基于SPOT4和Landsat5 TM的不同影像融合方法质量对比研究

【目的】探究不同影像融合方法对SPOT4全色影像和Landsat5 TM多光谱影像融合效果的影响。【方法】采用13种不同的影像融合算法开展融合试验,并通过定性和定量分析的方式,对融合结果进行综合评价分析。【结果】结果表明,融合影像的信息熵相比原影像有所增强,RGB三通道的熵值分布更为均匀,主要集中在50~200之间。此外,不同地物类型对融合方法的效果产生了显著影响。对于水体和植被,Brovey、HSV、IHS和EF方法展现出了良好的光谱保真性和细节增强能力,因此更适用于目视解译。NND法在这些区域出现了轻微的光谱失真现象,导致其分类精度偏低。【结论】针对不同传感器的影像选择适当的融合方法,对于提高遥感影像的解译精度和应用价值具有重要意义。

miRNA-138-5p靶向调控胱天蛋白酶3减缓吸烟所致睾丸支持细胞TM4细胞凋亡

近年来研究表明,长期大量吸烟可致睾丸出现不可逆性损伤进而出现精子发生受阻,凋亡信号通路在其中发挥着关键作用,其分子调控机制仍有待深入研究。本研究旨在探讨miRNA-138-5p在香烟烟雾所致小鼠睾丸支持细胞TM4细胞(正常小鼠睾丸Sertoli细胞)损伤中的靶向调控机制。MTT法、乳酸脱氢酶法和TUNEL法结果显示,CSE干预后的TM4细胞存活率显著降低(P<0.05),细胞毒性显著增加(P<0.05),细胞凋亡率显著增加(P<0.05);RT-PCR和Western印迹结果证明,10%CSE干预TM4细胞后,凋亡前体基因p53、促凋亡基因Bak和胱天蛋白酶3(caspase-3)的mRNA和蛋白质表达水平显著上调(P<0.05);在TM4细胞中转染miRNA-138-5p过表达质粒后同样进行CSE干预,结果显示,支持细胞存活率较转染前显著升高(P<0.05),凋亡阳性细胞数较转染前显著降低(P<0.05),凋亡前体p53基因、促凋亡基因Bak和Caspase-3的mRNA和蛋白质表达较转染前显著下调(P<0.05);沉默miRNA-138-5p后,Bak、胱天蛋白酶3的mRNA和蛋白质表达水平显著增加(P<0.05);在线数据库分析显示,miRNA-138-5p与胱天蛋白酶3具有较高的匹配预测值,双荧光素酶报告基因结果显示,Bak未结合至miRNA-138-5p,而胱天蛋白酶3可以靶向结合至miRNA-138-5p。以上结果提示,miRNA-138-5p可靶向调控胱天蛋白酶3,减缓吸烟所致睾丸支持细胞凋亡,具有支持细胞的保护作用。

1,2,4,5-四氯苯C_(18) Empore^(TM)膜/水分配系数的研究

研究了1,2,4,5-四氯苯在C18膜/水相之间的分配规律。1,2,4,5-四氯苯在25℃,80 r/min条件下恒温震荡96 h可达分配平衡,温度和盐度对1,2,4,5-四氯苯C18膜/水的分配过程影响很小,1,2,4,5-四氯苯C18膜/水分配平衡时间受溶液体积和容器容积的影响,但不受溶液中C18膜膜量的影响,推测脂溶性小于或接近1,2,4,5-四氯苯的有机污染物在恒温震荡条件下C18膜与水之间的分配96 h可达到平衡。

Spectral Parameter Study on Tm^(3+) in Na_5Tm(WO_4)_4 Crystal

On the basis of the obtained intensity parameters Ω λ(λ =2,4,6) of Tm 3+ in the Na 5Tm(WO 4) 4 crystal, we performed calculations on the radiative transition probability, radiative lifetime, branching ratios and stimulated emission integrated cross sections between the two excited J manifolds of Tm 3+ , and discussed potentiality for the usage of this crystal as a laser material.

