基于遥感与GIS的中国农村居民点规模分布特征

利用 2 0 0 0年TM图像判读的中国土地利用矢量图提取全国农村居民点信息 ,分析了中国农村规模分布的基本特征。中国农村居民点密度呈现地带性差异 ,东部地区农村居民点密度较高 ,西部较低。农村居民点规模区域差异明显 ,北方大于南方 ,平原地区大于丘陵地区 ,经济发达地区大于经济欠发达地区 ;全国农村居民点规模较小 ,平均规模越小的地区集中在规模较小的居民点较多。全国农村居民点分布不均匀 ,孔隙度指数与农村居民点密度相关程度较高 ,农村居民点密度较高的地区 ,孔隙度指数较小 ,农村居民点分布较为均匀 ,距离较低 ;农村居民点密度较小的地区 ,孙隙度指数较大 ,农村居民点分布不均匀 ,距离较远。

基于GIS和RS的区域陆地植被NPP估算——以中国内蒙古为例

在GIS的支持下,利用地面气象数据和MODIS数据,考虑到最大光利用率在不同植被类型中的差异,构建了一个区域陆地植被NPP估算模型,并以2002年的内蒙古植被为例,研究了植被净初级生产力及其时空分布。结果表明:(1)该模型在数据获取了上比较容易,仅利用地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行估算,使其实际的可操作性得到加强。(2)通过与NPP的实测资料及其他模型的对比研究表明:该模型对区域陆地值被NPP的模拟效果较好,与Chikugo模型相比,它更能反应森林NPP的实际情况。(3)2002年内蒙古植被净初级生产力为390.8MtC/a,总体分布趋势是由东北向西南递减,其季节变化也非常明显,在6月中旬至9月中旬的3个月时间里,NPP占了全年的72.7%,而1—2月份植物基本停止生长,净初级生产力极低,每月仅为3.59MtC。

汶川Ms8．0地震重灾区次生地质灾害遥感精细解译

汶川Ms8.0地震诱发了大量次生地质灾害,主要包括崩塌、滑坡与泥石流等。在获取到全面的研究区震后多源遥感影像后,采用人工目视解译的方法,对14个重灾县(市)进行次生地质灾害解译工作,共解译出约46560处崩塌、滑坡、泥石流等地震次生地质灾害,灾害总面积约687.1km2。基于GIS平台获取到它们的位置、平面面积等基本信息,绘制了研究区的地震次生地质灾害分布图与点密度图。结果表明,本次地震次生地质灾害与龙门山3条主断裂有较好的对应关系,且主要分布在4个集中区域。最后,分析了地震次生地质灾害分布与高程、坡度、地震烈度之间的关系,高程范围为1000—2000m的灾害面积占灾害总面积的54.00%;坡度范围为30°—50°的灾害面积占灾害总面积的62.42%;地震烈度范围为Ⅺ—Ⅷ的次生地质灾害面积占灾害总面积的90.94%。为进一步研究汶川地震次生地质灾害的发育规律、发生机理、预测理论、灾区恢复重建与选址等问题提供了重要的次生地质灾害基础信息。

基于多源遥感数据的北京市1973—2005年间城市建成区的动态监测与驱动力分析

城市地域空间扩展情况是衡量城市化水平的重要测度指标。利用陆地卫星MSS影像、TM(或ETM+)影像、灾害监测星座数据和“北京一号”小卫星数据,对1973—2005年北京市建成区的扩展过程、面积变化和土地利用影响进行了监测分析。结果表明:32年间,北京市建成区面积净增加超过1000km2,2005年达到1209.97km2,相当于1973年的6.58倍,年均扩展32.07km2。北京市建成区的扩展基本上呈现出以旧城区为中心向四周扩展的方式,并未在某一方向表现出特别明显的变化,但在不同时期内的扩展速度差异非常明显。北京市建成区的扩展面积中,54.34%来自于农村居民点和独立工矿用地及其他建设用地,43.57%来自于水田、旱地等耕地。人口增长对北京市建成区的扩展有显著的刺激作用;经济增长是城市变化的主要动力之一;交通的发展促进了城市用地的扩展,是城市扩展的牵引力,对城市空间扩展具有指向性作用;而政策与制度因素则在很大程度上决定了北京市发展和扩张的宏观格局。

基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用

如何利用遥感资料估算植被覆盖率已成为建立全球及区域气候、生态模型的基础工作之一。重点探讨了利用TM资料从植被指数 (NDVI)中提取植被覆盖率的方法。根据TM像元为非均一混合像元的特点 ,提出了基于土地覆盖分类的综合运用“等密度模型”和“非密度模型”计算植被覆盖率的方法。通过对北京市海淀市区的植被覆盖率计算表明 ,该方法的估算精度可达 75 4% ,比单纯使用等密度亚像元模型在估算精度上可提高 5 8%。可以认为 ,该方法为大面积植被覆盖率估算提供了一种有效的途径。

