基于Landsat遥感影像的土地利用变化动态监测

土地利用变化是土地资源利用情况的综合分析,遥感技术在土地利用变化的应用,更好的解决了大范围内土地利用变化动态监测的难题。本文基于Landsat影像,利用影像融合主成分分析法(PCA法)以及谷歌地球目视解译和最大似然法结合的方式进行监督分类,采用Majority/Minority分析对分类结果进行处理,通过混淆矩阵对分类的结果进行精度评估。运用遥感图像2001-2018年期间解译结果,对昆明市呈贡新区土地利用变化做出分析,以及对2001和2018年分类结果进行变化检测,结果表明,2001-2018年呈贡新区土地利用结构发生显著变化,城市建筑面积明显增多。     

基于多源遥感数据协同反演森林地表土壤水分研究

土壤水分在土壤监测中是一项重要的指标,对于农业生产、生态环境以及水资源管理有着重要的影响.随着遥感建模与反演理论的不断成熟,其逐渐成为分析土壤指标的重要技术与手段.因此,利用光学影像与雷达影像数据,以大兴安岭地区漠河市为研究区域,分别建立以Landsat 8为数据源的土壤水分反演模型和由Landsat 8影像数据与GF...     

基于MODIS数据的水热指数及其DEM订正

利用MODIS L1B数据对福州市的水热状况进行了分析,并对其做了DEM订正。通过对订正前后地水热分布进行了对比分析,得出反演的水热指数基本反映了研究区的概况。而且经过DEM订正的水热指数体现了地形条件的影响。     

基于AMSR-E的微波温度植被干旱指数的应用

以热带常绿阔叶林为主的亚马逊流域在全球气候变化的背景下频繁遭受干旱胁迫。但是对于该地区实施长时间序列的干旱监测一直是难点和热点。基于Liu等2017年提出的微波温度—植被干旱指数（Microwave Temperature-Vegetation Drought Index,MTVDI）,对亚马逊流域进行了2003—2008年长时间序列的干旱监测,并采用饱和水汽压差（Vapor Pressure Deficit, VPD）、帕尔默干旱指数（Palmer Drought Severity Index, PDSI）、陆地地下水储量（Terrestrial Water Storage, TWS）、气象水分亏缺（Climatological Water Deficit, CWD）对MTVDI进行验证。结果表明：对于整个研究区而言,MTVDI与VPD （R=0.72）和CWD （R=-0.57）相关性较显著,但与TWS和PDSI相关性较弱。总体上,MTVDI能够较好地反映亚马逊地区干旱的季节动态。     

利用NDVI-T特征空间法进行广东省土壤旱情监测研究

详细介绍了利用Landsat ETM 影像反演陆地表面温度(LST),并计算温度植被旱情指数(TVDI)的方法,并在此基础上利用ERDAS的空间建模功能设计了一个半自动化的,基于地表温度和归一化植被指数(NDVI)的旱情指数特征空间模型.该模型的运算结果包括NDVI、陆地表面温度及研究区内相应NDVI的最大和最小陆地表面温度表格,用这些中间结果来计算旱情指数.最后通过该模型在珠江三角洲地区的应用,证明TVDI旱情指数能够较好地反映广东省地区表层土壤旱情出现及分布情况,有助于对该地区春、秋旱的预防和指示.     

