多源遥感数据时空融合模型应用分析

多源遥感数据时空融合模型是解决目前遥感数据获取能力不足问题的重要方法之一,当前主要融合方法的研究,集中于平原区域,缺乏复杂条件下的多源遥感数据融合技术的应用研究。针对我国南方复杂条件,本文对比研究了多源遥感数据时空融合模型在我国南方复杂条件下的应用能力。针对LORENZO模型、LIU模型、统计回归模型、STARFM和ESTARFM 5种主流多源遥感数据时空融合模型,采用Landsat-ETM+和MODIS数据,以江苏省南京市的小块区域为实验区,利用5种模型生产融合影像,以真实Landsat-ETM+数据为模板,定性和定量评价融合效果的好坏。结果表明：除LORENZO模型外,其余4种模型获得的融合影像与真实影像之间都具有较高的相关性,相关系数均高于0.6,其中,ESTARFM模型的融合影像与真实影像间的相关性最高,融合效果最好,其次为STARFM模型,再次为LIU模型和统计模型法。在融合过程中采用距离、时间和光谱等信息越多,融合效果越好,在复杂地区的适用能力越强,融合影像更能反映地物的细节特征。     

大尺度景观结构指数的因子分析

基于遥感和GIS技术,尝试对大尺度下陆地景观结构指数进行因子分析。根据生态区划计算描述中国陆地景观结构的13种景观结构指数,包括斑块密度、最大斑块指数、边界密度、面积加权斑块形状指数、面积加权斑块分维度、平均最近斑块距离、最近斑块距离的标准差、最近斑块距离的相异系数、蔓延度、分布邻接指数、结合度、香农多样性指数、辛普森多样性指数。在相关分析的基础上,对其中12种指数进行因子分析,并采用前3个公因子分析中国陆地景观结构,3个公因子的方差累积贡献率达88.8%,分别定义为斑块多样性因子、斑块形状复杂性因子和斑块分布均匀性因子。计算表明,在人类活动影响强烈的生态区,这3个公因子取值都比较小,反映斑块类型多样性减少、形状复杂性降低、分布趋于均匀。     

基于归一化高光谱位置变量的干叶片生化组分分析

利用实测干叶片生化组分和高光谱反射率数据，提出了基于面积归一化的高光谱位置变量一阶导数极值法提取生化组分的新思路。结果表明：该方法能较好地提取叶片全氮、纤维素、木质素和淀粉含量，尤其是对纤维素、木质素和淀粉含量的反演精度有了提高。研究还表明：该方法在提取全氮、纤维素、木质素含量时，能有效剔除土壤影响，但是在提取淀粉含量时，效果不够理想。     

工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展

空间信息是工程项目建设的基础。测绘、遥感、GPS和GIS等空间信息采集技术在支撑工程项目向更高、更大、更安全等方向发展中发挥了重要作用。随着信息采集技术的迅速发展,大数据技术推动了各行各业迈入了新台阶。海量的空间信息正促进工程项目建设向更智能、更科学、更环保发展。在大数据时代,如何开展工程项目的大数据监测与分析成为了工程遥感监测领域新的研究方向。与此同时,“一带一路”倡议提出以来,迅猛发展的我国境外工程项目对工程项目的投资决策、建设与运营管理都提出了更高的要求。地球大数据技术可以为境外工程项目的前期规划、可行性研究、设计、安全风险评估、施工、后期运营管养及监管提供新技术、新方法和新手段。围绕工程项目大数据监测与分析的理论方法体系与科学问题,面向我国境外工程项目建设中对大数据分析技术的迫切需求,本文系统性的阐述了工程项目地球大数据监测与分析的概念、用户需求、研究内容、主要技术方法和远景目标,以期为未来相关研究工作提供指引。在此基础上,总结了工程项目地球大数据监测与分析的研究进展。研究发现：① 空间信息采集技术的快速发展,使得工程建设比任何时候都能获得更准确、更及时、更丰富的空间信息,工程项目的大数据监测与分析这一新的研究方向应孕而生,可促进工程项目向更智能、更科学、更环保发展;② 工程项目的现状调查、规划、可行性研究、勘察设计、施工和运营与监管等各个环节都对地球大数据监测技术有大量的需求;③ 地球大数据技术在我国工程项目建设中应用的相关研究还处于较为初级的具体技术服务阶段,还难以为工程项目投资决策提供支持,特别是境外工程项目的相关研究尚处于起步阶段,而我国境外工程项目建设存在基础数据匮乏、项目总体规划和模拟水平较低、监管能力弱和人文政治鸿沟风险高等问题,迫切需要开展地球大数据监测与分析,提高投资决策科学水平,降低境外投资风险。     

