机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与...     

融合土地覆盖和土壤水分产品的近地表空气温度空间化方法

空气温度是评价人居环境的重要指标,与人类的生产生活息息相关;其观测对于水文、环境、生态和气候变化等方面的研究具有重要意义。传统的大范围空气温度观测数据一般通过气象站点获取,但由于气象观测站点空间分布离散稀疏的特点,所获取的数据不能精确描述空间连续的空气温度变化情况。因此,实现基于遥感数据的近地表空气温度精准估算具有重要的现实意义。本研究基于精细的地表覆盖类型、空间连续的土壤水分、地表温度（LST）数据,并结合其他辅助数据,构建了近地表空气温度空间化模型,并对近地表空气温度影响因子进行评估,发现地表覆盖类型对近地表空气温度的影响最大,土壤水分为最活跃的影响因素,经验证,模型精度较高,R²接近0.85,RMSE为0.5℃。本研究获取的精确空间连续的近地表空气温度信息,能够充分表达其空间异质性,为农业气象灾害灾变过程监测、农作物生长过程模拟、区域气候变化分析等研究提供良好的近地表空气温度数据支撑。     

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。     

FY-4A地表温度产品质量评估与偏差订正方法研究

气候变化研究需要长时间序列、稳定的、均一化的地表温度（LST）气候数据集支持。气候变化实时监测对数据集的要求则更高,还需要LST气候数据集实时的更新和快速便捷的获取,而国际上公开的实时更新的LST气候数据集则较少。本研究以国外长时间序列MODIS LST历史数据集为参照,对我国易于获取的FY-4A LST实时数据进行质量评估,在此基础上研发随机森林偏差订正算法,将FY-4A LST数据实时订正到MODIS LST质量水平上,从而研发融合静止气象卫星FY-4A和极轨卫星AQUA/MODIS的LST气候数据集。对偏差订正后的2022年1、4、7和10月共4个月产品检验评估的结果表明：从4个月份偏差的平均值来看,订正后的LST平均偏差由-1.98℃降低到-0.42℃,平均绝对偏差由4.02℃降到2.84℃,均方根误差由5.13℃降到3.91℃,相关系数由0.86提升到0.90。随机森林回归偏差订正算法能够有效减小FY-4A LST与MODIS LST的偏差,订正后的FY-4A LST数据在全国范围不同区域和不同时段与MODIS LST均具有较好的一致性。对中国区域高温过程监测评估发现：订正后...     

“海上丝绸之路”超大城市环境变化遥感分析

随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM_2.5浓度数据、地表温度数据（Land Surface Temperature,LST）、植被指数数据（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%（4732.39 km²）。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%（3765.83 km²）。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM_2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM_2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。     

基于改进Markov-CA模型的黄土高原土地利用多情景模拟

土地利用/覆被的时空变化研究能为区域生态环境恢复和生态系统集成管理提供科学支持。集成Logistic回归模型、改进的Markov与FLUS模型模拟黄土高原2020—2050年3种典型情景土地利用变化。发现各情景土地利用面积变化及空间置换转移主要集中在农用地、草地和城镇用地;历史趋势延续情景下农用地减少15 205 km²,草地、城镇用地分别增加2742 km²和16 007 km²;生态保育管护情景中草地增加7076 km²,林草用地增长存在权衡关系（r_{主要林地-草地}=-0.66）,在典型区域的生态恢复管理中应加以重视;城镇发展建设情景中农用地减少20 256 km²,城镇用地增加22 032 km²,变化均达到极值,其中,南部城镇扩张与农用地减少存在强权衡关系（r_{农用地-城镇用地}=-1）。改进的Markov-FLUS模型适用于黄土高原地区的土地利用模拟,情景分析可有效揭示区域生态保护与城镇扩张的阈值变化,为区域土地利用政策权衡管理和水土保育提供科学依据。     

长沙市热岛效应时空特征变化研究

本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km² ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km²;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km²;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。     

南美洲的地表水体制图研究

采用Landsat TM遥感影像,辅以MODIS数据产品,应用像元的分类方法,选用水体指数AWEI（Automated Water Extraction Index）提取水体,估算了2011年南美洲陆表水域总面积。同时,在南美洲各大气候带内监测其典型水域的年内季节性面积及其变化。研究表明,南美洲陆表水域总面积为30.5×10⁴ km²,水域率为1.69%,主要集中分布在亚马逊河流域、巴拉那河流域,以及南部巴塔哥尼亚高原。南美洲共计有湖泊9579个,总面积为14.2×10⁴ km²,占水域总面积的46.42%;河渠总面积达15.7×10⁴ km²,占水域总面积的51.56%;水库坑塘总面积达6144.8 km²,占南美洲地表水域总面积的2.01%。从各大气候区看,热带地区的水域面积明显受到旱雨季的影响,其中,热带沙漠气候带内水域的干湿季变化最为明显;温带地区的水域面积变化相对较小,但有明显的四季之分;高原山地气候区由于其独特的气候特征,水域面积变化较小;亚热带季风性湿润气候和地中海气候区内的水域面积季节性波动很小,但是冬夏2个季节变化明显。从南美洲各国家看,水域面积最大的国家为巴西（14.7×10⁴ km²）,占南美洲水域总面积的48.17%,水域率为1.72%;其次为阿根廷（3.4×10⁴ km²）,占南美洲水域总面积的11.24%,水域率为1.23%;委内瑞拉的水域率最大（3.08%）。     

