基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究

利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。

土地利用现状与地形因子关联关系研究——以杭州市为例

地形是土地利用空间格局形成的基础.本文以杭州市为研究区域,通过对多时相TM/ETM+影像进行分类得到2010年土地利用数据,利用研究区2010年土地利用数据和DEM数据,分别分析了高程、坡度和坡向三种地形因子与土地利用空间格局的关系,研究了各土地利用类型在高程和坡度联合影响下的分布指数特征,确定了各种土地利用类型的高程—坡度优势分布组合以及优势分布区域.此外,根据土地利用类型在各地形因子级别下的数量和结构差异量,提取了各级地形因子下的主导土地利用方式,通过分析发现一些类型的分布特征导致了相应的土地利用变化趋势.

中国主要省会城市地表与冠层热岛日内逐时变化特征差异研究

探究城市地表热岛和冠层热岛日内逐时变化特征的差异有助于更好地理解城市热环境在精细时间尺度的垂向空间多层次演变规律。然而,由于城市内部近地表空气温度观测站点分布较为稀疏,并且极轨卫星提供的中高空间分辨率遥感地表温度数据局限于日内特定时刻,这使得已有研究往往聚焦于单个或少数几个城市,从而导致不同气候背景下城市地表与冠层热岛日内逐时变化特征差异尚不明晰。本研究以中国27个省会城市为研究区,基于地表温度日循环模型对2017年—2019年MODIS地表温度产品模拟得到逐时地表温度,利用1544个高密度气象站点的气温资料获取逐时空气温度,探究地表与冠层热岛强度差值(ΔUHI)的逐时变化曲线的形态特征(含ΔUHI最大值和ΔUHI最小值及对应时刻、ΔUHI>0℃的持续时长等)。结果表明:(1)就中国这27个城市平均而言,ΔUHI日内变化曲线整体呈“山峰”形态,且ΔUHI在日内24个时刻均为正值。具体而言,ΔUHI从08:00开始迅速增大,并于16:00前后达到最大值(1.7℃),之后逐渐开始下降,其中在日落时刻下降速率最大,并于凌晨02:00达到最小值(0.1℃),之后基本保持稳定;(2)就不同气候区而言,从南亚热带到中温带,随着城市所属气候区纬度的升高,ΔUHI最大值和最小值逐渐减小,其对应的日内时刻逐渐推迟,且ΔUHI>0℃的持续时长也逐渐减小;(3)就不同规模城市而言,随着城市规模的增加,ΔUHI最大值呈现不断减小的趋势,其达到最大值的日内时刻逐渐提前,且ΔUHI>0℃的持续时长逐渐增加。本研究明晰了较大地理空间范围下不同气候背景城市的2种热岛逐时变化特征差异,有助于增进对精细时间尺度下城市热岛垂向空间特征的深入认知。

香樟受酸胁迫影响的高光谱诊断模型

高光谱作为快速、无损诊断技术,在植物胁迫监测中发挥了重要作用。但是因为硫和氮的施肥作用,植物对酸雨的响应表现出比其他胁迫更加复杂的模式。基于高光谱技术对香樟受四个酸雨梯度(pH5.6,pH 4.5,pH 3.0,pH 2.0)影响的叶片光谱进行了419天的监测,以探讨不同酸雨梯度对香樟影响的时间拐点。首先对16期原始光谱数据进行预处理,剔除异常值;然后基于光谱差值(对照组pH 5.6与其他酸雨梯度处理下的叶片光谱差)随着喷酸时间的变化,寻找典型波段;在此基础上构建了香樟在酸雨处理下的光谱响应模型。主要结论如下:反映香樟受酸雨影响的典型波段主要集中在470~520和565~700nm,在此基础上构建了蓝边差值指数和黄边差值指数。低(pH 4.5)、中(pH 3.0)浓度的酸雨对香樟生长均呈现出先促进后抑制的作用,时间拐点分别发生在喷酸的第100天和50天左右;高浓度酸雨(pH 2.0)从喷酸初期就表现出抑制香樟生长,且随着喷酸时间的增加抑制作用增强。研究表明,长时间序列的高光谱信息可以指示不同强度的酸雨对植物的促进和胁迫作用,以及由促进到胁迫的时间拐点;该研究也为基于卫星遥感监测区域尺度植物受酸胁迫提供了借鉴,同时为相关部门制定酸雨政策提供了科学依据。

基于对象变化矢量分析的土地利用变化检测方法研究

变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明:基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了"椒盐"噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。

基于TM影像属性和形态特征的土地覆被制图方法

本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1:25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明:面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的"椒盐现象"。