南方红壤区林下水土流失的遥感判别——以福建省长汀县为例

针对林下水土流失缺乏有效判别方法的问题,提出了一种遥感判别方法。该方法以植被覆盖度、植被健康度、土壤裸露度和坡度为判别因子,采用规则法来建立林下水土流失遥感判别模型,并将其应用于福建省长汀县。结果发现,长汀县有311.66 km^2的林地发生不同程度的林下水土流失,其中有13.35%的土壤侵蚀强度达到中度。通过遥感方法识别出的林下水土流失区的空间分布位置可为该县今后深入治理水土流失提供目标靶区。

建设项目引发的区域生态变化的遥感评估——以敖江流域为例

建筑用地规模的扩大,在很大程度上影响着区域生态质量,制约了区域的可持续发展,利用遥感对地观测技术及时监测区域生态质量具有十分重要的意义。以敖江流域为例,重点研究该流域中的贵安开发区建设项目引发的建筑用地变化及其对区域生态质量的影响。选取2010年建设前的ALOS影像和2016年建设后的GF-1影像,构建基于ALOS和GF-1影像的建筑用地提取模型;采用遥感生态指数(RSEI)来对生态质量进行综合评价,并构建了ALOS和GF-1影像的湿度分量,在此基础上定量分析了区域建筑用地变化及其生态效应。研究表明:2010-2016年间,研究区建筑用地面积显著增加,其中有86%是由于贵安开发区建设引起的。贵安开发区建筑用地的增加导致了区域生态质量的总体下降,其遥感生态指数RSEI均值从建设前的0.787下降到建设后的0.689,降幅达12.4%,生态优良等级所占面积的比例从2010年的91%下降到2016年的79%。定量分析表明,区域建筑用地面积比例与生态质量呈显著负相关关系,建筑用地面积占比每增加10%,其RSEI值将下降0.041。因此,应加强敖江流域生态环境的保护与治理,严格控制沿江的建设开发项目,切实保护好流域的生态环境。

GF-1 PMS1与ZY-3 MUX传感器NDVI数据的对比分析

中国民用对地观测卫星在近10 a得到迅速发展,2012年和2013年相继发射的ZY-3和GF-1遥感卫星已成为中国现阶段主要应用的高分影像卫星,但二者对地观测能力是否相同并不清楚。因此,基于2对同日过空的GF-1 PMS1和ZY-3 MUX影像对,利用归一化植被指数NDVI对二者的植被观测能力进行对比。结果表明,GF-1 PMS1和ZY-3 MUX的植被观测能力虽然很接近,但也存在一定的差异。主要表现在ZY-3 MUX植被指数NDVI的信息量和信号总体强于GF-1PMS1,后者的低估幅度为可达-3%;但随着NDVI的增强,GF-1 PMS1的低估会逐渐减少,在NDVI的高值区甚至可超过ZY-3 MUX。由于二者之间存在差异,因此它们如要应用于同一项目,建议要进行数据转换,以确保结果的准确对比。分析表明,这2种传感器数据之间的差异是二者在光谱响应函数、空间分辨率以及定标精度等方面的差异引起的。

GF-1 WFV2传感器数据的缨帽变换系数反演

针对国产GF-1 WFV2传感器,提出一种缨帽变换系数的推导方法。利用全国范围内不同地区的18幅GF-1影像和5幅同步的Landsat 8影像,选择了大量覆盖不同地物类型的典型样本并分析光谱变化特征。在此基础上,用3幅Landsat 8同步影像对湿度分量回归,然后再用施密特正交化方法依次推导出两两正交的亮度分量和绿度分量。结果显示,推导的前2个分量能解释缨帽变换总变化量的97%以上,前3个分量能解释总变化量的99%以上。针对不同区域影像的实验结果表明,各分量都具有很好的稳定性,而不同分量之间的散点图也都有相似的分布特征,说明该系数有很好的适用性。与验证用的Landsat 8同步影像对比后发现,推导的缨帽变换结果与Landsat 8相应的分量之间都有很好的相关性和一致性,尽管2种传感器波段设置及光谱响应能力不同,但相关性仍高达0.9。对GF-1 WFV1,WFV3和WFV4传感器影像的实验结果表明,针对GF-1 WFV2传感器提出的缨帽变换系数,也可以很好地应用在WFV3和WFV1传感器上,但不建议在WFV4传感器上使用。

ZY-3 MUX传感器数据的缨帽变换系数推导

缨帽变换是一种实用性都很强的遥感影像增强方法,已被成功地应用于各种遥感领域。然而,对于缺少中红外波段的4波段高分卫星传感器,采用常规的Gram-Schmidt正交化方法难以推导出缨帽变换的湿度分量,即便少量推导出湿度分量的算法也存在着结果失真的问题。因此,开展针对4波段传感器缨帽变换系数的推导,提出了先确定湿度分量、再确定亮度和绿度分量的逆推算法,并将其应用在ZY-3 MUX传感器数据上。实验结果表明:(1)逆推方法可以有效地推导出ZY-3 MUX缨帽变换的湿度分量,较好地解决了前人研究中出现的湿度分量失真问题;(2)新方法求出的3个分量的散点在其三维特征空间中呈现典型的"缨帽"特征,较于传统的GramSchmidt正交化方法,新方法的散点在水体、植被和建筑用地/裸土之间的空间分布位置可以更好地相互分离,不会造成不同地类之间的混淆;(3)采用新方法所得到的缨帽变换系数的精度好于传统的Gram-Schmidt正交化方法,体现在新方法具有较高的R值和较低的RMSE误差。本研究可为ZY-3 MUX数据提供一套有效的缨帽变换系数,同时也为缺乏中红外波段的高空间分辨率遥感影像提供一种新的缨帽变换系数推导方法,解决了常规GramSchmidt正交化方法无法准确表示湿度分量的问题。