基于遥感的京津风沙源区植被覆盖变化监测

京津风沙源治理工程实施15年来,迫切需要对区域的植被变化进行研究。基于中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,简称MODIS)标准化植被指数(Normalized difference vegetation index,简称NDVI)数据,系统研究了京津风沙源区2000～2014年的植被年际、季节和月变化特征,以及气候变化和生态工程建设对植被变化的影响。结果表明:1)从区域上看,2000～2014年NDVI呈显著增加的趋势(P0.05),增长率为11.79%。其中植被改善最大的季节为夏季,秋季植被增加最为缓慢。2)从空间上看,京津风沙源区84.51%的植被活动呈增加的趋势,其中29.04%的区域植被活动呈显著增加的趋势。植被活动的增加主要是由于春、夏和秋三个季节植被活动的共同增加;统计表明,春季、夏季和秋季植被活动增加了82.05%、82.36%和74.22%。植被活动下降的区域呈现明显的西南东北的条带状,其中夏季和秋季NDVI的显著下降是造成该区域年NDVI下降的主要原因。3)年、季节和月三个尺度的研究均表明降水是限制京津风沙源区植被生长的主要气候因子;生态工程建设对研究区2000～2014年NDVI增加起到了重要的作用。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.