基于Landsat TM/OLI影像的哈尔滨市植被覆盖度与景观格局动态变化分析

以哈尔滨市为研究对象,依据2004、2010、2015、2020年Landsat TM/OLI遥感影像,利用归一化植被指数和像元二分模型方法提取该区域的植被覆盖度,结合植被覆盖度转移矩阵,分析植被覆盖度的时空动态变化。根据植被覆盖度分级结果,利用Fragstats4.2软件计算斑块面积、斑块个数、蔓延度与香农多样性指数4个景观格局指数,研究哈尔滨市景观格局的时空演变特征。结果表明,哈尔滨市2004—2020年高植被覆盖度和中高植被覆盖度的区域面积累计和分别占总面积的77.81%、72.54%、73.01%、83.31%,整体处于上升趋势。2004—2020年高植被覆盖度区域的景观百分比占据主导地位,其次是中高植被覆盖度区域,且大部分植被覆盖度区域斑块数量先增加后减少。从景观层次上,斑块聚合度降低、多样性略增加。探究哈尔滨市植被覆盖度和景观格局的动态变化,对城市规划设计和景观格局优化具有一定的指导和参考意义。

Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China

The aim of this paper is to investigate the feasibility of using Landsat TM data to retrieve leaf area index (LAI). To get a LAI retrieval model based ground reflectance and vegetation index, detailed field data were collected in the study area of eastern China, dominated by bamboo, tea plant and greengage. Plant canopy reflectance of Landsat TM wavelength bands has been inversed using software of 6S. LAI is an important ecological parameter. In this paper, atmospheric corrected Landsat TM imagery was utilized to calculate different vegetation indices (VI), such as simple ratio vegetation index (SR), shortwave infrared modified simple ratio (MSR), and normalized difference vegetation index (NDVI). Data of 53 samples of LAI were measured by LAI-2000 (LI-COR) in the study area. LAI was modeled based on different reflectances of bands and different vegetation indices from Landsat TM and LAI samples data. There are certainly correlations between LAI and the reflectance of TM3, TM4, TM5 and TM7. The best model through analyzing the results is LAI = 1.2097*MSR + 0.4741 using the method of regression analysis. The result shows that the correlation coefficient R2 is 0.5157, and average accuracy is 85.75%. However, whether the model of this paper is suitable for application in subtropics needs to be verified in the future.

植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例

以北京市为研究区,在对Landsat-5 TM数据大气校正基础上,利用TM单窗算法定量反演地表温度,并估算了5种植被参数:归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)、土壤调节植被指数(MSAVI)和植被覆盖度(fg)。结合地表温度(LST)空间分布,对比分析5种植被参数与地表温度的相关程度。分析结果显示,相对于上述4种植被指数f,g与地表温度有更好的负相关性,对地表温度空间分布的指示能力更佳。利用fg与地表温度关系定量分析了植被覆盖程度对热岛效应的影响,发现北京市区平均地表温度比近郊区和远郊区分别高1.6 K和5.3 K。

应用TM图像分析重庆南川市土壤侵蚀与植被覆盖度的关系

以TM图像为数据源,以重庆南川市为例,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法、植被覆盖度与植被指数的关系、植被覆盖度分类、土壤侵蚀与植被覆盖度等进行了研究。实验结果表明:随着植被覆盖度的增加,土壤侵蚀强度逐渐减弱,特别是流失等级越高,递减越明显。

不同特征信息对TM尺度冬小麦面积测量精度影响研究

充分挖掘遥感数据信息,改善作物识别环境,一直是农作物遥感监测的重要工作。以往研究表明最佳波段组合、纹理信息和植被指数信息可以在一定程度上提高分类精度,但这些手段是否一定可以提高作物识别的精度,不同分类器对不同特征信息组合的响应是否一致等都是值得探讨的问题,也是目前研究甚少的问题。为此,该文将平均值(Mean)、方差(Variance)、均一性(Homogeneity)、反差(Contrast)、相异性(Dissimilarity)、熵(Entropy)、角二阶矩(Angular SecondMoment)、灰度相关(Correlation)7种纹理信息以及比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、重归一化植被指数(RDVI)、植被液态水含量指数(NDWI)、有效叶面积植被指数(SLAVI)5种植被指数信息分别加入到TM多光谱数据中,同时还进行了最佳波段选择,利用最小距离、最大似然和支持向量机3种方法进行分类提取小麦,研究了不同特征信息对小麦测量精度的影响。结果表明:该试验区内最佳波段5、4、3组合,纹理信息和植被指数信息的加入,对小麦面积测量精度的提高没有贡献;同一个特征信息组合对不同的分类器影响不同。在实际小麦面积测量的操作中,作业员不应该盲目的加入特征信息。选用何种信息不仅仅和研究区本身的性质有关,还和使用的分类器有关。