黄河三角洲盐碱地遥感调查研究

土壤盐渍化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题 ,有关盐碱地的性质、范围、面积、地理分布及盐渍程度等方面的实时、可靠的信息 ,对治理盐碱地防止其进一步退化和进行农业可持续发展规划至关重要 ,提出运用LandsatTM遥感数据来获取这些信息。基于地物光谱特征、野外调查建立的地物与影像之间的关系以及土壤和地下水监测数据的辅助 ,将常规监督分类法和改进的图像分类法两种方法相结合 ,提取了不同盐渍程度的盐碱地 ,即光板地 144 77.6 7hm2 ,重度盐碱地 5 2 0 86 .33hm2 ,中度盐碱地 86 6 99.6 1hm2 ,轻度盐碱地2 15 0 0 1 7hm2 ,占黄河三角洲总面积的近二分之一 (4 7 4% )。除此之外 ,水体、滩涂、非盐碱地等也作了区分。

高分辨率影像城市绿地快速提取技术与应用

高分辨率遥感影像是城市绿地信息快速提取的主要数据源 ,文中以多尺度影像分割与面向对象影像分析方法为主要技术 ,利用样本多边形对象的成员函数建立训练区 ,自动提取大庆市城市绿地覆盖信息 ,达到清查城市绿地的目的。该方法信息获取周期短、精度高、成本低 ,实现了城市绿地信息精确获取与快速更新。

基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率Qu ickB ird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。

CBERS-02 IRMSS热红外数据地表温度反演及其在城市热岛效应定量化分析中的应用

针对CBERS-02 IRMSS的热红外通道特性,对Jim enez-Munoz和Sobrino提出的普适性单通道地表温度反演算法进行改进,并利用该传感器热红外遥感数据反演北京地区和苏锡常地区的地表温度;利用2004年8月17日在青海湖的野外实测数据对该算法的地表温度反演结果进行的验证表明,改进的单通道反演算法应用于CBERS-02 IRMSS传感器热红外数据的地表温度反演具有很高的反演精度。并在此基础上,运用城市热场变异指数对北京地区和苏锡常地区的城市热岛效应进行分析,运用中国研制的热红外卫星遥感数据给出了城市热岛效应的定量化描述。结果表明,CBERS-02 IRMSS热红外遥感数据完全可以满足定量化应用的要求,具有很大的应用潜力。

水体光谱测量与分析Ⅰ:水面以上测量法

水色遥感的基础之一是水体光谱特征测量与分析。水体光谱特性包括两个方面 :表观光学特性(AOPs)和固有光学特征 (IOPs)。该文主要讨论与水色遥感基本参数直接相关的表观光学量的测量与分析。现场表观光谱的测量从方法上可分为两类 :剖面测量法和水表面以上测量法。两种方法相对独立 ,适用范围上具有互补性。该文主要针对水面以上测量法进行讨论。水色遥感一般要求表观光谱特性的测量必须能够导出离水辐射率LW、归一化离水辐射率LWN、遥感反射率Rrs、和刚好处于水面以下 0 -深度的辐照度比R等。国际上有关水色的测量规范中 ,仅有针对大洋一类水体的。中国的近岸水体和湖水绝大部分是二类水体 ,因此该文也将对二类水体光谱测量的有关参数化问题进行讨论。同时 ,对数据分析处理中的一些关键参数的确定 。

湿地植被成象光谱遥感研究

该文论述了成象光谱信息在鄱阳湖湿地进行植被光谱识别分类与生物量制图的部分研究结果 ,研究如何从高光谱分辨率图象上有效地定量提取植被生物物理参量以及湿地植被类型识别 ,包括 (1)基于多高度大气订正后的反射率图像获取 ;(2 )导数光谱分析与生物量制图 ;(3)基于光谱波形匹配的湿地植被分类、识别。

叶片化学组分成像光谱遥感探测机理分析

利用地面光谱仪的测量数据 ,进行了成像光谱遥感探测叶片化学组分的机理性研究。采用多元逐步回归方法 ,分析了鲜叶片 7种化学组分含量与其光谱特性的统计关系 ,分别建立了反射率 ρ及其变化式 1/ρ、logρ和ρ的一阶导数Kρ 与化学组分含量的统计方程 ,并对这 4个指标的性能进行了比较和评价。结果表明 ,在 95 %的置信水平下 ,可以由叶片的精细光谱特征较好地反映出化学组分含量 ;特别是利用Kρ 作为因子 ,使置信水平提高到 99% ,尤以对粗蛋白质、N、K含量反映最好 ,R2 均达到 0 8以上 ,粗蛋白质可达 0 95 6 4。

