基于时序高分一号影像的平原河网区水体信息快速提取研究

水体信息的高精度提取是区域水资源利用研究的基础和关键。为改善平原河网区水体遥感信息提取中城镇、阴影和裸土等像元混淆问题,基于多时相高分一号影像,提出时序归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)和近红外波段反照率信息相结合的决策树水体信息提取方法,并以江淮下游典型平原区开展实证研究。试验结果表明,多时相光谱信息的使用有效改善了阴影和裸土等像元的混淆,提高了较小水体的提取精度,总体精度为93%,Kappa系数为0.85,更合理地反映了水面率呈自西向东逐渐减少的空间特征,研究成果可为其他平原区水体信息提取提供借鉴。     

沙溪流域上游降雨特征的多尺度分析及趋势预测研究

该文基于近60年日降雨量数据,选取变差系数、降雨集中期和集中度等指标,利用Mann-Kendall非参数检验并结合重标极差分析法和小波分析方法,以永安站为代表站,开展沙溪河流域上游降雨特征的多尺度分析及趋势预测研究。结果表明,该地区年降雨和季节降雨线性趋势不显著,但年际差异明显,存在5a和18a的震荡周期特性及降雨集中期减少和集中强度减弱的趋势,据此预测2015~2020年降雨量和春秋季降雨量可能趋于偏少,夏冬降雨量将持续增多。相关研究可为该区域的水资源规划提供理论依据和实践参考。     

地形校正对叶面积指数遥感估算的影响

利用经过6S模型大气校正的地面反射率图像、数字地面高程数据以及改进的CIVCO地形校正模型,分别计算了褒河流域不同植被类型（阔叶林、针叶林和灌木林）的3类光谱植被指数（NDVI、SR和SAVI）,并建立了各个植被类型叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,地形校正能有效地消除大部分的地形影响,显著地提高各植被指数与叶面积指数的相关关系;对于阴坡和阳坡来讲,阴坡较阳坡提高显著;对于不同的植被类型,针叶林和灌木较阔叶林提高较为显著;对于同一植被指数如SAVI,灌木提高较针叶林和阔叶林显著,说明地形校正对叶面积指数的遥感估算结果有很大的影响。因此在利用遥感数据定量估算叶面积指数时,尤其对于山区,不仅要进行地形校正,而且要针对不同的植被类型选择合适的植被指数进行估算。