最佳波段组合的城市土地利用类型提取

针对Landsat 8陆地成像仪(OLI)遥感影像光谱特征利用率不高等问题,为排除波段间冗余信息的干扰,提高土地利用特征提取的精度,该文以2014年唐山市中心城区Landsat 8OLI遥感影像为主要数据源,开展了基于Landsat 8OLI影像的城市土地利用特征提取的最佳波段选择研究。根据最佳波段选取原则统计波段光谱信息,基于最佳指数因子以及不同土地利用类型的光谱特征曲线,确定波段1、5、7为最适合该遥感影像进行土地利用特征提取的最佳波段组合。     

基于随机森林算法的地表温度降尺度研究

地表温度(land surface temperature,LST)是地面能量平衡等模型中的重要参数之一。高时间分辨率的遥感LST可通过降尺度处理实现空间分辨率的提高,这对详细的LST时空分布监测具有重要意义。以北京市为研究区,选择Landsat8 OLI/TIRS数据,通过改进的单窗(improved mono-window,IMW)算法反演LST作为验证数据,在计算归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化差值建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)等多种遥感指数并模拟至1 000 m空间分辨率的基础上,联合空间分辨率为1 000 m的MODIS/LST产品,利用随机森林(random forest,RF)模型实现LST(100 m空间分辨率)降尺度,并与多因子回归方法和基于植被指数的LST锐化算法(TsHARP)2种常用降尺度方法进行对比。实验结果表明:以模拟Landsat/LST作为降尺度数据源,RF方法降尺度LST的均方根误差(root-mean-square,RMSE)为2.01 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.16 K和0.44 K;针对MODIS/LST降尺度时,RF方法的RMSE为2.29 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.42 K和0.50 K;针对不同地表类型,RF算法降尺度效果不同,其中高植被覆盖区表现最优,RMSE为1.81 K;城镇表面因其空间异质性,RMSE则达到了2.75 K。     

Sentinel-2A与Landsat 8O LI逐像元辐射归一化方法研究

考虑不同传感器光谱响应函数差异及不同地物类型反射率光谱的差异,提出了一种逐像元辐射归一化方法,并以2017年7月17日内蒙古达里诺尔湖地区准同步过境的Sentinel-2A及Landsat 8数据为例,对两类数据可见-近红外波段（VNIR）地表反射率结果进行归一化。首先采用Sen2cor方法及NASA官方提供大气校正算法,分别对Sentinel-2A及Landsat 8 OLI影像进行大气校正并重采样到同一空间分辨率;然后基于光谱库计算匹配因子并构建图像与光谱库之间的匹配转换模型,实现像元尺度上从Sentinel-2影像到Landsat 8影像地表反射率相似波段之间的转换。结果表明,经逐像元归一化的影像相比原始影像及经HLS光谱归一化的影像,与Landsat 8 VNIR波段的相关性明显提高,辐射一致性增强。该转换模型为多源中高分辨率遥感图像高精度辐射归一化提供了新思路。     

面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度

地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA5 0.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat 8 TIRS反演地表温度进行对比分析,以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明：不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征,纹理精度显著提高,但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大,城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16—1.79 ℃、1.61—2.49 ℃,地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象;随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大,总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大,而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。     

热红外遥感浙江地表热环境分布研究

全球气候变暖与人类戚戚相关,研究发现不仅是城市的热岛效应引起了局部区域的地表热环境分布差异,很多地质构造、岩性、土壤、植被等地质及自然地理因素也有影响。本研究选取浙江省作为研究区,利用Landsat 8 OLI/TIRS遥感影像反演地表温度,分析冬季地表热环境分布及其影响因子。结果表明,断裂带附近地表热环境受到断裂带分布影响;岩石和土壤通过不同的地表覆被类型影响地表温度。地表热环境分布与断裂带等自然因素存在一定相关性。     

利用Landsat TM影像进行地表温度像元分解

提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120 m提高到30 m。首先,利用地表类型的线性统计模型（E-DisTrad）获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。     

藏东南冰川地区250 m空间分辨率全天候地表温度生成

遥感全天候地表温度产品在多云雾地区意义重大,对冰川泥石流多发的藏东南地区极具应用价值,但遥感全天候地表温度空间分辨率不足限制了其在精细化灾害监测中的应用。以藏东南冰川地区为研究区,采用高程、坡度、坡向、地表覆盖类型、植被指数、地表反射率、积雪指数作为全天候地表温度的影响因子,结合移动窗口,进行多种地表温度降尺度方法的对比,进而使用最优的降尺度方法将现有的遥感全天候地表温度产品（TRIMS LST）的空间分辨率从1 km提升至250 m。利用地面站点实测数据的评价结果表明,基于梯度提升决策树（LightGBM）的降尺度方法得到的250 m空间分辨率全天候地表温度的均方根误差在白天/夜间为2.25 K/2.15 K,优于基于多元线性回归和随机森林的降尺度方法,且比原始1 km分辨率全天候地表温度的精度高0.25 K左右。基于Q指数与SIFI指数的图像质量评价结果表明,降尺度得到的250 m地表温度不仅在空间格局和幅值上与原始1 km遥感全天候地表温度一致,而且补充了大量的地表温度空间细节信息。生成得到的250 m分辨率的地表温度对于藏东南冰川地区的灾害分析具有积极的意义。     

多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R²（coefficient of determination）均大于0.88。     

