中国北方典型沙尘暴的遥感分析

综述了沙尘暴研究的领域和进展，提出了利用NOAA/AVHRR数据提取沙尘暴信息和沙尘暴信息密度分割的方法，经与气象数据对比验证，结果比较满意。结合沙尘暴途经区域的土地覆盖类型和植被覆盖度，对我国北方典型沙尘暴与下垫面之间的关系进行了分析，认为在同样的气象条件下，沙尘暴途经地区下垫面的土地利用/覆盖状况和植被覆盖程度决定着沙尘暴的形成与强度的变化。     

尺度变化对冬小麦种植面积遥感测量区域精度影响的研究

不同尺度遥感数据源的选取将直接影响到作物种植面积测量的精度,研究尺度因子在农作物面积遥感测量中的作用,尺度与面积测量精度的定性和定量关系是非常必要的.为此,本文利用SPOT5卫星数据,以尺度变化对农作物种植面积遥感测量精度影响的分析为主线,运用空间统计分析方法和多种精度评价指标,从不同空间分辨率、不同空间范围、不同农作物百分比等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题.为基于多尺度遥感数据复合的农作物种植面积测量业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础.     

气候变化和人类活动对渭河流域蓝水绿水影响研究

以渭河流域为研究对象,探讨了1980~2009年气候变化和人类活动对蓝绿水资源的影响。结果表明：① 研究时段内,在气候变化和人类活动的共同影响下,蓝水流、绿水流和绿水储量分别下降了23.56 mm/a、39.41 mm/a和17.98 mm/a,中北部的蓝水流和绿水储量呈现增加的趋势,流域上游地区的绿水流呈现下降趋势。② 归因分析表明,蓝水流、绿水流和绿水储量在气候变化驱动下分别下降了13.17 mm/a、44.99 mm/a和22.79 mm/a;土地利用/覆盖变化则导致蓝水流和绿水流分别减少0.42 mm/a和0.37 mm/a,绿水储量增加了0.79 mm/a;而农业灌溉使蓝水流减少了9.97 mm/a,绿水流和绿水储量分别增加了5.95 mm/a和4.02 mm/a。③ 气候变化导致研究区东南部绿水系数呈现增加趋势,而泾河流域绿水系数呈现减小趋势。同时,土地利用/覆盖变化使得东南部的一些子流域绿水系数呈减小的趋势,而在加入农业灌溉情景后,平原地区灌区绿水系数呈明显的上升趋势。     

2000-2014年秦巴山区植被覆盖时空变化特征及其归因

利用MODIS-NDVI数据,辅以趋势分析、Hurst指数及偏相关分析等方法,本文探讨了2000-2014年秦巴山区植被覆盖时空变化特征及未来趋势,并对其驱动因素进行分析。研究发现:1近15年秦巴山区植被覆盖呈显著增加趋势,增速为2.8%/10a,其中2010年之前植被覆盖呈持续增加趋势,增速为4.32%/10a,而2010年之后呈连续下降态势,降速为-6.59%/10a;2空间上,植被覆盖格局呈现"中间高、四周低"的分布特征,高值区主要分布在陕西境内的秦岭山地和大巴山山地;3秦巴山区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占81.32%和18.68%;然而,分段结果表明,2010-2014年有71.61%的区域植被覆盖呈下降趋势;4秦巴山区植被覆盖变化的反向特征强于同向特征,其中46.89%的区域将由改善转为退化,而持续改善地区仅占34.44%;5植被覆盖变化主要归因于降水的减少,同时拉尼娜年的植被覆盖整体好于厄尔尼诺年;6人类活动对植被覆盖造成双重影响,是植被覆盖变化的另一重要影响因素。     

不同分辨率遥感图像混合像元线性分解方法研究

混合像元的存在是传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因,为了提高遥感应用精度,须解决混合像元分解问题。传统的方法主要通过改进分解模型提高分解精度,该文在不改变线性分解模型的条件下,分析不同分辨率尺度对于线性分解精度的影响。实验中运用像元合并的方法,得到不同分辨率的TM系列遥感图像,分别选取植被、裸地、水体3种典型地物进行线性分解;以分辨率更高的Quickbird图像分类结果作为真值进行精度评价。实验结果表明:随着图像分辨率的降低,植被的RMSE值不断缩小,在30 m分辨率尺度上均值为0.36,在150 m尺度上均值为0.17,分解精度提高了1倍左右;但随着分辨率进一步降低,由于混合像元现象加剧,RMSE值上升,分解精度随之降低。     

