结合参量统计与时空融合的土壤水分降尺度方法

土壤水分的降尺度研究为解决被动微波产品的粗分辨率问题,更好地服务于流域小尺度应用提供了技术手段。以美国俄克拉荷马州为研究区域,基于SMAP土壤水分产品和MODIS产品等多种辅助数据,在地表分类数据的支持下,结合参量统计降尺度和时空融合降尺度发展了一种土壤水分混合降尺度方法,并利用SMAP 9 km产品和站点实测数据对降尺度效果进行了评估。结果表明：混合降尺度方法可以得到细节丰富、空间覆盖完整的降尺度结果。相较于参量统计或时空融合两种单一降尺度而言,混合降尺度结果的空间分布与SMAP 9 km真实产品最为相似,并且混合降尺度结果与站点的整体时序精度最高,在不同地表分类下的时序精度也优于单一方法的降尺度结果。由此证明结合参量统计与时空融合的降尺度方法是可行的。     

机载L波段微波辐射计数据反演表层土壤水分研究

土壤水分是联系地球表层物质能量交换的重要纽带,准确监测土壤水分对区域气候、生态、水文及农业生产研究意义重大。机载L波段微波辐射计提供了获取区域土壤水分"真值"的有效手段。结合黑河中游航空试验中的多源遥感及地面观测,发展了一种基于0°入射角的L波段被动微波亮温数据的单通道土壤水分反演方法,获得了研究区3景约700m空间分辨率的土壤水分反演结果。并对其反演结果进行了点尺度、面尺度和村社尺度3种不同空间尺度上的验证,结果显示:L波段被动微波遥感反演土壤水分在点尺度上的验证精度在0.035~0.055m3/m3之间;面尺度上验证精度略高于点尺度,其验证偏差在0.02m3/m3以内;反演土壤水分与村社尺度的灌溉数据,即距前次灌溉的间隔日数,在空间上负相关关系明显,二者间相关系数约为0.3。     

基于MODIS和AMSR-E遥感数据的土壤水分降尺度研究

微波传感器获得的土壤水分产品空间分辨率一般都很粗,而流域尺度上的研究需要中高分辨率的土壤水分数据。用MODIS逐日地表温度产品MOD11A1和逐日地表反射率产品MOD09GA构建温度-植被指数特征空间,并计算得到TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)指数,它与土壤水分呈负相关关系,能够反映土壤水分的空间分布模式,但并不是真实的土壤水分值。在AMSR-E像元尺度上求得TVDI与土壤水分的负相关系数,进而对VUA AMSR-E土壤水分产品进行降尺度计算得到0.01°分辨率的真实土壤水分值。经NAFE06(The National Airborne Field Experiment 2006)试验地面采样数据验证,降尺度后的土壤水分均方根误差平均值为6.1%。     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息,以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响,使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法,在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析,开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性,使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性,对3种产品配赋相应的权重进行融合,相比于3种土壤水分原始数据集,融合产品不仅具有更丰富的数据量,也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时,等权重和优化权重的融合结果非常接近;当遥感产品间的随机误差差异较大时,基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。     

北方典型区域遥感和模型土壤水分产品的对比及评估

多种土壤水分产品的综合评估有助于了解产品的特性与差异,对产品的算法改进及合理应用有重要意义。从空间分布,站点评估,土地覆盖类型及干湿分类等多方面对2010—2011年中国北方典型区域遥感土壤水分产品(SMOS＿L3、AMSR-E＿LPRM、ESACCI v04.5)和模型土壤水分产品(ECMWF＿ERA5、GLDAS＿Noah v2.1、GLDAS＿CLSM v2.2)进行差异性及适用性分析,并从多角度讨论了影响土壤水分产品准确性的可能原因。结果表明：(1)在年尺度上,各产品均能有效表征西部干旱区土壤水分分布情况。在季节尺度上,ESACCI和3种模型产品夏秋季土壤水分较高且空间分布相似。(2)在站点评估方面,ERA5产品整体性能最优,平均相关系数R值最高为0.582,无偏均方根误差ubRMSE最低为0.045 m³/m³。模型产品在ubRMSE和R方面均优于遥感产品,能有效刻画站点观测的动态特征,但容易出现干湿偏差。ESACCI产品在遥感产品中准确性最高。AMSR-E与观测值之间的偏差最小(-0.015 m³/m     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息，以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响，使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation（TC）方法，在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析，开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性，使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性，对3种产品配赋相应的权重进行融合，相比于3种土壤水分原始数据集，融合产品不仅具有更丰富的数据量，也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时，等权重和优化权重的融合结果非常接近；当遥感产品间的随机误差差异较大时，基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。     

