基于Mann-Kendall方法的胶东半岛海岸带归一化植被指数趋势分析

利用1998—2008年SPOT/VEGETATION逐旬共372期归一化植被指数时间序列影像数据,引入Mann-Kendall非参数趋势检验方法,分析了胶东半岛最近10 a来的归一化植被指数变化趋势。结果表明,最近10 a来,胶东半岛归一化植被指数变化趋势以衰减区域居主导地位,其中有明显衰减变化趋势的区域占半岛总面积的19.3%,有明显增强变化趋势的区域仅占半岛总面积的2.8%。归一化植被指数衰减区域在空间上沿海岸线呈环状分布,从沿海岸到远离海岸,归一化植被指数增强趋势逐渐明显,衰减最明显的区域大部分位于半岛沿海30 km以内,植被增强趋势最明显区域位于半岛中部山地及沿海防护林地区。人类活动及其空间分布是归一化植被指数变化的主要因素,其中沿海城市化、工业化和海岸湿地开发利用程度的提高导致归一化植被指数衰减,而山地植被保护和海岸防护林建设导致归一化植被指数增强。

基于粗糙集约简的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术可估测水稻冠层叶绿素含量,为水稻的长势遥感监测与农艺决策提供科学依据.基于地面实测水稻叶片光谱数据,提出了一种粗糙集属性简约和支持向量回归相结合的叶绿素反演方法,解决了植被光谱指数相关性高易造成计算冗余以及降低水稻叶片叶绿素高光谱反演效率的问题.首先选择18个与水稻叶绿素含量相关性较大的植被光谱指数作为因变量,利用粗糙集约简植被指数数据空间得到含有6个植被光谱指数的简约核;然后采用支持向量回归方法反演叶绿素含量.基于全部指数反演及基于简约核指数反演的R2分别为0.8586与0.850 6.因此,该方法与采用全部指数进行反演的结果相比,不但具有相当的反演精度,而且有效缩短了反演算法步骤及时间,为大数据处理提供了新的技术方法.

直方图匹配算法进行坡度变换的精度评价

为了减小DEM分辨率下降所引起的地形坡度变缓效应,对直方图匹配算法在空间域上的精度进行验证,以山东丘陵北岩子口沟小流域为研究区,将研究区低分辨率坡度数据和高分辨率坡度数据进行直方图匹配,并对匹配后数据多项频率域和空间域指标进行评价。结果表明:直方图匹配算法可以很好地还原整幅图像坡度的最大值和平均值,地形粗糙程度得到了很好地恢复,但处理后的坡度相对于基准数据的中误差和误差标准差分别为23.5°和49.85°,与未处理的数据相差无几,说明算法只对地形统计特征的改善有效,对于实际地形的还原能力还有待改进。