GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的应用

目前土壤重金属高光谱反演模型大多忽视了重金属与光谱变量间相关关系的空间异质性,这与实际情况不相吻合,而地理权重回归（GWR）模型能有效地揭示变量间关系的空间异质性。本文以福州市土壤重金属Cd、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni为对象,构建土壤重金属预测的GWR高光谱模型,并将预测结果与普通最小二乘法回归（OLS）结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明：① GWR模型在土壤重金属高光谱预测中适用与否取决于重金属对光谱变量影响的空间异质性程度：对于Cr、Cu、Zn、Pb等对光谱变量影响空间异质性大的元素,其GWR预测精度较OLS提高明显,表现为GWR模型的调节R²较OLS模型有了明显提高,分别为OLS模型的2.69倍、2.01倍、1.87倍和1.53倍;而AIC值以及残差平方和较OLS模型却明显降低,AIC值减少量均大于3个单位,残差平方和则仅分别为OLS模型的25.33%、30.09%、47.22%和86.84%;对于Cd和Ni等对光谱变量影响空间异质性小的元素,相较于OLS模型,GWR模型的调节R²分别提高了0.015和0.007,残差平方和分别减少了5.97%和4.18%,但AIC值却分别增加了2.737和2.762,GWR预测效果改善不明显;② 光谱变换可以有效增强土壤重金属的光谱特征,其中以光谱的倒数变换效果最好,而且该变换及其微分形式可以很好地提高模型的预测效果;③ GWR模型的应用前提是变量间关系的空间非平稳性,适合在与土壤光谱变量间关系具有显著空间异质性的重金属高光谱预测中推广。     

福州市植被生态的遥感分析

本文在ENVI的支持下,提取影响植被生态主要因子的4项遥感指数,将其与在GIS环境下生成的、通过ERDAS转换成ENVI可读的、经过投影转换而得的高程和坡度数据进行复合,生成综合影像.然后对其进行主成分分析,确定影响植被生态的综合因素及权重,建立植被生态评价模型,并利用该模型对福州市的植被生态进行评价.     

基于认知风格的遥感导论实验教学体系的建立与实践

从认知风格理论出发,顺应学习者的认知风格差异,建立多层次、一体化的实验教学体系,并从实验教学的内容、过程、环境与考核出发,构建个性化的学习平台,以培养学习者的实践能力与创新精神。     

基于GIS的福州市生态环境遥感综合评价模型

在ENVI软件的支持下,利用TM卫星遥感数据提取福州市生态环境评价因子;利用1 10万地形数据,在GIS环境下生成高程和坡度(由等高线生成)栅格数据,并通过ERDAS转换成ENVI可读的数据格式,经过投影转换,使之与提取的环境因子进行复合,生成综合影像;通过线性回归方法确定植被、水分、热容量、土壤及地形等因子的权重,建立福州市生态环境遥感评价模型,并利用该模型对福州市的生态环境进行评价。     

空间自相关局部指标在城市热岛界定中的应用

为探讨空间自相关局部指标在城市热岛界定中的有效性和局限性,运用目前常用的6种算法对福州市Landsat8热红外数据进行地表温度(land surface temperature,LST)反演,利用Moran’s I指数(local Moran’s I index)和G系数(Getis-Ord local G)法界定福州的热岛范围;比较基于不同LST反演算法的界定结果,并将结果与等间距法、均值标准差法和区域均值分级法进行对比分析。结果表明:Moran’s I指数法和G系数法均能较准确地确定热岛范围,但G系数法界定的热岛范围较Moran’s I指数法更符合实际,对不同LST反演算法的依赖性较小,并与目前常用的热岛界定方法更具可比性,更适合应用于城市热岛界定; G系数法兼顾了LST的高低及其空间相关关系,其界定的城市热岛范围具有明确的统计学意义,而且阈值无需人为干涉,结果更为客观和准确,可在城市热岛定量研究中进一步推广。     

福州市植被生态的遥感分析

本文在ENVI的支持下，提取影响植被生态主要因子的4项遥感指数，将其与在GIS环境下生成的、通过ERDAS转换成ENVI可读的、经过投影转换而得的高程和坡度数据进行复合，生成综合影像。然后对其进行主成分分析，确定影响植被生态的综合因素及权重，建立植被生态评价模型，并利用该模型对福州市的植被生态进行评价。