2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析

青藏高原上分布着大量的高原内陆湖泊群,该区域湖泊面积与区域及全球气候变化之间存在较强的耦合关系,遥感监测湖泊的分布和面积变化趋势,对分析区域自然生态环境具有重要意义。本研究将MOD09A1（地表反射率8天合成数据）进行逐月合成,提出了一种综合多种水体指数的青藏高原地区湖泊提取方法,并通过活动窗口、DEM和时间序列去噪等方法,消除山体阴影、冰雪等因素的干扰。最后,提取和合成了2000-2013年青藏高原逐年和逐月的湖泊范围,并选取色林错和卓乃湖2个典型湖泊与人工解译Landsat系列影像进行验证分析,其线性拟合度分别为0.99和0.97,从时空变化趋势上分析了青藏高原湖泊面积动态变化。结果表明：（1）2000-2013年,青藏高原地区湖泊范围整体上呈较显著的扩张趋势,湖泊总面积增加速率约为490.98 km² a^-1（R²约为0.96）;（2）1-12月份湖泊面积逐月变化率均大于0,表明青藏高原湖泊面积呈整体扩张,而非季节性扩张。除2-4月份外,其他月份增加速率均在400 km² a^-1以上（R²>0.79）,表现为稳定且持续扩张趋势。     

新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算

地表比辐射率是估算地表温度以及地表长波辐射的一个重要参数,为了解决遥感影像反演地表比辐射率在裸地的精度不足问题,本文在新疆沙漠地区利用2类数据：① 傅里叶变换热红外光谱仪（FTIR）数据,在2013年、2014年秋天沿2条穿越塔克拉玛干沙漠的沙漠公路测量得到25个点的地表比辐射率数据;② 与FTIR数据同时期的MODIS温度/比辐射率数据MOD11A1、MOD11B1和反射率数据MOD09GA以及反照率数据MCD3A3,利用这2类数据为数据源,估算新疆沙漠地表比辐射率。首先,重新估算了基于MODIS宽波段比辐射率（BroadBand Emissivity, BBE）方程的系数和基于GLASS（Global L And Surface Satellite）BBE方程的系数,由此获得了GLASS BBE和MODIS BBE的修正方程。其次,将修正前后的GLASS BBE与FTIR和MODIS BBE作对比,发现其精度显著提高：① 与FTIR数据对比,修正前后的GLASS BBE方程的决定系数R²值从0.42增加到0.95,均方根误差（RMSE）和偏差（Bias）分别减少了1和3个数量级;② 与MODIS BBE方程数据对比,修正前后的GLASS BBE的R²值从0.69增加到0.91,RMSE和Bias分别减少了1和2个数量级。因此,修正后的基于GLASS和MODIS的BBE方程,极大地提高了遥感影像对裸地尤其是沙漠地区地表比辐射率的反演精度。使用修正后的GLASS BBE方程反演出新疆3个沙漠地区的BBE分布特征。结果表明,塔克拉玛干沙漠由于土地类型较为单一,其BBE值主要为0.88~0.92,而古尔班通古特沙漠以及库姆塔格沙漠受到地形、植被等的影响,BBE值稍微偏高,分别为0.89~0.95和0.89~0.94,沙漠周边稀疏植被区及其边缘地区的值范围为0.95~1.00。本文基于GLASS和MODIS的适用于新疆沙漠的BBE方程,为陆面过程的研究与模拟提供了支持。     

