植被覆盖度与城区地表热量的动态变化分析

近几年随着城市化进程的不断加快,城市周边环境发生了巨大的变化,其中最为突出的热点表现在城市气候状况的逐年变化,针对气候变化国内、外气候学家做出了众多研究成果。这里研究的重点在利用遥感技术对客观数据大面积、高时效、全面真实地分析处理的基础上,来动态地研究城市植被覆盖度变化与城区地表热量分布的关系,通过对1992年、2006年的Landsat5TM遥感数据的分析,估算植被的覆盖度并对城区地表温度进行反演,从而客观得出植被覆盖度与城区地表热量分布图,揭示出植被覆盖度与城市地袁热量分布之间的相互关系。研究结果表明,城市植被覆盖度与城市地表热量分布之间呈现出明显的负相关性,具体表现为植被覆盖度越低的地区,城市热量值比植被覆盖度越高的地区城市热量值高。     

水平和垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取研究进展

植被覆盖及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示,而植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,是生态模型、碳循环、水循环模型等的重要特征参量。传统的植被覆盖度是指一定尺度下所有植被(乔、灌、草)覆盖的综合反映值,当考虑植被垂直方向的异质性,垂直尺度的乔、灌、草覆盖度提取为定量化准确衡量生态环境、全球气候变化等领域提供更具有生态意义的植被参量。目前,遥感大面积估算水平尺度乔、灌、草覆盖度已有比较成熟和可靠的算法,主要方法有：植被指数法、回归分析法、分类决策树法、神经网络法、像元分解模型法、物理模型反演法等,其估算精度基本能达到应用要求。植被垂直方向的异质性给垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取带来较大挑战,垂直尺度上的乔、灌、草覆盖度遥感提取的研究在欧美等国已经有了一定规模的开展,在国内则处于起步阶段。遥感提取垂直尺度乔、灌、草覆盖度的主要手段有：激光雷达（LIDAR）、多角度遥感以及两层结构冠层反射模型反演。综述了水平尺度和垂直尺度上乔、灌、草覆盖度遥感提取的最新进展,比较和分析主要的遥感提取方法、模型和现存的一些问题,并对未来的研究发展趋势进行了展望。     

植被覆盖地区的高光谱油气勘探技术研究现状

高光谱遥感油气勘探技术利用油气微渗漏所致的地表蚀变矿物异常和地植物异常在光谱上的异常表现提取油气微渗漏信息, 是油气勘探的辅助手段。针对高光谱遥感油气勘探技术在植被覆盖区应用中存在的植被遮挡地表真实情况的问题开展研究, 总结相关领域的国内外研究现状, 指出其存在的问题, 提出了与植被反射率相关的指数作为油气微渗漏的指示标志, 确定了适用于植被覆盖区的高光谱遥感油气微渗漏信息大面积普查的工作流程, 研究成果可为建立更加广泛、适用的高光谱遥感油气勘探模式提供新的参考依据。      

草地植被盖度的多尺度遥感与实地测量方法综述

植被盖度作为一个重要的生态学参数被用在许多气候模型和生态模型中。地表实测和遥感测量是获取植被盖度的两种基本途径。以草地植被盖度的测量为研究对象,综合讨论了目前地表实测和遥感测量常用的方法,分析了它们的优缺点,并对如何提高草地植被盖度的测量精度做出展望。数码相机、高光谱遥感以及多尺度遥感数据的综合使用可能是未来草地植被盖度测量发展的趋势。     

高光谱技术提取植被生化参数机理与方法研究进展

概述了目前利用高光谱技术估测地表植被生化参数理论与技术的最新研究进展,着重介绍了前人为提高遥感精度不断改进从光谱数据中提取植被生化参数的一些方法和理论,重点论述了提高遥感信息的信噪比（SNR）、改进遥感数据的分析方法、植被物理参数的细化和逐步确定,是目前植被生化参数遥感估测研究的前沿领域和科学问题,为人们尽快全面了解高光谱技术在植被生化参数方面应用进展和方法拓展,提供了条件、概貌和综论。     

