基于国产高分卫星遥感数据的长江岸线土地利用变化研究

本研究以国产高分系列卫星遥感影像为数据源,研究长江岸线土地利用变化。针对不同地物类型,通过选取最优分割尺度的地物光谱形状纹理等特征,建立知识规则集,然后采用隶属度函数及CART决策树分类法对“长江大保护”政策实施前后(2016年和2019年)长江岸线南京段保护范围线以内的土地进行分类与结果分析。研究表明,使用面向对象方法中的隶属度函数结合CART决策树分类方法精度提升明显,总体精度为92.1%,Kappa系数为0.874;实施“长江大保护”政策前后,城乡、居民工矿用地面积减少了2.02 km^(2);水域面积减少了2.98 km^(2);林地面积增加了5.81 km^(2);草地面积增加了0.81 km^(2);未利用土地减少了1.62 km^(2)。研究期内临长江南京段土地利用结构转变明显,其成果为长江大保护的决策提供理论依据。

极轨卫星地表温度时间归一化方法——以MODIS为例

地表温度(Land Surface Temperature,LST)在陆地—大气能量交换等研究中扮演着重要角色。LST随时间变化迅速,且极轨遥感卫星获取的LST的地方太阳时在像元间存在差异,需进行时间归一化以提高LST遥感产品的应用价值。面向MODIS LST产品,基于FY-4A高时间分辨率的LST产品,引入地表温度日变化模型(DTC),构建了粗细分辨率转换配准方法,提出了基于日变化信息的LST时间归一化模型(Temporal-effect Normalization Model of land surface temperature Based on Diurnal variation information,BDTNM),探讨了时间窗口、归一化时刻与空值情况对模型的影响。利用张掖地区站点实测数据、模拟数据对INA08_2模型和BDTNM模型归一化结果进行验证和评价,结果表明BDTNM方法比INA08_2模型具有更好的稳定性及鲁棒性,精度提高了0.4~1.0 K,并具有一定的空值插补能力,该方法对其他遥感卫星LST的时间归一化也具有一定的借鉴意义。