基于时空域密度异常的土地利用/土地覆盖短期变化检测

论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%);林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%);农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间;较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%);此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。     

1999～2002年福州机场白天气象能见度的气候特征分析

本文采用1999～2002年福州民航站白天逐时气象能见度的观测资料，利用统计和小波分析等方法，对该站气象能见度的日变化、季节变化以及季节内的变化等气候特征进行了分析．结果表明，其能见度日变化呈白天的早、晚时段较低，午后达到最高．能见度的季节变化呈冬、春季的较低，夏、秋季的较高，且存在着“6月份突变”的特性．其季节内变化主要以准两周(10～20d)振荡和30～60d准周期的振荡为主，且季节内振荡可能与东亚季风的季节内振荡密切相关。     

珠江口近20年红树林湿地的遥感动态监测

应用多种规则相结合的专家系统方法,对珠江口地区3个时相的遥感图像进行分类,得到3个时相的红树林面积变化和空间分布变化。结果表明,从1988年到2002年珠江口地区红树林的整体面积变化是一种先降低再增长的趋势,但红树林类型由分散分布的天然林转变为集中分布的人工林,除淇澳岛、深圳河口地区还有大片的红树林外,其它地区的红树林基本消失。     

基于对象方法的南岭山区雨雪冰冻灾害遥感检测与空间分析

:针对2008年初的南方雨雪冰冻灾害,以受灾严重的广东南岭山区为研究区域,采用面向对象的方法进行森林植被破坏遥感检测研究,首先得到林地分布图,然后用K均值聚类法进行基于对象NDVI差值的森林受灾程度分级,得到灾害等级地图,最后用分带统计法对灾害的空间分布形态进行了分析.林地提取的总体精度为95.33%,灾害分级的总体精度为87.27%,Kappa系数为80.74%.灾害空间分析表明:高程上,600～1 600 m主要为重度、中度受灾;600～1 300 m,高程越高,受灾比例越大;1 300～1 600 m,比例有所下降;400 m以下和1 600 m以上主要为轻度受灾;坡度上,随着坡度的增大,重度、中度受灾比例有所增加,但差异并不十分明显;坡向上,各级灾害比例几乎没有差别.     

红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算

根据雷达后向散射系数建立了红树林湿地植被生物量的估算模型,并运用遗传算法确定其中非线性模型的最优参数.对比分析表明,雷达后向散射系数模型比NDVI模型在植被生物量估算中有更高的精度.使用NDVI指数有可能导致某些植被类型的生物量估算出现较大的误差.这是因为一些具有密集冠层的草本植被（例如互花米草等）有比红树林高得多的NDVI值.而雷达遥感所具有的侧视特点及一定的穿透能力能有效地获取植被的垂直信息,大大减低植被生物量估算的误差.