基于PROSAIL模型的广州市过渡带森林植被冠层可燃物含水率估算

基于PROSAIL模型,结合野外实测叶片等水分厚度、干物质重量、叶面积指数数据,构建一种基于归一化红外指数和归一化干物质指数的植被冠层可燃物含水率估算方法。首先,在PROSAIL模型输入实测参数模拟植被冠层光谱曲线,计算归一化红外指数、归一化干物质指数用于叶片等水分厚度、干物质重量的反演。结果表明：归一化红外指数与叶片等水分厚度、归一化干物质指数与干物质重量存在明显的线性关系,基于该关系建立叶片等水分厚度、干物质重量的经验估算模型,经验证估算结果精度较高;将该经验模型推广至利用Landsat 8数据拟合植被冠层可燃物含水率,并与实测数据进行验证,结果显示R²达到0.743,RMSE达到34.2%,具有较高的精度。文章提出的植被冠层可燃物含水率估算模型,可实现广州市过渡带森林大面积、较高精度植被冠层可燃物含水率监测,为预防森林火灾提供参考。     

多空间尺度下城市热环境与不透水面聚集密度响应关系

针对以往城市热环境与不透水面聚集密度响应规律研究不足的问题,本文以北京市为例,基于MODIS 数据计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度,结合热岛强度等级特征,选取热岛强度等级期望值较高的6个典型区域（Ⅰ西二旗、西三旗、回龙观,Ⅱ东四、地安门、新街口,Ⅲ丰台区中部,Ⅳ四惠、定福庄、东坝,Ⅴ石景山区,Ⅵ北四环四季青桥附近）,研究热岛强度等级与不透水面聚集密度的响应关系;进而利用Landsat数据反演地表温度,研究城建区与精细尺度下地表温度对不透水面聚集密度响应临界点与最优尺度。结果表明：（1）不同热岛强度等级的出现频率、其在白天与夜间的变化程度与不透水面聚集密度有一定相关性,且相近的不透水面聚集密度下所表现出热岛强度的变化特征相似。（2）主要城建区内地表平均温度与不透水面聚集密度的分布特征存在较显著的一致性,随着尺度半径r的增大其响应越明显。且地表温度对不透水面聚集密度的响应存在一个临界点,随着尺度半径r减小,响应临界点逐渐增大：尺度半径r=1000 m时,不透水面聚集密度达到60%后其影响趋于减弱;r=500 m、r=300 m时临界点分别为69%与83%。（3）不同典型区域的最优尺度存在差异,西二旗、西三旗、回龙观最优尺度为150 m,东四、地安门、新街口与四环四季青桥附近为60 m,而季节变化对最优尺度的影响较小。该最优尺度可在一定程度上衡量不同区域不透水面分布的破碎程度及地表类型的单一程度。本研究可为城市规划与管理、城市热岛治理提供参考依据。     

脉冲耦合神经网络的遥感影像城市道路提取

针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。     

基于夜间灯光数据的快速城镇化地区城市扩展与重心演变分析——以河南省为例

利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据，结合社会经济统计数据，分析了河南省城市建成区空间格局的变化；通过引入重心理论模型，识别了河南省经济、人口、灯光重心轨迹演变。结果表明：①以郑州为核心的中北部城市群，城市化进程较快，郑州和开封的空间扩展联系紧密；河南省东西向建成区扩展水平高于南北方向，中部平原区好于西南部山区，整体呈现集聚式扩张；②灯光重心主要向东北方向移动，与经济重心转移方向一致，与人口重心方向明显偏离。③夜间灯光强度与建成区面积相关性较高，经济发展情况与夜间灯光强度以及建成区面积的相关性均高于人口与灯光及建成区面积的相关性。     

不透水面与地表径流时空相关性研究——以杭州市主城区为例

城市化进程中不透水面的扩展对城市地表水文循环产生了显著影响。研究不透水面与地表径流时空相关性能缓解城市内涝灾害,可为"海绵城市"提供建设意见。本文以杭州市主城区为例,提出结合BCI指数(Biophysical Composition Index)的线性光谱分解方法提取不透水面、植被和土壤盖度,提高了传统的线性光谱分解方法的精度。进一步结合SCS-CN模型(Soil Conservation Service Curve Number Method)模拟1990年—2017年杭州市主城区地表径流,在此基础上计算景观格局指数,研究杭州市主城区不透水面与模拟地表径流的时空特征,探究不透水面与模拟地表径流的关系。结果表明:(1)研究区近30年不透水面聚集度较高且呈增长趋势,增长速率趋于平稳,上城区和下城区不透水面面积占比最高,江干区、西湖区和拱墅区增长速率和增长强度相对较大。(2)研究区近30年模拟地表径流不断增长,220—240 mm的径流由中心城区向四周辐射,上城区和下城区模拟地表径流最高,与不透水面的演变趋势总体一致。(3)不透水面的空间格局与模拟地表径流高度相关,不透水面的斑块数量和破碎度与地表径流呈负相关,斑块所占景观比例、斑块密度、斑块聚集等与模拟地表径流正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表径流。在此基础上提出了防止城市内涝的建议:增加绿地、花园等用地类型;减少大面积不透水面斑块,划分成更多的小斑块等。     

城市行道树绿视量指数研究

本文立足于街道景观视觉质量定量研究不足,以行人的视觉感受为出发点,创新性地提出一种用于衡量城市行道树的绿量可视性的绿视量指数。该方法通过模拟人眼视野范围内周围树木的真实场景,定量描述了行人视角下所能捕获的行道树绿色面积,以及这种目视接触概率的空间分布差异。研究结果表明：对于复杂的城市街道景观,绿视量指数能够很好地反映出行道树的空间分布、树冠三维结构、建筑物遮挡、以及观察距离对行人感知城市绿量产生的影响。本方法充分利用多源信息,基于计算机的自动解译,实现了街道场景内任意位置的绿视量高精度计算,大大降低了人力成本,可用作大范围多区域间的对比评价。研究成果证实了多源遥感数据在评价道路绿化景观视觉效果上的有效性,可为环境规划设计、绿化精细化管理、人居环境改善提供技术支撑。     

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。     

基于TM影像的焦作市城市扩张与驱动力分析

从焦作市区建设用地扩张特征入手,利用2000年、2008年、2011年三期遥感影像数据,结合焦作市土地利用现状,监测焦作市建设用地及其他各类地物类型空间分异情况,分阶段研究焦作市空间演变格局。在此基础上,结合焦作市社会经济统计数据,利用主成分分析法,对焦作市城市发展进行量化分析,并给出合理化建议。