火灾区域林地植被变化分析——以大兴安岭和黄石公园地区为例

为了评估1987年大兴安岭和1988年黄石公园森林大火后植被的变化情况,以时间序列的Landsat地表反射率数据为基础,采用燃烧归一化指数(NBR)提取出火灾区域的范围,根据火灾前后归一化植被指数(NDVI)的差值对林地受灾情况进行分级以评价过火区林地受灾程度,根据不同年份NDVI的增长情况评价过火区林地的恢复情况.结果表明:①1987年大兴安岭火灾区域范围为6 695.53 km~2,重度烧毁区域的面积为4 738.55 km~2,受灾地区当年NDVI平均下降了66.32%;1988年黄石公园火灾区域范围为2 187.95 km~2,重度烧毁区域的面积为772.72 km~2,受灾地区当年NDVI平均下降了64.68%;②大兴安岭火灾区域灾后NDVI恢复速度较快,1988年NDVI恢复到1986年的65.65%,1999年NDVI值较1986年增长了12.90%;黄石公园火灾区域灾后NDVI恢复速度较为缓慢,1990年NDVI恢复到1988年的46.42%,1998年达到过火前NDVI的84.75%,直到2000年NDVI才恢复到火灾前的水平;人工促进更新辅助自然更新对火烧区林地植被恢复起到一定的促进作用.     

基于多源遥感数据的甘蔗霜冻监测评估

利用Landsat 8 OLI遥感数据提取云南耿马县甘蔗集中种植区,结合中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)历史数据和野外调查数据制定甘蔗霜冻分级指标,通过多时相甘蔗归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化差异对2013年底耿马县甘蔗霜冻进行灾后监测评估。结果表明:利用Landsat 8较高分辨率及光谱可分性强的优势,结合非监督分类、监督分类以及归一化植被指数阈值剔除法可迅速有效地提取甘蔗集中种植区。甘蔗全生育期MODIS NDVI变化曲线表明,正常年份12月甘蔗NDVI平均下降0.03±0.01,结合野外调查制定的分级指标可对甘蔗霜冻进行有效评估,评估结果在空间分布上与实况相符合,面积统计结果误差小于6%。     

基于多源遥感数据的甘蔗霜冻监测评估方法

利用Landsat 8 OLI遥感数据提取云南耿马县甘蔗集中种植区,结合中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)历史数据和野外调查数据制定甘蔗霜冻分级指标,通过多时相甘蔗归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化差异对2013年底耿马县甘蔗霜冻进行灾后监测评估。结果表明:利用Landsat 8较高分辨率及光谱可分性强的优势,结合非监督分类、监督分类以及归一化植被指数阈值剔除法可迅速有效地提取甘蔗集中种植区。甘蔗全生育期MODIS NDVI变化曲线表明,正常年份12月甘蔗NDVI平均下降0.03±0.01,结合野外调查制定的分级指标可对甘蔗霜冻进行有效评估,评估结果在空间分布上与实况相符合,面积统计结果误差小于6%。     

秦岭南北NDVI动态变化及对气温和降水因子的响应

利用秦岭南北2000—2012年逐旬气温降水数据及SPOT-NDVI逐旬数据,基于经验正交函数(EOF)和奇异值分解(SVD)方法,分析了秦岭南北水热条件、归一化植被指数(NDVI)的空间变化特征及植被对水热条件变化的响应。结果表明:1气温降水空间分布在秦岭南北变化差异明显;2山区林草地与农业耕作区及城镇化地区NDVI差异显著;3受自然条件和遥感数据获取技术的影响,NDVI与气温和降水的相互影响关系复杂;受现代农业技术、生物工程及人类活动的影响,NDVI对自然气候要素的依赖程度降低。     

基于随机森林算法的特征选择的水稻分类——以南昌市为例

在南方水稻遥感分类中,耕地细碎化;干扰性其他植被多是造成分类效果差主要因素。针对此类因素可对多时相影像进行特征提取、叠加成多时相特征集合,利用随机森林并结合归一化特征重要性对多时相影像特征集合进行特征测试,分析每个特征对分类结果的影响。根据每个变量的影响程度(贡献程度)的不同进行一个排序,从而选出最优的分类的特征优选子集。再利用随机森林作为分类器,对特征优选子集进行水稻的分类提取的识别方法。与3组未进行特征选择的SVM(支持向量机)算法的分类结果进行对比。实验结果表明:1)多时相影像的特征集合的分类精度高于单时相影像的特征集合的分类精度;2)基于随机森林对原始特征集合进行特征选择后的总体精度92.09%和Kappa系数90.36%,特征选择能有效去除冗余信息,从而提高分类精度。综上所述,在耕地细碎化,多植被干扰的南方丘陵地带中,结合随机森林的归一化特征选择的方法为水稻的识别和提取研究提供了有效方法。     

