不同类型生态系统水热碳通量的监测与研究

亚太地区环境革新战略项目(APEIS) 在中国5种主要生态系统类型区(草地: 海北、耕地: 禹城、稻田: 桃源、林地: 千烟洲、荒漠: 阜康) 建立了一个以连续观测能量、水分和碳素通量为中心,包括气象、水文、土壤、植被等各项生态要素的监测网络系统,被称之为APEIS-FLUX系统。作者首先对APEIS-FLUX系统的观测数据进行了初步分析,表明该系统稳定可靠,它可以实时地提供高质量、高精度、长期而连续的通量及生态要素的观测数据。对数据的比较清楚地反映出了不同生态系统类型区的水热碳通量的差异性。其次,利用APEIS-FLUX数据对美国航空航天局(NASA) 的MODIS数据产品进行比较验证后发现,除部分产品如地表面温度(MOD11) 等与观测数据较吻合以外,大部分数据产品如土地覆盖(MOD12),叶面积指数(MOD15) 和光合速率与净第一性生产力(MOD17) 等都与观测数据相差深远,有必要对其处理程序和模式进行修正。为此,我们利用APEIS-FLUX的数据作为MOD15和MOD17的生成模型(BIOME-BGC) 的输入数据,并对该模型的有关参数进行了修订。结果表明,该模式在通过修正后,可以很好地模拟植被的生长过程及其相应的水热碳循环过程。     

极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006 年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响, 选取该地区多年中分 辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数( EVI) 时间序列数据进行研究, 利用时间序列谐波分析 (HANTS) 算法对EVI 数据进行去云处理, 并根据处理后的结果( 重构的EVI 数据以及HANTS 分 析得到相应频率对应的振幅和相位) , 分析干旱对该地区的影响, 同时结合地面气象数据加以补 充说明。将干旱年份和正常年份对比分析, 结果表明, 处理后的EVI 时间序列数据能较好地反映 干旱对地表植被的影响, 振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。     

省级国土资源数据物理存储策略研究——以陕西省国土资源数据为例

基于对省内多级行政单元国土资源数据特征及管理需求分析,提出了多级行政单元国土资源数据应用模式及数据布局策略,并以陕西省为例,对省级土地利用数据库的地类图斑要素层,按照县级多实例、全省单实例(不进行布局控制)和全省单实例(按县进行数据库分区布局)3种布局策略下的数据访问性能,进行了测试和对比分析,得出对我国国土资源数据管理部门具有参考价值的结论。     

利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行

基于位置服务(Location Based Service, LBS) 技术为研究城市系统的时空动态规律提供了新的视角, 已往多基于移动通讯(GSM)、全球定位系统(GPS)、社会化网络(SNS) 和无线宽带热点(Wi-Fi) 数据开展研究, 但少有研究利用公交IC 卡刷卡数据进行城市系统分析。普遍存在的LBS数据虽然具有丰富的时间和空间信息, 但缺乏社会维度信息, 使其应用范围受到一定限制。本文基于2008 年北京市连续一周的公交IC 卡(Smart Card Data, SCD) 刷卡数据, 结合2005 年居民出行调查、地块级别的土地利用图, 识别公交持卡人的居住地、就业地和通勤出行, 并将识别结果在公交站点和交通分析小区(TAZ) 尺度上汇总:① 将识别的通勤出行分别从通勤时间和距离角度, 与居民出行调查数据和其他已有北京相关研究进行对比, 显示较好的吻合性;② 对来自3 大典型居住区和去往6 大典型办公区的通勤出行进行可视化并对比分析;③ 对全市基于公交的通勤出行进行可视化, 并识别主要交通流方向。本研究初步提出了从传统的居民出行调查和城市GIS 数据建立规则, 用于SCD数据挖掘的方法, 具有较好的可靠性。     

天山山区草地变化与气候要素的时滞效应分析

通过选取新疆天山山区作为研究区,分析该地区气候参数(降水、温度、光照)对草地季节变化影响的滞后性特征.利用研究区内各气象站点的气温、降水和日照时数的逐句数据、SPOTVGT时序数据和土地利用覆盖数据,运用时滞相关分析和GIS空间分析方法.根据13个滞后期(0～12旬)和13个时间尺度(1～13旬)分析了植被NDVI与同...     

