MODIS浒苔遥感监测误差分析研究

近年来,我国沿海浒苔灾害频发,影响日趋严重,MODIS-TERRA/AQUA等中低分辨率卫星遥感影像成为浒苔遥感监测最主要的数据源之一。但低分辨率影像存在大量混合像元,导致浒苔提取误差。本文先从理论上分析了植被指数算法的非线性对浒苔信息提取的影响,发现像元中浒苔覆盖比例为0.2～0.4时,NDVI最大,会有0.8的偏差,且浒苔越厚误差越大。然后以环境减灾卫星(HJ-1A/B)作为真实值,对MODIS浒苔监测误差进行定量分析。结果表明:MODIS影像难以兼顾大块聚集和零散分布的浒苔,业务化监测中提取面积可能会被夸大21.88%,在面积准确的情况下,也会有21.67%的浒苔信息被错误提取。本文最后提出通过选择两个阈值来解决此问题。     

整村统筹土地整备中规划土地政策互动——基于深圳的研究

整村统筹土地整备是深圳目前正在探索的一种土地二次开发模式,其目的是在"整村统筹"发展理念的指引下,全面解决土地历史遗留问题、推动社区综合发展。本文从深圳整村统筹土地整备中规划土地政策互动的现实需求出发,深入分析了现有专项规划编制和实施方案编制的内容和特点,聚焦土地整备实践中利益平衡的关键内容即社区留用土地的面积、用途及开发强度等方面,探讨了如何在专项规划编制和实施方案编制中实现规划土地政策的互动,从而促进有效实现土地整备的利益平衡目标。深圳在整村统筹土地整备规划土地政策互动方面的探索实践实际提供了在城乡统筹背景下如何通过规划和土地政策的协同来解决问题的一种路径,这种路径的探索将为城市地区解决农村城市化的后遗症带来全新的理念思潮和技术方案。     

基于MODIS数据的渭河流域土壤水分反演

利用MODIS产品数据MOD11A1、MOD13A2和MOD15A2获取地表温度(TS)、昼夜温差(TSD)、表观热惯量(ATI)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶面积指数(LAI),构建渭河流域2006年8月1日、8月6日的TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、ATI-NDVI、ATI-EVI、ATI-LAI特征空间,根据TS-NDVI、TS-EVI、TS-LAI、TSD-NDVI、TSD-EVI、TSD-LAI、AI-NDVI、ATI-EVI、ATI-LAI特征空间建立了温度归一化植被指数型干旱指数(TNDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温度叶面积指数型干旱指数(TLDI)、温差归一化植被指数型干旱指数(DTNDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI)、温差叶面积指数型干旱指数(DTLDI)、表观热惯量归一化植被指数型干旱指数(ANDI)、表观热惯量增强植被指数型干旱指数(AEDI)、表观热惯量叶面积指数型干旱指数(ALDI),并以这些干旱指数作为土壤水分监测指标,反演了渭河流域2006年8月1日、8月6日的土壤水分.利用TDR实测10cm土壤水分进行相关分析表明: TEDI、TNDI、TLDI在高植被覆盖的地区、低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测都能取得较好的效果,其中TEDI效果最好;DTNDI、DTEDI、DTLDI、ANDI、AEDI、ALDI比较适合在低植被覆盖的地区进行土壤水分反演和干旱监测,但在高植被覆盖的地区效果较差,不适合进行土壤水分反演和干旱监测.