DMSP/OLS数据应用研究综述

DMSP/OLS夜间灯光数据主要包括稳定灯光数据、辐射标定夜间灯光强度数据、非辐射标定夜间灯光强度数据3种产品。该数据产品具有获取容易、能够探测低强度灯光、不受光线阴影影响、方便为城市化强度及其时空分异分析提供条件等优点。目前,关于DMSP/OLS数据的研究成果已有很多,主要集中于城市发展研究、人类活动及效应研究、生态...     

基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟

人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布,而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据、资源数据、环境数据复合,提高人口、资源、环境综合管理能力的重要途径之一。选用专门针对亚洲地区开发的DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度遥感数据模拟了中国的人口密度：基于灯光强度信息模拟了灯光区内部的人口密度,基于人口-距离衰减规律和电场叠加理论模拟了灯光区外部的人口密度,是应用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟人口密度研究的拓展和深入,研究结果与其他研究基本一致,但所需数据量较少,更适合于大尺度人口密度的快速估算,为决策提供参考依据。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光强度数据具有实现人口以及其他社会经济数据空间网格化的巨大潜力。     

河流水情要素遥感研究进展

河流是促进地貌形成和演化的重要因素,也是地球上最重要的淡水资源之一。河流的水体范围、水位/水深、流量、水质和冰情等水情要素在水资源动态监测和水文生态环境保护等研究中具有至关重要的作用。通过水文站观测河流可获得站点上的水情信息,但该方式在财力、物力方面均耗费巨大。同时,对于日益增长的河流水情信息需求,迫切需要一种能够快捷、准确补充河流实测数据的方法。遥感凭借全方位、多时相的对地观测能力极大地提升了河流水情信息获取的效率,已广泛应用于多尺度水情监测、无资料流域水文模拟等多个方面,取得了丰硕的研究成果。因此,有必要对近年来遥感应用于河流水情要素反演所取得的进展进行归纳、总结和展望,以期进一步促进遥感数据和方法在该领域的应用。论文以“河流水情要素遥感”为主题,系统归纳了河流水体遥感提取的常用传感器及方法、水位/水深遥感反演方法、河道流量遥感估算、河流水质及河冰遥感监测的研究进展,详细归纳了利用光学/微波遥感等不同类型的遥感手段获取河流水体范围、水位、水深的优势与不足,总结得出了河流水情要素遥感研究的数据、方法及应用方面的主要结论：① 新型遥感数据在河流水情要素监测中的应用愈加广泛,在空间分辨率、时间分辨率或光谱分辨率等方面不断突破,进一步丰富了河流水情要素研究的数据来源;② 多数中低空间分辨率光学影像依旧面临混合像元影响水体提取精度的问题,合成孔径雷达影像也存在数据处理算法开发难度大的问题,细小河流及非开阔水体的提取方法仍需探索;③ 大数据和云计算技术的发展为实现大尺度、长时序的河流水情要素高时空分辨率遥感监测提供了高效手段。     

闽南三市城镇发展与地表温度的空间关系

基于厦门、漳州、泉州三市1996—2017年的Landsat遥感数据与夜间灯光数据,应用总体耦合态势模型及协调性模型探讨了城镇发展与地表温度的时空耦合规律,并运用标准差椭圆、双变量空间自相关及景观指数分析两者之间的空间响应规律,结果表明：1996—2017年,闽南三市表征城镇发展变化的夜间灯光与地表温度的空间分布呈现出与地形、区位等因素的空间耦合性。三市夜间灯光与地表温度的总体耦合态势不断加强,协调类型逐渐增多;城镇发展早期,夜间灯光对地表温度的影响存在滞后性,在城镇发展后期,夜间灯光则对地表温度的影响呈超前性;夜间灯光与地表温度呈正相关关系,空间溢出效应明显。夜间灯光对地表温度的正向影响逐渐加强,其与地表温度的HH、LL聚集不断扩张;HH集聚连片趋势明显。厦门的城镇发展对地表温度的影响更显著,而在泉州、漳州则较弱。本文可为闽南三市热环境优化提供科学指导。     

一种面向城市收缩地区的DMSP/OLS夜间灯光影像多年连续校正方法

现有时间序列夜间灯光影像校正方法只适用于灯光亮度持续增长情况,对于城市收缩地区夜间灯光亮度的校正效果不佳.该文提出一种面向城市收缩地区的DMSP/OLS夜间灯光影像多年连续校正方法(Inter-annual Se-ries Correction for Shrinking Area,ISCSA),包括多传感器相互校正、多传感器年内融合、时间序列可比较校正和连续校正四方面,以东三省1992-2013年34期DMSP/OLS夜间灯光影像进行验证,并分析其与社会经济数据的相关性.结果显示:该方法校正后的夜间灯光影像不仅能反映东三省长时序的城市扩张现象,还能体现短时间的城市收缩现象;校正后的夜间灯光亮度与GDP和人口的相关性相比原始影像数据和传统连续校正方法均有一定提升,能更合理地反映东三省社会经济要素的发展差异.     

