黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而,由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异,MODIS LAI产品质量各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据,为验证卫星遥感LAI产品质量提供了有力支持。本文基于2018年和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据,建立经验回归模型。将该模型反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值,对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价,分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明：与Landsat 8参考真值相比,MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17,RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39,RMSE2019=1.84）,MODIS LAI总体低估,尤其是生长季后期。时间序列上,MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征,但生长前期波动性要强于后期。与L...     

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。     

基于Landsat8与MODIS的亮温融合-反演策略

针对目前高空间和高时间分辨率覆盖全球观测的卫星亮度温度影像数据缺失问题,该文以中分辨率成像光谱仪(MODIS)和Landsat 8卫星数据为例,提出了两种不同融合策略生成亮度温度,并评估其融合效果:先融合-后反演和先反演-后融合,从而将MODIS亮温数据降尺度到Landsat 8空间分辨率。该实验过程采用时空自适应反射率融合模型(STARFM),并将预测生成的亮温数据与预测时刻Landsat8亮温数据进行对比分析,计算相关系数、结构相似性和均方根误差(RMSE)等指标。结果得出以STARFM为核心算法的两种融合策略均可较好地应用于生成高时间高空间分辨率的亮度温度,且先融合-后反演的策略相对于先反演-后融合的策略有更高的融合精度。     

基于GF-2卫星数据的孕穗期小麦叶面积指数反演——以河北省廊坊市为例

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI;采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行LAI反演。研究结果表明,在回归模型中,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的二项式模型估算LAI可以获得最高精度,采用实测数据验证的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.719 3和0.393 6;与回归模型相比,神经网络反演LAI方法更显著提高了精度,R2和RMSE分别达到0.900 8和0.273 2。基于GF-2卫星数据,在研究区小麦孕穗期,神经网络反演LAI具有较强可行性和适用性,可为高空间分辨率卫星影像的LAI反演提供参考。     

GLASS叶面积指数产品验证

在国家高技术研究发展计划(863计划)重点项目的支持下,已利用MODIS和AVHRR地表反射率数据生成了1981年—2012年的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)叶面积指数(LAI)产品。本文从两个方面对GLASS LAI产品的质量进行分析和评价:(1)与现有的全球LAI产品进行比较,分析GLASS LAI产品的时空变化特征;(2)利用LAI的地面测量数据,对GLASS LAI的精度进行评价。研究结果表明:GLASS LAI与CCRS LAI在高纬度和赤道附近区域的差异较大;相对而言,GLASS LAI与MODIS(主算法反演)和CYCLOPES LAI在空间分布上具有更好的一致性;GLASS和CYCLOPES LAI的时间序列曲线连续平滑,MODIS LAI在一些区域的植被生长季节存在剧烈的跳跃;与LAI的地面测量数据进行比较,GLASS LAI产品的R2为0.76,RMSE为0.51,结果明显优于MODIS和C YCLOPES LAI产品。     

融合高时空分辨率数据估算植被净初级生产力

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生产力的遥感估算。为此,提出一种基于多源遥感数据时空融合技术与CASA模型估算高时空分辨率NPP的方法。首先,利用多源遥感数据,即Landsat8 OLI数据与MODIS13Q1数据,采用遥感数据时空融合方法,获得了时间序列的Landsat8 OLI融合数据;然后,基于Landsat8 OLI时空融合数据,并采用CASA模型,以长株潭城市群核心区为例,进行区域植被NPP的遥感估算。研究结果表明,基于时间序列Landsat融合数据估算的30m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,且估算值与实测值的相关系数达0.825,与实测NPP数据保持了较好的一致性。     

极限学习机辅助下路域植被叶面积指数的反演

路域植被叶面积指数(LAI)的获取对于路域植被长势和健康状况的监测具有重要意义。本文以GF-1影像和地面同步实测数据为基础,利用极限学习机(ELM)对湖南省醴潭高速路域植被LAI进行了建模反演。试验结果表明,与传统经验回归模型、SVM模型相比,ELM反演精度更高,RMSE为0.501,预测精度为86.26%。该研究可为路域植被健康评估提供参考。     

