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离散型湖泊水体提取方法精度对比分析 总被引:4,自引:2,他引:2
基于卫星遥感的陆地水体提取方法多种多样,并且应用广泛.对于水体分布支离破碎的枯水期湖泊,准确的水体提取方法尚不明晰,直接影响湖泊水域面积的提取精度.以鄱阳湖湖区为研究对象,利用ALOS遥感影像,以2.5 m高分辨率全色波段融合影像非监督分类(ISODATA)得到的水体面积为参考值,分别使用归一化水体指数(NDWI)法、NDWIISODATA法和基于近红外(NIR)的ISODATA法提取了10 m分辨率的水体分布,分析了不同方法提取结果之间的差异性及产生原因.结果表明:3种方法均可以较好地提取出水体,但利用ISODATA法提取的水体细部信息更为明显,面积值较NDWI法更大;相对于近红外单波段而言,基于NDWI图像的ISODATA法提取水体的精度更高.纵观3种方法,基于NDWI图像的ISODATA法提取的水体精度最高,基于近红外波段的ISODATA法提取结果次之,NDWI阈值法的提取效果最差.研究结果对于离散型湖泊水体提取方法及数据源的选择等具有重要的借鉴和参考意义. 相似文献
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蒸散是地球水分循环与能量转换的关键环节.陆域蒸散的精准测算是地球物理、生物乃至环境过程研究的共同科学难题.以英国Dalton和Penman等人为代表的开创性工作,以及大气边界层湍流交换理论与实验的不断发展,奠基了现代主流的蒸散测算方法.20世纪90年代以来技术趋于成熟的涡动相关系统和卫星遥感等观测手段,跨越寒带到热带、干旱区到湿润地区,涵盖水体、湿地、森林、农田、草地、裸地、城市等不同下垫面类型,极大地拓展了对蒸散过程认知的深度和广度;捕捉了诸如地表夜间蒸散、蒸散迟滞现象、非均匀下垫面的湍流间歇、平流关联的岛屿效应、下垫面转捩效应等新的现象和事实,对经典相似性理论和蒸散测算理论等提出了新的挑战;最大熵增蒸散模型和非参数化蒸散模型等新方法和新理论的萌芽已经出现.与此同时,点位高频观测和航空航天遥感技术构筑了从植物气孔到叶片、植株、冠层、景观、流域等跨尺度测算手段,在地表蒸散过程观测及机理解析上,形成纵向深化及横向综合的新进展.陆域蒸散新理念、新模型、新技术的综合性发展,成为突破蒸散精准测算难题的基础条件,这将为揭示地球系统的水-热-碳循环机理等全球性重大基础理论问题,为满足农业灌溉与粮食安全、水资源精细化管理与生态环境保护、城市热环境调控与全球升温适应对策等国家重大需求,提供更为严谨坚实的科学理论依据和实验支撑. 相似文献
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卫星遥感反演土壤水分研究综述 总被引:12,自引:1,他引:11
土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星(ERS/MetOp)数据集、高级微波扫描辐射计(AMSR-E)数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星(SMOS)数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。 相似文献
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精确估算地表蒸散一直是地球系统科学中的难点问题。经典的蒸散模型大多建立在水汽输送及能量平衡约束等基础上,相关的基础理论研究进展缓慢。最大熵增地表蒸散(E-MEP)模型是在综合借鉴贝叶斯概率论、信息熵概念、非平衡态热力学理论和大气边界层湍流相似性理论的基础上,建立的全新地表蒸散理论框架,克服了经典模型的主要缺陷,包括:离散梯度模型不满足能量守恒条件,Penman模型针对饱和土壤,Penman-Monteith模型需要率定经验参数等。E-MEP模型具有3个显著特点:①同时给出地表(包括水面、雪面和冰面)蒸散量、感热通量和介质表面热通量,且在所有时间空间尺度上满足能量平衡方程;②模型公式中没有可调经验参数,不依赖于温度梯度和水汽梯度变量,不需要输入风速和表面粗糙度;③适用于任何土壤含水量和植被覆盖条件。由于E-MEP模型建立在坚实的数学物理基础上,并具有解析表达式,简单易用,其输入变量和模型参数少于传统蒸散模型使用。地表辐射、表面温度、表面比湿等模型输入变量易于实地观测获取,且可通过遥感反演获得。检验分析表明,E-MEP模型优于Penman和Penman-Monteith等传统蒸散模型。这一全新的地表蒸散模型已被用于大尺度地表水热的遥感反演和过程监测,并用于改进气候模式的参数化方案。 相似文献
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实现数据文档系统的有效管理必须对数据文档文件进行编码。本文结合湖泊生态系统研究站探讨了数据文档文件编码的若干原则:面向研究对象和目标、唯一性、简单适用性、合理性、可扩充性和规范性,并给出湖泊生态站的分类体系和编码方案。 相似文献
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由不同时相和不同传感器所导致的遥感数据非一致性是定量监测地表长期变化所必须面对的一个重要问题。用于消减遥感数据非一致性的归一化辐射校正和传感器交叉定标,多采用统计方法,难以满足定量遥感发展的需求。本文针对MODISL1B光学波段产品数据,推导了不同时相非变像元灰度值(SI)之间的数学表达式,并利用MODIS的可见光-短波红外波段L1B数据对该定量关系进行了验证。研究表明,在可见光-短波红外波段,L1B非变像元在不同时相间的定量关系分为乘性和加性两部分,主要与太阳光照条件、大气状态以及传感器自身等变化因素有关。虽然基于MODIS非变像元时相关系的检验结果与理想状态下的结果存在偏差,但总体趋势仍然较好。 相似文献