基于高分六号卫星数据的红树林提取方法

红树林具有定期被潮水淹没的特点,这个特点对于利用遥感技术手段提取红树林来说既是机遇也是挑战。为探究在任意潮汐条件下,高分六号(GF-6)卫星数据的红边波段在红树林提取上的贡献度,以海南省最大的红树林区域东寨港东南区为研究区域,利用高分二号(GF-2)卫星数据获取标准样本点。以研究区的标准样本点和高分六号数据为基础,构建典型地物反射光谱曲线图,由植被强吸收的波段建立基线,基线之上反射率的平均值定义了适用于高分六号卫星数据的潮间红树林指数(intertidal mangrove forest index,IMFI),同时建立了红边归一化植被指数(red-edge normalized difference vegetation index,RENDVI),这2种指数与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI)等常用指数通过箱线图进行对比分析,并基于IMFI和RENDVI构建决策树模型对研究区的典型红树林进行提取,提取结果与高分二号遥感数据目视解译提取的样本进行精度验证。结果表明:①红树林周期性被潮水淹没的特点,使得潮间红树林的反射光谱曲线在水体与红树林的标准光谱曲线之间分布,且相对分散;②IMFI和RENDVI可反映红边波段与近红外波段反射光谱的差异性,能够更好地对潮间红树林、红树林和水体进行分离;③基于IMFI和RENDVI构建的决策树模型可有效提取红树林分布信息,其总体精度为0.95,Kappa系数为0.90。红边波段的引入在红树林提取上发挥了重要作用,具有很大的应用潜力,为国产红边卫星数据在生态方面的应用提供参考。

昆明主城区土地覆盖时空分布及地表温度响应

利用SVM、决策树及辐射传导方程,基于Landsat TM/OLI、DEM数据分别提取2000、2005、2010、2015年昆明主城区的土地覆盖类型以及地表温度信息,并进一步分析土地覆盖类型与地表温度时空变化的关系。研究表明:2000-2015年昆明主城区各土地覆盖类型面积的变化特征表现为建设用地增加最多、森林次之,水体基本不变,农田、裸地大幅减少;建设用地与其他土地覆盖类型之间的相对温差不断扩大;城市地表温度的第一正相关因素为建设用地,第一负相关因素为水体。

高分卫星助力云南省森林防火监测与评估应用

一、前言云南属山地高原地形,山地面积33.11万平方千米,占全省国土总面积的84%,是中国的主要林区,同时也是中国重要的森林资源基地之一。2015年以来,云南省森林资源加速增长,森林覆盖率增加了9.34个百分点,高达65.04%,森林面积达到23.93万平方千米,居全国第二位,森林蓄积量达到20.67亿立方米,居全国第三位,是名副其实的“千山之省”。

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。

基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取

综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5～12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算.

基于面向对象和影像认知的遥感影像分类方法——以都江堰向峨乡区域为例

基于面向对象思想和影像认知科学研究,探讨影像理解的新思路,将语义特征和传统的低级影像特征综合考虑进行对象识别,该方法对于提高影像分类精度和效率及经验知识的重复利用都有重要意义。在识别过程中,首先进行知识驱动的对象探测,分析语义特征;再进行数据驱动的影像多尺度分割,生成低级特征;最后应用模糊分类整合语义特征和低级特征用于对象识别和分类。将该方法应用于四川都江堰向峨乡QuickBird等数据,表明新方法比传统分类方法有更高的精度和效率。

青藏高原山体效应的遥感估算及其生态效应分析

山体效应是隆起的山体所产生的热力效应,其结果之一就是相同垂直带界限自外围向内部有升高的趋势。本文结合MOD11C3地表温度产品和地面144个气象台站实测气象数据,估算青藏高原内外相同高度上的温差(也即高原山体效应值)。具体结论如下:(1)最大温差(10.04℃~11.70℃)出现在高原中南部,即雅鲁藏布江以北藏北高原以南。由此为核心向北、向东、向西均逐渐减小;(2)数据点上同高度内外温差与局部基面高度有紧密关系,基面高度每抬升100 m,温差增加约0.051℃,并有加速增大的趋势;(3)山体基面高度与山体效应存在明显的线性关系,其决定系数R2高达0.5306。但山体基面高度最高的区域山体效应并非最大,说明还有其他因子影响山体效应的大小,可能的因子包括大气湿度、纬度、地形开阔程度等,在建立山体效应数字模型时必须加以考虑;(4)高原山体效应对雪线分布高度的抬升作用更甚于其对林线。山体效应估值最大的区域,分布着6 000 m以上极高雪线;最高林线(4 900 m)分布于本研究中山体效应估算值较低的相对多雨区,因为林线的发育还要求一定的降水量。