高光谱遥感水文地质应用新进展

高光谱遥感是一种利用成像光谱仪同时获取地物目标辐射、光谱和空间等多重信息遥感的技术,水文地质是高光谱遥感重要的应用领域之一,通过高光谱遥感图像分析,能够提取大区域包气带及含水系统的水文地质信息,可为水文地质环境的识别及实时监测、地下水资源高效管理、地下水数值模型构建等提供科学数据。通过调研凝练了高光谱遥感基本原理方法及其在水文地质方面的应用研究,重点总结了地下水环境污染和水文信息反演方面的高光谱遥感应用研究进展,分析了高光谱遥感水文地质应用所面临的挑战,并展望了高光谱遥感水文地质应用研究的发展趋势,主要包括:通过土壤和植被的光谱信息实现对研究区包气带土壤重金属污染状况的大面积、短周期连续快速监测;在高光谱图像中提取构造、地层岩性等地质和水文地质特征,以环境指示因子（如植被）为有效补充,获取饱和带地下水环境信息;通过高光谱图像识别植被类型、计算植被覆盖度、分析叶片反射光谱特征并建立模型反演土壤含水量和地下水位,为研究和保护缺水地区生态环境提供数据支撑。     

京津风沙源区2000—2015年植被覆盖状况的区域差异研究

植被覆盖状况是监测与表征区域生态建设成效的重要指标。以往研究注重区域植被覆盖状况的整体变化分析,对长时期区域内部植被覆盖变化及其差异研究较少。文中基于京津风沙源区遥感影像数据,采用GIS空间分析技术,重点评估了2000—2015年植被覆盖度的年际变化及其区域差异。研究结果表明,2000—2015年京津风沙源区植被覆盖度变化为35%~45%,且随年份变化呈波动增加趋势,年均增速为0.4%(P<0.05),生态治理取得明显植被恢复成效。8个治理分区植被覆盖均有所增加,但区域差异明显,晋北山地丘陵亚区和燕山丘陵山地水源保护亚区植被覆盖度年均增速超过0.6%,浑善达克沙地亚区与荒漠草原亚区植被覆盖度年均增速不及0.2%,这与区域地表组成和气候背景有关。从地市来看,北京、天津和承德植被覆盖度较高,但朔州和张家口植被覆盖度增速明显,而乌兰察布和包头植被覆盖度年均增速低于0.1%。相比2000年,2015年京津风沙源区有51%的区域植被覆盖度增加,49%区域植被覆盖度未变或降低,主要集中在京津风沙源区的中部和西部县市(旗),未来生态治理过程中应加以重点关注。     

基于Google Earth Engine云平台的植被覆盖度变化长时间序列遥感监测

基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以云南省南洞地下河流域为例,利用近2 000景30 m分辨率Landsat-NDVI长时间序列数据,采用像元二分模型对研究区1988-2016年的年最大植被覆盖度进行定量估算,并分别从流域整体和像元尺度分析近29 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明:（1）南洞地下河流域大部分区域处于中等覆盖度和中高覆盖度,覆盖度随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度 > 60%的区域占流域总面积的45.75%;（2）近29 a来,流域年最大植被覆盖度整体呈现不断增加的趋势,年均增长速率为0.56%,其中植被覆盖度轻微改善或是明显改善的面积占38.84%;（3）相比1988年,2016年高植被覆盖区和中高植被覆盖区面积分别增长50.51%、18.40%;而中等植被覆盖区、中低植被覆盖区和低植被覆盖区面积分别减少24.05%、47.95%和37.72%。封山育林等石漠化治理工程以及气候变化对于流域植被恢复和生态环境重建具有重要影响,其研究成果可为后续石漠化监测提供重要的基础研究数据。      

面向铀矿地质应用的航空高光谱数据与伽马能谱数据协同应用研究

充分挖掘赋存于地学数据中的有用信息服务于铀矿勘查是地学信息技术应用领域研究的关键。高光谱遥感作为反映地物光谱特征内在物理属性的一种重要技术手段,能用于基岩裸露区岩性、矿物及蚀变识别,但岩石和矿物通常不完全裸露,单一的高光谱遥感数据无法满足矿物、岩石识别高精度的要求。伽马能谱数据不受植被覆盖的影响,能够反映浅地表及地下不同岩石、地物的放射性强度,在区分岩性和钾化蚀变信息方面效果好,弥补了高光谱数据受植被干扰的影响。高光谱数据和伽马能谱数据能够分别反映地物的光谱信息、空间信息及放射性信息,及其表征的岩石、矿物及蚀变特征,因此两种数据各具优势、能够互相补充。文章提出了基于航空高光谱和伽马能谱数据信息挖掘的铀矿控矿要素。首先,对两种数据分别进行矿物、断裂构造与伽马能谱放射性异常等多元信息提取,以二者数据的优势互补效应为基础,从空间相关性、内在地质规律的关联性进行协同应用。结果表明,研究提出的多源数据信息协同应用技术能够有效克服单一数据源分析结果的不足,可以提高铀成矿要素遥感解译和信息提取的精度。     