基于Triple-Collocation方法的微波遥感土壤水分产品不确定性分析及数据融合

微波遥感可以获取大范围的地表土壤水分信息,以及由此得到全球尺度的土壤水分产品。但由于传感器观测配置和反演方法等诸多因素的影响,使得不同的土壤水分产品在精度和可靠性方面存在差异。基于Triple-Collocation(TC)方法,在青藏高原那曲地区的0.25°×0.25°和1.0°×1.0°两个空间尺度上对AMSR2、SMAP和SMOS 3种土壤水分遥感产品进行不确定性分析,开展基于随机误差的数据融合算法研究。研究结果表明:不同遥感产品间的随机误差在空间分布上存在显著的不一致性,使得应用传统的算术平均方法进行数据融合不具有普适性。基于此不确定性,对3种产品配赋相应的权重进行融合,相比于3种土壤水分原始数据集,融合产品不仅具有更丰富的数据量,也会对数据精度有所改善。当遥感产品间的随机误差接近时,等权重和优化权重的融合结果非常接近;当遥感产品间的随机误差差异较大时,基于不确定性的数据融合方法相比等权重方法可以明显的提高融合数据的精度。     

基于PCA和多尺度纹理特征提取的高分辨率遥感影像分类

城市地物类型多样,空间分布复杂,而且地物具有多尺度性,不同的地物类型具有不同的纹理表达尺度。利用主成分分析法(PCA)对高分辨率遥感影像进行处理,以减少数据量、抑制噪声、突出主要信息。在此基础上,利用灰度共生矩阵法对PCA的第一主成分进行纹理特征提取,选择最佳的多尺度纹理组合进行决策树分类。实验结果表明：基于PCA和多尺度纹理特征的决策树分类方法能够有效地提取地物信息,分类精度达到82.4%,Kappa系数为0.78。     

利用多时相ASAR数据反演黑河流域中游地表土壤水分

土壤水分是地表能、水循环过程中的重要变量之一,利用主动微波遥感,特别是合成孔径雷达（SAR）进行土壤水分的反演已经越来越受到人们的关注。地表与微波相互作用机理非常复杂,受到粗糙度的强烈影响,成为制约土壤水分准确反演的一个重要因素。利用3景时序接近的ASAR影像对黑河中游临泽草地试验区地表参数进行了多通道的反演,获得了像元尺度上的粗糙度分布状况,从而不需要借助粗糙度的地面测量辅助信息,节省了工作量。土壤水分反演取得了较为满意的结果（均方根误差< 6%）。      

基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法

多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层和包含度理论尺度划分等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下,很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。本文定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统IFS(Iterative Function Systems)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm);仿真实验建立在4个UCI基准数据集和1个H省部分人口真实数据集上,并将MSCSDA与KNN、Decision Tree以及Libsvm算法进行对比分析;实验结果表明,MSCSDA算法在不同的数据集上,均优于其他算法。     

坡面植被斑块水土保持功能的景观图谱表达

本文基于景观生态学格局与过程关系研究的定量思维,以地学信息图谱的图形思维方式反映植被空间格局和水土流失过程的关系,以河岸植被缓冲带水土保持功能为例,在构建坡面植被分布格局的景观图谱序列的基础上,利用渗透指数指示植被水土保持功能,分析不同植被格局下水土保持功能的变化,对坡面植被格局的水土保持功能进行景观图谱表达。结果表明,在斑块位置、方向、聚集程度、镶嵌方式4种植被斑块分布类型中,在相同植被盖度下,斑块方向和聚集程度是控制水土流失的有效格局。通过对比不同植被分布类型的渗透值表明,植被分散于坡底并沿等高线方向或者与水流平行的方向分布时水土保持效果较好。本研究结果可为坡面植被水土保持效益的识别、提高提供重要参考。     

Siberian silkmoth outbreak pattern analysis based on SPOT VEGETATION data

The spatial pattern of Siberian silkmoth outbreak in south Siberian mountains was analysed based on SPOT VEGETATION data. A digital elevation model (DEM) was also used to relate outbreak area dynamics with topographic elements (elevation, azimuth and slope steepness). To avoid bias of spatial pattern data, areas with a given damage category and with given azimuth, slope steepness and elevation were referenced to the areas with similar parameters within the entire study area. The outbreak began between the elevations of ～430–480 m and on south‐west slopes with steepness <5°; these conditions appear to be the most favourable pest habitat. As the pest searched for food it moved up and down slope, resulting in an elevation distribution split within a range of ～390–540 m and slope steepness up to 15°. In the final phase the azimuth distribution of damaged stands became even, showing that pests at this phase settle in non‐optimal habitat. The final outbreak area was ～20 000 ha, which is in good agreement with on‐ground data. The correlation between the initial phase of infestation and topographic features can be used to prioritize pest monitoring. Data obtained show that the SPOT VEGETATION sensor is applicable for monitoring taiga landscapes vulnerable to Siberian silkmoth outbreaks.     

基于模糊集鲁棒概率不等式的风电斜坡估计方法

从不确定性量化的角度将风电出力的斜坡事件发生概率转化为一个数据驱动的鲁棒概率不等式,该不等式提供一个随机变量的概率,且其概率分布属于给定的多面体.为了解决风电输出的分布不确定性问题,考虑由可用数据构造的模糊集合中的候选分布集合,其最低要求是要包括预测值和平均绝对偏差.基于矩的模糊集由所有概率分布组成,共享相同的平均和平...     

