基于Landsat8 影像的蓝藻水华提取方法对比研究

对湖泊蓝藻水华实现精准的遥感监测, 可为湖泊的污染防控和治理提供科学依据。基于 Landsat8 多光谱数 据, 以巢湖为研究对象, 利用归一化植被指数 (NDVI) 和浮游藻类指数 (FAI) 分别对蓝藻水华进行提取, 并将提取的蓝 藻水华强度划分为三级, 进一步对这两种提取方法进行对比, 分析了巢湖的蓝藻水华分布。研究结果表明: (1) 针对 NDVI 和 FAI 两种不同提取方法确定的阈值及分级阈值可以有效地提取巢湖的蓝藻水华; (2) 相对于 NDVI 方法, FAI 方法可以降低云对提取精度的影响; (3) 巢湖西半湖及沿岸水体富营养化一直比较严重, 东半湖的富营养化也日趋严 重。研究确定的蓝藻水华提取阈值及分级阈值不仅为巢湖的蓝藻水华污染治理和预警提供方法支持, 还为其它湖泊 蓝藻水华的遥感监测提供参考依据。     

基于多源卫星数据的淀山湖富营养化时空分布研究

准确监测蓝藻水华是湖泊富营养化研究的基础,可为水环境部门的管理和决策提供依据。以淀山湖为研究对象,利用Sentinel-2/MSI、Landsat-8/OLI两种影像数据,并通过改进的浮游藻类指数（Floating Algae Index, FAI）监测了2019~2021年共21幅淀山湖区域影像的水华情况,然后在此基础上分析了淀山湖富营养化的分布规律。结果表明：（1）淀山湖连续三年都有蓝藻水华出现,存在富营养化情况;（2）每年的6~9月份是蓝藻水华的高发期,湖体富营养化发生的面积较大、频率较高,2020年9月和2021年8月爆发水华面积超过20 km2;（3）水华爆发速度较快,持续时间较短。     

基于GF-5的滇池蓝藻水华空间分布特征研究

滇池水体富营养化严重导致蓝藻水华爆发,因此文章基于GF-5高光谱数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)识别滇池的蓝藻水华发生状况,并通过对NDVI值域进行分类,进一步对比分析草海、外海蓝藻水华的空间分布特征及差异。结论如下:①NDVI值域的一般数量统计分析表明,草海和外海NDVI均值分别是-0.350和-0.708,说明草海蓝藻水华覆盖情况较外海更严重;②NDVI值域的分级分类统计表明,草海以轻度蓝藻水华区域为主,占草海总面积的73.36 %,重度蓝藻水华区域占比为1.12 %;外海以无蓝藻水华区域为主,占外海总面积的95.42 %,中度和重度蓝藻水华区域占比分别为 0.52 %和0.11 %;总体上,滇池蓝藻水华空间分布呈“北重南轻”的格局,草海蓝藻水华覆盖密度为80.45 %,草海较外海更易于蓝藻水华生长,水质更差。此研究方法可有效实时地监测识别高原湖泊蓝藻水华发生的空间分布状况,丰富了基于高光谱遥感进行湖泊水域水质监测的方法,为促进滇池水资源的治理和开发利用提供科学依据。     

基于分形理论与GEOEYE-1影像的NDVI连续空间尺度转换模型构建及应用

尺度效应是定量遥感领域一个重要而基础的科学问题。尺度效应的解决方法为尺度转换。传统的尺度转换方法面临涉及的空间分辨率离散、有限及传感器间成像参数归一化的干扰等问题。在提出并实践基于分形理论构建归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）连续空间尺度转换模型（continuous spatial scaling model, CSSM）的基础上,本文基于GEOEYE-1多光谱影像、以NDVI为研究对象继续就分形方法在高空间分辨率基础图影像中的适用性进行研究,并就分形模型构建最合理尺度层级的确定进行细致探讨。实验获得如下结论：（1）基于分形理论的NDVI连续空间尺度转换模型构建方法适用于高空间分辨率遥感影像;（2）在给定的条件下,NDVI尺度转换分形模型构建时最合理尺度层级存在且可计算。论文的研究使得分形方法所适用的反演量类型及基础图空间分辨率范围皆有大的扩展。     

