坡度和粗糙度对ICESat-GLAS回波特征及其光斑脚点高程误差的影响研究

为评价ICESat-GLAS数据在青藏高原地区冰川表面高程变化中的不确定性,采用GLA01产品和GLA14产品,基于SRTM DEM数据所派生的冰川区和非冰川区表面坡度、粗糙度数据,利用多元线性回归关系模型分析了表面粗糙度、坡度对GLAS光斑脚点高程的不确定误差。结果表明:当GLAS光斑脚点坡度小于10°时,GLAS光斑脚点高程偏差为0.1m,且高程偏差随着坡度的增加而增大。在受坡度和粗糙度影响复杂地形下,GLAS光斑的回波展宽较大,不确定性偏差为0.3m。此外,冰川区GLAS光斑脚点高程误差可通过高斯滤波进行展宽偏差校正,但当冰川表面坡度大于45°时,相应的GLAS光斑脚点高程在冰川表面高程变化估算中不可用。在后续的研究中,需考虑冰川运动、GLAS回波在冰雪表面渗透对冰川DEM高程精度以及GLAS光斑脚点水平位移的高程偏差影响。     

红壤区植被覆盖变化及与地貌因子关系——以赣南地区为例

以HJ卫星CCD影像为数据源,计算和分析赣南2008和2011年植被覆盖演变和空间分布特征及与地貌因子关系。结果表明:红壤区域植被覆盖度与高程在2008、2011年相关系数分别为0.946 1、0.954 5,具有强正相关性;植被退化主要集中在高植被覆盖区域,100~300 m高程、1~5°坡度、306~360°坡向范围分别占总退化面积的88.84%,88.41%,30.73%;50~150 m高程、13°以下坡度和27°坡度以上区域为退化最剧烈区域。量化了植被覆盖与地貌因子的关系,为红壤区域环境治理和监测提供科学依据,具有一定的实用价值。     

高山地区多源地面高程数据误差分析

地面高程数据作为诸多科研领域都需要的一种数据源,其重要性不言而喻,但就目前国内外能够免费获取到的数字高程数据来说,在数据误差方面仍存在很大不足,特别是在高山地区,误差更为明显。以中国1∶50 000比例尺DEM为参考数据,结合坡度,坡向,剖面,地形起伏度等地学因子,对目前国内外常用的3种数字高程模型(SRTM,ASTER GDEM,ICESatGLAS14)在高山地区的误差情况进行较为详细地对比分析。结果表明:坡度和地形起伏度对于3种高程数据的精度都有不同程度的影响,其中,SRTM数据受到影响最为严重,ASTER的绝对精度较差,但在地形起伏较大区域,其精度要高于SRTM,ICESat GLAS14整体情况表现良好。     

基于MODIS/NDVI的新疆伊犁河谷植被变化

利用2000-2010年16 d合成的MODIS/[NDVI]数据,结合植被异常指数、趋势线分析和Hurst指数等分析方法,对新疆伊犁河谷植被覆盖的时空变化特征进行了分析。结果表明：（1） 伊犁河谷内植被覆盖随海拔增高而先增加后减小,最高植被覆盖区位于2 000～2 500 m的高程带;2000-2010年伊犁河谷各高程带内植被覆盖整体下降趋势明显,但海拔低于1 000 m的高程带除外。（2）受干湿环境影响,伊犁河谷全区平均被植异常指数最高值出现在降水最多的2002年,最低值出现在降水最少的2008年,但不同区域植被异常指数的变化存在较大差异。（3）伊犁河谷内植被覆盖增加和减小的区域分别占总面积的4.09%和19.34%,增加区域主要位于伊犁河两岸的平原区,减小区域主要位于乌孙山两端以及伊犁河谷周围海拔2 000 m左右的低山区域;变标度极差分析结果表明,伊犁河谷内植被覆盖年际变化呈现很强的持续性,未来一定时间内将保持现有变化趋势不变。     