多模型耦合下的植被冠层可燃物含水率遥感反演

植被冠层可燃物含水率FMC(Fuel Moisture Content)是评估野火风险及估算火灾蔓延速率的重要指标。以中国西部6个典型研究区为例,基于辐射传输模型,利用Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI遥感数据,开展草原、森林冠层FMC定量反演研究。为克服基于物理模型的病态反演问题、FMC自身的弱敏感性问题及西南森林多具复杂的双层冠层结构问题,研究中考虑了模型参数之间的相关特征,使用多波段遥感数据及耦合辐射传输模型等方法。反演结果显示,总体植被冠层FMC反演精度R~2为0.64,RMSE为44.86%,其中草地冠层FMC的反演精度(R~2=0.64,RMSE=47.57%)略低于森林冠层FMC的反演精度(R~2=0.71,RMSE=30.82%)。为进一步论证该反演结果对野火风险评估的有效性,研究中选取并分析了2011年3月2日于云南大理白族自治州剑川县金华镇金和村森林火灾爆发前、爆发时及灾后该区域植被冠层FMC的变化特征。结果显示,火灾爆发时该地区植被冠层FMC明显低于火灾发生前后(约一月时间)植被冠层FMC,证明了本文FMC反演结果对野火风险评估的有效性。     

联合HJ-1/CCD和Landsat8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数

目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。     

基于随机森林算法的地表温度降尺度研究

地表温度(land surface temperature,LST)是地面能量平衡等模型中的重要参数之一。高时间分辨率的遥感LST可通过降尺度处理实现空间分辨率的提高,这对详细的LST时空分布监测具有重要意义。以北京市为研究区,选择Landsat8 OLI/TIRS数据,通过改进的单窗(improved mono-window,IMW)算法反演LST作为验证数据,在计算归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化差值建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)等多种遥感指数并模拟至1 000 m空间分辨率的基础上,联合空间分辨率为1 000 m的MODIS/LST产品,利用随机森林(random forest,RF)模型实现LST(100 m空间分辨率)降尺度,并与多因子回归方法和基于植被指数的LST锐化算法(TsHARP)2种常用降尺度方法进行对比。实验结果表明:以模拟Landsat/LST作为降尺度数据源,RF方法降尺度LST的均方根误差(root-mean-square,RMSE)为2.01 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.16 K和0.44 K;针对MODIS/LST降尺度时,RF方法的RMSE为2.29 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.42 K和0.50 K;针对不同地表类型,RF算法降尺度效果不同,其中高植被覆盖区表现最优,RMSE为1.81 K;城镇表面因其空间异质性,RMSE则达到了2.75 K。     

无人机倾斜摄影测量在房屋建筑面积测算中的应用

针对目前房屋建筑面积测量外业工作强度大、测量精度低、成图效率低等主要问题,本文提出了基于无人机倾斜摄影测量的房屋建筑面积测算方法。首先从无人机倾斜摄影、实景三维建模、数字正射影像制作、三维数字化测图、图件制作和面积指标计算等方面进行了研究,然后对试验结果进行了精度评定。结果表明,地形图平面位置中误差为4.6 cm,高程中误差为4.2 cm,房角点点位中误差为4.6 cm,建筑物边长中误差为4.5 cm,房屋建筑物面积较差小于城市商品房二级精度面积限差,各项精度均符合国家标准规范要求,该方法用于房屋建筑面积测算是可行的。     

一种聚集性面群中毗邻区自动识别与处理方法

毗邻化操作是具有毗邻特性的聚集性面状要素群(简称毗邻区)开展地图综合的核心内容,传统方法只给出了笼统的处理思路,难以支撑机器智能化、自动化处理。为此,本文提出一种在各种聚集性面状要素群中自动识别毗邻区及其毗邻化处理方法。首先基于Gestalt原则,提炼代表毗邻区典型特征的桥接面宽度指数(WI)、分布格局指数(DPI)、有效连接指数(ECI)和重叠度指数(OI),并进行毗邻区自动辨识;其次优化外围边界轮廓计算、毗邻化线提取等毗邻化操作关键算法,实现自动化处理;最后经江苏省某典型区域的地形图实际数据测试,检验了该自动化方法的可靠性和高效性。     

地图测绘与中国疆域变迁

地图已成为反映制图者空间观,政治势力及其与外界环境关系的一种文化和意识上的人工制品。任何地图都不能脱离它所产生的背景而成为纯粹客观的表现物。从我国清代以来,地图测绘与中国疆域的变迁有着密不可分的关系。本分从三个方面做了详实地论述:统定疆域,即测版图,说明地图与版图的关系;列强欲掠我土,必先偷测舆图,或将我国地图偷寄国外;列举了中俄在伊犁和帕米尔边界谈判中的实例说明,熟悉边疆地理地图才能寸土必争,否则就丧权辱国。     

