整合多源遥感数据的洪涝灾害评估恢复——以河南“7·20”暴雨灾害为例

洪涝灾害发生后通过植被指数和灯光指数定量评估灾后恢复情况,对灾区经济建设和生态恢复的评估具有重要科学意义。该文以河南“7·20”暴雨灾害区为研究区,基于日度和月度NPP-VIIRS数据、Sentinel-NDVI、MODIS-EVI数据和统计年鉴数据,构建归一化差异城市指数(normalized difference urban index,NDUI)来表征城市内部空间细节;基于回归模型模拟人口和国内生产总值的空间分布;从研究区的夜间灯光数据和植被覆盖数据2个不同的维度来评估洪涝灾害。结果表明:高危区和中危区总面积为1429.04 km^(2),占研究区总面积的6.06%,高危地区主要分布在郑州西部、新乡东部、安阳东部、鹤壁北部,其中郑州市受灾严重程度最高;从植被覆盖度恢复率(vegetation cover recovery rate,VCRR)来看,卫辉市、淇县、滑县、林州市等地区整体植被恢复情况较差,其VCRR的值大部分在0以下,植被覆盖有恶化趋势。NDUI与社会经济统计数据拟合精度高于0.8,表明NDUI可以在洪涝灾害发生后应用于精确位置救援和灾后针对性重建工作;NPP-VIIRS和MODIS-EVI评估洪涝灾害的结果具有很好的互补性,2种数据的有机结合进行洪涝灾害研究,对灾后救援和恢复评估均有较高的应用价值。

可恢复覆盖技术

研究和分析了目前两种作图方式 (覆盖和异或 )的优缺点 ,提出了可恢复覆盖技术。其工作原理是 :在作图前 ,将一块完整、干净的屏幕区域 (原始图形的屏幕 )保存到扩展内存中 ,当想擦除某一图形时 ,只需在扩展内存中找到其相对应的位置 ,即可用扩展内存中相应大小的图形覆盖其本身 ,实现擦除。此法方便、快捷、容易实现 ,且克服不易恢复、色彩不一致的缺点 。

基于MODIS-NDVI汶川震中区域十年后植被恢复的时空变化特征分析

为分析研究受汶川地震影响下茂县、汶川以及都江堰三县的植被动态恢复状况,通过对中分辨率成像光谱仪-植被指数(MODIS-NDVI)时间序列数据计算2007~2017年各年的植被覆盖度,进一步计算2009~2012年以及2013~2017年植被覆盖恢复率,并结合地形地貌、地质构造、地质灾害、植被类型和人类活动等影响因素探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:研究区植被在2007~2017年这10年内随着时间逐渐恢复,且恢复较好,但震中区域差异明显;结合实地调查滑坡数据,得知研究区与滑坡区植被恢复都表现出明显的滞后性;海拔和道路距离与植被恢复面积比分别存在显著的相关性;不同坡向上的植被恢复面积比也存在差异;研究区内地质构造复杂的区域地质灾害频发,灾害密度越大,植被恢复显著点较少;由于各种植被类型的特性不同,导致植被恢复的快慢不同,其中草甸、针叶林、阔叶林及灌丛自然恢复速率较快。可见,研究区内植被恢复受到自然与人为等多种因素影响,震后绝大部分区域植被在10年内恢复到震前水平,但部分区域需要人类进行政策保护,研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供理论支撑。

基于多时相Landsat数据的汶川地震后王家岩滑坡植被恢复估计

为研究汶川地震后发生严重同震滑坡的北川县王家岩受损植被恢复情况,利用遥感技术对王家岩震后地区进行长期植被动态监测,基于研究区2007-2020年多时相Landsat遥感影像,采用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖恢复率(VRR)来定量评价植被生长和恢复状态.结果表明:研究区内滑坡区域受损植被已逐渐恢复,其NDVI由地震发生后的0.385上升至2020年8月的0.624;经过12年的演替,滑坡区域植被覆盖恢复率经季节性调整后接近91.8%;根据VRR回归模型预估,滑坡区域内的植被需要26年左右才能恢复到地震前的水平.

基于多源遥感数据的震后恢复评估--以四川长宁M S6.0地震为例

通过植被指数和灯光指数定量评估地震发生后灾区的恢复情况,对灾区经济建设和生态恢复的评估具有重要科学意义。以2019年6月17日四川省宜宾市长宁县M_(S)6.0地震灾区为研究区,对月度NPP-VIIRS数据、MODIS-EVI数据和统计年鉴数据进行预处理后获得4种灯光指数和增强型植被指数(EVI),分别建立NPP-VIIRS数据和MODIS-EVI数据的非线性回归预测模型,预测地震年份的灯光指数和植被指数;通过预测数据和实际数据的对比分析,评价震后的恢复情况。结果表明:地震发生后灯光总强度(TNL)和EVI均明显下降,与震中距离越近的乡镇下降越明显;EVI数据的下降具有滞后性和持续性,夜间照明恢复优于植被恢复情况;地震对TNL的影响高于EVI,且随着距离的增加地震的影响程度逐渐减小。文章从经济和环境两个方面开展研究,对地震救援和震后恢复评价均有一定的应用价值。

WSANs中基于蜂巢结构的移动容错恢复算法

旨在研究无线传感器与执行器网络(WSANs)中节点失效情况下恢复执行器(actor)节点服务的算法.首先说明了WSANs中的实时覆盖模型,证明WSANs覆盖恢复问题是NP难问题,给出了近似求解方案.在此基础上,提出了一种基于六边形蜂巢结构的移动容错算法HMFR用于恢复失效actor节点,HMFR算法在限制网络初始部署的条件下拥有很好的性能.通过实验与现有的恢复算法进行比较,发现HMFR算法在actor覆盖sensor节点数和移动距离方面有更好的性能.