不同水位梯度小叶章叶绿素含量试验研究

选择三江平原典型湿地植物———小叶章(Calam ogrostis angustifolia)为研究对象,通过人工试验控制水位条件,以对植被的非破坏性为原则,应用SPAD-502叶绿素仪测定该群落的优势种小叶章在5种不同的水位条件下的顶端第3位叶的叶绿素含量,定量地揭示了小叶章群落的优势种小叶章植株的叶绿素含量在人工控制试验条件下的季节性动态变化规律,及其与水位梯度之间的关系。6月中旬至8月中旬2个月时间的人工试验结果显示:①在设定的5种水位条件下,小叶章植株叶绿素含量随水位的升高,先下降而后上升,表明生境的水位条件明显影响小叶章种群植株的叶绿素含量;②对同一水位梯度而言,在试验期间,小叶章植株的叶绿素含量呈递减的季节性变化,反映了叶绿素含量的变化与小叶章植株生长发育的季节性变化特点具有统一性。③在试验期间,小叶章植株叶绿素含量的下降速率随着水位梯度的升高而逐渐增大。     

长春城市发展过程中地表水体空间格局演变特征

选取长春市作为研究区,截取1995年和2005年作为城市发展过程的历史断面,通过运用遥感方法,结合空间分析技术和分形技术等定量分析方法,对比分析了长春城市发展对于城市市区和城区水体结构、形态和空间分布等多种特征的影响。研究表明,长春市区水体密度有所增加,水体重心向西北方向移动,而城区内水体密度有所减小。分形指数分析显示,城市建设发展使城市地表水体分布与形状更趋复杂化。尽管市区各类地表水体面积总体上呈增加趋势,但所表现的趋势特征并不一致。受城市建设与发展的影响,靠天然降水补给为主的湖泊、沼泽地水域面积减少,而城市发展以及防洪工程、引水调水工程建设直接导致水工建筑、水库等水域面积增大,受其影响水库边缘河流和滩涂面积增加。长春市水体空间格局分布很不平衡,这种水体分布空间不平衡将对未来城市发展的空间布局产生重要影响。     

洪河国家级自然保护区沼泽湿地生态储水量估算

利用2014年7月3日的Landsat 8 OLI影像,对洪河国家级自然保护区的土地覆被类型进行遥感分类;然后,选取实验区,利用实测的水位、地形高程和土壤含水量,计算出实验区中沼泽湿地(包括沼泽和湿草甸)的生态储水量;最后,在此基础上,推算出整个洪河国家级自然保护区中沼泽湿地的总生态储水量。研究结果表明,在植物生长初期(6月),洪河国家级自然保护区中沼泽湿地的生态储水量为0.905×108～1.377×108t;在植物生长中期(7月和8月),其为0.935×108～1.433×108t;在植物生长末期(9月和10月),其为1.067×108～1.991×108t。     

基于高光谱与多光谱植被指数的洪河沼泽植被叶面积指数估算模型对比研究

以洪河国家级自然保护区为研究区,2009年8月中旬,在研究区野外实测沼泽植物冠层的光谱反射率和叶面积指数(LAI),将地面实测的植物高光谱反射率以Landsat-5 TM波段范围为基准进行波谱重采样,以重采样后的光谱反射率计算多光谱植被指数,用几种常见的高光谱和多光谱植被指数建立估算沼泽植被叶面积指数的统计回归模型,对比这些模型的精度,选出最优模型.研究结果表明,用各植被指数建立的估算沼泽植被叶面积指数的回归模型分别为二次函数、对数函数或指数函数;各模型对沼泽植被叶面积指数的反演精度差别较大;在全波段高光谱植被指数中,用全波段归一化植被指数H-FNDVI(R930,R515)构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在常规高光谱植被指数中,用修正简单比率H-MSR构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳;在多光谱植被指数中,用多光谱归一化植被指数M-NDVI构建的估算沼泽植被叶面积指数的模型最佳.对比发现,由多光谱数据提取的植被指数构建的模型对研究区LAI的估算效果不太理想,而从实测高光谱数据提取的窄波段特有植被指数构建的估算沼泽植被叶面积指数模型表现出较明显的优势,表明窄波段植被指数更适合用来监测沼泽植被叶面积指数.     

火山区突发性地热异常热红外传输机理研究

实验研究证实，在火山喷发前兆期，火山区有明显的突发性地热异常现象。火山区的突发性地热异常特征与火山区的地质构造、火山成因、规模、类型等多种因素有关。火山区突发性地表热异常是热红外遥感监测、预测火山活动的重要标志。从传导、对流等多方面分析了异常区地表升温机制，并在地物体有效辐射的基础上给出了热红外辐射的大气传输方程。热红外辐射在传输过程中受到地表非漫射性等系统噪声和随机噪声的干扰，为热红外遥感监测、预测火山活动提供了理论依据。     

资源一号02D卫星高光谱数据黄河三角洲湿地景观分类

资源一号02D卫星(ZY-1 02D)于2019年成功发射，2020年10月正式投入使用，是中国自主建造并成功运行的首颗民用高光谱业务卫星，具有广泛的应用前景。本研究以黄河三角洲湿地为研究区，以ZY-1 02D高光谱(AHSI)影像为数据源，结合无人机和地面调查数据，开展湿地景观分类研究。首先通过ZY-1 02D AHSI获取地物反射率波谱曲线，分析不同地物波谱曲线的差异，作为地物识别和分类的依据；充分考虑研究区植被覆盖度的差异，结合无人机影像制定研究区7类基本地物和9类精细地物两种湿地景观分类体系；利用随机森林算法进行分类，并引入Tree SHAP方法进行波段重要性排序和选择；探究影响ZY-1 02D AHSI分类的重要波段，选取与Landsat 8 OLI多光谱波段相重叠的波段进行分类，并与Landsat 8 OLI分类结果进行比较。结果表明：(1) ZY-1 02D AHSI数据能够较好地反映不同地物类型光谱曲线的差异；(2)对于两种分类体系，仅用前40个重要波段的总体分类精度达到最高，7类基本地物分类和9类精细地物分类的分类精度分别为92.18%和90.76%，这40个波段大多...