新疆夏季降水时空分布的适用性评估

新疆气象站点稀疏且分布不均,高精度时空气象数据缺乏。基于数据同化的再分析资料,可成为解决这一问题的有效途径。利用美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)、欧洲中期数值预报中心再分析数据(ERA-Interim)和美国国家航空航天局再分析数据(MERRA)中的降水数据,分别与1979-2007年新疆气象观测数据和日本气象厅高分辨率亚洲陆地降水数据(APHRO)进行数理统计分析,评估了这3套再分析数据在新疆的适用性。3套再分析数据可有效表征新疆大部分地区年内降水的时空分布特征,夏季降水偏差小于100%;但未能捕捉到夏季降水的长期趋势。夏季降水的偏差与高程具有显著的相关性,这可为订正3套再分析数据、提高降水数据的精度提供技术支撑。     

基于TRMM 3B43产品的1998-2016年黄淮海平原降水时空特征研究

以黄淮海平原为研究区,基于59个气象站点的逐月降水数据,采用相关系数(R)、相对误差(BIAS)和均方根误差(RMSE)对TRMM 3B43降水产品的精度进行系统评估,揭示黄淮海平原降水的时空变化规律.研究表明:①TRMM 3B43产品对研究区内大部分气象站点存在轻微高估现象,总体上TRMM产品和站点数据在黄淮海平原的...     

基于AMSR-E遥感数据的北极冰间湖面积变化分析

利用4种遥感数据:AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System)36GHz与89GHz亮温数据反演的海冰厚度以及相应波段的海冰密集度数据,结合海冰密集度和厚度两种方法提取北极冰间湖面积,分析东西伯利亚沿岸和阿拉斯加沿岸在2003—2011年期间1—4月冰间湖面积变化,并比较不同数据和算法之间的差异。结果表明:(1)1—4月份冰间湖面积变化形态相似,但数值不同,从长期看,基于AMSR-E 89 GHz亮温数据反演的海冰厚度数据计算的冰间湖面积呈上升趋势,变化率为273.33 km~2·mon~(-1),而AMSR-E 89 GHz和36 GHz波段的海冰密集度及基于AMSR-E 36 GHz亮温数据反演的海冰厚度数据计算的结果呈下降趋势,分别为-68.91km~2·mon~(-1)、-42.74 km~2·mon~(-1)和-41.91 km~2·mon~(-1);(2)数据分辨率高能够更精细分辨冰间湖,得到的面积大,反之则小;(3)由于基于海冰密集度和基于海冰厚度两种方法对冰间湖的定义不同,海冰厚度方法计算结果要大于海冰密集度结果;(4)冰间湖面积变化存在地域差别,白令海峡以西海域冰间湖统计差异较为明显,而以东海域则较弱。     

ERA-Interim和GHCN-CAM再分析气温数据在天山山区的适应性分析

天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500～2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。     

基于TRMM数据的广西西江流域降水时空分布特征

以广西西江流域为研究对象,以TRMM数据为主要数据源,利用研究区15个气象站降水实测数据,使用相关系数、相对偏差和均方根误差对1998—2013年TRMM降水数据进行验证,并在此基础上对广西西江流域的降水时空分布特征进行分析,结果表明:1)TRMM 3B43降水数据与气象站点实测降水数据具有较好的一致性,年尺度和月尺度相关系数分别是0.79和0.92(α0.01),可以代表研究区实际降水情况;2)在降水时间分布上,1998—2013年间年降水量呈微弱的下降趋势,流域降水的季节分配不均匀,大部分降水集中在5至8月;3)在降水空间分布上,降水整体由东向西逐渐递减,春季(3—5月)的降水中心在流域东部,夏季(6—8月)移至西南部,秋季(9—11月)继续停留在西南部,冬季(12—2月)又移回东北部。     

