SCS-CN模型的改进及其空间尺度效应

SCS-CN (Soil Conservation Service Curve Number)模型是广泛应用经验性水文模型,其模型参数的确定与空间尺度效应对径流模拟结果有着重要的影响。选取淮河上游为研究区,分析SCS-CN模型参数的敏感性并对模型进行改进,探讨了9种栅格尺度(100～2 000m)下径流模拟结果的空间尺度效应。研究结果表明:SCS-CN模型输入参数中,系数b的敏感性高于初损系数(λ),将参数b值作为模型需要修正的参数;随着空间尺度增加,下垫面各要素的尺度变化使得参数b呈指数递减趋势;模型模拟精度的最佳空间尺度范围是250～500m尺度。     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值.对目前常用的3种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法.以盈科灌区为例,由多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成30 m具有MODIS时间分辨率的数据.以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别的角度定量评价结果,表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,3种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84.在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性.     

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据的方法对比

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。本文对目前常用的三种时空融合方法进行对比分析,即基于时序数据(STIFM)、基于混合像元分解(STDFM)和增强型自适应遥感图像(ESTATFM)的时空融合方法,以甘肃省张掖市盈科灌区为研究区,使用多时相的MODIS数据提取地物的时间变化信息,结合初期的ASTER/TM影像的空间信息,融合生成具有MODIS时间分辨率30m的红、近红外波段与NDVI数据。以真实的ASTER数据为基准,从光谱特征和地物类别空间信息的角度定量评价融合影像。结果表明STDFM和ESTATFM分别在红波段和近红外波段取得效果最优,相关系数分别为0.91和0.71,三种方法融合的NDVI效果基本相当,相关系数均高于0.84。在地物类别空间信息的表达方面,ESTATFM方法在异质性较强的玉米和小麦区域具有较好的适用性。     

淮河流域植被变化及影响因素分析

植被在区域气候调节和水文循环中起着重要作用。论文基于归一化植被指数（NDVI）数据、美国军事气象卫星DMSP灯光数据和气象数据,采用相关分析方法和趋势变化分析方法,分析了2000-2013年间淮河流域植被NDVI的时空变化特征,探讨了气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明：(1) 2000-2013年淮河流域年均NDVI值在0.37-0.47之间,整个研究期内,流域平均年NDVI以0.57%/a(P<0.05)速率增加;(2) 2000-2013年间,淮河流域年降水量和年均气温在空间分布上均呈由南向北递减的特征,年际变化较大,淮河流域城市化程度逐年增加,流域内城市化发展进程与NDVI值年变化呈显著正相关关系;(3) 2000-2013年间,城市化进程对植被NDVI的影响要高于自然环境中温度和降水变化的影响,城市化进程是影响淮河流域植被生长状况的主导因子。