基于FSDAF方法融合生成高时空分辨率地表温度

高时间/高空间分辨率遥感数据的应用具有极为广泛的前景。为此,利用中等分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)和高级热量散射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,基于一种灵活的时空数据融合(flexible spatio–temporal data fusion,FSDAF)方法生成高时间/高空间分辨率的地表温度(land surface temperature,LST),对融合结果用ASTER温度产品(7 d)及自动气象站(automatic weather station,AWS)站点的地表辐射红外温度数据(4 d)进行验证,结果表明:基于FSDAF的数据融合方法生成的LST影像清晰度较高;融合影像与ASTER LST产品的决定系数R2≥0.91,均方根误差≤2.44 K,平均绝对误差≤1.84 K;融合影像与AWS LST数据的决定系数R2≥0.64。     

北京城市热岛效应时空变化遥感分析

为了从城镇化进程角度研究自1985年以来北京市城市热岛效应的时空变化特点,利用7期夏季的Landsat TM/ETM+/TIRS遥感影像数据反演地表亮度温度以代替地表温度(land surface temperature,LST);然后将其用于城市热岛效应的一系列定性和定量分析,揭示出北京市热分布以及城市热岛效应特征。研究结果表明:(1)高温区域和亚高温区域不断地由郊区向城区集中,但东西城区(东城区和西城区)的高温区域表现出明显的下降趋势,大范围热岛被零星分布的小热岛取代;(2)工业园区对北京市热岛效应的影响远高于住宅区对北京市热岛效应的影响;(3)建筑物低矮密集且低植被覆盖区域的温度远远高于建筑物高大稀疏且高植被覆盖区域的温度。研究可为政府部门通过合理规划水体、绿地、工业园区、住宅区等的分布来减轻城市热岛效应的影响提供参考依据。     

基于车载三维激光扫描系统的滑坡变形监测方法

在简述现代变形监测主要方法的基础上,着重阐述了基于车载激光扫描系统的变形监测方法,以灰色系统理论为基础推导了基于点云数据的滑坡变形监测模型,探讨了滑坡监测点选取方法。利用车载激光扫描系统对某区域进行滑坡监测,采用灰色模型方法对监测点数据进行分析预测。实验结果表明:利用车载激光扫描点云数据进行滑坡监测具有可行性。