基于Landsat OLI和ETM+的杭州城市绿地地上生物量估算比较研究

城市绿地地上生物量的定量估算为城市碳循环研究提供重要依据。以杭州市辖区为研究区,选取Landsat 8OLI影像,提取影像的原始波段及植被指数信息,基于199个样地实测数据,建立研究区绿地地上生物量估算模型,反演研究区生物量,并与同时期Landsat 7ETM+遥感影像生物量估算结果进行对比分析。结果表明,基于OLI影像建立的逐步回归和随机森林模型R2分别为:0.643、0.514;城市绿地生物量主要集中在5~15、35~55t·hm^(-2),城区内绿地主要以带状、块状分布,其值偏低,中部公益林及城郊马尾松林生物量值较高;基于OLI影像估算的研究区生物量平均值为32.520t·hm^(-2),相应的ETM+估算结果为34.454t·hm^(-2),两者估算结果的差值基本上以0为中心,差值的平均值为-1.934t·hm^(-2),2种影像估算结果的Pearson系数为0.901,显著性<0.001;总体上,2景影像的生物量估算结果差异较小,可通过线性关系相互补充利用。

高校新区周边农村居民点空间格局演变——以平顶山学院新校区为例

以平顶山学院新校区为例,通过实地调查,运用景观生态学原理和方法分析近10年来学校周边东洼村、西留村和朱砂洞村3个农村居民点的空间格局演变.结果表明:自2003年新校区启用以来,3个居民点用地面积均明显增加,其中东洼村增幅最大.近10年东洼村和西留村空间格局分散,趋于不规则化;朱砂洞村空间格局集中,趋于规则化.东洼村受高校新区影响最大,而处于同轴上的朱砂洞村和同半径上的西留村所受影响较小.

基于GIS的平顶山市景观生态风险评价

以平顶山市为研究区域,结合GIS技术,以遥感影像为主要数据源,在对平顶山市景观分类及风险源分析的基础上构建了景观生态风险评价模型,并评价分析了研究区景观生态风险的时空分布特征.研究表明低风险区、较低风险区和中等风险区面积均是先减后增,较高风险区面积则逐渐增加,高风险面积呈较少趋势,而平顶山的整体生态风险属于中等偏低水平,研究区生态风险水平呈现出条带形状,由南部向北部呈逐渐增加趋势.

杭州城区PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM2.5、PM10浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM2.5、PM10浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM2.5和PM10晴天日浓度变化趋势基本一致,PM2.5比PM10污染严重;晴天日PM2.5、PM10浓度值与对应的温度（-0.463,-0.281）、风速（-0.305,-0.332）呈负相关,与湿度（0.257,0.239）呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM2.5、PM10污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%-80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM2.5、PM10污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM2.5、PM10污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM2.5污染程度与人口密度成正比,PM10污染与人口密度成反比。

基于WorldView-2影像数据对杭州西湖区绿地信息提取研究

以杭州市西湖区为例,根据研究区域地物在World View-2遥感影像的特征差异进行区域划分。在每个分区内采用不同的多尺度和方式进行分割,构建多层次结构,综合利用光谱、形状、纹理等特征变量;采用CART决策树分类算法,选择最优特征及节点阈值分区域对杭州市西湖区的植被绿地信息进行提取;采用Jeffries-Matusita(J-M)距离法,确定纹理窗口尺度并筛选纹理特征。结果表明:本研究利用可分离指数J-M距离法得到影像地物草地、农用地、灌木、乔木最佳纹理窗口尺寸分别为5×5、11×11、13×13、13×13,对纹理尺度的选择和纹理特征的降维极大地提高了信息提取的精度及效率;基于面向对象的CART决策树分类法的总体分类精度相比基于像元的最大似然法的精度从76.53%提高到88.56%,Kappa系数从0.711 7提高到0.862 3,绿地平均用户精度从72.73%提高到84.63%;同时比常规的面向对象的方法更快速灵活地确定分类特征及阈值,大幅度地提高了提取效率及精度。