基于Sentinel-1及 Landsat 8数据的黑河中游农田土壤水分估算

土壤水分是陆地表层系统中的关键变量。利用主动微波遥感,特别是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的观测,在监测和估计表层土壤水分时空分布方面已开展了诸多研究。然而,SAR土壤水分反演仍存在诸多挑战,特别是地表粗糙度和植被的影响。因此,本文提出了一种结合主动微波和光学遥感的优化估计方案,旨在同步反演植被含水量、地表粗糙度和土壤水分。反演算法首先在水云模型的框架下对模型中的植被透过率因子(与植被含水量密切相关)采用3种不同的光学遥感指数——修正的土壤调节植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index,MSAVI)、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)进行参数化估计,用于校正植被层的散射贡献。在此基础上,构造基于SAR观测和Oh模型的代价函数,利用复型洗牌全局优化算法进行土壤水分和地表粗糙度的联合反演。采用Sentinel-1 SAR和Landsat 8多光谱数据在黑河中游开展了反演试验,并利用相应的地面观测数据对结果进行了验证。结果表明反演结果与地面观测具有良好的一致性,其中基于NDWI的植被含水量反演效果最佳,与地面观测比较,土壤水分决定系数(R 2)在0.7以上,均方根误差(RMSE)为0.073 m^ 3/m^ 3;植被含水量R 2大于0.9,RMSE为0.885 kg/m 2,表明该方法能够较准确地估计土壤水分。同时发现植被含水量的估计结果,以及植被透过率的参数化方案对土壤水分的反演精度有一定的影响,在未来的研究中需要进一步探索。     

利用高分辨率ETM+数据进行区域旱情监测的研究

在植被指数相同的条件下,地面肤面温度可用于对土壤旱情的监测。通过植被指数——地面肤面温度特征空间分析了利用遥感进行旱情监测的原理,将传感器温度作为地面肤面温度,对干旱指数的计算进行了详细论述。利用栾城县的Landsat7 ETM+卫星数据进行了旱情监测与分析。     

基于Landsat8热红外遥感数据的山地地表温度地形效应研究

地表温度是影响地表能量收支平衡的重要参量,能够综合反演地表的水热交换过程。虽然当前在基于地表温度开展全球或者区域尺度的地表能量平衡研究方面取得一系列的进展,但是面向山地区域尺度的类似研究仍然面临较大的挑战。为分析山地复杂地形对山地地表温度时空分布的影响规律,基于具有较高空间分辨率的Landsat 8热红外数据,以我国西南典型山地为研究对象,定量反演该区域的地表温度空间分布状况,结合SRTM90DEM数据,选择从海拔、坡度和坡向3个关键地形因子角度分析山地地表温度的地形效应特征。结果发现:山地地表温度随地形因子均呈现出十分显著的变化特征。总体而言,地表温度均随着海拔和坡度的升高而降低,而在坡向方面,南坡的温度相比北坡的温度要高。在地形效应分析的基础上,通过开展1km空间尺度地形和地表温度的空间统计分析发现,山地1km尺度下地表温度存在较大的空间异质性,且其影响不可忽略。研究结果表明:开展山地地表水热过程遥感动态监测需高空间分辨率地表温度作为数据支持,以准确描述山地地形因素对地表能量交换过程的影响。     

利用高分辨率ETM+数据进行区域旱情监测的研究

在植被指数相同的条件下,地面肤面温度可用于对土壤旱情的监测。通过植被指数--地面肤面温度特征空间分析了利用遥感进行旱情监测的原理,将传感器温度作为地面肤面温度,对干旱指数的计算进行了详细论述。利用栾城县的Landsat7 ETM+卫星数据进行了旱情监测与分析。     

基于Landsat TM数据的潮白河流域植被覆盖变化研究

使用经严格配准的同一时间(1991年和2002年)Landsat TM图像数据，编制归一化植被指数(NDVI)图，进而计算生成植被覆盖度图像。通过掩膜技术和变化检测等提取了北京潮白河流域中上游地区从1991～2002年的植被覆盖变化信息。研究结果表明，北京潮白河流域中上游地区11年间植被退化的总面积为1635．3km^2，占该区域总面积的30．6％；其中植被覆盖度为40％～50％的类型退化的面积最多，为411．74km^2，变化率为66．0％，覆盖度为90％～100％的类型退化的面积最少，为14km^2，变化率为4．4％；覆盖度为30-40％的类型变化率最大，为100％，覆盖度为90％～100％的类型的变化率最小。为4．4％；从植被覆盖度变化的趋势来看，随着植被覆盖度的增加，变化率在逐渐降低；流域中游、密云水库北部和东北部以及上游的河谷地带由于受人类活动干扰的强度较大，植被退化较严重；而上游的山地区域由于人类活动干扰较少，再加上近年来采取封山育林、植树造林等措施，植被覆盖程度有所改善。     

