用基于相对辐射校正的TM影像监测绍兴土地覆盖变化

基于绍兴市1984年和1997年的两期TM影像，用相对辐射校正方法将1997年的影像校正到1984年的辐射水平上，消除多时相遥感影像问地物的辐射差异，对两期影像分别做最大似然分类，构建覆盖转移矩阵，将分类图分析运算构建覆盖变化分类混淆矩阵，并结合土地覆盖变化的驱动因子，分析得出，绍兴土地覆盖变化主要因素是城镇的扩展及人们饮食结构的变化。     

利用Landsat遥感影像进行福州市地表热通量估算的研究试验

利用福州市1989年和2001年Landsat TM/ETM+遥感影像数据估算地表温度、地表反照率和植被覆盖度等地表参数,再结合气象站观测资料,估算与城市热岛密切相关的气候因子即显热通量和潜热通量.然后根据植被覆盖度对由人工建筑物和水泥道路等构成的不透水面覆盖区的潜热通量进行修正,改进了不透水面潜热通量的计算,并且探讨了地表热通量随土地覆盖变化的时空分布特征.最后对地表热通量精度进行分析和检验,论证了本研究的地表热通量估算结果是合理的.     

基于高程分层方法的HJ-1B CCD2影像大气校正

大气校正是从环境一号B星(HJ\|1B)CCD2多光谱卫星数据中精确提取地面定量信息的关键一步。采用一种基于高程分层和改进的浓密植被算法,即将整个研究区按照高程间隔0.1 km划分为17个子区域,在不同高程带内利用红波段与短波红外波段(1.6 μm)的线性关系估计出红波段的反射率,然后利用估计的红波段反射率与其表观反射率差值的均值,结合6S辐射传输模型模拟计算得到0.55 μm处的气溶胶光学厚度,从而实现各个波段大气校正。比较分析校正前后成熟林地、水体和裸土的光谱反射率和标准反射率,结果表明:该方法对HJ-1B CCD2数据大气校正可取得较好的效果。     

Landsat-8与ZY-3卫星影像降尺度地表温度反演及分析

地表温度(land surface temperature,LST)在表征地表能量转换和气候方面具有很重要的作用。目前获取的高空间分辨率遥感影像,通常没有热红外波段,而能获取的热红外影像,空间分辨率往往不够。针对时间分辨率和空间分辨率的矛盾问题,提出了一种利用降尺度进行地表温度反演的方法。该方法利用Landsat-8卫星影像的热红外波段进行地表温度LSTOLI,30m反演;根据不同地物的光谱特性,选取代表城市热特性的地物端元,对ZY-3多光谱影像大气校正后,进行混合像元分解,获取每个像元内不同端元的丰度,利用端元的平均温度建模,估算地表温度,得到高空间分辨率的地表温度LSTZY-3,5.8m。为了验证估算结果的准确性,将LSTZY-3,5.8m升尺度为30mLSTZY-3,30m,与LSTOLI,30m进行对比。结果表明,LSTZY-3,30m和LSTOLI,30m具有很高的一致性,精度较高。这种方法可以作为一种实用的估算地表温度的方法。     

多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究

随着城市化进程的加快,城市热力场也随之发生变化,从而影响着城市区域环境、社会经济以及社会环境。由于NDVI具有季相变化的不稳定性,本研究采用两个时相TM/ETM+影像分析福州市及其周边地区不透水面对热力场的时空分布变化状况。为了获取精确的城市不透水面信息,本实验采用NDVI二元法结合2000年同区域的IKONOS影像提取不透水面信息。通过定量分析不透水面百分比、NDVI与地表温度的关系,得出不透水面百分比与城市地表温度呈线性相关,其相关系数在0.7左右;尤其30%以上的不透水面对地表热环境的空间分布影响最为突出,因此,相对于不稳定的NDVI而言,不透水面信息能更好地反映城市热环境的空间分布状况。     

基于TM的海南省土地利用/覆盖动态变化的遥感监测和分析

在分析1997年和1999年两个时期LandsatTM遥感图像的基础上，得到了海南省土地利用／覆盖的动态变化信息，并对其数量变化和空间特征进行了分析。结果表明：1987－1999年，海南省的耕地被占用现象空出，林地明显增加，但天然林有减少趋势。     

空间数据仓库元数据及其实现

通过对数据仓库的特征及其元数据机制的分析，探讨了分布式运行环境中空间元数据的实现，进而论述地理元数据信息提取，查询、更新及网上发布，并提出元数据软件的基本构架，最后介绍了空间元数据管理应用实例。     

基于NDVI和纹理变化的城镇扩展检测--以浙江省绍兴市为例

以绍兴市作为研究区，选取两景不同时相的TM影像，进行了城镇扩展的研究。该研究区位于中国东部沿海地区，其地理位置和投资环境决定了其城镇的快速发展，因此对其进行城镇扩展的研究具有非常重要的意义。本假定以植被覆盖为明显标志的景观生态和基于NDVI的城镇土地利用之间的相互关系，给出了一种新的城镇扩展检测方法，即使用NDVI公式生成植被指数，然后提取1984年和2000年归一化差分纹理指数的纹理影像，这些指数显示了这些纹理影像变化的比率，该方法成功地显示了两景影像间的变化区域。当然为了获取正确的结论往往需要相关的地面数据。研究结果显示，在城镇外围地区具有明显的植被覆盖变化。