喀斯特山区城镇边缘带界定及特征研究

针对城镇边缘带在空间上存在动态的不确定性问题,该文提出以边缘带土地利用特征(主要指标为建设用地土地利用率与垦殖率)为基础的边缘带相对静态定界体系。采用ArcGIS Python实现体系中的自然断点分类法和空间筛选法,对特定时间节点的喀斯特山区城镇边缘带分布格局进行自动识别。从统计学、景观学探讨静态定界体系中网格参数设置,并从GIS统计分析山区城镇边缘带分布特征。研究表明:研究区域内边缘带约80%面积分布在0~15°坡度带;它与到核心区距离中度相关;山体和河道分布对城镇空间发展的连续性有影响;在交通网络影响下,地貌对边缘带界限的影响减弱,部分边缘带没有与城镇核心区相邻。因此,喀斯特山区小城镇边缘带分布在受地块与核心区之间距离、地形地貌、交通网络空间分布综合影响下,呈"飞地"分布。     

Geodetic surveys in Messina straits area

By using the fit of theoretical displacements on a fault according toMindlin andCheng (1950) dislocation theory, the vertical deformation field (maximum subsidence of 70 cm) associated to the Dec. 28 1908 MessinaM=7.0 earthquake is compared to the results of a spirit levelling survey that we performed in the Messina Straits area in 1981–1982. The differences in level from the last levelling campaign in the area, completed in 1970, show that the coastlines have undergone a moderate differential subsidence of about1 mm/year in the last decade. This is in agreement with the trend observed around 1908 and with the data of the Messina tide-gauge relative to the period 1897–1908 and 1910–1918. The lack of data in the period 1918–1970 does not allow definite conclusions about the vertical tectonic deformations in the area. Recent data on planimetric deformations have shown a South-North relative motion of Sicily. A comparison with the theoretical displacements indicates that a pure dip-slip of4 cm on the 1908 fault system does explain the observed vertical deformation, but not the horizontal.     

On computation of equal area blocks

This paper describes a method of computing equal area elements (blocks) on the surface of a unit sphere. In this method, the surface is initially divided into a number of strips bounded by parallel circles. These strips are then divided into blocks with equal increment of longitude. The number of blocks may be different in different strips. Making use of this flexibility, we can (i) obtain blocks with ratios of (mean) horizontal sides to vertical sides that are close to unity (ii) minimize the number of polar blocks.     

基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据 农作物种植面积提取方法 —小区域冬小麦实验研究

利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出 了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系, 通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明：(1)Pan-CPI模 型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法; (2)精度分析结果表明：Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如： 5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85 左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上; (3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改 善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。     

考虑植被红边信息的多时相Sentinel-2大范围冬小麦提取研究

冬小麦是中国的主要粮食作物且种植面积年际变化较大,及时准确掌握冬小麦种植面积变化有利于国家和相关部门科学决策。遥感技术是获取大范围冬小麦种植面积数据的最有效手段。前期研究多利用多时相中低分辨率影像（如MODIS）的归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）开展大范围冬小麦种植区提取,因分辨率低导致精度难以令人满意。Sentinel-2卫星是唯一能获取3个红边波段影像的米级分辨率传感器,但应用其红边波段进行大范围冬小麦提取的研究几乎没有。本文分析了红边位置指数REPI（Red-Edge Position Index）与NDVI各自在冬小麦提取中的优势,并基于冬小麦物候特征与JM距离研究关键时相,提出一种综合多时相Sentinel-2 PERI、NDVI的大范围冬小麦提取方法,将其应用于2020年京津冀地区的冬小麦种植区提取,冬小麦总面积提取误差为-2.57%。提取结果与Google Earth高分辨率光学影像的解译结果进行比较,总体精度为94.24%,Kappa系数为0.88,相较于已有大范围冬小麦提取研究精度有明显提升,表明了本文方法的有效性。     

行政区域界线破幅控制面积算法研究

计算行政区域界线的破幅控制面积,是第二次全国土地调查中计算整个行政区域界线控制面积的一个核心问题。本文作者综合利用计算机图形学、地理信息系统及数学模型知识,提出了一种计算方法。利用该算法,作者对安徽省境内1∶10000标准分幅下的行政区域界线的控制面积进行了计算,精度满足了实际工作的需要,具有推广价值。     

重力场可匹配区域选择研究

本文根据重力匹配辅助惯性导航需求,开展了重力场基准图的特征分析研究,提出了衡量可匹配性的特征指标体系,根据该指标体系建立了一个多通道的综合指标分布图,并引入了水平集理论,采用一种基于Mumford-Shah模型的全局化水平集的图像分割方法对重力场可匹配区域进行分割。通过重力匹配实验验证,结果表明,分割出的可匹配区域能达到提高匹配概率的作用。