基于GF-1全色多光谱传感器数据的地块级玉米出苗情况提取

及时、准确的玉米出苗情况监测可以为农田经营管理和宏观决策提供玉米出苗期的生长信息,便于及时采取适当的科学管理措施,达到增产增收的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)及与作物生长状态关系密切,可以用于评价玉米的出苗情况。采用地块的NDVI均值及均方差可以反映地块内玉米出苗的综合情况,以吉林省长春市九台市榆树村和解放村为例,对研究区玉米出苗情况信息进行提取,最后利用实地采集的验证数据对提取结果进行验证。研究区玉米出苗情况信息提取结果的总体精度达到80%,表明利用上述方法能够在一定程度上反映玉米的出苗情况,可以为玉米出苗情况评价提供参考依据。     

江苏省植被动态演变规律及其与极端气候事件的关系

利用1982—2013年江苏省植被归一化指数(NDVI)和13个气象站的气温和降水数据,采用SPI标准化降水指数以及PDSI干旱指数模型,研究江苏省植被动态的演变规律及其与旱涝的关系。结果发现:①江苏全省平均的NDVI值整体呈缓慢上升趋势,但上升趋势不明显,其中苏北地区植被覆盖增加趋势明显,远高于全省平均水平,而苏南地区植被覆盖有减小趋势; ②江苏地区多年平均NDVI值有明显的季节变化,冬季的NDVI值为全年最低,春季NDVI值不断增加,到8月份达到最高,之后不断下降; ③极端干旱和洪涝对江苏省NDVI值有显著影响,干旱或洪涝年份的NDVI值明显小于正常年份,并且洪涝年份受影响更为明显。春季极端干旱对江苏省NDVI值影响较大,而夏季洪涝事件对江苏省NDVI的影响较大。     

3种NDVI遥感数据产品在大别山区的对比分析

选取GIMMS、MODIS、SPOT/VEGETATION 3种NDVI(归一化植被指数)遥感数据产品,分析它们在大别山区域的空间分布和时序变化.结果表明:(1)在空间分布上,3种NDVI数据的格局大致相同,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI的空间分布吻合度更高;MODIS传感器的波段宽度窄、空间分辨率高、变化范围大、分布分散.(2)在时序变化上,3种NDVI数据的季节变化步调基本一致,幅度相当,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI数据更能清晰地反映NDVI对降水响应约有1个月的滞后这一现象;GIMMS NDVI能清晰准确地反映地面植被覆盖的变化情况;SPOT/VEGETATION NDVI的动态范围比GIMMS NDVI和MODIS NDVI的动态范围大.     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

城市热岛效应与地表特征参数的定量研究

本文以山东省济南市为研究区对比分析了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)三种主要地表特征参数在表达热岛效应方面的有效性。首先利用TM影像反演地表温度,对局部区域逐像元和对区域总体分析的方法,分析了三种指数与地表温度之间的关系,结果表明:NDMI与地表温度的相关性最高,是三者之中能较好评价城市热岛效应的地表特征参数。     

利用多时相TM影像分析贵州惠水喀斯特地区植被的变化

变化分析是多时相遥感影像主要应用领域.本文利用多时相TM影像对惠水典型喀斯特地区地表植被的变化进行了研究分析.结果证明:①用不同时相的NDVI影像进行彩色合成可以直观地反映地表植被的变化;②利用不同时相NDVI影像进行NDVI值分级可以定量地反映区域表植被的变化情况;③可以从一个侧面反映喀斯特地区环境质量的变异.     

基于动力响应互相关的古建筑木结构损伤识别

提出了基于互相关系数和互相关峰值变化率的古建筑木结构损伤识别和定位方法.以随机振动结构的某一测点为参考点,计算其他各测点与参考点的加速度响应之间的互相关函数,将所有的最大值组成互相关峰值向量(Cross-Correlation Peak Vector,CCPV).以两组CCPV之间的互相关系数作为损伤因子对结构进行损伤...     