基于TM卫星影像获取北京市水体密度指数与植被覆盖指数的方法

以北京市为研究区域,分析了该区域的TM(Thematic Mapper;专题制图仪)卫星影像特征,探讨了水域、农田、林地、草地、城市用地以及云和云影在TM的7个波段上的光谱可分性,提出了NDCI(Normalized Difference Cloud Index;归一化云指数),分析建立了基于NDCI、NDVI(NormalizedDifference Vegetation Index;归一化植被指数)、NDBI(Normalized Difference Built-up Index;归一化建筑指数)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index;改进型归一化水体指数)和坡度数据的简单决策树模型,对研究区的几类主要地物、云和云影的信息进行了提取,并对结果进行了精度评价。在GIS支持下计算了水域、林地、草地和农田的面积,计算了北京市2005年第3季度的水体密度指数和植被覆盖指数。结果表明:该方法的总体提取效果较好,在分类过程中阈值的选取简单、有效,分类结果能够满足计算水体密度指数和植被覆盖指数的要求,从而将遥感技术运用到生态质量气象评价中去,并取得了较为满意的结果。

基于TM数据的雅鲁藏布江源区草地植被盖度估测

为了查明雅鲁藏布江源区的草地植被盖度,采用Landsat5 TM数据,以其派生数据NDVI,RVI,VI3,PVI,DVI,MSAVI,SAVI,TM4/TM5为主要分析因子,结合野外植被样地调查数据,选取相关性最高的因子与植被盖度实测值建立回归模型,然后利用该模型反演源区的植被盖度。研究结果表明:①和其他几种遥感评价指标相比,TM4/TM5的比值与草地植被盖度的相关性最高,与草地植被盖度实测值的变化趋势一致,在光谱特征上增强了不同退化程度草地植被的光谱反射值差异,最适宜用于草地植被盖度建模;②雅鲁藏布江源区植被盖度的10个分级中,植被盖度为10%～20%的分布地区最多,面积达到4 322.15 km2,占全部草地面积的49.27%;其次是植被盖度为0～10%和20%～30%的地区,面积分别达到2 238.53 km2和1 397.87 km2,分别占全部草地面积的25.52%和15.94%;植被盖度高于50%的草地面积为195.96 km2,仅占源区草地总面积的2.23%;③植被盖度大于50%的高覆盖度植被区主要分布于4 426～4 800 m高程范围内,面积达到186.25 km2,占整个源区高覆盖度草地面积的95.04%,这与源区的水分分布条件相关。

TM影像决策树分类中的影响因素研究

以云南省西双版纳州一景TM影像为例,分析了影响分类回归树方法的主要因素。结果表明在其他因素均一致的情况下,训练数据如果使用涵盖各类别的外业调查数据比使用系统布设的训练数据分类精度更高,并且多种参数波段的选择也会有效地提高分类的精度。

辽西油松毛虫虫害的TM影像监测技术

[目的]分析和评价辽西地区TM影像的各种植被指数与油松毛虫害发生之间的关系。[方法]以辽宁省西部地区油松林为例,根据当地物候特征和油松毛虫的生物学特性,选取了不同时相的3期TM影像,进行了松毛灾害前后油松林受害程度的调查。[结果]利用专家分类法结合GIS专题信息图,精确提取了油松边界,精度达到88.3%,保证了灾害信息提取的准确性。比较分析了油松毛虫灾害前后油松林的生长特征和光谱特征,计算出7种植被指数和TM4在松毛虫害发生后油松的光谱值,得出TM4、TM4/TM3、TM(4-3)/TM(4+3)是监测松毛虫害的特征指数,与监测机理相符。比较分析了TM4/TM3、TM(4-3)/TM(4+3)两类指数与油松林受害程度的关系,得出TM4/TM3指数仅在油松林受到松毛虫重度危害时能够作为监测指数,而TM(4-3)/TM(4+3)指数可以监测到松毛虫对油松林不同程度的危害。[结论]该研究为提升辽宁省森林病虫害的监测手段指明了方向。

基于TM数据的西双版纳地区森林叶面积指数反演

叶面积指数是反映森林植被生长状况和陆面过程的重要指标,定量、准确估算叶面积指数具有重要的现实意义。以西双版纳森林区为研究对象,利用Landsat TM数据提取了11种植被指数,包括NDVI,DVI,SRVI,PVI,SAVI,ARVI,EVI,TVI,MSAVI,SARVI和MCARI,分别建立这些指数与野外实测LAI的统计回归模型,从模型的相关性和误差等指标优选出最佳模型。结果表明,在所有11个模型中,MSAVI与LAI的决定系数最高、误差最小,说明二者相关性强,模型反演的LAI结果精度高;可以利用TM数据提取MSAVI指数,建立其与LAI间的统计回归模型,实现西双版纳森林区域LAI的反演。

