美国西部黄松叶面积指数与高光谱分辨率CASI数据的相关分析

本文介绍了美国俄罗冈州西部黄松的叶面积指数(LAI)与小型航空光谱制图成像仪(CASI)获取的高光谱分辨率数据进行的相关分析。在试验场地上使用LAI-2000植物冠层分析仪测得8个LAI值(0.87—2.72)。对CASI数据进行一阶和二阶微分处理,以减少土壤背景光谱对森林光谱的影响。使用逐步回归分析方法探索LAI与CASI数据的关系。由回归分析产生多元线性方程和相应的拟合度(GOF)及估计LAI的标准误(SE)。结果说明光谱微分技术能够提高LAI和CASI数据的相关性,因而可以改善LAI的估计精度。如,对于单通道LAI预测的最高GOF值是0.681,SE是0.345,而经一阶和二阶光谱微分处理后,GOF被分别提高到0.904和0.898,SE被分别降低到0.189和0.195.     

智慧遥感制图(iMap)

本文基于地图制图发展趋势,提出智慧遥感制图的概念(iMap).旨在梳理遥感制图未来的努力方向.iMap应从制图目的灵活性、制图知识可迁移性、数据多源性、多算法集成性和制图系统易用性等方面深入利用大数据和人工智能技术,创新遥感制图理论和技术.     

气候变化国家评估报告（Ⅰ）：中国气候变化的历史和未来趋势

 中国的气候变化与全球变化有相当的一致性，但也存在明显差别。在全球变暖背景下，近100 a来中国年平均地表气温明显增加，升温幅度比同期全球平均值略高。近100 a和近50 a的降水量变化趋势不明显，但1956年以来出现了微弱增加的趋势。近50 a来中国主要极端天气气候事件的频率和强度也出现了明显的变化。研究表明，中国的CO2年排放量呈不断增加趋势，温室气体正辐射强迫的总和是造成气候变暖的主要原因。对21世纪气候变化趋势做出的预测表明：未来20～100 a，中国地表气温增加明显，降水量也呈增加趋势。     

用中国环境减灾卫星1号数据评估日本仙台9.0级大地震引发海啸淹没区

地震对平坦地区引起的损失用中等分辨率的卫星数据比较难于辨认。但是,2011-03-11在日本仙台发生的9.0级大地震引发了巨大的海啸。海啸造成日本东北部近海岸带的低洼陆地巨大的淹没损失。如果能及时获取当时海啸淹没的遥感影像,应该能够获得比较准确的淹没区制图。但是,我们能够获得的资料仅仅是地震发生以后3天的中国环境减灾卫星1号的多光谱成像数据,我们报告利用这份资料获得的淹没区的