全极化探地雷达地下管道分类识别技术

常规探地雷达大多数是单极化雷达,单极化雷达只能获得单极化数据,对复杂环境中管道准确快速地识别比较困难。为了解决此问题,本文采用了全极化探地雷达识别管道的方法,提取了单一管道目标、多个管道目标中任何一个管道目标和受其他目标影响的管道目标的极化属性。结果表明,全极化探地雷达技术对处于极化属性受到影响环境下的管道目标均能较好地识别。因此,全极化探地雷达能够获得更加全面的目标体极化信息,有效地解决了复杂环境中管道准确快速识别比较困难的问题。     

大兴安岭中段晚三叠世哈达陶勒盖组火山岩成因及构造背景

为了解大兴安岭中段晚三叠世时期的构造背景,对该时期哈达陶勒盖组火山岩进行了岩石学、锆石U-Pb年代学及地球化学等方面的研究.哈达陶勒盖组火山岩可划分为中性系列安粗岩、安山岩,中酸性系列石英粗安岩及酸性系列流纹岩,形成年龄分别为:210.9±3.5 Ma、216.6±3.1 Ma、216.9±2.1 Ma和230.2±2.2 Ma.中性系列岩浆来源于原始地幔的部分熔融,并遭受俯冲板片释放流体的强烈富集作用.岩浆演化过程中结晶分异作用不明显,但遭受较强的地壳混染.中酸性系列和酸性系列岩浆来源于相对较浅的地壳物质深熔,前者岩浆演化过程中结晶分异作用较弱,而后者则较强.大兴安岭中段晚三叠世时期的构造演化背景受蒙古-鄂霍茨克洋板块向南俯冲作用的影响明显,在研究区表现为弧后伸展的构造背景.俯冲板片的断离拆沉引起了软流圈物质上涌,并导致伸展构造背景的形成,也为哈达陶勒盖组火山岩原始岩浆的形成提供了热量来源.      

基于LCZ的城市热岛强度研究

城市热岛强度是城市热岛研究和应用中的一个重要度量指标,但其科学计算一直是该研究的难点。目前常用的基于气象站的城乡温差计算法,由于在代表城区与郊区温度的选择上存在困难,较难准确客观地计算热岛强度。为此,本文在LCZ分类体系的基础上,结合卫星遥感影像数据,将其应用于福州市的城市热岛研究中,以科学地计算城市热岛强度。研究表明,采用分层分类和人工目视解译相结合的方法能较好地实现LCZ的遥感分类,并确定出分别代表城市和郊区的地表温度,据此计算得到2015年9月27日福州的城市热岛强度为6.73 ℃,热岛效应十分显著。进一步将分类结果与遥感地表温度影像叠加,可有效地区分各地类的热特性,全面反映城市热岛的分布状况。     

不同植被红边指数在城市草地健康判别中的对比研究

遥感红边指数与表征绿色植物生长状况的重要生化参数有密切的关系,是植被长势监测的重要因子。为寻找出最适用于城市草地生长状况监测的红边指数,本文基于Sentinel-2A数据,对比分析了不同红边指数在城市草地健康状况估算方面的差异。本文以福州市和厦门市的城市草地为例,在全面分析各种健康水平草地光谱响应特征差异的基础上,选取了6种与草地生化参数相关的红边指数,即红边位置REP、地面叶绿素指数MTCI、归一化差值红边指数NDRE1、新型倒红边叶绿素指数IRECI、红边叶绿素指数CI_red-edge以及叶绿素吸收指数MCARI2,然后采用独立样本T检验及欧式距离对这6种红边指数在草地健康判别中的优劣进行了定量对比。结果表明：IRECI指数对草地健康状况最为敏感,该指数在不同健康等级草地的值域区间和均值都存在显著性差异,其判别总精度均大于85%;NDRE1和MCARI2指数次之,其他3个指数则难以判别草地的健康状况。因此,在基于Sentinel-2A影像的城市草地健康遥感判别中,推荐使用IRECI指数。     