TRMM卫星降水数据在川渝地区的适用性分析

在地形复杂的川渝地区,利用72个气象站点的实测降水数据对TRMM(Tropical Rainfall MeasurementMission)卫星降水数据的精度分别在年、季和月尺度上进行验证,并进一步分析了高程和坡度对月尺度验证结果的影响,同时借助主成分分析法,对比了高程与坡度对TRMM 3B43降水数据的影响程度.结果表明:TRMM3B43估算的年降水量在川渝地区平均偏高5.38％,其中西部高原区估算结果比中东部地区相对精确.TRMM3B43与气象站点的季尺度降水数据拟合优度较高,但各季拟合优度之间存在差异,其中春季降水的拟合优度高于其余季节.而TRMM 3B43的月数据与站点实测降水数据拟合优度R2=0.7615,相关系数R=0.87,表明两者之间相关性显著,数据精度较高;就单个站点而言,大部分站点相关系数较高,误差较小,但叙永站相关系数相对较低,小金、雅安、雷波、盐源以及攀枝花站点数据误差相对较大.高程对数据精度的影响较坡度大,且呈现三次非线性回归的变化特征,随着高程的升高,R呈现增大的变化趋势,|Bias(％)|则呈现出增大—减小—增大的变化趋势;坡度对降水数据精度的影响相对较小且变化规律也较复杂,整体上随坡度变化,TRMM 3B43数据精度受到明显的影响.     

基于GIS的金庭镇生态敏感性评价

生态敏感性分析可为区域水环境治理规划提供一定参考。利用GIS对金庭镇进行生态敏感性评价,基于地形因子、植被覆盖情况、水系分布情况,选取高程、坡度、地形起伏度、植被覆盖度和主要水系距离5个评价指标构建生态敏感性评价指标体系,采用层次分析法通过多因子加权模型分析金庭镇综合生态敏感性评价。结果表明：山区等地势较高、坡度较陡、地形起伏程度大且植被覆盖率高的区域生态敏感性较高,极高敏感区及高敏感区占比约35.52%,该区域应以自然修复为主,减小开发力度;圩区、城镇等地势平坦区域多为中低敏感区,中低敏感区域占比约54.27%,在符合上位规划要求的情况下可开展河道驳岸生态化改造等工程,因地制宜开展水环境修复措施。研究结果可为区域水环境治理规划提供参考。     

三江并流河源区植被覆盖度对气候要素的响应

基于AVHRR/NDVI和MODIS/NDVI遥感数据,通过拟合两种数据源延长NDVI时间序列来反演了三江并流河源区1982—2012年植被覆盖度空间格局的变化规律,并结合气温和降水量数据,从不同时空尺度上分析了植被覆盖变化趋势及其对气候变化的响应。结果表明:1.研究区植被覆盖度整体上随着热量梯度呈南高北低、东高西低的态势分布,且海拔在4 000 m以下的区域植被覆盖度较高,平均值在0.68~0.75;2.研究期间,植被覆盖度以0.02/(10 a)的变化率呈增加趋势,海拔在4 600 m左右和低覆盖度的区域植被增加趋势显著,显著增加区域面积占研究区总面积的36.4%,主要分布于沱沱河流域、怒江流域(除源头外)和研究区东南部等地区,这些区域植被覆盖度平均值仅为0.36;3.相对于降水量,研究区的植被覆盖度与气温要素相关性更为显著,特别是高原面上的植被覆盖度整体上与气温呈显著正相关关系,显示了强烈的热量限制性生态类型的特点。     

基于对象方法的南岭山区雨雪冰冻灾害遥感检测与空间分析

:针对2008年初的南方雨雪冰冻灾害,以受灾严重的广东南岭山区为研究区域,采用面向对象的方法进行森林植被破坏遥感检测研究,首先得到林地分布图,然后用K均值聚类法进行基于对象NDVI差值的森林受灾程度分级,得到灾害等级地图,最后用分带统计法对灾害的空间分布形态进行了分析.林地提取的总体精度为95.33%,灾害分级的总体精度为87.27%,Kappa系数为80.74%.灾害空间分析表明:高程上,600～1 600 m主要为重度、中度受灾;600～1 300 m,高程越高,受灾比例越大;1 300～1 600 m,比例有所下降;400 m以下和1 600 m以上主要为轻度受灾;坡度上,随着坡度的增大,重度、中度受灾比例有所增加,但差异并不十分明显;坡向上,各级灾害比例几乎没有差别.     

环境因子对土壤水分空间异质性的影响——以北京市怀柔区为例

为了探讨山区表层土壤水分的空间分布格局及其影响因素,以北京市怀柔区为研究区域,联合使用ALOS/PA-LSAR微波数据和Landsat-5遥感影像反演得到研究区的土壤水分数据,运用旋转主成分分析法分析了高程、坡度、坡向和植被盖度4个环境因子对土壤水分的影响情况及分布规律,并确定相应的主控因子.结果表明:高程和坡度是影响山区表层土壤水分空间变异的主控因子,植被盖度次之,坡向的影响最弱.对主控因子(高程和坡度)的单因素分析表明,土壤含水量随着高程的增加而逐渐减少,随着坡度的增加,土壤含水量总体上呈现先增加(坡度＜3°)后减小(坡度＞3°)的趋势,对深入研究山区土壤水分分布特性和水土保持具有指导意义.     