近30年来喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区冰川变化的遥感监测研究

本文从1976,1990,1999的Landsat及2003年ASTER系列数字遥感影像上提取了喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区的4期冰川空间分布数据,在Arc/Info中综合各期数据,建立研究区1976—2003年冰川变化图谱,定量分析了纳木那尼峰地区冰川的空间变化。图谱这种数据集成的方法明显优于直接将各期影像分类结果进行比较的传统研究方法。研究结果表明,纳木那尼峰地区的冰川以广泛退缩为主,但北部也有少量前进冰川存在。自1976年到2003年,冰川面积从84.41km2减少到77.29km2,各时段分别以平均0.17km/a,0.19km/a和0.77km/a的速度在退缩,冰川退缩明显加速。冰川退缩面积占研究区总面积的8.4%,明显比高亚洲冰川平均退缩比例(7%)大,表明西喜马拉雅山脉的冰川退缩比较严重。

高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析

分析了北京大屯科技站水稻叶面积指数 (LAI)、叶绿素密度 (CH .D)与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程。利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CH .D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系 ,并建立预测回归方程。结果表明 ,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CH .D的相关性 ,CH .D与光谱数据的相关明显优于同LAI的。

SPOT卫星影像的水体提取方法及分类研究

文中分析了水体及其它主要地物的光谱特性在SPOT影像中的表现特征 ,发现大多数地形阴影与水体的光谱特征具有一定的相似性 ,因而用单一的方法很难有效地提取山区中的水体。经过研究 ,发现用决策树分类方法 ,在各节点设计不同的分类器 ,可以有效地提取山区中的水体。由于不同类型的水体其面积、周长、形状等几何特征各有特点 ,并且与地貌类型有一定的关系 ,因而可利用水体的空间特征信息 ,对提取的水体进行分类 ,其方法也选用决策树分类方法 。

基于遥感数据与作物生长模型同化的冬小麦长势监测与估产方法研究

本文以LAI作为结合点,讨论了利用复合型混合演化(SCE_UA)算法实现CERES_W heat模型与遥感数据同化的可行性。CERES_W heat模型同化后主要生育期和产量的模拟值分别与真实条件下模型相应模拟值以及实测值进行比较。结果表明,同化后CERES_W heat模型的模拟精度对LAI外部同化数据的误差并不十分敏感。并且在LAI同化数据较少时,也可获得较好的同化结果。这一特点体现了SCE_UA算法应用于同化过程的优越性,为同化策略在区域冬小麦长势监测及估产中的应用提供了基础。

基于遥感与GIS技术的土地利用时空特征研究

为了研究土地利用、土地覆盖的时空变化 ,本文在遥感技术与GIS技术的支持下 ,对土地利用的时间动态特征和空间动态特征进行了定量分析。具体表现为通过数学建模 ,以湖北省为例 ,对湖北省近五年来的土地利用类型、土地利用程度、耕地状况、森林植被覆盖、城市扩展、水域湖泊状况等时空特征进行了动态分析 ,同时对湖北省土地利用变化的驱动机制进行了分析 ,为定性定量研究我国的土地利用。

不同供氮水平下水稻高光谱及其红边特征研究

通过大田和室内试验 ,测定了 3个供氮水平下 2个品种的水稻冠层、主茎叶片在不同发育期的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量。结果表明 :不同供氮水平的水稻冠层和叶片光谱差异明显 ,其光谱反射率随供氮水平的提高在可见光范围降低 ,在近红外区域增高 ;拔节期和孕穗期主茎倒三叶反射率在可见光和近红外区域均高于倒一叶 ;冠层光谱红边位置λred、红边幅值Dλred和红边面积Sred孕穗前呈“红移” ,抽穗后呈“蓝移”现象 ;叶面积指数LAI、地上鲜生物量AFM、地上干生物量ADM和鲜叶重FLM与冠层光谱变量R12 0 0 /R550 ,R990 /R550 ,R80 0 /R550 ,R750 /R550 ,λred,Sred之间有极显著相关 ,冠层和叶片色素含量与其光谱变量R80 0 /R550 和λred之间也存在显著相关。这说明用合适的高光谱变量来估算水稻LAI,AFM ,ADM ,FLM和冠层。

红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算

根据雷达后向散射系数建立了红树林湿地植被生物量的估算模型,并运用遗传算法确定其中非线性模型的最优参数。对比分析表明,雷达后向散射系数模型比NDVI模型在植被生物量估算中有更高的精度。使用NDVI指数有可能导致某些植被类型的生物量估算出现较大的误差。这是因为一些具有密集冠层的草本植被(例如互花米草等)有比红树林高得多的NDVI值。而雷达遥感所具有的侧视特点及一定的穿透能力能有效地获取植被的垂直信息,大大减低植被生物量估算的误差。