基于不同干旱指数的祁连山国家公园水热特征分析

水热资源的循环与流动直接影响区域生态系统耦合关系。祁连山国家公园是我国第一批国家公园体制试点区之一,也是西北地区重要的生态屏障。基于气象干旱监测指标（SPEI）和遥感干旱监测指标（TVDI）,运用Mann-Kendall非参数趋势和突变检验法、Morlet小波分析等方法探究祁连山国家公园1989～2019年水热特征。结果表明：SPEI与TVDI在时空尺度上表现出一致性,但TVDI对水热变化的反馈存在时滞,因此在研究区内更宜采用SPEI指标进行水热状况评估;研究区存在缓慢的湿润趋势,较为严重的干旱事件多发生在夏季;以肃南站—野牛沟站为划分祁连山国家公园的干湿趋势界限,西部大部分地区均存在显著变湿趋势,东部则存在一条带状趋湿区域;存在5～9年和15～20年两类时间尺度的周期变化,且贯穿整个分析时段;目前该区正处于偏湿期,未来有持续偏湿趋势。研究结果可为祁连山国家公园建设与管理提供参考依据。     

基于Landsat８OLI数据的黄土高原植被含水量的估算模型研究

植被含水量(VWC)能够指示植被的水分状况,对植被生长、火灾、旱灾以及生态环境安全监测等具有重要意义,也是微波遥感估算土壤水分的重要参数之一.光谱指数法是估算植被含水量最常用的方法之一.结合地面观测及Landsat８OLI传感器遥感影像,对平凉地区的植被含水量进行了遥感估算模型研究,结果表明:①平凉地区叶片含水量(FMC)与植被光谱指数没有相关关系,而等效水深(EWT)则与各植被光谱指数具有显著的相关关系(均超过９５％显著性水平),其中RVI２与EWT的相关关系最显著且最稳定;②利用RVI２对研究区EWT进行遥感估算,其均方根误差(RMSE)为０．１８３,平均相对误差为８．９％,平均相对误差绝对值为２６．４％;③研究区内大部分农田的植被含水量为０．６~０．９kg/m２,少数农田的植被含水量达到１kg/m２ 以上,这与实际考查基本一致,基本能够反映研究区内农田EWT的空间变化特征.     

基于Landsat TM 数据的若尔盖县LUCC 时空特征研究

若尔盖县是世界著名若尔盖湿地的主要组成部分, 是青藏高原高寒生态系统的典型代表。基于1989 年、1997 年和2004 年3 期Landsat TM 影像的土地利用ö土地覆被分类结果, 运用地理信息系统空间分析方法和数理统计学方法, 深入分析了四川省若尔盖县近15 年来各土地利用/覆被类型尤其是草地和沼泽的数量和空间变化特征。结果表明: ①研究区主要土地利用与土地覆被类型为草地、沼泽、林地和裸地, 其中草地与沼泽面积逐步减少, 而裸地面积成倍增长。②通过建立研究区LU CC 幅度、LU CC 数量和空间变化模型以及趋势与状态指数模型, 很好的表现了研究区LU CC 的时空特征。从整个区域来看, 前期综合LU CC 趋势和状态指数为0. 37, 处于准平衡状态;后期小于前期, 为0. 23, 处于平衡状态, 整个时段其指数为0. 35, 为准平衡状态, 呈现双向转换态势。③定位分析了研究区LU CC 情况, 发现区域草地和沼泽退化相当严重, 而且前后两期退化区在空间上有所转移。     

