县级生态资产价值评估——以河北丰宁县为例

以中高空间分辨率的Landsat-5 TM和SPOT-5遥感数据为主要数据源,以河北省丰宁县为例,提出了县级生态资产价值遥感评估的指标体系,研究建立了县级区域生态资产遥感测量的技术体系。研究结果表明,利用STAVFM时空尺度转换模型,可模拟获得县级区域全年时间序列的TM尺度NDVI数据,模拟结果验证的均方根误差仅为0.0702,可满足县级区域生态资产价值评估中NPP高精度遥感估算的需要;2008年丰宁县总生态资产价值为414.44亿元,单位面积生态资产价值在1123元/hm2至390029元/hm2之间,其中,森林、灌丛和草地三者的生态资产价值达349.05亿元,占该县生态资产总价值的84.22%,可见自然生态系统在丰宁县生态资产中所占的重要地位。研究结果对推动县域生态资产核算体系的建立有指导意义。

高时空分辨率NDVI数据集构建方法

针对ETM空间分辨率高和MODIS时间分辨率高的特点,选择官厅水库上游为实验区,基于对STARFM方法的改进,构建不同时空分辨率NDVI的时空融合模型-STAVFM,使用该模型对ETM NDVI与MODIS NDVI融合,构建了高时空分辨率NDVI数据集。研究结果表明,STAVFM根据植被变化特点定义了有效时间窗口,在考虑物候影响的同时改进了时间维的加权方式,通过MODIS NDVI时间变化信息与ETM NDVI空间差异信息的有机结合,实现缺失高空间分辨率NDVI的有效预测(3景预测NDVI与实际NDVI的相关系数分别达到了0.82、0.90和0.91),从而构建高时空分辨率NDVI数据集,其时间上保留了高时间分辨率数据的时间变化趋势,空间上又反映了高空间分辨率数据的空间细节差异。

基于HJ与MODIS影像时空融合的水稻种植面积的提取

本文以江苏高邮为研究区,采用STARFM和STAVFM两种算法,以及HJ星和MODIS遥感数据,分别进行时空融合。通过对比分析,STARFM算法有更高的融合精度。进而通过STARFM时空融合技术,生成研究区时间序列影像,进行水稻种植面积提取,并利用野外采样点进行精度验证,结果显示提取精度较高,总体提取精度为83%。