利用Landsat 7与GF-1 WFV影像反演地表温度

地表温度在地气循环系统中具有重要作用,是目前地理学研究的重点。然而目前的国产高分辨率影像缺少热红外波段,且具有热红外波段的影像分辨率较低。基于此,本文利用低分辨率影像降尺度方法反演高分辨率影像的地表温度。首先通过Landsat 7影像的热红外波段,提取典型地物的地表温度;对GF-1 WFV影像进行预处理后,利用全约束最小二乘法对高分辨率影像进行混合像元分解;根据平均温度模型,得到高分辨率影像的地表温度,并进行降尺度,通过Landsat 7影像进行精度验证。验证结果显示,均方根误（RMSE）为1.40℃,平均绝对误差（MAE）为0.44℃,精度较高。     

地表温度日变化模型偏差系数解算的地表温度降尺度

地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。     

我国大陆沿海的海面地形

利用Engelis按SEASAT卫星测高资料得到的海面地形模型和Levitus按位水准得到的海面地形模型计算了我国沿海几个验潮站与青岛验潮站之间的海面地形,并与几何水准联测得到的这几个验潮站的平均海面的高差进行了比较。用这三种方法求得的我国大陆沿海海水面倾斜的趋势大体上是一致的。此外,在全球统一系统内计算大地水准面差距时,若在计算点附近(Ψ_0=10°)应用我国区域性重力异常,由于大地水准面差距零阶项N_0和海面地形的影响,可使N的误差达到0.4米,这对确定米级精度的大地水准面差距是有影响的。     

地壳垂直形变模型的研究

本文重点研究了建立整个形变区域的形变速率曲面和形变加速率曲面,同时也研究了求这两种曲面的方法(基于多元逐步回归分析的间接法和直接法),从而使我们对整个形变区域有一个形变的整体概念,也使我们能方便地得出形变区任何一个已知其平面位置的点在任一观测期内的形变量。     

GPS高程拟合方法的研究

本文在76个拥有GPS大地高和正常高的已知的公共点作为原始数据的基础上,采用二次曲面拟合法、二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘法来建立研究区的似大地水准面,通过实例发现,二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘配置法与二次曲面拟合法进行比较,外检验点中误差的精度得到提高,并且二次曲面拟合所得到的残差值比较大的点精度有明显的提高,同时改善了模型,证明这种组合方法在GPS水准拟合方面有效、可行。     

基于曲面拟合的GPS高程转换精度分析

针对大面积、地形复杂区域的GPS高程转换的精度问题,本文在对GPS高程拟合的基本原理及其具体的数学模型,如平面拟合、相关平面、二次曲面、三次曲面拟合模型进行研究的基础上,通过对新疆某区域的GPS/水准试验数据,利用Mat LAB软件进行编程计算,结果表明:平面拟合及二次曲面拟合模型对于试验区域的高程拟合复精度较差,而三次曲面拟合模型的转换精度较高,能满足后续的测量需要。     

地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响

随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。     

基于Coons曲面的规则格网DEM表面模型

内插是数字高程模型的核心问题。目前的内插模型主要是由离散的格网数据构建的连续曲面,直接以点推面,可能存在较大的地形误差。本文建立的Coons曲面DEM表面模型,首先利用离散的格网数据构造与格网边界相对应的地形剖面曲线的拟合曲线,再基于拟合曲线构建DEM表面模型。实验表明：Coons曲面DEM表面模型是一种高精度的DEM表面模型,其地形模拟误差比直接基于格网数据建立的双线性内插、样条函数内插和移动曲面拟合法的误差都小,实际地形模拟误差与双线性模型相比减少15％-28％,且精度随着构建边界拟合曲线所用格网点的增多而逐渐提高。     

北京地区地表反照率TM数据反演与分析

反照率是一个广泛应用于地表能量平衡、中长期天气预测和全球变化研究的重要参数。本文利用2010年的TM影像反演北京地区地表反照率,首先利用6S模型对影像进行大气校正,得到地表反射率,进而,利用TM的5个波段的反射率,根据经验公式,计算了北京地区的地表反照率;对北京市地表反照率的分布情况、不同下垫面的反照率、以及反照率与LST和NDVI的关系进行了分析,得出了结论。     

测地坐标系的优良性质及其在大城市精密定位中的应用

为真正实现大城市中的精密定位 ,提出了直接采用区域性椭球面上的测地坐标代替高斯平面直角坐标以作控制网点平面位置的表述 ,分析了测地坐标系的优良性质 ,阐述了采用测地坐标系实现大城市精密定位的原理和方法 ,初步探索了其应用的可行性     

GPS高程曲面拟合算法的精度分析

在GPS高程测量中需要将大地高转换为正常高。本文对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和移动曲面函数拟合算法进行了比较分析。结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但移动曲面拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低。     

基于光谱混合分解的流域不透水面提取及其动态分析——以于桥水库为例

不透水面不仅是城市非点源污染的主要来源,还是流域生态环境变化的主要因素之一。不透水面的数量、位置、几何形状、分布格局以及透水率与不透水率的比值,均影响着流域的水文环境,因此成为研究热点。本文以天津于桥水库流域为例,综合遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术,从流域尺度上研究1984~2013年间不透水面覆盖度的变化。在ENVI 5.1软件支持下,利用遥感影像获取1984,1994,2004和2013年4个时相的不透水面信息。采用修正后的归一化水体指数剔除水体信息,排除水体对不透水面提取精度的影响。运用线性光谱混合分析法(Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA),提取流域不透水面覆盖度。结果表明:流域内不透水面覆盖度大多集中在1~5级,植被覆盖程度较高。近30年间不透水面比例逐年增加,2013年比1984年增加了2.802%,呈线性增长。中等分辨率的遥感影像适合流域尺度的不透水面提取的结果可作为流域水文及规划管理的重要基础性数据。