Relief-F筛选波段的小麦白粉病早期诊断研究

为了准确监测小麦白粉病染病早期病情,给喷药防治提供技术指导,论文将染病初期的小麦叶片作为研究对象。首先,利用高光谱图像数据,通过图像特征分割出叶片区域和病斑区域,定量计算病情严重度;其次引入Relief-F算法提取染病早期最敏感波段和波段差,计算出白粉病病害指数PMDI （Powdery mildew disease index）;并通过分析病情指数DI （Disease index）与11种植被指数（含PMDI指数）的相关性及线性模型,得出PMDI模型有最高的决定系数（R2=0.839 9）和最低的均方根误差（RMSE=4.522 0）,效果优于其他病害植被指数的结果（其中,Normalized Difference Vegetation Index,NDVI的模型决定系数最高,R2=0.777 1,RMSE=5.336 4）;最后,选择PMDI和NDVI植被指数分别构建小麦白粉病染病早期病情严重度的支持向量回归模型。结果表明:经敏感波段筛选构建的PMDI指数的预测结果更好,预测模型的R2=0.886 3,RMSE=3.553 2,可以实现小麦白粉病早期无损诊断,这为指导作物病害喷药防治提供重要的技术支撑。     

基于决策树和神经网络的农作物分类研究——以廊坊市为例

以河北省廊坊市永清县整个县域为研究区,以GF1-WFV 16 m分辨率影像为数据源,选取覆盖作物完整生长期多个时相的影像数据,构建作物归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列。通过对研究区NDVI曲线的分析,发现利用该数据构建的NDVI时间序列可描述研究区作物的生长特性,体现当地不同作物的物候差异,能有效地区分出当地的种植模式。选取NDVI曲线上最大值、最小值、峰值的出现时间、峰值数量和阈值等特征参数构建决策树。根据研究区的物候历和对当地种植结构的调查,利用最佳时相的影像,针对某一种或特定几种作物进行分类提取。分别采用决策树分类、神经网络分类等方法进行精度验证,综合比较得出最佳的作物分类方法。研究结果表明,在永清县这一县域研究区,利用GF1-WFV 16 m分辨率多时相遥感数据进行作物分类,采用决策树分类、神经网络分类两种方法的精度分别为72.0729%、87.3%。利用决策树分类的效果最优。     

矿业开发密集区地表热环境分异效应遥感评价模型构建研究

矿产资源的开发推动了社会经济的迅速发展,但同时也使矿区成为地表高温聚集区,对生态环境带来不利影响。本文基于2000-2018年研究区的Landsat卫星遥感影像,利用辐射传输方程法（Radiative Transfer Equation,RTE）反演地表温度（Land Surface Temperature,LST）;基于NDVI-DFI像元三分模型反演植被覆盖度（Vegetation Fractional Coverage,VFC）;借助回归分析法定量分析4个陆表生物物理指标（光合植被覆盖度（Fractional Cover of Photosynthetic Vegetation,f_PV）,土壤湿度（Normalized Difference Moisture Index,NDMI）,建筑指数（Normalized Difference Build-Up Index,NDBI）,裸土指数（bare soil index,BSI））对地表温度的驱动机制;利用主成分分析方法（Principal Component Analysis,PCA）耦合以上4个生态参数,提出一种能够综合分析矿业开发密集区地表热环境分异效应的遥感综合生态模型（Remote Sensing Integrated Ecological Index,RSIEI）,利用时空分析法定量化和可视化分析矿业开发密集区地表热环境时空分异的影响机理;借助热场变异指数（Heat Index,HI）分析研究区地表热环境分异效应与生态环境质量之间的关系。结果表明：4个生态参数对地表热环境分异效应具有不同的驱动作用,定量回归分析表明,f_PV和NDMI与LST均呈线性负相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明光合植被覆盖度和土壤湿度的增加,对地表均具有降温效应;NDBI和BSI与LST均呈线性正相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明建筑用地和裸土面积的增加,对地表起升温效应。4个镇域矿业开发密集区RSIEI影像与LST影像的空间光谱分布特征表明,二者具有空间逆关联特点,即RSIEI值高（生态环境质量好）的像元对应于LST值低的像元,反之亦然。对4个矿业开发密集区3个年份的RSIEI与LST的定量回归分析表明,RSIEI的值每上升10%,LST的值相应下降0.67–0.77°C。经验证基于主成分分析方法建立的RSIEI模型适用于矿业开发密集区地表热环境分异效应的综合评估。     