基于NDII及NDVI提取水稻信息的对比研究

基于水稻和银杏混合区的TM影像,分别引入NDII及NDVI提取研究区水稻信息,通过总量精度和位置精度的对比,发现NDII提取结果均优于NDVI。对研究区水稻和银杏样点的NDVI值和NDII值进行对比,发现其NDVI值相近,而NDII值相差较大。这从另一方面解释了利用NDII提取水稻结果优于NDVI。     

中国土地覆盖综合分类研究：基于NOAA／AVHRR和Holdrid …

在地理信息系统支持下,本文探讨了将边续时间序列ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ的ＮＤＶＩ影像与反映区域植被分布格局２的气候综合指标可能蒸散率（Ｈｏｌｄｒｉｄｇｅ方法的生命地带所拟订的生物温度,降水量和可能蒸散率）,按反映其地带性分 特征的量化数字模式,结合数字高程模型生成数字图像,共同作为分类向量,在多种基础图件支持下,通过主成分分析,非监督分类的方法,对中国的土地覆盖进行了多维信息综合分类。该方法改变了遥感     

景观破碎度在冬小麦面积抽样设计中的应用研究

将破碎度指标引入到遥感抽样调查中,重点探讨了面积规模指标与破碎度指标在分层抽样中的适用性。实验结果表明:在种植结构破碎区域,面积规模指标与破碎度指标的相关系数均在0.7以上,可以作为分层标志,随着抽样格网不断增加,面积规模指标的相关系数不断增大,而破碎度指标的相关系数则不断减小。当格网小于100m×100m时,破碎度指标作为分层标志效果要优于面积规模指标;在种植结构规整区域,面积规模指标要始终优于破碎度指标,破碎度指标更适合于种植结构破碎、抽样单元较小的遥感抽样调查方案中作为分层标志进行应用。     

基于狄克松检验的NDVI时序数据噪声检测及其在数据重建中的应用

归一化差值植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)时序数据已被广泛应用于植被变化监测、植被物候识别和土地覆盖分类等领域,但受观测条件限制,NDVI原始数据中包含大量噪声,在实际应用时需对其进行检测并去除。目前常用的NDVI数据去噪重建方法主要包括阈值检测法、滤波拟合法及曲线拟合法3类。各方法在应用时均需根据不同的土地覆盖类型或特定的研究区域设置一定数量的经验参数,对噪声的定义缺乏客观标准;此外,这3类方法都没有进行专门的噪声检测,在进行NDVI数据重建时只是根据经验进行噪声判断。本文提出了一种基于狄克松(Dixon)检验法、适用于对小样本进行检测的数理统计噪声检测方法,该方法首先对同一像元、同一时段、不同年份的NDVI时序数据进行统计分析,然后再结合质量评估数据的分析结果,最终给出NDVI是否异常的判断。运用狄克松检验法对噪声进行检测,然后结合已有的两种数据重建方法--变权重滤波法和Savitzky-Golay方法,基于2001年-2010年250 m分辨率的MODIS NDVI时序数据,对覆盖中国55种植被类型共520个测试样点及洞庭湖测试区域进行了NDVI时序数据重建实验,结果表明,狄克松检验法降低了对先验知识的依赖程度,应用该方法对NDVI时序数据中的噪声进行检测预处理后,可以有效提高变权重和Savitzky-Golay方法的数据重建质量。     

遥感影像预分类精度对地物面积空间抽样估算的敏感性分析

传统的地物面积测量受精度和效率制约,为此引入了结合遥感影像的空间分层抽样方法.首先以遥感影像的预分类结果作为模拟地物的真实分布,在地物外沿等概率随机添加不同比例的错分像元,从而获得准真实地物区的摸拟预分类结果,并依此设定各层等比例取样的样本人层标志,指导地物样本的选取,然后以抽中样本地物的准真实值之和按比例推算出总量.通过比较分析各水平含量的地物类别、不同预分类精度、层内随机和系统抽样下的多次总量估计精度及其稳定性变化情况,结果表明:该方法不需要背景数据库等先验知识,在预分类达到一定精度之上时,依分类区域设立层标志的分层抽样方法所获得的总量估计精度及标准差均好于无分类支持的随机和系统抽样;当预分类精度达到50%以上时,具有较高的成本效率比,其中在60%时,各类地物在0.5%抽样率、95%的置信度下可以保证估计量精度在92%以上.