of pharmacological sciences
Year 2017
DOI
10.3390/rs9060589
URL
http://www.mdpi.com/2072-4292/9/6/589
Keywords
spatial distribution zhejiang provincescience

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.