黄河源区典型河网平面形态特征及影响因素

黄河源区不同地貌环境下的河网发育模式、平面形态等具有显著差异,存在羽状、矩形状、对称羽状和树状4种典型的河网类型。选取黄河源区83个典型子流域,计算了河网平面特征参数,探讨了河网参数与地形和气候因子的关系及河网类型的分布规律。结果表明,4类河网平面特征差异性通过流域宽长比、河网密度和流域内河流流向最大频数得到了较好的体现。流域坡度和降雨量对河网密度及流向的影响显著,且能较好解释河网密度及流向最大频数的变化;降雨对流域宽长比的影响显著。羽状主要分布在源区上游北部边缘地带,气候干旱,地表裸露,流域坡度均值为4.5°,流域高差均值为730 m。矩形状集中分布在若尔盖地区,气候相对湿润,且有大量的沼泽湿地,流域坡度和流域高差均值分别为2.3°和177 m。对称羽状处于高山峡谷地带,流域坡度和流域高差均值分别为16.9°和1167 m,降雨量变化范围大。树状分布在黄河源中游山区及中下游的冲积地貌,流域坡度和流域高差均值分别为15.4°和968 m,植被覆盖较好。结合4类河网的空间分布特征及河网参数与环境因子的多元回归分析结果分析,认为地形是决定河网平面形态分异的主要原因;当地形限制减小,气候条件和植被覆盖情况对河网的发展起了重要作用。     

2000—2014年喀喇昆仑山音苏盖提冰川表面高程变化

喀喇昆仑山区冰川由于存在正物质平衡或跃动、前进现象，被称之为“喀喇昆仑异常”，不过该地区冰川变化差异显著，尤其是大型表碛覆盖冰川，呈现与其他类型冰川明显的差异性响应，为理解喀喇昆仑冰川异常的机理，冰川尺度的详细变化研究十分必要。音苏盖提冰川位于喀喇昆仑山乔戈里峰北坡，是中国面积最大的冰川，是典型的大型表碛覆盖冰川。通过应用TanDEM-X/TerraSAR-X（2014年2月）与SRTM-X DEM（2000年2月）的差分干涉测量方法计算音苏盖提冰川表面高程变化，并结合冰川表面流速对冰川表面高程变化和跃动进行分析和讨论。结果表明：2000—2014年音苏盖提冰川表面高程平均下降了1.68±0.94 m，即冰川整体厚度在减薄，年变化率为-0.12±0.07 m·a^-1。冰川表面高程变化分布不均，其中南分支（S）冰流冰川整体减薄较为显著，冰川南分支冰流运动速度较快，前进/跃动的末端占据了冰川的主干，阻滞原主干冰川物质的向下运移（跃动），导致原主干冰舌表面高程上升；冰川厚度减薄随着海拔升高先下降后保持稳定，同时呈现一定的波动性；低海拔表碛区域消融大于裸冰区，可能存在较薄表碛，因热传导高、覆盖大量冰面湖塘和冰崖存在，加速了冰川消融；在坡度小于30 °的区域，冰川厚度减薄随着坡度的减小而加剧；坡向朝南冰川厚度略微增加（0.01 m），西南坡向冰川厚度略微减薄（-0.03 m），其他坡向冰川厚度减薄明显。近14 a来，表碛覆盖的音苏盖提冰川表面高程整体下降表明物质处于亏损状态，冰川跃动导致局部冰川表面高程的增加。     

珠海市土地利用空间格局与地形的相关性研究

以2008年Landsat TM遥感影像、地形图为基础数据,通过建立DEM、高程分级、坡度分级及叠加分析等方法,分析了珠海市土地利用空间格局及其与地形因子的关系.珠海市土地利用类型空间分布具有强烈的区域差异性,不同高程与坡度分级区域土地利用类型组合不同;各土地类型的面积在低海拔、低坡度段占绝对优势,随着高程和坡度的上升,土地利用类型减少,多样性降低.在高程<40 m、坡度<2°的区域,水域为主导土地利用方式,而在高程＞40 m、坡度＞2°的区域,林地成为主导土地利用类型的优势越来越明显;在海拔40～100 m、坡度2°～15°区域土地利用破碎度指数最高,受人类活动强烈干扰的地段主要集中在海拔低、坡度平缓的区域,自然因子在高坡度区域对土地利用空间格局起到一定的制约作用.     