改进的三层分解模型热红外影像空间降尺度研究

地表温度(Land surface temperature,LST)是地-气相互作用和能量交换的重要参数之一.为了获取高空间分辨率地表温度数据,研究改进了一种热红外遥感数据降尺度方法,并以上海市Landsat8 OLI/TIRS影像为数据源进行了实验验证,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)被分解为低频层、边缘层和细节层,其中边缘层和细节层按比例增加到热红外数据中.并与经典的热红外降尺度方法 Dis Trad算法和Ts HARP算法作为对比,将模拟的地表温度(270 m)作为降尺度数据源实现LST降尺度(90 m).实验结果表明,三种降尺度方法都保留原有的地表温度的空间特征,但Dis Trad算法和Ts HARP算法增加了真实数据中并不存在的温度差异;改进的三层分解模型地表温度的均方根误差为0. 913 K,与Dis Trad方法和Ts HARP算法相比精度分别提高了0. 937 K和0. 832K.     

喀斯特地区的高分一号与Landsat8遥感影像归一化水体指数定量比较

以百色市田阳县右江河谷为研究样区,定量比较喀斯特地区的高分一号与Landsat8影像归一化水体指数 (Normalized difference water Index, NDWI),以期为喀斯特地区的水资源研究提供科学支撑。选择喀斯 特河谷盆地和喀斯特石山两类不同地貌类型为研究区,分别计算两类地区两类影像的NDWI,结合目视解译, 对两类影像的水体识别阈值和精度进行比较,进而分析两类影像的归一化水体指数的相互定量关系。 结果表明:1)从水体识别阈值看,高分一号影像的水体混合像元NDWI 值多在0.6$\sim$0.8之间,水体的NDWI值 大多为1.0,而Landsat8的水体混合像元NDWI值在-0.2$\sim$0之间,水体的NDWI值多为0以上; 2)从识别 精度而言,在河谷地带和山区,高分一号影像都明显优于Landsat8,特别是对混合水体混合像元的识别, 高分一号影像有比较好的优势; 3)两类影像NDWI值具有一定的线性关系,但定量回归结果不太理想。 高分一号和Landsat8在喀斯特地区水体识别的山地地带和河谷地带都有较好的效果,但高分一号的的估算精度和效果都优于Landsat8。     

融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据

遥感数据时空融合技术是一种低空间分辨率影像与中空间分辨率影像在时间域和空间域的融合技术,利用遥感数据时空融合技术获得的融合影像既具备低空间分辨率影像的高时间分辨率特征,又具备中空间分辨率影像的高空间分辨率特征.提出了一种新的遥感数据时空融合方法(STDFA).该方法从时序MODIS数据中提取地物的时间变化信息,结合早期Landsat-TM影像的纹理信息,融合出具有MODIS时间分辨率和TM空间分辨率的影像.以江苏省南京市江宁区为研究区,以Landsat红波段和近红外波段为融合波段,对该方法进行了测试.结果显示,该方法能够产生高精度的中空间分辨率影像,融合影像与真实影像间的相关系数达到0.939.融合影像计算的NDVI与真实中空间分辨率影像计算的NDVI间的相关性达到0.938.     

