基于MODIS的黑龙江省农作物种植结构提取研究

基于2015年多时相MODIS数据,以黑龙江省主要农作物(大豆、玉米和水稻)为研究对象,利用黑龙江省主要作物的物候期特征、NDVI特征曲线信息和NDWI反映的耕地类型,采用决策树构建不同种类农作物的遥感提取模型,以提取大尺度农作物的空间分布格局信息。结果表明,构建的遥感提取模型有效地提取了主要农作物的空间分布信息,以东北实地调查数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为83.90%、84.71%和78.26%;以统计数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为84.463%、88.094%和81.485%。     

干旱区绿洲LUCC马尔柯夫过程分析——以新疆于田绿洲为例

土地利用/覆盖变化(LUCC)在干旱区环境变化及生态监测中具有重要意义。本文选取塔里木盆地南缘典型绿洲于田县,利用TM遥感影像,基于Markov模型预测了于田绿洲未来的发展趋势,得出绿洲将向良性方向发展的结论。通过对Markov模型中不同步长收敛结果的讨论,可以看出间隔10 a1、2 a步长的马尔柯夫过程与间隔两年的马尔柯夫过程有着明显的不同,短时间序列(两年)具有很大的随机特性,说明马尔柯夫模型中时间尺度是一个重要环节。由本文研究可以看出,基于遥感的Markov模型可以分析绿洲的变化趋势,在干旱区绿洲LUCC及其环境动态监测中具有重要的实用意义。     

HJ-1卫星CCD数据的大气校正及其效果分析

利用MODTRAN 4模型对地表-大气-遥感器之间的辐射传输过程进行模拟,模拟出对应大气参数下的表观辐亮度;利用模拟生成的大气校正查找表,逐像元对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正;并从光谱曲线、与MODIS地表反射率产品比较、归一化植被指数(NDVI)三个方面,探讨了HJ-1卫星CCD数据大气校正效果.结果表明:(1...     

基于LIDAR数据的森林参数反演方法研究

森林结构参数诸如林分平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量等的空间分布对于森林可持续经营管理具有重要意义。以黑河流域祁连山大野口典型森林区为研究区,采用高密度LIDAR小脚印点云数据,在进行单木结构参数提取的基础上,按20 m×20 m大小的网格进行了小区域森林参数反演研究。首先由LIDAR点云数据生成冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),从CHM中估测单株木结构参数树的位置、树高、冠幅。然后采用多元逐步回归分析法建立样地(20 m×20 m)尺度上LIDAR估测的平均树高、冠幅等与实测森林参数(林分平均高、林分算数平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量)之间的关系。结果表明,林分平均高、林分算术平均高、地上生物量的估测方程精度较高,R2均大于0.7,平均冠幅、平均胸径、林分密度的估测方程R2均大于0.5,根据建立的方程得到了森林参数的空间分布图。高密度LIDAR数据可以得到较高精度的森林参数空间分布图,对于森林可持续经营管理以及林相图的更新等具有重要意义,同时对小流域森林水文科学的研究具有重要的应用价值。     

青海云杉林叶面积指数半球摄影测量方法研究

在介绍原理的基础上,首先分析了相机曝光对高质量鱼眼照片获取的影响,提出了一种野外操作可行的最佳曝光参数设置方法:将曝光量相对林下自动曝光量调低两步,即固定光圈,把快门速度相对林下自动曝光速度调快两步。随后分析了鱼眼照片3个波段对天空—树叶分类乃至孔隙率和LAI计算的影响,提出了鱼眼照片处理的基本流程,该流程主要要求选择蓝波段图像进行分析和利用0~60°天顶角范围内的图像参与LAI计算。通过对青海云杉林LAI多仪器同步观测实验对比证明:用提出的曝光方法和数据处理流程得到的LAI与LAI-2000测值基本相当,具有很好的应用前景。     

干旱区典型绿洲盐渍化土壤空间信息研究

对提取干旱区盐渍化信息的若干方法进行了评述,并且选取位于干旱区地带的盐渍化典型区域——阿克苏地区的库车、新和、沙雅县(渭-库绿洲)以及和田地区的于田县(于田绿洲)作为研究区进行实证分析。采用同一时相的ETM 数据,运用K-T变换、比值变换以及通过NDVI指数和分类来提取信息,效果明显。通过实证分析发现:虽然研究区都地处塔里木盆地周边地区,一个是塔北绿洲,另一个是塔南绿洲。但由于水文(盐渍化形成的关键)、气候(形成盐渍化土壤的驱动力)、地形(盐渍化土壤分布及差异的主要因素)、人类活动(盐渍化土壤形成的重要因素)等因素差异的存在,导致了盐渍化情况的差异。再利用Surfer软件绘制盐渍化出土壤特征(电导率)的等值线图,发现渭-库绿洲和于田绿洲表层土壤电导率的空间分布状况的差异。     

多源遥感数据应用于森林健康研究的趋势

森林健康是一个复杂的概念, 森林健康评价的指标选取也是一个复杂的系统。由于遥感技术具有宏观性、实效性、综合性、可重复性和成本低等优点, 能为传统上只依靠野外实地调查进行的森林健康研究提供广域的、定量化的表达方法, 因此用多源遥感数据诊断森林必将成为森林健康研究的理想手段之一。论文将从森林参数的反演、森林火灾的监测以及森林病虫害监测三个方面入手, 综述多源遥感数据应用于森林健康研究的发展趋势。