韩江中上游地区的崩岗分布特征

选取韩江中上游地区2016—2022年的Sentinel-1/2卫星星座遥感影像和其他辅助数据,基于机器学习方法进行区域尺度的崩岗识别和崩岗影响因子测度。结果表明：1）分类模型的总体精度达到84%,Kappa系数为0.8。其中,崩岗识别的用户精度和生产者精度都超过95%,且其FScore为0.97。2）截至2022年,韩江中上游地区的崩岗侵蚀面积共有435.5 km2,各县（市、区）崩岗侵蚀面积差异明显,年变化趋势不一。其中,五华县崩岗侵蚀面积最多（199.2 km2）,其年平均变化率为16.29 km2/a。梅江区崩岗侵蚀面积最少（1.6 km2）,其年平均变化率为0.18 km2/a。3）韩江中上游地区崩岗发生概率与高程、坡度、植被覆盖、地质类型、人口密度、大气压、降雨量、经向风速、纬向风速和风速等10个因素存在显著相关性（P<0.001）。在一定的变化范围内,高程、坡度、地质类型、大气压、经向风速、纬向风速和风速对研究区崩岗发生为正向影响,植被覆盖、人口密度和降雨量对崩岗发生为负向影响。     

基于GIMMS AVHRR NDVI数据的三北防护林工程区植被覆盖动态变化与影响因子分析研究(英文)

本文基于1982-2006年连续25年的GIMMS AVHRR NDVI植被覆盖指数,采用了最大化NDVI均值法、与气温及降水变化的相关性和一元线性回归趋势分析法,对中国三北防护林工程区连续25年的植被覆盖时空变化特征进行了动态变化研究。结果表明:(1)近25年来,研究区植被NDVI平均值总体呈缓慢上升趋势,增速为每10年0.007;(2)研究区植被和气温、降水整体呈正相关关系,植被与降水正相关面积明显大于植被与气温正相关面积,说明降水是研究区植被生长的关键因子;(3)1982-2006年,研究区植被覆盖增加的区域主要分布在大兴安岭中、南部,小兴安岭中部,长白山东北段,燕山,辽西低山丘陵区,阿尔泰山,天山,祁连山东段,西北荒漠区东部和黄土高原丘陵沟壑区南部等;植被覆盖减少的区域主要是在大兴安岭两侧,呼伦贝尔高原西部,三江平原北部,科尔沁沙地南端,西北荒漠区南部和黄土高原丘陵沟壑区北部等。     

基于MODIS/EVI的内蒙古高原西部植被变化

内蒙古高原西部生态环境脆弱,是全球变化的敏感地带.为了解该区域植被覆盖的时空动态变化,根据2000—2012年MODIS/EVI影像,使用趋势分析和标准差分析方法,研究了近13年内蒙古高原西部植被生长状况及其空间格局动态变化.同时,根据《1:100万植被类型图》把研究区分为荒漠区、草原区、草甸区和灌丛区,以研究不同植被类型下的EVI变化情况.结果显示:内蒙古高原西部植被覆盖退化面积大于改善面积;植被退化区主要分布在内蒙古农牧交错带北部边缘,包含乌兰察布、呼和浩特、包头等市及大通河、疏勒河、黑河等河谷地带;植被增加区域分布在河西地区、河套地区和阿巴嘎旗附近;研究区植被稳定性存在明显的地域差异,波动较高的区域位于阴山南部、祁连山南北和阿巴嘎旗,与植被覆盖退化或者增加的区域基本吻合;仅荒漠区植被覆盖水平上升,草甸、草原区植被覆盖退化严重.     