基于Sentinel-2影像的多种水体指数法提取地表水对比研究

高时空分辨率的Sentinel-2影像日渐成为地表水体提取的主要遥感数据源,开展基于该卫星影像的多种水体指数方法提取效果的对比研究,对提升地表水遥感监测能力具有重要参考价值。本研究针对目前较为常用的7种水体指数（NDWI、MNDWI、AWEInsh、AWEIsh、WI2015、CDWI和MNDWI＿VIs）,以分布在华北、东北、长江中下游和西北的具有不同地表水体类型组合特征的4个样区为例,在GEE(Google Earth Engine)平台上采用Sentinel-2 MSI影像实现了基于7种水体指数的地表水提取,进而定量分析了不同指数提取水体的精度。结果表明：总体而言,7种水体指数均可以较好识别地表水,但在不同类型的地表水体提取时的表现存在一定的差异;NDWI指数在瞬时性水体（如水田、洪泛区等）会低估地表水的分布,漏分率较高;而AWEInsh、AWEIsh和WI2015指数整体存在高估倾向,错分率较高;MNDWI＿VIs水体指数在复杂水体类型的区域提取精度保持最高;在长时序水体变化监测方面,7种水体的性能表现与基于单景影像所得结论基本一致。本研究为不同类型水体开展地表水监测提供了重要...     

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.     

基于Landsat8的地表温度反演算法研究——以滇池流域为例

2013年2月11日Landsat 8在加州范德堡空军基地发射升空,其携带的热红外传感器为反演地表温度提供了一种新的数据,但目前尚没有针对Landsat 8热红外波段反演地表温度的算法。针对Landsat 8第10波段特征,对现有反演地表温度的单窗算法进行了参数修正,得到了用Landsat 8第10波段反演地表温度的单窗算法系数。为了评价修正后算法的精度,用MODTRAN模拟地表温度为20、30和40℃时大气水汽含量分别为1.0、1.5、2.0和2.5g·cm-2传感器高度处的热辐射值,再将模拟数据用修正后的单窗算法反演地表温度,结果表明:地表温度越低、大气水汽含量越低,误差越小;模拟结果的平均误差为0.74℃。说明基于Landsat 8第10波段用修正后的单窗算法反演地表温度是可行的,该方法可为地表温度反演提供一种途径。最后以滇池流域为例,基于2013年4月20日的Landsat 8热红外数据反演了滇池流域的地表温度,并分析了滇池流域地表温度的分布特征。     

基于HJ-1卫星CCD遥感数据的作物秸秆光谱识别模型与提取方法研究

作物秸秆信息的准确提取对于农业可持续发展与秸秆焚烧火点的探测有重要意义。本文在野外作物秸秆光谱采集与光谱特征分析的基础上,以江苏省扬州市区为典型研究区,依照HJ卫星CCD相机多光谱遥感波段进行光谱重采样,并结合HJ卫星CCD遥感数据,建立了作物秸秆光谱识别乘积指数(SMI),最后通过改进PSO最大类间方差算法对SMI影像进行"动态-全局"阈值分割,实现了作物秸秆信息的有效提取。     

基于犹豫语言判断矩阵的数据产品选择研究

犹豫语言判断矩阵作为一种新的判断矩阵,能够有效地处理决策信息为语言变量且决策者态度犹豫不行的决策问题。针对犹豫模糊语言信息环境下的数据产品选择问题,构建了一种基于犹豫语言判断矩阵的数据产品选择方法。该方法引入了犹豫语言判断矩阵的一些相关概念,包括加性一致性、一致性指数、可接受一致性;研究了犹豫语言判断矩阵一致性判定方法和特征矩阵的构造方法,并设计了一种收敛性算法用以改进犹豫语言判断矩阵的一致性;建立了基于犹豫语言判断矩阵的决策模型,并通过数据产品的选择实例说明提出的决策方法是合理和有效的。     

基于无约束插值法的无线传感网络故障节点检测研究

在无线传感网络故障节点检测的过程中,由于不同节点的约束条件不同,会对故障定位过程中的阈值判断过程造成干扰,造成故障节点检测精度差、误报率高、节点传输能耗高等问题。为解决上述问题,提出基于无约束插值法的无线传感网络故障节点检测方法。利用约束插值法预测节点位置,定位节点的位置,采用提取节点的特征,通过矢量量化技术识别故障节点,利用阈值修正模块判断故障类型,完成在无约束条件下的无线传感网络故障节点检测。实验分析结果表明,当节点数量为100个时,无线传感网络故障节点检测结果的准确度最高,此时本文方法的故障检测精度为95%、误报率为18%,传输能耗为0.25J。