WorldView-2影像的湿地典型挺水植物群落含水量估算研究——以北京野鸭湖湿地为例

利用多光谱遥感技术定量估算野鸭湖湿地挺水植物的含水量.基于典型挺水植物的实测冠层光谱及其对应样方的叶片含水量和叶面积指数LAI数据,首先对芦苇和香蒲的地面实测光谱进行重采样,以模拟WorldView-2影像的光谱,然后利用模拟光谱分别构建芦苇和香蒲任意两波段反射率组合而成的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI),通过分析植被指数与CWC(冠层含水量,Canopy Water Content)的相关关系,选择与CWC显著相关的植被指数,并通过单变量线性与非线性拟合的分析方法确定监测不同挺水植物群落的最佳植被指数,建立估算模型;结合覆盖研究区的WorldView-2高分辨率多光谱影像,对研究区的挺水植物群落CWC进行反演及制图.结果表明,基于模拟WorldView-2影像光谱构建的比值(SR)和归一化差值植被指数(NDVI)与CWC的总体相关性较高;SR(8,3)芦苇为估算CWC芦苇的最优植被指数,估算模型为y=0.005x+0.003,NDVI(8,3)香蒲为估算CWC香蒲的最优植被指数,估算模型为y=2.461x2-0.313x+0.032,通过交叉检验,CWC芦苇和CWC香蒲的预测精度分别为87.42%和82.12%,预测精度较为理想;利用实测数据对反演的CWC空间分布图进行了验证,通过验证,芦苇和香蒲影像估算CWC的均方根差(RMSE)分别为0.0048和0.0052,估算精度分别为83.56%和80.31%,表明利用WorldView-2高分辨率多光谱影像反演湿地挺水植物群落CWC具有较高的可行性.     

基于GF-1影像的巢湖浊度遥感监测及时空变化研究

浊度监测可以为湖泊水质的污染防控和预警提供科学依据。为了提高湖泊浊度的动态监测能力, 将卫星遥感 监测和浮标检测站监测相结合, 对 2019 年巢湖浊度的时空变化进行分析。浮标检测站监测通过高频次连续的实测浊 度数据的统计分析, 研究巢湖浊度时空变化特征; 遥感监测通过构建最优波段组合模型对浊度进行定量反演。研究结 果表明: (1) 巢湖整体浊度动态变化过程明显, 短时间内变异显著; (2) 浊度对红色波段和近红外波段敏感; (3) 蓝藻爆发 时间段巢湖整体浊度较高, 且日间浊度动态变化显著。该研究为水质监测提供新思路, 同时推进了空地联合方式在水 质监测方面的应用。     

Canopy architecture and remote sensing of the fraction ofphotosynthetically active radiation absorbed by boreal conifer forests

Measurements of the fraction of photosynthetically active radiation (FPAR) absorbed by the forest overstory were made at 20 sites in black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana) boreal forests located in Saskatchewan and Manitoba, Canada. Canopies of both species have similar vertical tree crown structure but different branch and shoot architecture. Intensive investigation was made on the effect of these canopy architecture on the penetration of total visible radiation into the canopy at various solar zenith angles &thetas;, quantified using the projection coefficient G_t(&thetas;). Based on experimental evidence, constant values of G_t(&thetas;) and the above- and below-canopy PAR reflectivities are suggested for these two species for the calculation of daily green FPAR. The calculation then requires only a single stand parameter: the effective green leaf area index (LAI) L_eg, which is similar to the effective LAI L_e measured using optical instruments but reduced by a small fraction to remove the contribution of woody material to the total above-ground plant area. Daily green FPAR of the sites was correlated with the Simple Ratio (SR) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from Landsat 5 TM images. The correlation was better in late-spring than in mid-summer, suggesting spring images are more useful for obtaining FPAR of the overstory. Comparisons of the present with previous results suggest that the background (understory and ground cover) signal and the tree crown shadows are important in satellite measurements of FPAR     