黄河三角洲地表特征参数的遥感研究

地表特征参数与下垫面特征密切相关,它是研究地表物质平衡和能量平衡的基础,因而应用遥感方法反演区域地表特征参数日益受到重视。本文主要应用现有的地表特征参数遥感反演模型,利用AVHRR和TM数据反演了黄河三角洲的地表特征参数:地表反照率、地面温度和植被指数等,并根据反演结果研究了地表特征参数及其合理组合所反映的地表特征。农田植被和天然植被的植被指数变化规律不同;在植被全覆盖区域,植被指数与反照率成幂函数关系,在极干或极湿情况下,地表温度与反照率成线性关系;地表特征参数的合理组合反映出黄河三角洲下垫面覆盖度低,裸地较多,地表较湿润,蒸发量较大。     

Variational Bayesian independent component analysis for spectral unmixing in remote sensing image

Spectral unmixing is a key technology of optical remote sensing image analysis; it not only influences the accuracy of the extraction of land cover information and automatic classification of topographical objects, but also greatly hinders the development of quantitative remote sensing. Independent component analysis (ICA) is a statistical method which is recently developed to extract the independent linear components, and which can realize the extraction of endmembers as well as fractional abundances with little a priori knowledge. However, ICA still cannot process the correlations among the various components. To overcome this problem, variational Bayesian independent component analysis (VBICA) has been proposed to process optical remote sensing images. In the Bayesian framework, the separation of independent components of remote sensing image has finally been achieved with conditional independence standards of Bayesian network and approximate variational algorithm. In the simulative image and real AVIRIS hyperspectral remote sensing image, the VBICA algorithm demonstrates its better performance. The experiment’s results indicate that the proposed VBICA algorithm is feasible, which has obvious advantages and a good application prospect. The reason is that it can effectively overcome the correlations between the various components in remote sensing images and break through the limitations of traditional remote sensing images analysis. Last but not least, the VBICA algorithm is applied in the classification of the TM multispectral remote sensing images. Compared to basic maximum likelihood classification, principal component analysis and FastICA algorithms, VBICA improves the classification accuracy of remote sensing images, and contributes to the further extension of the application of ICA in remote sensing image analysis.     

一种简化的MODIS亚像元积雪信息提取方法

遥感技术已逐步成为大范围内积雪信息提取的主要手段,但通常的遥感积雪像元识别算法使用二值判定的模式,这对于山区非连续分布的积雪监测能力较差.针对目前应用广泛的MODIS传感器数据,充分利用了雪盖指数在积雪监测中的重要性,并在考虑了地表覆盖的情况下,建立了像元雪盖率与雪盖指数、植被指数之间的线性关系模型,并利用ETM+数据对模型估算的雪盖率进行了验证.结果表明,该方法能有效地提取亚像元尺度的积雪信息.     

A multitemporal analysis of tsunami impact on coastal vegetation using remote sensing: a case study on Koh Phra Thong Island, Thailand

The Indian Ocean tsunami event of December 26, 2004 not only left massive casualties and economic damages, but also raised concerns about the destruction and recovery of coastal ecosystems. This work aimed to analyze the spatial patterns and temporal trajectories of vegetation damage and recovery using a multisensor multitemporal remote sensing, dataset. Using the study area of Koh Phra Thong, Thailand as a case study, we demonstrate the capabilities of remote sensing analysis in assessing the consequences of an extreme flooding event on the dynamics of coastal vegetation. Field surveys and satellite mid-resolution multispectral satellite data covering the period from February 2003 to December 2009 were used to map flooded areas and coastal vegetation loss and recovery following the tsunami. Normalized Difference Reflectance change detection was performed to map the extent of flooded areas. Vegetation Fraction Cover derived using spectral unmixing techniques was used to study the multitemporal changes in coastal vegetation after the event. Vegetation change detection techniques were applied to characterize the vegetation cover changes in two different time frames: short-term changes (from 4?days to 1?year after the event), and long-term dynamics (up to 5?years after). Estimates of vegetation change (decline, recovery, and gain) were quantified and mapped, with extreme vegetation losses found directly after the tsunami (up to 79?% in flooded areas). After 1?year, different trends had developed, indicating that recovering vegetation had reached up to 55?% of pre-tsunami land cover, but with different trajectories for each vegetation type.     