福建省地表温度与植被覆盖度的相关性分析

地表温度（Land surface Tenperature, LST）和植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC)是生态环境变化的重要指标因子,研究两者的时空变化及相互关系对评价区域生态环境建设、改善区域生态环境具有重要意义。本文以福建省为研究区域,利用2001-2015年MODIS 11A2 LST和13Q1 NDVI数据,在时序数据重构的基础上对福建省LST时空变化及LST与FVC的相互关系进行分析。结果表明：①2001-2015年福建省LST总体呈轻微下降趋势,尤其是2010年之后其LST明显降低。LST与FVC的空间分布具有较好的负相关一致性：在FVC较高的区域,LST值较低;在FVC较低的区域,LST较高。② LST与FVC、DEM和纬度均成负相关关系,且负相关性在一年之中随着月份的变化而呈规律性增加或降低。夏季FVC对LST的负相关性最大为0.7,冬季FVC对LST的负相关性降低为0.4。③LST随着FVC增加而降低的趋势呈现分段线性关系,存在“FVC拐点”。“FVC拐点”前后随着FVC增加LST的降低速率在夏季 “先慢后快”,而在冬季则“先快后慢”。春秋两季,LST随着FVC增加而降低的速率在“FVC拐点”前后差异变小。在夏季,当FVC大于0.4时,FVC每增加0.1可降低LST约0.77 °C,降温效果大约是FVC小于0.4时的2倍。因此如果要有效地降低夏季地表高温,要使地表植被覆盖大于40%,才能较好的发挥植被的降温的作用。④在1-8月份,FVC对LST的负相关作用存在滞后性,FVC变化对滞后一个月的LST时空分布影响更大。研究成果对福建省生态环境建设与评估具有一定的意义,对于发挥植被对区域高温抑制作用提供了重要的参考依据。     

改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用

DisTrad（Disaggregation procedure for radiometric surface temperature）模型是常用于遥感地表温度空间分辨率提升的主要模型之一。DisTrad模型常面向空间范围有限、地形相对平坦的研究区域,且常选用植被参数（如植被指数或植被覆盖度等）作为关键参数。然而在空间范围较大、地形起伏地区,地表温度的空间变异可能无法完全通过植被参数解释。本研究选取四川盆地及毗邻地区为研究区,通过模拟数据研究DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升中的适用性。数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等参数,采用滑动窗口逐步回归,将空间分辨率为6km的地表温度提升至空间分辨率为1km。研究结果表明,改进的模型在平原及海拔较低的高原地区提升获得的地表温度空间分辨率具有较高精度,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.5K左右;在地形起伏较大的地区,RMSE为4K,验证了改进的模型提升的可行性。     

北京城市绿化的时空动态分析

城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用（LUC）数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数（NDVI）数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明：① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km² 增加到1405.54 km²,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。     

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ESTARFM模型在西藏色林错湖面积时空变化中的应用分析(1976-2014年)

湖泊（特别是内陆湖）作为全球气候变化的敏感区域,是气候变化与环境变异的指示器,其面积变化在一定程度上可反映区域的气候变化。因此,精确监测湖泊面积的时空变化,对分析区域生态环境变化具有重要的意义。本文基于ESTARFM时空数据融合模型,利用MODIS数据模拟了2000年后无法得到的Landsat数据;利用NDWI和MNDWI 2种水体指数并辅以DEM数据分析了1976-2014年西藏色林错湖湖面面积的时空变化;综合湖区周围6个气象站点的气象数据(1970-2014年),探究了湖面面积变化的原因及其对气候变化的响应。结果表明：(1)利用ESTARFM时空融合模型得到的Landsat-Like数据与真实的Landsat数据在水体信息提取方面具有较高的相关性,R²可达0.93,时空数据融合的结果可用于湖泊水体的信息提取;(2)近40年来（1976-2014年）,色林错湖处于持续扩张状态,面积呈较显著的增长趋势,增加了近711.652 km²,增幅为42.36%,年平均增长速率约为18.728 km²a^-1,增长最快时可达55.954 km²a^-1;湖面面积变化先后经历了平稳变化-迅速变化-平稳变化3个阶段;北部湖区在40年间变化最为明显,向北扩展了约22.812 km;2003-2005年,南部湖区已与雅根错湖连为一体,随后二者共同扩张;(3)气温的持续升高造成的冰雪融水补给增加可能是导致湖泊面积扩张的主要因素,风速的降低为次要因素,湖面的面积变化与降水量、日照时数的变化相关性不明显。     

天绘一号卫星影像的平原绿化提取方法

平原绿化是我国平原地区森林植被的主体,为生态环境建设提供了有力保障。但平原绿化分布零散,斑块面积小,不易被准确提取。本文以河南省封丘县为例,利用天绘一号卫星影像面向对象分类技术提取了平原绿化。在面向对象分类过程中,针对不同平原绿化信息选取不同的分割尺度和参数,建立影像对象的分割层次结构,确保农田林网、通道防护林、四旁防护林等平原绿化信息能够被准确分割。分类时通过构建隶属度函数,利用层与层之间的关系,子类继承父类的分类特征,在此基础上增加自己的特征,建立分类规则集,逐层提取绿化信息。本文共获取封丘县平原绿化面积152.51 km²,其中,农田林网36.09 km²,通道防护林21.29 km²,四旁防护林71.56 km²,片林23.57 km²。利用验证点数据,对分类结果进行精度评价,总体分类精度为93.50%,Kappa系数达到0.92。