GCMs模式在黄河源区的适用性分析

利用黄河源区24个气象站1961～1990年的月平均气温、最高气温、最低气温、月降水资料和IPCC 提供的5个全球海气耦合模式(CCC,CCSR,CSIRO,GFDL,HADL)的模拟结果,采用多年平均、不均匀系数、绝对变化幅度等统计特征,验证分析了各个模式对黄河源区降水和气温的模拟效果.结果表明:各个模式在降水和气温2个方面的模拟效果均不相同,如GFDL模式对降水的模拟效果最好,GFDL和HADL模式对气温的模拟效果较好;若同时考虑降水、气温2个方面的模拟效果,GFDL模式要略优于其他模式.     

基于面向对象方法的天津市滨海新区湿地信息提取

基于天津市滨海新区2021年的Sentinel-2遥感影像数据,针对传统遥感影像湿地分类的不确定性问题,选择了面向对象分层分类的方法。采用面向对象多尺度分割算法,依据地物光谱异质性特征将遥感影像分割为光谱相似的对象,再结合不同地物的光谱指数、空间几何特征、纹理特征构建层次模型,分层提取湿地信息。分类效果同随机森林分类方法相比较,结果表明：利用面向对象的分层分类方法总体分类精度达到91.75%,Kappa系数为0.91,分类结果“斑驳现象”减少,湿地边界清晰完整。     

黄河源区土壤饱和水力传导度的实验室测定

为了获得黄河源区的土壤饱和水力传导度,采用渗透筒法对黄河源区的10个土柱进行了土壤饱和水力传导度的实验室测定.结果表明:黄河源区土壤饱和水力传导度空间变异强烈,各土柱之间饱和水力传导度差别较大;沙性土较之黏性土更适合在实验室测定土壤饱和水力传导度.黄河源区的土壤饱和水力传导度实验室测定值需要在累积出水量达到一定的量后才更为稳定和准确.     

面向对象的遥感影像水体信息提取

基于面向对象的遥感影像分析方法,在不同尺度分割遥感影像的基础上,根据影像对象的特征,如亮度、光谱、归一化植被指数(NDVI)、面积和上下文等信息,对水体信息进行了提取和分类.结果显示:与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像信息提取方法具有很好的效果,同时也提高了信息提取的精度.     

黄河源区可能最大洪水研究

以唐乃亥水文站所控制的黄河源区为研究对象,根据暴雨的物理成因,通过相似过程代换法得到组合暴雨过程,将组合暴雨过程极大化后推求流域可能最大降水过程。在分离出基流和融雪径流后,将黄河源区划分为9个计算单元,各单元采用初损后损法进行产流计算、单位线法进行汇流计算、马斯京根法进行河道洪水演算,建立模拟雨雪混合补给型洪水的水文模型。以流域可能最大降水过程、可能最大融雪流量过程作为模型输入,得到唐乃亥水文站的可能最大洪水。     

基于简单比值型水体指数(SRWI)的水体信息提取研究

以闽江口Landsat TM影像为研究对象,通过研究水体及其背景地物光谱特征,根据水体在绿光波段(TM2)的亮度值高于中红外波段(TM5),而水体背景地物在绿光波段(TM2)亮度值低于中红外波段(TM5)的特点,提出了简单比值型水体指数(SRWI).该指数中的水体与其背景地物具有较好的可分性,将本依据应用用于不同类型的水体提取上,均取得了良好的效果.实验表明SRWI方法适用于多源遥感数据的水体提取,且操作简单方便,对水体信息快速提取有较强的应用意义.     

人类活动对滦河源区湿地土壤-植物系统的影响分析

在综合考察滦河源区湿地自然环境特征的基础上,选取湿地围封区、轻度放牧区与重度放牧区,进行植被样地调查与采样、土壤调查与采样,并对上述样品做了化验分析.结果表明:在围封区内植物种类丰富,总盖度达90%以上,地上生物量(干)为250～350g·m-2,表土层土壤密度ρ=0.430g·cm-3,有机质质量含量w(有机质)=204.1g·kg-1;轻度放牧区植被类型单调,总盖度约为70%,地上生物量(干)为100～200g·m-2,ρ=0.670g·cm-3,w(有机质)=147.2g·kg-1;重度放牧区的植被类型较为单一,其植被总盖度多不足40%,地上生物量(干)不足120g·m-2,ρ=0.886g·cm-3,w(有机质)=45.1g·kg-1,表土层易溶盐质量含量w(易溶盐)=3.974g·kg-1,接近于强度盐化.提出了湿地利用与保护对策:改变传统的放牧模式,建立割草场,大力发展圈养畜牧业;发挥其区位优势,拓展坝上草原及湿地生态旅游产业,将自然环境、农牧业生产与生态旅游业结合起来,以建立区域可持续发展的新模式.     

黄河源区湿地及邻近草甸土壤糖类含量比较

通过分析黄河源区湿地及其邻近草甸土壤糖类含量差异用于评价源区湿地的健康状态。试验采用苯酚—硫酸法测定了黄河源区不同湿地和邻近草甸0~20 cm土壤的单糖含量和0~30 cm土壤的多糖含量。结果表明:湿地土壤0~20 cm的单糖含量为20.01~133.52 mg/kg;邻近草甸土壤0~20 cm的单糖含量为35.53~120.81 mg/kg。湿地土壤0~30 cm的多糖含量为78.01~805.21 mg/kg;邻近草甸土壤0~30 cm的多糖含量为109.93~553.89 mg/kg。不同类型湿地及其邻近湿地土壤单糖含量均随土壤深度的增加而减少,而湿地和草甸同一层的差异随湿地类型而异。河流湿地和沼泽湿地土壤多糖含量高于邻近草甸的,但湖泊湿地中邻近草甸多糖含量均高于湿地土壤含量。     

黄河河口湿地信息遥感提取研究

本文通过几何校正、图像选取以及图像增强等方式进行了遥感影像的预处理,为准确地提取湿地信息提供了数据基础。在舍弃单纯的传统监督分类和非监督分类的前提下提出了一种利用分层提取地物信息的新方法：即,首先根据地物的光谱特征采用模型法对有水的湿地进行提取,然后用非监督分类对其它湿地类型进行提取,最终得到了湿地类型分布图及其相应的面积。     

基于特征优选的随机森林算法在湿地信息提取中的应用——以湖北洪湖湿地自然保护区为例

以湖北洪湖湿地自然保护区为研究区,采用随机森林算法对研究区内湿地信息提取.以Sentinel-2A遥感影像为数据源提取光谱特征、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征等特征变量,在随机森林算法框架下,对不同特征变量进行特征重要性评估,比较分类后精度并对特征组合进行优选.将基于随机森林算法的分类精度与传统的基于像元的支持向量机分类方法和最大似然分类方法的分类精度相比较,并通过双比例Z检验比较各算法中正确分类像元的比例统计各分类算法之间的分布差异.结果表明： 1) 特征个数为13时,分类精度达到最大,随着特征个数的增多,分类精度呈现波动减小的趋势; 2) 特征变量中蓝光波段重要性得分最高,达到2.85,可见光(B2、B3)与红边指数(IRECI、MCARI)重要性排名靠前,对于提取湖泊湿地信息具有重要意义; 3) 基于特征优选的随机森林方法分类精度优于支持向量机和最大似然法分类后的精度,其总体精度分别高出6.02%和7.57%;经检验, χ2分别达到25.891和38.895,具有显著差异,表明基于特征优选的随机森林算法分类对湿地信息提取发挥重要作用。