基于GF-1 PMS的玉米出苗情况提取

及时、准确的玉米出苗情况监测可以为农田经营管理和宏观决策提供玉米出苗期的生长信息,便于及时采取适当的科学管理措施,达到增产增收的目的。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）及与作物生长状态关系密切,可以用于评价玉米的出苗情况。采用地块的NDVI均值及均方差可以反映地块内玉米出苗的综合情况,以吉林省长春市九台市榆树村和解放村为例,对研究区玉米出苗情况信息进行提取,最后利用实地采集的验证数据对提取结果进行验证。研究区玉米出苗情况信息提取结果的总体精度达到80%,表明利用上述方法能够在一定程度上反映玉米的出苗情况,可以为玉米出苗情况评价提供参考依据。     

三江源中东部地区1990-2008草地覆盖度变化遥感估算与分析

以中国三江源称多、玛多、玉树、曲麻莱、治多、杂多、囊谦、达日等县部分地区为草地变化研究区,利用20世纪90年代初期、2008年两个时期TM影像,结合实地测量盖度、地面光谱信息以及GPS技术,建立了监测草地植被变化的重要指标——植被盖度的定量反演模型。将两期影像进行比较,监测研究区草地植被变化的时空变化规律。将模型预测的植被盖度与2008年实地调查的结果进行相关性检验与精度验证,相关性达到0.84,平均精度为80.18%。用光谱分解分析法得到的盖度分布结果与本文结果做精度验证,精度为77.46%。分析研究结果,较符合已有研究成果和草地保护区建设规律,表明了方法的有效性。两个时期三江源部分县的草地监测结果表明:该研究区部分地区草地是退化的,但也有部分地区草地正在恢复。研究区0.16%严重退化,11.40%中度退化,31.89%轻度退化,56.55%处于不同程度的草地恢复中。草地恢复区与轻度退化区位于三江源自然保护区内,国家自然保护区建设起到了一定效果。     

多源数据结合的高分一号土地利用/覆盖分类方法研究

基于多时相的GF-1数据获取NDVI时序变化、NDWI和MNDVI等指数图像数据，辅以Landsat8卫星OLI影像和数字高程模型(DEM)数据，得到了不同地物在光谱、时相和形状等方面的特征；通过分析各种地物类型在这些特征上的差异和变化规律，总结出不同地物的特征提取规则，构建了一种基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法，并以广州市为实验区，运用该方法、最大似然法和最小距离法进行了土地利用/覆盖分类及其精度评价.结果显示:基于GF-1数据在地物复杂地区的土地利用/覆盖分类方法的总体精度为85.86%(部分地物分类精度达到95%以上)，与最大似然法及最小距离法相比，其总体精度分别提高了4.62%和12.24%，说明该方法能够更好地发挥GF-1遥感数据在土地利用/覆盖分类中的实际应用潜力，且有效提高了各种土地利用/覆盖地物类别的分类精度.     

梯级水库叠加影响下汉江中下游流域水文情势变化研究

水文情势是塑造河流生态系统结构和功能特征的关键性因子.汉江是长江最大的支流,为保证汉江中下游的水量,先后实施了汉江中下游梯级渠化工程,将自然河流形态变为河道型水库,对中下游水文情势产生重大影响.这里结合水文指标法(IHA)和变化范围法(RVA),识别了丹江口、王甫洲和崔家营多级水库联合运行蓄水前后对汉江中下游水文情势及其水文改变度的耦合影响.结果表明：随着中下游梯级水库数量的增多,各站流量的整体改变度增加,但与距水库距离远近关系不大;其中沙洋站从41.6%增加到72.1%;水库蓄水后,汉江中下游流量要素中,流量变化率与频率改变度绝对值最大(平均水文改变度为61.2%),其次是高、低脉冲频率与历时、极端流量大小及历时和月平均流量值(平均水文改变度分别为59.9%、54.7%和43.0%),随着上游梯级水库数量的增多,各站水位的整体改变度大大增加,且在皇庄站以上,距离水库越远,改变度越大;水库蓄水后,汉江中下游水位要素中,月平均水位值的改变度绝对值最大(平均水文改变度为68.1%).说明梯级水库对汉江中下游流域的耦合作用与水库数量密切相关,且对水文情势尤其是水位的改变很大.     