国产高分一号数据估算草地植被覆盖度方法研究——以呼伦贝尔草原露天煤矿区为例

为了探讨与分析国产高分一号(GF-1)数据在北方露天煤矿区草地植被覆盖度估测中的精度及适用性,该文基于GF-1与SPOT6多光谱影像数据,以多个植被指数为自变量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回归、支持向量机(SVM)回归3种模型对区内植被覆盖度进行估算,结合野外同步实地植被样方数据,对比分析不同估算模型的精度及适宜性,并通过蒙特卡洛模拟多尺度交叉建模的误差传播,分析空间分辨率不同对植被覆盖度估测的精度影响。结果表明:GF-1数据基于增强型植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)与SPOT6数据基于归一化植被指数的SVM回归模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果较好。不同分辨率数据交叉传递过程中SVM回归模型的精度高于PLS回归模型。因此,基于GF-1数据构建的SVM回归模型可以高精度地估算区域草地植被覆盖度。     

北极海冰密集度遥感数据产品对比及航道关键区验证研究

为分析并评价海冰边缘区海冰密集度数据产品,选取北冰洋区域8种公开发布的产品,基于平均偏差和标准差(Standard Deviation, SD)展开分析,结果表明:Bremen/ASI(ARCTIC Sea Ice)、Bremen/BT (Bootstrap)、NSIDC(National Snow and Ice Data Center)/BT和NSIDC/CDR(Climate Data Record)四种数据全年平均偏差整体高于平均值,在夏季偏差高于冬季; Hamburger/ASI全年平均偏差低于平均值,冬春季偏差为负,夏季梢高于均值; NSIDC/NT(NASA Team)、NOAA OI SIC(National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation Sea Ice Concentration)和OSISAF(The Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)三种数据全年平均偏差为负,夏季负向增加;夏季和秋季标准差较大区域主要分布在东北航道薄冰区,东西伯利亚、拉普捷夫海和喀拉海区域标准差变化较大,从3%增加到10%～15%。围绕航道区,以MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)影像作为参考,对8种数据的对比评估结果表明:在25km空间分辨率下,Bremen发布的两种数据相关性较高,均为0.80;NOAAOISIC数据相关性最低,为0.63; Bremen/BT平均偏差较小,为7.11%;基于ASI算法的Bremen/ASI数据和Hamburger/ASI数据平均偏差较大,分别为14.38%和14.99%,且在夏季和秋季偏差波动较大,对应标准差分别为12.16%和11.01%。该项研究对于提升遥感数据产品在海冰边缘或航道区的应用及进一步的算法研发具有指导意义。     

数据融合方法在道路提取中的应用研究

以SAR与SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、降噪等数据预处理,选取PCA(Principal Component Analysis)、BT( Brovey Transform)、WT( Wavelet Transform)和HPF( High-Pass Filtering)4种方法进行融合实验,并对融合后数据以及原SPOT多光谱数据进行道路提取研究.结果表明:基于PCA和HPF方法所提取的道路特征明显,纹理清晰,错分和漏分现象不明显,道路信息效果较好;WT方法提取效果次之;BT道路提取效果相对较差;4种方法经融合后数据提取道路精度均高于原始SPOT多光谱数据,最优方法提取道路精度错分率较SPOT多光谱高达29.4％,道路提取精度相对较差的BT方法较SPOT多光谱错分率高出18％.     

小区域癌症数据典型空间插值方法比较研究

癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据.本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、趋势面分析(TSA)、多元线性...     

1998-2012年青藏高原TRMM 3B43降水数据的校准

运用1998-2012年青藏高原的TRMM 3B43降水数据以及气象台站实测降水数据,对比分析了青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布规律。结果表明:(1) TRMM 3B43降水数据在青藏高原地区存在明显误差,特别是降水量大的地区和月份,偏差量较大。(2)青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布与海拔、经纬度、降水量存在密切的关系。用偏差分布规律,加法修正法结合随机森林算法对青藏高原地区TRMM 3B43降水数据进行了校准。经过校准之后,数据精度得到显著提高,有效增加了数据的可用性,多年月平均数据决定系数R²最大可达到0.9(3、10月),最小也接近于0.5(12月),效率系数E均为正值,最大可达到90(3、10月);多年季平均和多年平均降水数据中除了第一季度结果稍差外(决定系数R²为0.58),其余数据校准效果均较好。     