蒙古国夜间灯光数据的适用性分析

夜间灯光数据为城镇化和区域发展监测提供了强有力的数据和技术支撑,但其具体适用性还有待进一步探讨。基于GIS及遥感技术,通过对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行校正获取1992―2018年蒙古国夜间灯光数据,分析了夜间灯光数据对欠发达国家研究的适用性。研究结果表明：(1)蒙古国夜间灯光在首都城市群集聚效应明显,呈现“中北部集中,铁路沿线增长较快”的空间格局;灯光总值在2010年之后呈现明显增长的趋势,表明电力供应实现快速、稳定增长。(2)空间尺度越大,夜间灯光数据适用性越强、对社会经济活动的估算精度越高;在同一省级尺度上,只有当城镇化率大于30%并且人口未大量流失时夜间灯光数据才与人口数量有正相关性,否则呈负相关或不相关。(3) NPP/VIIRS监测到的定居点数量多于DMSP/OLS,稳定的电力供应是定居点是否被监测到的关键。     

基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究

如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法.     

基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏，给荒漠化监测等相关工作带来很大不便，开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究，对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍，利用无人机遥感提取（光合）植被信息，并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应，获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度，然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系，建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法，可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因，所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低，有待于今后进一步的工作加以改进。     

基于EVI指数的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法

DMSP/OLS夜间灯光数据被广泛应用于表征人类活动强度及其生态环境影响的诸多研究中,但因OLS传感器设计的局限,在用电强度较高的城市中心,灯光信号存在明显的饱和,这一不足可能影响到一些基于夜间灯光数据研究成果的可靠性。针对这一问题,NOAA-NGDC研发了辐射定标算法,但因缺乏星上定标系统,算法较为复杂,且受较多条件限制等原因,目前只有部分时期的辐射定标数据产品（RCNTL）。近期有学者提出一种基于植被指数NDVI构建的城市灯光指数VANUI,为灯光数据去饱和研究提供了一个操作简单且结果良好的方法,但该方法在一些城市效果不佳。基于此,本文综合利用夜间灯光与EVI指数信息,通过对VANUI指数构建方法进行改进,建立了一个新的缓解夜间灯光强度饱和的EANTLI指数。为了评价指数的效果,将EANTLI与VANUI从三个方面进行比较：① 区分、识别饱和区内地物的能力;② 与RCNTL的拟合程度;③ 对用电量估算的效果。结果表明：EANTLI在三个方面均表现出优势,在潜在饱和区内对特征地物具有更高的可区分性,与RCNTL的线性相关程度更高,与用电量的相关性相比于NTL、VANUI亦明显提高。因此可以认为EANTLI在指数的设计上较为合理,不仅易于计算,而且能达到较好的缓解灯光强度饱和、凸现城市内部差异的目的,在用于反演城市发展指标时能获得更为准确的结果,因此具有较高的应用价值。     

功能区视角下城市夜光与夜间“两抢一盗”犯罪的空间相关性——以H市市辖区为例

以H市市辖区为例,基于POI数据识别城市功能区,并结合NPP-VIIRS夜光遥感数据与夜间“两抢一盗”犯罪数据,构建双变量空间自相关分析模型,从整体及不同功能区角度探讨城市夜光与夜间“两抢一盗”犯罪的空间关系。结果表明：1）整体上,H市夜间“两抢一盗”犯罪形成“一主一副”的犯罪热点,且夜光与夜间“两抢一盗”犯罪存在空间异质性关系。2）大部分功能区在全局Moran's Ι上表现为正相关。在局部LISA聚类上,只有居住用地、商业服务业用地和道路与交通设施用地呈现显著的空间异质性。商业用地的高-高聚类多数分布在一环及二环以内,低-低聚类多数分布在城市外围及边缘地带,高-低聚类与低-高聚类则零散分布在二者之间的区域;居住用地的聚类情况呈现南北区域差异;道路与交通设施用地则由于报警地点与实际案发地点可能有所出入,因而结果可信度降低。     

