南昌地区不透水面信息自动提取

随着城市化进程的不断加速,不透水面成为一种十分关键的地表覆盖类型之一,如何快速获取高精度的不透水面信息成为目前遥感研究的重点话题。考虑不透水面构成复杂、光谱曲线复杂的特征,本文基于决策树思想,通过建成区指数(BUAI)、改进的归一化水体指数(MNDWI),制作研究区植被、水体掩膜,并根据研究区土壤反射光谱特点制作研究区土壤掩膜。通过基于决策树思想的提取模型,结合掩膜文件,逐步剔除透水面,得到不透水面信息。结果表明:该模型提取的不透水面信息总体精度达到了98.27%,Kappa系数为0.86。通过和实地信息对比分析,认为该模型提取结果较为可靠,适用于大范围地区的不透水面信息提取。     

利用多源数据估算黑河流域总初级生产力

总初级生产力(GPP)决定了进入陆地生态系统的初始物质与能量,但由MODIS GPP产品获取的GPP在地表覆盖复杂的黑河流域却不足以准确的反映生态系统物质与能量的分布。因此,利用MODIS影像数据、ASTER GDEM数据、30 m分辨率土地利用覆被数据和中国区域地面气象要素驱动数据,驱动VPM模型模拟黑河流域2015年5～10月的总初级生产力,并据此揭示黑河流域GPP在生长季的时空格局,时间分辨率为8 d,空间分辨率为500 m。研究结果表明:VPM模型估算结果的精度高于MODIS GPP产品,判定系数增长了45.5%,总均方根误差降低了57.0%;黑河流域生长季累积GPP总体呈现出中游最高、上游其次、下游最低的显著空间分布梯度格局;全境与局部有植被覆盖区域的日GPP均呈先增加后减少倒U型变化规律,且前者在7月下旬达到最高值;植被覆盖率极低的地表区域生长季内的日GPP在基本稳定中上下波动,稳定值处于1 gC·m^-2·d^-1附近。