多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究

针对资料稀缺地区水文模拟计算难题,开展多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究,本文基于HIMS系统构建了拉萨河流域分布式水文模型,以气象站实测数据为参照,对比分析了中国区域地面降水格点日值数据集和中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集两套遥感再分析数据集的气象数据在拉萨河流域的径流模拟效果。结果表明：在日和月时间尺度上,气象站实测降水数据的径流模拟精度最好,驱动集降水数据径流模拟结果要好于网格点降水数据。总体上,基于气象站实测降水数据的径流模拟纳西效率系数为0.86(日过程)和0.93(月过程),相关系数均在0.9以上。基于两类再分析数据的降水径流模拟纳西效率系数均在0.7(日过程)和0.8(月过程)以上,相关系数均在0.9左右。对于资料稀缺地区,多源再分析降水数据是重要的可用数据来源。借助于降水—径流模型,探讨多源再分析降水数据对径流模拟精度的影响,是完善多源再分析降水数据产品质量的一个重要环节。     

基于自适应紧支撑径向基函数的点云三维建模

激光扫描仪(Laser'Scanner,LS)获得的点云数据由海量全离散的矢量坐标点构成.由于点云数据没有明显的形体信息和拓扑关系信息,考虑数据本身蕴含的丰富信息,采用改进后的自适应紧支撑径向基函数(AdaptiveCS-RBF)算法对点云数据进行曲面重建.在介绍紧支撑径向基函数数学模型的基础上,采用激光扫描获得同济大学孔子头像点云数据进行实例建模,通过比较不同建模参数获得的模型,分析该方法的应用效果.     

塔里木河中游绿洲盐漠带典型盐生植物光谱指数分析

盐生植物对于维持干旱区绿洲生态系统平衡起着核心作用。该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象,利用Field Spec Pro FR便携式地物波谱仪,对2010年10月盐生植物的野外光谱数据进行采集并取相应土样。首先,采用光谱学分析方法分析光谱特征变化,并对土壤理化特性(含盐量、TDS、电导率、pH值)进行室内测定分析,获得盐生植物光谱特征数据和土壤理化特性数据。其次,利用实测光谱数据对盐生植物高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1和CRI1进行反演,用高光谱影像和TM影像分别对VOG1和NDVI705进行反演,并与土壤理化特性进行相关性分析。研究表明:高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1与土壤理化特性之间相关性均较低(0.266R0.449),但CRI1与含盐量、TDS的相关性较高(R=0.668);用高光谱影像反演的VOG1与电导率的相关性较高(R=0.536),用TM影像反演的NDVI705与TDS相关性较高(R=0.695)。通过精度验证,发现高光谱反演数据(VOG1)比TM反演数据(NDVI705)精确,说明遥感数据空间分辨率的不同影响了反演植被光谱指数的精度。该研究不仅可为干旱地区盐生植物的遥感识别奠定基础,而且对维持绿洲生态系统稳定提供一定的科学依据。     

多传感器不同分辨率遥感数字图像的尺度转换

针对日益增多的多传感器不同分辨率的遥感数字图像数据,提出其综合利用和尺度转换的有效方法。其中,作为尺度上推 (scaling-up) 技术,本研究选择IHS和小波分解变换两种数据融合方法,应用Landsat ETM+数据和IRS-1C数据进行了实例研究。发现: IHS方法操作简单,对两种待融合的图像的像元大小和像元数 (bit数) 的依赖不是很高,而对原始图像光谱信息的依赖很高,因此适用于不同传感器之间的数据融合上,其缺点就是不能够更多的保留原始多光谱数据的光谱信息。小波分解变换 (WD) 方法可以很好地保留多光谱传感器的所有光谱信息,但是在重采样中对两种待融合的图像的像元配准的要求很高,因此比较适合于对同一传感器的多光谱数据与全色光谱数据的融合上。作为尺度下退 (scaling-down) 技术,通过探讨将札幌野外实验站点数据镶嵌到高时间分辨率遥感图像的问题,提出像元级尺度扩展的具体操作方法和对NDVI图像进行扩展时出现混合像元的识别方法。应用AVHRR, MODIS, ETM+和ASTER的NDVI图像数据进行了像元尺度的扩展研究。得出: 对不同传感器的不同分辨率的数据之间进行像元级的尺度扩展后,能够较好地识别出不同地物的分布边界,较好的分辨混合像元,因此其结果可用于对不同地物分布特征的分类研究或土地覆盖变化中的时间序列变化的研究中。