近5年青海省植被覆盖变化的遥感监测

This paper used five years （2001-2006） time series of MODIS NDVI images with a 1-km spatial resolution to produce a land cover map of Qinghai Province in China. A classification approach for different land cover types with special emphasis on vegetation, especially on sparse vegetation, was developed which synthesized Decision Tree Classification, Supervised Classification and Unsupervised Classification. The spatial distribution and dynamic change of vegetation cover in Qinghai from 2001 to 2006 were analyzed based on the land cover classification map and five grade elevation belts derived from Qinghai DEM. The result shows that vegetation cover in Qinghai in recent five years has been some improved and the area of vegetation was increased from 370,047 km^2 in 2001 to 374,576 km^2 in 2006. Meanwhile, vegetation cover ratio was increased by 0.63%. Vegetation cover ratio in high mountain belt is the largest （67.92%） among the five grade elevation belts in Qinghai Province. The second largest vegetation cover ratio is in middle mountain belt （61.80%）. Next, in the order of the decreasing vegetation cover ratio, the remaining grades are extreme high mountain belt （38.98%）, low mountain belt （25.55%） and flat region belt （15.46%）. The area of middle density grassland in high mountain belt is the biggest （94,003 km^2）, and vegetation cover ratio of dense grassland in middle mountain belt is the highest （32.62%）, and the increased area of dense grassland in high mountain belt is the greatest （1280 km^2）. In recent five years the conversion from sparse grass to middle density grass in high mountain belt has been the largest vegetation cover variation and the converted area is 15931 km^2.     

黑河流域遥感-地面观测同步试验:森林水文和中游干旱区水文试验

主要介绍了黑河流域遥感—地面观测同步试验(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)的第二阶段,即以森林水文过程及中游干旱区生态水文过程为主要目标的中游试验。简要阐述了试验目标与研究内容,重点介绍了航空飞行试验、地面同步试验和加密观测试验的样方布置、数据获取与处理以及研究进展与展望。中游试验的核心研究内容是紧密围绕森林水文及中游干旱区水文的水循环问题开展航空遥感、地面同步观测试验和水文与生态参数加密观测试验,改善蒸散发反演模型和算法,探讨尺度转换方法。其中航空试验使用了微波辐射计、激光雷达(LiDAR)、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机5类传感器,飞行了17个架次和72个小时。     

基于导数光谱变量叶片含水量模型的建立

利用实测单子叶、双子叶植物叶片含水量和高光谱反射率数据,基于导数光谱变量分析方法,讨论利用含水量识别两种植物的可行性,并分别建立两种植物叶片含水量的单变量和多变量估算模型。结果表明：D2、D6和D8等含水量表征方法能在一定程度上识别单、双子叶植物;单变量估算模型中,等价水深（EWT）与高光谱参数的相关性更大,单子叶植物的相关性大于相应的双子叶植物,并且以简单的一元线性模型普适意义最大,反演效果最好;多变量模型中,用FMC表征单子叶叶片含水量精度大于EWT,用EWT表征双子叶叶片含水量精度大于FMC,总体反演精度是单子叶植物高于双子叶植物。     

热带人工林SAR散射组成及对遥感估测叶面积指数的影响

基于RADARSAT SAR数据,利用MIMICS（ Michigan Microwave Canopy Scattering）模型模拟森林组分（冠层、树干层、地表）雷达后向散射,模拟研究表明在稀疏的人工林地区,地表层与森林冠层的直接散射是影响森林总的后向散射中最重要的两个因素。在同样的地表条件与森林环境假设下,阔叶林的模拟结果与影像的一致性要优于针叶林,针叶林由于受到地形起伏的影响,难以利用模型模拟森林的散射情况。同时,研究发现,利用森林郁闭度可以定量的表示森林冠层直接散射与总散射的相关关系,因而在一定的条件下得到冠层直接散射。最后,对该方法进行了简单的验证。、     

中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系──基于NOAA时间序列数据分析

本文利用１９８５－１９９０年连续６９个月的ＮＯＡＡ时间序列数据,进行中国植被覆盖变化的空间,以及时间序列分析,并且结合同期的月平均气温、降水数据,进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析。该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律,空间分布规律,以及植被覆盖变化与气温、降水的定量关系。     

全球碳循环研究背景下的植被初级生产力遥感

总结了植被初级生产力遥感的理论和研究动态, 及其在全球碳循环研究中的重要意义。综述了利用遥感提取植被覆盖、生长状况和环境要素, 以及在此基础上建立植被净初级生产力估算的遥感过程模型的方法, 指出了模型全遥感化的方向。分析了数据同化/数据-模型融合方法在碳循环遥感研究中的作用, 强调了建立多尺度数据-模型融合系统可以使模型估算精度提高, 降低模型的不确定性。