应用遥感技术模拟净初级生产力的尺度效应研究进展

采用遥感技术估算地表植被净初级生产力(NPP),已经成为模拟NPP的主要发展方向。遥感技术以及数据处理能力的迅速发展和基于遥感观测生理生态理论研究的进展使大尺度生态系统格局和过程的定量、动态观测成为可能。多种卫星传感器提供了丰富的多尺度对地观测数据,从而形成了不同空间分辨率的影像数据层次体系,使得从定量遥感出发的NPP估算必然存在多尺度的问题。NPP遥感估算模型以不同分辨率的遥感数据(代表不同的研究尺度)作为输入参数时,得到的NPP模拟值差异明显。为了提高NPP的估算精度,需要充分认识不同分辨率的遥感数据对NPP估算结果的影响差异,即NPP的尺度效应问题。本文介绍了遥感尺度效应研究进展,多分辨率遥感数据监测NPP变化的多尺度研究进展,以及NPP估算尺度效应问题的研究进展。并分析了应用遥感技术研究NPP尺度效应的发展趋势。     

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状，重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据，为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面，但在这方面的应用还比较单一，缺乏更深层更全面的系统化应用；在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等，在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响；城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面，同时城市方面飞控政策尚待完善；水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等，大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求；动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面，在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说，无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化，飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立，无人机数据的获取和处理将更加智慧化，多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。     

卫星图像中不同水体类型识别研究

在具有高空间分辨率特性的图像上,城市中大型建筑物、道路、河流、湖泊和其他人工地物形状特征和纹理特征清晰可辨。针对高分辨率卫星图像的特点,文章以水体类型识别为例,从卫星数字图像目标地物波谱特征抽取入手,通过图像分类,将水体从背景中分离并予以识别,同时实现像素重组。在区域分割与边界跟踪基础上,对卫星图像进行水体形状特征的抽取与描述,实现不同水体类型的识别。     

空间信息技术支持下的沿海风能资源评价

沿海地区是我国重要的风能资源区,由于近地面风场具有很强的时空变异性,给风能资源定量评价带来了很大困难.空间信息技术的发展为我们提供了新的视角和手段,近年来,利用星载合成孔径雷达(SAR)进行沿海风场信息遥感反演已从试验逐步走向成熟,它以布拉格原理为依据,建立合成孔径雷达后向散射系数与海面风场之间的关系,反演风速、风向等关键参数,并进而对研究区风能资源进行准确的定量评价.本文回顾了本领域国内外研究进展,重点阐述了风场要素反演的基本方法和校验手段,探讨了目前存在的一些问题和改进方法,并对本方法在我国的应用前景作了展望.     

遥感影像纹理分析方法研究

影像纹理是遥感影像中的重要信息,原始的光谱信息加上纹理信息可以提高影像的精确性。作为提高影像分类精度的重要方法——纹理分析,合理有效地使用纹理分析方法至关重要。不同的纹理分析方法,不同程度的提高影像分类的精度。目前对影像进行纹理分析的方法主要有：统计方法、结构方法和谱方法3类。分别就3种方法的研究进展、应用情况进行了阐述,最后对影像纹理分析方法3种模式对比研究。     

应用遥感技术探测土壤侵蚀的研究进展

在全世界范围内土壤侵蚀对农业生产和水质量都有着负面影响, 因此区域尺度的土壤侵 蚀评估非常重要, 但是它往往会受可收集到观测数据的数量和质量的限制。在过去的30 年中, 遥 感技术已为土壤侵蚀研究提供了多方面有效空间数据, 这些数据常被直接用于探测土壤侵蚀和 土壤侵蚀沉积, 通过辨别土壤侵蚀的总体特征, 可以区分土壤侵蚀区域, 再根据经验评估土壤侵 蚀强度, 获得探测结果。本文介绍了可用于土壤侵蚀研究的多种卫星和传感器及应用遥感数据探 测土壤侵蚀特征, 土壤侵蚀区域和土壤侵蚀沉积的实例。     

Beyond “Lawn People”: The Role of Emotions in Suburban Yard Management Practices

Many recent studies have applied satellite remote sensing data to large-scale hydrologic and biospheric modeling. It is widely accepted that the thermal infrared observations from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) have the potential to estimate land surface conditions, such as surface temperature, near surface air temperature, and near surface water vapor. In this study, algorithms to estimate all three variables are presented and applied to an area covering the state of Oklahoma for a six day period in August, 1994. The results were validated using ground observations from the 111 station Oklahoma Mesonet. Validation of the remote sensing algorithms with Mesonet observations produced comparable results to previous validation studies. In addition, the validation process revealed inadequacies in thermal modeling that had not been detected in previous validation studies leading to the development of a new approach to estimate atmospheric water vapor.     

基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类

蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和 Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明:1)蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2)能够挖掘较简单的分类规则;3)能够充分利用多源遥感数据等。它可以充分利用多特征数据进行土地覆盖分类,从而能够提高分类的效率。