基于多时相高分四号影像的雪盖范围提取

积雪覆盖监测是地球科学研究的基础,对于研究全球气候变化,开展防灾减灾救灾等工作都有重要的意义.高分四号卫星是我国高分辨率对地观测系统重大专项中唯一一颗民用高轨卫星,也是世界上首颗静止轨道高分辨率光学成像卫星,其机动灵活、高频次观测能力在积雪遥感业务化监测中具有广阔的应用前景.该文利用高分四号卫星多谱段、高时效、大幅宽和中分辨率等成像优势,紧密结合积雪和移动云层在多时相图像上的反射特点,提出了基于多时相高分四号卫星数据的积雪覆盖范围提取方法.首先对高分四号卫星全色图像进行二值化分割以消除低反射目标的影响;然后对多时相云雪覆盖区域进行合成来剔除移动云层的干扰;在此基础上,利用云、雪在多时相近红外图像上反射值变化的差异性,通过对多时相高分四号卫星近红外图像的最小值合成和阈值分割精细化地提取积雪覆盖范围,进一步去除变化云层的影响.以新疆中西部为试验区,通过与基于HJ-1B卫星的积雪覆盖结果比较,实验表明：两类数据提取的积雪空间分布具有较好的趋势一致性,高分四号卫星影像监测积雪范围更广,总体精度达92.19%,高于HJ-1B卫星图像的89.84%;但受空间分辨率和“不变云层”的影响,基于高分四号卫星影像的积雪识别精度为85.16%,低于基于HJ-1B卫星图像的识别精度94.53%.     

基于最大熵模型的城市内涝风险预测： 以北京市主城区为例

随着全球气候变化和城市化发展,城市内涝频发且严重影响城市发展,研究内涝影响因素,进行内涝风险评估对防灾减灾具有重要意义。以北京市主城区为研究区域,获取内涝空间数据和影响因子数据,采用MaxEnt模型进行探究,识别内涝潜在风险区和分析影响因子与内涝风险的关系,结果表明：(1)影响内涝风险的主导因子为离立交桥的距离、建筑密度、不透水面比例、人口密度、暴雨持续时间、NDVI;(2)研究区内超过24.6%区域范围都处于内涝风险区,高风险区总面积约为40.17 km2^,中风险区的总面积约为298.09 km2^;较低风险与低风险区面积分别为423.75 km2^、30.53 km2^;(3)各区内涝点分布数量大小关系为丰台区>海淀区>朝阳区>石景山区>西城区、东城区;历史内涝点在空间分布上具有“南密北疏,西密东疏”的分布格局与“多核中心,次中心团带连接”的特征;(4)对风险评估结果进行空间自相关分析发现风险概率在丰台区中部,海淀区东北部、南部,石景山区东部地区呈高—高聚集,表明该区域在未来可能会受到周围区域的影响而发生内涝灾害,要高度关注该区域实现精准防控。相关成果为城市进行基础设施完善改造、潜在内涝积水点防治、制定应急减灾预案和应对措施等方面提供一定参考。     

基于一二维耦合内涝模型的城市道路积水来源量化分析

为模拟道路地表径流和排水系统溢流对道路积水的影响,对道路汇水区采用地表二维模型,对其他汇水区和地下管网采用一维模型,并构建基于PCSWMM的一二维耦合内涝模型,提出以本地道路地表径流和检查井溢流对积水贡献比例为指标的积水来源定量分析方法.基于实测检查井液位数据和积水深度数据对模型进行验证后,利用该模型对设计暴雨条件下深...     

2000-2015年广西北部湾植被NDVI时空演变及因子探测

为探测广西北部湾归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）的时空演变格局及其影响机制,本研究运用一元线性回归法、变异系数法和地理探测器分析等方法探究2000-2015年广西北部湾植被NDVI变化特性及其驱动机制。结果表明：（1）2000-2015年研究区植被覆盖状况良好,植被NDVI年均值为0.753,夏季和秋季多,春季和冬季少,呈缓慢上升的趋势;植被覆盖类型以中高级分类为主,面积占比超过60％,多分布在高山地区,中、中低级植被覆盖类型占比小,主要分布于沿海地区;（2）植被NDVI的稳定性存在明显地域差异,变异系数均值为3.9%,变异稳定区面积占比为48.55%,不稳定区占比为45.34%;（3）地理探测器探测发现气温是植被NDVI的主要解释因子,人为因子的解释力波动上升;因子两两交互作用后能增强单因子解释力,且存在线性与非线性两种协同效应;同因子中不同的分类对植被NDVI的影响不同,适度的分类等级范围能促进植被NDVI的增加。