西准噶尔包古图Ⅴ号岩体围岩蚀变的特征及ETM+蚀变信息的提取

以新疆西准噶尔包古图Ⅴ号岩体为例,系统论述了包古图Ⅴ号含矿岩体的围岩蚀变分带和蚀变期次。结合ETM+数据的特征,选择多种遥感图像预处理方法组合,建立了基于典型蚀变矿物的特征光谱拟合技术的多光谱遥感蚀变信息提取模型,即遥感数据的归一化处理(Calibration )+掩膜(Mask)+混合像元分解(Endmember Unmixing)+波谱拟合(Spectral Feature Fitting)+ SAM+分类(分割)的CES模型。据此模型对岩体进行信息提取,并与化探资料叠加验证了该方法的可行性,取得了较满意的效果。     

基于多尺度遥感数据估算地表通量的方法及其验证分析

地表水热通量(显热通量、潜热通量)的遥感估算在全球气候变化、水资源、生态环境等研究领域具有重要的应用价值.MODIS数据的空间分辨率较低(热红外波段星下点为1 km),而地球表面的几何物理属性又具有高度非均匀性,因而在实际应用中面临较严重的尺度问题.探讨了多源卫星数据(中高分辨率Landsat TM与中低分辨率MODIS)相结合佑算像元通量的2种方法,分别利用高分辫率的地表分类及植被指数信息在混合像元内部进行亚像元处理,以提高非均匀地表混合像元的通量估算精度.研究数据来自于2008年黑河流域综合实验获取的遥感数据和辅助数据,验证数据来自于实验期间获取的不同下垫面的地表通量数据,包括涡度相关(EC)数据,以及大孔径闪烁仪(LAS)数据.计算结果表明,2种方法皆可在下垫面不均匀或者地表类型较复杂的情况下得到比较明显的纠正效果,纠正后的通量与观测更加接近.相比之下,利用植被指数分解温度的方法适用性更广,纠正效果更好.在地面验证中,对比分析了EC和LAS数据在TM尺度和MO-DIS尺度通量验证的适用性.LAS数据测量尺度与MODIS卫星像元尺度相匹配,可以直接验证MODIS通量计算结果,EC数据虽然可以直接验证TM计算的通量,但与MODIS数据对比,还需要进行尺度转换,即先用EC验证TM通量,然后将TM通量降尺度,与MODIS进行对比.最后对利用LAS验证通量的不确定性进行了分析,发现图像中LAS测点的几何定位误差以及LAS测量路径中像元的选取都对验证结果有一定影响.     

陆面过程中植被的描述及其卫星遥感反演——从定性描述向定量描述的发展

植被在陆面参数化方案（Land Surface Parameterizations, LSPs）中的描述经历着从定性描述向定量描述发展的过程。这一方面是由于陆面过程研究的深入,另一方面则得益于地表植被信息获取方式的进步,尤其是卫星遥感技术的发展。对三代LSPs中的植被描述做了简要概述,并介绍了卫星遥感在植被参数反演上的发展和应用情况。其中包括：①定性描述,主要指地表覆盖类型的描述方式;②部分参数定量描述,指SiB2等模式中对LAI等时空变化较大的少数参数由卫星资料直接反演的赋值方式;③植被特征连续分布（VCF）定量描述,一种完全定量的描述方式。     

被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高，在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中，大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地，而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展，对现存的雪水当量（SWE）估算算法（和模型）的适用性进行讨论。然后，详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算，阐明了利用SSM／I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性，并指出了其复杂性产生的原因，提出了解决问题的方法，为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。     

基于Landsat遥感影像的围场县植被覆盖时空格局变化

基于Google Earth Engine遥感云平台收集1987—2016年Landsat系列遥感卫星影像,采用像元二分模型对承德市围场满族蒙古族自治县植被覆盖度进行估算,结合气象数据和地形信息,分析近30年来研究区植被覆盖动态变化规律。结果表明:围场县1987—2016年的归一化植被指数（NDVI）值总体上呈上升趋势,全县NDVI平均值从0.63提高到了0.78,植被覆盖状况不断改善。研究区植被改善情况中,1987—2016年NDVI大于0.15的面积比例占到全县植被面积的49.28%,占比最大。1987—2016年NDVI小于等于-0.15的植被面积比例仅为0.82%。1987—2016年,各级植被覆盖度的转移矩阵体现出2016年的植被状况明显好于1987年,极高覆盖度植被转入面积高达7 991.84 km2。1987—2016年植被覆盖景观破碎程度不断降低,平均斑块面积指数从13.147 8扩大到31.703 4,植被覆盖类型趋于集中分布,连通性好。研究区总体气候变化趋势对植被生长具有不利影响,不同坡度和坡向的植被覆盖状况不同,人类活动和社会经济因素的影响为研究区植被改善情况发挥着重要作用。