Radar signatures of terrain: Useful monitors of renewable resources

The development and utilization of techniques for civilian-oriented satellite remote sensing of the earth began in the early 1960's with the launch and operation of meteorological and weather satellites. Among the numerous sensing systems that have since been transported into space for experimental and operational purposes, the four satellites in the Landsat series have played a leading role in establishing remote sensing as an integral natural resource management tool in today's technological society. The Landsat systems-three of which were placed in orbit in the 1970's, and one in 1982-were equipped with multispectral optical scanners designed primarily for land applications. Despite their usefulness in a wide variety of geoscientific applications, the optical scanners do, nevertheless, have their limitations; the most serious of these is their inability to provide information about the surface of the earth when obscured by cloud cover. In the field of remote sensing, the decade of the 1980's will witness a new generation of space sensors; chief among them will be the synthetic-aperture radar (SAR). In addition to its cloud cover penetration capabilities, the SAR possesses many attributes in terms of its electro-magnetic response to surface features. As a result, the use of radar imagery, together with optical imagery, is expected to yield both greater amounts of and more accurate information about the earth's surface than has hitherto been possible. This paper endeavors to provide a general overview of the backscattering behavior of terrain surfaces, and to examine the potential use of radar in the monitoring of renewable resources.     

应用气象卫星MODIS识别薄云覆盖下的水体

气象卫星MODIS作为可见到红外的探测器,在云覆盖下不能探测到地表.根据地物光谱特征和卫星信号接收原理,提出了一种利用MODIS气象卫星识别水体的简单而有效的方法,将卫星2通道与1通道进行比值计算,在得到的比值图像中不仅无云晴空下,而且薄云覆盖下的水体都有着较好的识别效果.以2005年汛期时巢湖水体为例,得到了较好的结果,并对实验结果进行了分析,证实了此方法用于薄云下水体识别的有效性.     

A feedback based modification of the NDVI to minimize canopybackground and atmospheric noise

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) equation has a simple, open loop structure (no feedback), which renders it susceptible to large sources of error and uncertainty over variable atmospheric and canopy background conditions. In this study, a systems analysis approach is used to examine noise sources in existing vegetation indices (VIs) and to develop a stable, modified NDVI (MNDVI) equation. The MNDVI, a closed-loop version of the NDVI, was constructed by adding 1) a soil and atmospheric noise feedback loop, and 2) an atmospheric noise compensation forward loop. The coefficients developed for the MNDVI are physically-based and are empirically related to the expected range of atmospheric and background “boundary” conditions. The MNDVI can be used with data uncorrected for atmosphere, as well as with Rayleigh corrected and atmospherically corrected data. In the field observational and simulated data sets tested, the MNDVI was found to considerably reduce noise for any complex soil and atmospheric situation. The resulting uncertainty, expressed as vegetation equivalent noise, was ±0.11 leaf area index (LAI) units, which was 7 times less than encountered with the NDVI (±0.8 LAI). These results indicate that the MNDVI may be satisfactory in meeting the need for accurate, long term vegetation measurements for the Earth Observing System (EOS) program     

Estimation of global leaf area index and absorbed par usingradiative transfer models

A simple method for the estimation of global leaf area index (LAI) and fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the vegetation (FAPAR) from atmospherically corrected Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) observations is described. Recent improvements to the authors' three dimensional radiative transfer model of a vegetated surface are described. Example simulation results and a validation exercise are discussed. The model was utilized to derive land cover specific NDVI-LAI and NDVI-FAPAR relations. The method therefore requires stratification of global vegetation into cover types that are compatible with the radiative transfer model. Such a classification based on vegetation structure is proposed and a simple method for its derivation is presented. Proof-of-concept results are given to illustrate the feasibility of the proposed method