地形因子对森林冠层BRF模拟的影响分析

针对利用计算机模拟模型进行森林冠层BRF模拟时,地形因子——高程、坡度和坡向对森林冠层接收太阳辐射的影响等问题,本文探讨了利用RGM(Radiosity-Graphics combined Model)模型进行森林冠层反射特性的研究,研究了将森林生长ZELIG模型和L-系统结合起来构建三维森林场景,并采用RGM模型模拟森林冠层的二向性反射特性。研究结果表明地形因子对BRF分布影响非常明显。     

Estimation of Grassland Aboveground Biomass Using Landsat 8 OLI Satellite Image in the Northern Hillside of Tianshan Mountain

The Landsat 8 OLI remote sensing data was used to obtain six kinds of commonly vegetation indices including NDVI,RVI,DVI,EVI,GNDVI and SAVI.Meanwhile,combining with the measured data of grassland in the research area,the research area was divided into two kinds of shady and sunny slope according to the slope.Then the biomass remote sensing estimation models of shady and sunny slope in Ziniquan Ranch were created by Statistical analysis method and biomass space inversion and verification was implemented.The results of correlation analysis showed that the selected vegetation indices were significantly correlated with pasture biomass and there was a significant difference between the correlation of the classified data and the non classified data by slope,in which NDVI was the highest and EVI was the lowest.The optimal inversion model of Ziniquan Ranch biomass was based on the two order polynomial model of SAVI with the accuracy 80%.By using this model reversion,the grassland average yield of Ziniquan Ranch in 2015 was 113 g/m²,which equaled to dry grass yield 41.85 g/m².The research shows that the slope direction is an important factor affecting the distribution of biomass.Using remote sensing data and ground measured biomass data and combining with the characteristics of the topography of shady and sunny slope of the research area,the biomass estimation model has higher accuracy,which could provide scientific basis for the reasonable estimation of grassland biomass and management of grassland grazing in the pastoral area.     

空间分析技术支持的聚落考古研究

运用GIS的空间分析技术中的缓冲区分析、坡度与坡向分析、可视域分析等手段,对山西省襄汾县境内的古代聚落进行考古学研究,探究古代聚落的分布与自然环境的密切关系,以及古人对自然环境的依赖与改造。     

基于遥感与GIS的黄土丘陵半干旱区土地利用定量化研究-以中国定西县为例

研究区域为典型的黄土丘陵沟壑半干旱区,以中国定西县为例。从1990年和2000年的Landsat TM影像图中提取两个时段的土地利用图,包括9种土地利用类型。从1∶10万的等高线数据中提取坡度数据。参考景观生态指标,我们选择或修改了10个指标实现定量化土地利用特征,动态监测土地利用变化,并分析地形与土地利用和土地利用变化的关系及土地利用变化与政府政策之间的关系。结果表明:①所选择的指标可以量化中国典型的黄土丘陵半干旱区土地利用及其变化特征,当转移矩阵采用不同的基数,可以体现不同的转换的量的特征;②土地利用与土地利用变化在不同坡度的空间分布上有很好的规律性;③政府政策是土地利用变化的主要驱动力因素,包括梯田改造、集雨工程和退耕还林还草。     

地理因子与空间人口分布的相关性研究

通过建立包括居民地、公路、铁路、水系、高程带、坡向带、土地覆盖等要素内容的地理因子库，以及包括国民经济和社会发展主要指标的经济因子库，提取在一定区域内与人口分布密切相关的因子组成，并以其归一化相关系数作为定量分析的权重系数。本提出的是实现人口在实现单元内遵循人口分布规律的空间化分布的一种尝试。     

基于MODIS数据的玛纳斯河山区雪盖年内变化特征研究

基于2000年～2010年的MODIS/Terra积雪8d合成数据(MOD10A2)与DEM数据,通过计算和分析不同高程带、不同坡向和不同坡度的积雪覆盖率,研究了新疆玛纳斯河山区雪盖的年内变化特征。结果表明:①研究区平均积雪覆盖率最高为一月中旬的67.8%,最低为七月中旬的11.9%,年内变化总体上呈V字型,积雪分布与气温关系密切;②可将研究区雪盖年内分布情况归纳为1600m以下、1600m～3800m和3800m以上共三个高程带,各高程带内雪盖分布的年内变化较为相似,不同高程带则差异明显。从年内波动情况来看,低海拔地区年内波动幅度最大,随着海拔上升,波动幅度逐渐减小;③3800m以下各坡向和坡度地区积雪覆盖率均表现为一月最高,七月最低,四月和十月介于二者之间,而3800m以上地区积雪覆盖率全年最高值则出现在四月和十月;④各坡度和坡向区域雪盖的年内变化与所在高程带的总体情况基本相似,说明坡度和坡向对雪盖分布的影响是在高程影响的基础上产生的。