北京郊区土地利用变化及其生态效应研究

以京郊3个具有不同功能的区(县)为例,利用从1996年、2005年TM影像中获取的土地利用数据,在分析研究区近10年的土地利用变化的基础上,通过构建生态价值指数(EVI)和土地利用变化的生态价值转移率(TREV),从土地利用变化所引起的各类型间生态价值转移的方向、幅度等方面对北京郊区土地利用变化的生态效应进行定量研究。结果表明:1996—2005年研究区的林地、草地、建设用地增加,而耕地、水域和未利用地减少,各土地利用类型的变化速度依次为建设用地>水域>耕地>草地>林地>未利用地;从区域看,土地利用相对变化速率从快到慢依次是城市功能拓展区(朝阳区)、城市发展新区(顺义区)、生态涵养发展区(密云县);从类型变化看,以耕地、水域的转出和建设用地的转入为主。研究时段内研究区的生态价值指数总体呈下降的趋势,各区县的区域生态价值指数差异较大,且相对差异还在扩大,其指数下降速度从快到慢依次是朝阳区、顺义区、密云县;同时从分布变化看,EVI中值波动区减少,EVI较低区和EVI低值区增加,导致了研究区总生态价值指数有所下降。

基于环境星的混合像元分解水稻面积提取

以河南省息县水稻种植面积提取为例,选取线性光谱混合模型对环境小卫星数据进行分类,并计算出水稻种植面积,将其结果与高分辨率ALOS数据进行位置精度计算,得到平均精度达87.89%。同时,与决策树分类方法和神经元网络分类等方法进行对比,混合像元分解方法总量精度显著提高。表明针对环境小卫星的混合像元分解方法可以提高水稻种植面积的提取精度。

大区域无人机影像数据的快速几何处理

无人机遥感影像快速几何处理被广泛应用于灾害应急监测与评估、军事侦察等领域。针对目前多数商业软件所依赖的硬件平台成本昂贵、软件开发过程复杂等问题,面向通用硬件平台,提出一种大区域无人机影像数据的快速几何处理方法。对制约处理效率的各关键算法进行优化和改造,实现大区域无人机影像数据的快速几何处理;在影像连接点匹配、正射纠正和影像镶嵌的处理过程中,均应用基于多核CPU并行处理技术,提高整体处理效率。多组无人机影像数据处理试验表明,该方法能够大幅提高处理效率,对硬件平台要求低,具有推广应用价值。

基于多源数据的水稻种植面积提取

引入水稻关键期提取和变化向量分析方法,以江苏省海安县水稻为研究对象,以MODIS数据和环境小卫星数据为主要数据源,分析了2009年水稻物候期内的规律,并根据该指示选择合适的中分辨率数据进行变化向量分析。研究表明,该方法可以有效地反映耕地地块内水稻像元的变化规律,且基于物候关键期内的时相选择可以提高水稻种植面积识别精度。

基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类

以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。

济南市市政设施项目管理与决策系统设计与实现

在调研了济南市市政基础设施项目管理的业务需求的基础上,对济南市市政基础设施项目管理与决策支持系统进行了总体设计,提出了系统的总体架构模式、数据组织方式和功能设计方案。利用ESRI公司的组件式GIS平台ArcGIS Engine,结合各种专题模型组件,进行系统的集成开发。系统可方便地实现市政基础设施项目的空间化、可视化管理,提供空间分析和项目评价模型,从而使市政基础设施项目的管理与规划决策更为科学、快捷与准确。

基于TM遥感影像的南京市水体信息提取

以南京市TM遥感影像为例,利用HOT最优云监测变换方法对遥感影像进行薄云的去除,然后通过分析典型地物在不同波段的光谱特征,引入多波段组合(TM2+TM3)/(TM4+TM5)并辅以单波段(TM5)阈值的方法对南京市的水体信息进行了提取。

