基于卫星测高数据的2002~2018年太湖水位变化监测

针对传统水位监测方法的弊端以及太湖水位变化监测的现实需求,基于Envisat和Cryosat-2测高数据,采用Morlet小波分析、Mann-Kendall检验法研究2002年6月~2018年12月近20a的水位以及周期变化,并应用实测数据进行精度验证,从气象因素和人为影响两方面分析其不同时间尺度的变化趋势以及原因.结果表明:Evnisat/RA2L2GDR数据和Cryosat-2/SIRAL L2GDR数据测量精度较高,与实测水位的季、年尺度相关系数分别为0.559和0.845,可以进行长时间序列水位变化的监测;多年来太湖平均水位1.379m,最高水位为2016年6月的2.252m,最低水位为2011年10月的0.832m,每年1~4月水位逐渐上涨,在6月前后达到峰值,此后开始下降,在年末出现轻微抬升,且太湖春季水位最高,夏季最低,极差0.041m;在太湖近20a的水位变化中存在10~20个月、15~30个月以及40~60个月3类尺度的周期变化规律,且40~60个月时间尺度的周期变化最为强烈;以2015年4月份为分界点,在此之前水位呈显著下降趋势,此后水位呈上升趋势,并且在2003年3月与2004年12月水位发生显著突变;21世纪前10a太湖水位主要受控于气象因素,此后人为干预的影响逐渐加剧,使其与自然状态呈现出不一样的规律.

顾及时空谱规律的城市水体时序变化检测方法

遥感变化检测技术为动态监测城市水体变化和演化趋势提供了有效手段。针对传统遥感时序变化检测未能充分考虑像元间空间邻近特征等问题,提出一种顾及影像时空谱特征的城市水体时序变化检测方法。首先,依据影像光谱特性构建时间序列,对比傅里叶变换、小波变换、中值滤波、Savitzky-Golay滤波的重建效果,并评价优选;然后,依据变化像元时间维的特性,采用动态时间规整算法,衡量重建时间序列与样本时间序列相似度,确定疑似变化子序列;最后,结合空间邻域规则和归一化差值建筑用地指数进行空间相关性分析控制误报率,获取最终检测结果。利用Sentinel-2影像,在钱塘江研究区内开展实验,结果表明,该方法总体精度达到99%,虚检率降低了20%~50%,为城市水体变化检测提供了一种可行思路。

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。