黄土高原植被覆盖度变化的地形分异及土地利用/覆被变化的影响

基于16 d合成MODIS NDVI数据提取的时间序列植被覆盖度数据,采用一元线性回归趋势分析,对黄土高原2000-2008年植被覆盖度的时空变化及其地形分异、土地利用/覆被变化的影响进行了定量分析。结果表明：（1）研究时段黄土高原植被覆盖度整体呈快速上升趋势,局部下降;（2）黄土高原植被覆盖度变化存在明显的地形分异,陡坡等植被恢复、重建和保育的主要区域植被覆盖度增速显著;（3）土地利用/覆被变化对植被覆盖度的增加影响突出,土地利用/覆被类型变更区植被覆盖度增速显著高于未变化区域,退耕还林还草区增速尤其突出;（4）土地利用/覆被类型未变化区域植被覆盖度总体上也呈增加趋势,但因植被覆盖度水平相对较高,增速明显低于土地利用/覆被类型变化区。上述结果表明,黄土高原植被保育、植被恢复和重建在植被覆盖度提升方面取得了明显成效。     

中国区域SRTM DEM与ASTER GDEM误差空间分布特征

SRTM DEM和ASTER GDEM数据作为目前全球最完整的高精度地形数据,自发布以来,就一直是全球范围内应用最为广泛的DEM数据,其精度评价问题也是历来研究的焦点。但目前研究多集中在中小区域或典型地形区,且多以DEM高程数据精度分析为主,缺乏误差空间分布规律的探究。该文以中国大陆为研究区域,以GLA14点数据为参考高程,研究两类DEM的误差统计特征和空间分布特征。研究表明:SRTM DEM和ASTER GDEM在我国的精度稍优于标称精度,但整体上存在约1m的系统性误差;SRTM DEM误差在平坦区域呈菱形分布,而在地势复杂区域,误差与地形具有较强的相关性;ASTER GDEM误差呈明显的条带状分布且误差正负值间隔分布,条带方向为东北-西南方向,与SRTM DEM相比,ASTER GDEM受地形影响较小。研究结论对两类DEM的应用、融合等研究有着一定的参考价值。     

中国西北地区植被覆盖变化驱动因子分析

利用GIMMS/NDVI数据分析了中国西北地区1982-2006年植被覆盖时空变化特征及其驱动因子。近25 a来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10 a,并存在明显的空间差异。天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被NDVI显著增加;青海南部地区、陕西和宁夏交界地区、甘肃的部分地区以及新疆的塔里木盆地、吐鲁番、塔里木河、托里等地区植被NDVI下降。从不同植被类型来看:林地、草地和耕地的年均NDVI都在提高。研究表明:中国西北地区植被NDVI变化是各种自然和人为影响因素综合作用的结果。自然植被(林地等)变化更大程度上反映了气候变化对植被的影响,而人工植被(耕地等)变化更多体现的是人类活动的作用。不同高程、坡度、坡向上的植被NDVI变化存在较大差异,当海拔超过4 000 m时,植被NDVI增加趋势很小;坡度低于25°的坡地植被NDVI增加主要是由于近年来的植被建设;阳坡植被变化比阴坡活跃,植被改善趋势较强。植被NDVI与气温、降水的年际变化整体上都呈弱的正相关,温度上升使蒸发量增大,促进了土壤的干化,不利于植被生长,并且灌溉农业区的河水灌溉会降低农业植被NDVI和降水的相关程度。农业生产水平和植被生态建设等人类活动对西北地区植被NDVI增加起重要作用。     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

豫西山地植被NDVI及其气候响应的多维变化

豫西山地是秦岭山系在河南境内的余脉,处于亚热带向暖温带的过渡区域,是气候变化的敏感区。利用S-G滤波算法重构2000-2013年MODIS-NDVI时序影像,结合DEM、气温和降水数据,运用趋势分析、相关性分析等方法探讨豫西山地NDVI及其气候响应的多维变化。结果表明:(1)14年来豫西山地NDVI呈增长态势,增速为0.041/10a。NDVI值随山地海拔升高先增后降,随坡度增加而增大,在各坡向的分布相差不大。(2)植被在1100 m海拔区恢复概率最高,在1700 m区域退化概率最高;在10°~20°坡度区域恢复概率最高,在0°~5°区域退化概率最高;坡向对植被变化的分异作用不明显。(3)不同海拔、坡度、坡向上的植被所受影响因素不同,高海拔区植被动态主要受降水控制;不同坡度上的植被NDVI与气温的相关性均大于与降水的;在不同坡向上差异不明显。(4)崤山、熊耳山、伏牛山三大山脉北坡NDVI增速均大于南坡;北坡植被对降水变化较敏感,而南坡植被对气温变化较敏感。这些都是在全球变化背景下该区生态环境响应的重要信号,反映了过渡带生态响应因子对山地生态系统的重要性。