基于误差补偿的UKF动态状态估计

当前广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)和数据监控及采集系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)组成了状态估计数据采集的混合量测系统,使得基于混合量测数据兼容方案的电力系统实时在线估计成为可能。传统无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)动态状态估计由于预测步精度不足和后验校正步纠偏能力有限,已不能满足电力系统对状态估计精度的要求。为此,文章从误差补偿思想出发,引入基于布雷顿秩1的拟牛顿算法作为UKF估计后验校正步的误差补偿,提出了基于误差补偿的UKF新算法应用于动态状态估计。通过IEEE 30节点系统上的仿真分析,验证了该算法在控制估计误差上的有效性和具有良好的抗差性能。

基于实测光谱的太湖水体表面离水反射率研究

水体表面离水反射率是研究水体光学特征的一个重要参数。以2008年11月10日、11日太湖水面实地光谱和水体样本为基础,探讨了蓝藻污染对太湖水体表面离水反射率的影响:蓝藻的存在提高了水体在近红外波段的离水反射率,使红波段出现了明显的吸收谷。通过FY-3A和MODIS卫星的通道响应函数,建立了卫星数据与水体表面离水反射率间的函数关系。在此基础上,利用MODIS卫星数据构建了比值指数(RI),利用该指数成功反演了2008年11月12日太湖水体叶绿素含量(R2=0.72),并获得了叶绿素含量的空间分布。这一结果为分析太湖水面光学特性、水质污染状况提供了重要依据。

污水处理中鸟粪石法磷回收技术研究进展

针对水体富营养化和磷资源短缺的困境,从污水中利用鸟粪石法回收磷成为一个重要的选项。围绕高效低耗的鸟粪石回收目标,本文梳理了鸟粪石法磷回收思路、技术特征、不同类型反应器的发展,为新型鸟粪石磷回收技术的开发提供了支撑。

基于优化指数的玉米冠层含水量遥感估测

对北京怀柔县EO–1 Hyperion高光谱数据进行波段筛选和植被含水量指数计算,采用耦合叶片与冠层辐射传输模型对水分指数(WI)、归一化差值水分指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)、水应力指数(MSI)、归一化差值近红外指数(NDII)和冠层结构(CSI)的玉米冠层含水量估测能力进行分析,在不同理化参数的敏感性分析的基础上,将MCARII和NDWI进行整合,以完成玉米冠层含水量估测。结果表明,NDVI和CSI不能对玉米冠层含水量进行估测,NDII、WI、NDWI、MSI对玉米冠层含水量估测的R2值均大于0.78,但估测的RMSE值均在0.015附近,造成估测结果具有很强的不确定性;优化后的归一化水分指数(M–NDWI)能够有效地排除叶面积指数的干扰,显著改善玉米冠层含水量的估测效果。

安徽省土地利用地形梯度格局变化分析

针对研究土地利用变化方面基于非空间属性数据库的数据研究方法在空间位置和形象思维方面的不足,综合分析高程、坡度等多重因素研究不足的问题,提出了一种基于地形梯度的土地利用格局变化分析方法。以安徽省2000年、2005年和2010年Landsat TM影像为主要数据源,利用遥感和地理信息系统方法,探讨了安徽省2000-2010年,不同地形条件下自然因素以及人文因素对土地利用格局时空演变过程中的影响;基于数字高程模型,结合地学信息图谱理论,通过等间距（Equal Interval）分类方法,计算土地利用图谱类型的地形梯度分布。研究结果表明：安徽省土地利用结构以林地、耕地和建设用地为主,2000-2010年,未利用地和耕地面积呈不断减少趋势,建设用地面积由2000年的26 270.67km^2增加到2010年的38 996.49km^2,呈现不断增加的趋势,且增加幅度较大,破碎度也随之加重。前期变化型的优势分布区是地形位等级1-2级,后期变化型的分布指数总体呈增加趋势,持续变化型的分布指数变化呈现波动起伏的曲线,稳定型分布指数在1-6级呈现减小趋势,在6-10级呈现增加趋势。

一种目标快照差结合缓冲区分析的地形图面状要素变化检测方法

地形图变化检测一直是地理信息更新保持地形图现势性的难点之一。针对地形图面状要素的变化检测问题,在分析了目前常用的面状要素变化检测方法优缺点的基础上,提出一种基于目标快照差和缓冲区分析的地形图面状要素变化检测方法。该方法首先对配准后的地形图面状要素建立缓冲区;然后对于部分落在缓冲区、完全不在缓冲区的影像面状要素,计算其目标快照差;最后依据目标快照差的三元组值判定地物变化类型。实验结果表明,该方法不但能够有效地检测变化地物,而且能够明确给出地物的变化类型,降低了虚检率,检测精度较高。