不同城市规划的生态质量差异对比研究

为定量分析不同城市规划理念带来的生态质量差异,本文以福州市在不同时期规划建设的2座体育场馆为例,基于Sentinel-2A遥感影像,应用新型遥感生态指数RSEI分析对比了这2座体育场馆的生态效应。在全面分析其主要地表覆盖信息的基础上,探讨了二者之间生态质量差异的原因。研究发现,采用传统理念规划的福建省奥林匹克体育中心的生态指数RSEI均值为0.39,而实行绿色生态规划的海峡奥林匹克体育中心的RSEI均值为0.42,优于福建省奥林匹克体育中心。总的看来,海峡奥体中心在规划中采用透水铺装和不勾缝的铺装形式,加大绿地斑块面积以及预留风道等绿色措施有效地提高了地表湿度、降低了地表温度和干度,从而对该体育中心的生态质量起到积极的作用。     

利用直方图匹配和低通滤波改进的SVR融合算法

针对SVR融合算法光谱失真的现象,提出了一种基于低通滤波和直方图匹配的改进SVR算法,即SVRFM算法。以IKONOS影像为实验数据,从光谱保真度和高频信息融入度两个方面将SVRFM与小波变换、SVR、Pansharp、Ehlers和Gram-Schmidt等算法的融合结果进行了定性和定量对比。结果表明,SVRFM算法的融合影像光谱信息失真小,高频信息融入度高。     

单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例

目的 在地表温度反演中,Jiménez Muoz和Sobrino开发的单通道(SC)算法因其需要的实时大气参数少而被广泛应用。由于SC算法在2003年提出时只提供了针对LandsatTM的大气参数,导致许多后续基于ETM+数据的地表温度计算也都采用TM的大气参数。即使SC算法于2009年提出了改进版,但这一混用现象仍未改观。因此,基于实测地表温度,以Landsat5/7/8号卫星的热红外数据为例比较了2003和2009版的算法,探讨了Planck函数、λ取值和大气参数等常见问题。结果表明,2009版的算法明显提高了ETM+地表温度反演的精度,且以采用Planck函数和USGS提供的λ值时所获得的平均精度最高。在当前,如果要用SC算法来反演Landsat8的地表温度,可在大气水汽含量较低时选用TIRS10波段来单独进行。     

水土流失区马尾松林植被提取的土壤调节指数分析

为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子（L=0.25,0.5,0.75,1）做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即：随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI（L取0.75）和SAVI（L取0.5）来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。     

河流对0.8 Ma B.P.环境突变事件的地貌响应研究

以兰州盆地0.8 Ma B.P.阶地为例证,运用古地磁测年方法,通过收集相关文献,分析讨论了0.8 Ma B.P.阶地与0.8 Ma B.P.环境突变事件的联系。结果表明：① 0.8 Ma B.P.环境突变事件主要表现在气候转型、构造运动等方面,具有群发性和全球性特点;② 兰州盆地以及其他区域0.8 Ma B.P.阶地存在的证据,表明河流在0.8 Ma B.P. 前后普遍发生过一次下切事件;③ 0.8 Ma B.P.阶地是河流对0.8 Ma B.P.环境突变事件的地貌响应,构造运动为提供了下切驱动力,而气候变化则控制了下切时间。     

WorldView-2近红外光谱波段反演马尾松植被信息的比较研究

WorldView-2卫星自2009年发射至今,已为用户提供了大量高性能的影像产品。与众多高分辨率卫星影像不同,WorldView-2有2个近红外波段,即近红外1(Near-infrared1,NIR1)和近红外2(Near-infrared2,NIR2),但目前这2个波段在应用上的区别并不清楚。因此,本文以福建省长汀县河田地区的马尾松林为例,采用NIR1和NIR2这2个近红外波段分别构建了3种植被指数(NDVI、ARVI和NDMVI),以探索二者在植被信息反演方面的差异。结果表明,NIR1构建的植被指数在马尾松林提取精度上高于NIR2,并具有更丰富的植被信息量。经统计可知,NIR1所构建的植被指数信息量比NIR2分别大8.0%(NDVI)、12.3%(ARVI)和7.3%(NDMVI);在反演植被覆盖度方面,NIR1也比NIR2具有更高的精度,其模拟的植被覆盖度与实际植被覆盖度的拟合度更高,误差更小。NIR1和NIR2所表现出的差异是因为马尾松在这2个近红外波段的光谱反射不同,其反射在NIR1的波长范围内达到最强,而在NIR2的波长范围内则出现了小幅下降。