基于多种遥感植被指数、叶绿素荧光与CO_2通量数据的温带针阔混交林物候特征对比分析

植被物候学作为研究植被与环境条件相互作用的科学,在全球气候变化的大背景下已成为国际热点研究领域,其中森林植被在调节全球碳平衡、维护全球气候稳定的过程中有着至关重要的作用。随着遥感技术的发展,多种遥感指数被应用到森林植被物候研究中,其中以MODIS NDVI和EVI应用最为广泛,而叶绿素荧光(SIF)作为植被光合作用的"探针"也被广泛应用于森林植被物候研究中。为了探究3种指数在森林植被物候研究中的差异与特性,本文以长白山温带红松阔叶林通量观测站为研究区域,采用模型拟合结合动态阈值法提取2007—2013森林物候特征参数,并使用通量数据(总初级生产力GPP)进行验证。结果表明:NDVI与EVI、SIF相比,表现为生长季开始时间与结束时间的明显提前和滞后,与GPP数据偏差较大,且夏季生长季峰期曲线形态过宽且平坦,无法较好反映生长季变化特征;EVI相较于NDVI有所改善,整体变化趋势与SIF、GPP基本吻合,但依然存在秋季衰减时间稍迟于SIF与GPP的问题;SIF虽然存在夏季骤降现象,但依然与GPP数据一致性最好,可以较好反映出森林植被季节变化特征。SIF数据与植被光合作用的紧密关联使其在植被物候研究中具有优于植被指数的准确性,并随着遥感平台的增加和反演方法的改善,将会在多尺度、多类型的植被物候监测中发挥更加重要的作用。

基于拉格朗日多项式的精密星历坐标插值

为获得任意时刻的卫星坐标位置,采用拉格朗日插值模型对精密星历坐标内插实验验证,并探讨插值模型的适用范围。实验表明,拉格朗日多项式的插值阶数高于10阶时可以获得毫米级的精度,插值阶数高于13阶时精度趋于稳定。利用此方法能满足实际测量工作的要求。

基于GF-1的土地利用类型变化及其驱动力分析——以开封市为例

以河南省开封市为例,利用2014年与2016年两期GF-1遥感影像数据,解译得到开封市区两年的土地利用类型图。通过GIS软件的空间分析功能得到开封市区两年间土地利用的时空演变特征。基于层次分析法(AHP)对影响城区土地利用类型变化的地域、政策、经济等主要因素进行重要性分析,结果表明:政策和地理因素对开封市区土地利用类型的变化影响最大,开封市西部地区的土地利用变化最频繁。

日光诱导叶绿素荧光对亚热带常绿针叶林物候的追踪

植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007—2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异。结果表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOSGPP)为第63天,生长季结束时间(EOSGPP)为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOSGPP 31天,植被指数EOS滞后EOSGPP 10—17天。虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段。同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素。由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础。

基于GNSS静态观测的时段分割技术研究

文中简要介绍了在GPS静态观测中常见的RINEX格式文件,结合天宝R5静态观测数据具体阐述了如何将连续观测两个时段的RINEX格式文件分割成两个独立的观测文件的过程,体现出RINEX数据格式的优越性。并结合某高速铁路的实例对提出的时段分割技术进行了证实,展示了时段分割技术的重要作用。

高分七号星载激光定位模型构建与验证

高分七号卫星是中国第一颗搭载全波形激光测高仪的对地观测卫星,可满足立体测绘的需求。本文为了实现国内第一颗星载大光斑全波形激光测高仪数据高精度自主处理的要求,提出了高分七号星载激光定位和检校验证方法。首先,构建了高分七号卫星激光测高仪的严密几何定位模型,其次,使用了移动重心和波形分解的峰值提取法,然后实现了基于地形匹配与红外探测器结合的激光测高仪指向角标定,最后,建立了SRTM高程验证、湖面高程验证和野外定标场验证结合的激光测高仪综合高程验证方法。经验证激光测高数据在平地的测高精度优于0.15 m,激光器1指向角误差约为0.15″,激光器2指向角误差约为0.38″。结果表明本文提出的高分七号星载激光定位方法定位精度高,可以满足后续高分七号数据科学研究和大规模业务化应用的要求。