TM图像大气校正及其对地物光谱响应特征的影响分析

基于辐射传输理论的大气校正模型,具有明确的物理意义,易于操作,应用广泛.虽然这类模型通常会提供几种标准大气模式供用户选择,但是有限的几种模式难以合理描述具体研究区的大气状况,因此,在缺乏实测资料时,有必要对大气参数进行合理选择或估计,参数的选择直接影响大气校正的结果.因此,首先对Landsat-5 TM图像大气校正参数的确定进行了详尽分析,然后从光谱响应曲线、归一化植被指数(NDVI)、能见度等方面,探讨了大气校正对TM图像地物光谱响应特征的影响.研究表明:(1)TM图像经大气校正后,地物在可见光波段反射率明显减小,而在近红外和短波红外反射率增大;(2)大气校正后的NDVI增幅明显;(3)能见度对水体和植被在可见光波段的地表反射率影响均较大;在近红外波段对水体的影响比对植被的更为强烈;随着能见度的增大,地物地表反射率增大.采用的参数确定方法可为类似研究提供参考与借鉴.

基于TM数据的林冠状态变化遥感监测研究

林冠状态变化研究是当今森林健康研究的热点。根据林冠叶绿素的变化,可将林冠变化划分为重度变化、中度变化、轻度变化和无变化(健康或正常)4种类型。主要采用2000年、2002年和2003年陆地卫星TM数据,在ERDAS Imagine 9.1平台支持下,研究了森林植被变化的监测技术方法。分析表明利用比值植被指数(TM4/TM3)可以很好地提取研究区林冠的健康状况信息,并认为利用双窗口变步长阈值搜寻算法能准确划分出各种变化程度。其中2002年的检验精度为97.5%,kappa系数为O.967;2003年的检验精度为90%,kappa系数为0.867。因此,TM4/TM3可作为监测林冠变化的重要指示参数。

重庆南部TM图像植被指数与植被覆盖度信息的关系研究

以TM影像为数据源,以重庆南川市为研究区,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法及植被覆盖度与植被指数的关系进行了研究。运用统计分析方法,分析得出研究区植被覆盖度与归一化差异植被指数(NDVI)之间具有显著的相关性,研究结果可为利用遥感资料进行大面积植被覆盖度估算提供了理论依据。

TM遥感与地块内冬小麦产量变异

卫星遥感可以为农作物的精准管理提供必要、及时并具有空间连续性的信息 ,但高成本一直是限制该项技术在农业上深入发展的主要障碍。利用价格相对较为低廉的 TM卫星影像作为信息源来评价其对估测小区域内作物产量空间变异并为规划管理单元提供必要信息的可行性做了初步的研究 ,结果表明 ,利用 TM图像所获得的植被指数能较好地反映小麦各生育时期的基本特点。两种植被指数 (NDVI及 RVI)都表现出一定程度的空间变异 ,而且都以小麦抽穗后期的变异程度为最大 ,而且 ,小麦生长发育的三个重要时期 (分蘖期、抽穗期及拔节期 )的两种植被指数之间具有极显著的相关关系 ,两个试验地块小麦 1 1月 8日的归一化植被指数都与产量表现出了良好的相关关系。另外 ,两种植被指数在表现作物千粒重和亩穗数等产量指标信息方面 ,也有一定的效果。

基于TM遥感影像丰宁县森林地上生物量估测研究

利用TM遥感数据以及同期获得的野外调查样地数据,研究了河北省丰宁满族自治县森林地上生物量的遥感估测技术。提取TM遥感影像6个波段反射率及DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI和SAVI 7个植被指数,分析了森林样地地上生物量与各个因子间的关系,得出相关系数较小(均小于0.400);因此采用Stepwise逐步回归法,建立了多元回归模型。结果表明,ρ2、ρ3、ρ4、ρ54波段反射率和有效叶面积植被指数(SLAVI)结合建立的多元回归模型,可用于森林生物量的遥感估测,估测的R2值达0.730,留一交叉验证均方根误差RMSE最小,达33.712。利用2008年的全覆盖TM影像,结合丰宁遥感分类图像,获得了丰宁县2008年森林地上生物量分布图,森林植被总生物量为1.805×107t。

LandsatTM与HJCCD影像植被指数的交互比较

为了论证Landsat TM与HJ CCD影像植被指数间的相关关系,首先将多对同日过境的环境与灾害监测预报小卫星(HJ 1A/1B)CCD1/CCD2影像及Landsat TM影像的灰度值转换成表观反射率,然后针对不同的土地利用类型影像,通过回归分析建立二者归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)之间的定量关系,计算二者的转换方程,分析二者间的差异。结果表明,HJ CCD及Landsat TM影像的植被指数之间具有显著的线性正相关关系,转换方程的转换精度较高。