基于遥感影像的黄河内蒙古段冰-水分类研究

及时获取凌汛期河冰和水体的空间分布特征,对于预测冰凌灾害、提高防凌信息化管理水平有重要意义。遥感技术是当前获取河冰和水体空间分布的最主要手段之一。但是,黄河水体有大量悬浮泥沙,这给基于遥感技术的高精度冰-水分类带来了挑战。以黄河内蒙古段为例,基于Landsat 8 OLI遥感影像数据,在利用归一化积雪指数（NDSI）及河道矢量数据排除无关地物的基础上,对比了近红外波段反射率值、归一化差异水体指数（NDWI）、归一化积雪指数（NDSI）、改进的归一化积雪指数（MNDSI）以及归一化差异未封冻水体指数（NDUWI）在黄河内蒙古段典型河道河冰、水体分类中的表现,计算各指标总体分类精度及Kappa系数并进行阈值稳定性分析。结果表明：在利用NDSI和高清历史影像排除河道外无关地物后,NDUWI在各子段影像中的总体分类精度和Kappa系数均达到90.00%及0.90以上,其河冰、水体最优区分阈值大体分布于阈值中值附近。研究结果可为凌汛期黄河冰凌监测方法的选取以及冰上爆破位置的拟定提供依据。     

An ensemble pansharpening approach for finer-scale mapping of sugarcane with Landsat 8 imagery

We tested the effects of three fast pansharpening methods – Intensity-Hue-Saturation (IHS), Brovey Transform (BT), and Additive Wavelet Transform (AWT) – on sugarcane classification in a Landsat 8 image (bands 1–7), and proposed two ensemble pansharpening approaches (band stacking and band averaging) which combine the pixel-level information of multiple pansharpened images for classification. To test the proposed ensemble pansharpening approaches, we classified “sugarcane” and “other” land cover in the unsharpened Landsat multispectral image, the individual pansharpened images, and the band-stacked and band-averaged ensemble images using Support Vector Machines (SVM), and assessed the classification accuracy of each image. Of the individual pansharpened images, the AWT image achieved higher classification accuracy than the unsharpened image, while the IHS and BT images did not. The band-stacked ensemble images achieved higher classification accuracies than the unsharpened and individual pansharpened images, with the IHS-BT-AWT band-stacked image producing the most accurate classification result, followed by the IHS-BT band-stacked image. The ensemble images containing averaged pixel values from multiple pansharpened images achieved lower classification accuracies than the band-stacked ensemble images, but most still had higher accuracies than the unsharpened and individual pansharpened results. Our results indicate that ensemble pansharpening approaches have the potential to increase classification accuracy, at least for relatively simple classification tasks. Based on the results of the study, we recommend further investigation of ensemble pansharpening for image analysis (e.g. classification and regression tasks) in agricultural and non-agricultural environments.     

基于 Landsat 8的城市热岛效应研究初探--以厦门市为例

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat 8为研究数据,研究亮度温度反演和地表温度反演算法,通过ENVI/IDL软件编程实现,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表反演结果的有效性。同时,还分析了当前厦门市热岛效应空间分布情况,以期为厦门市城市规划和建设旅行城市等工作提供重要参考意义。     

计算机图像处理在增强华县地震构造遥感信息中的应用

由于地震构造的许多重要信息在卫片上显示往往比较隐晦，必须对其进行增强处理，以取得最佳的解译效果。本文以历史上曾发生过八级地震的华县地震构造带为例，讨论辐射增强、多波段频谱变换、空间变换假彩色增强、分类等计算机图象处理方法的若干功能，以及这些功能在不同背景条件下的处理效果，为分析该地区活动断裂、地质构造等提供了有意义的信息，也为这种处理手段在地震构造信息分析等方面的推广应用提供参考。     

用Atmega8L实现无线恒温控制燃气热水器

介绍了无线恒温控制系统的作用和组成、单片机Atmega8L、无线模块nRF905的特点和引脚、步进电机的控制和驱动，热敏电阻的连接以及整个系统的软硬件实现。     

北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演

卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。     

可见光波段灰度熵和热红外亮温差的沙尘遥感判识

沙尘作为对流层气溶胶的主要成分,对气候系统有许多影响;同时,作为环境污染物,对人类健康危害也很大。沙尘天气一般在春季爆发,对中国北方大部分区域的生产和生活有较大影响。以往针对沙尘遥感监测人们开展了许多研究,取得了一定的效果。但对于一些云和沙尘混合的复杂状况,传统方法识别效果较差,几乎不能有效识别出沙尘。采用葵花8号(Himawari-8)卫星数据,提出一种针对性的识别方法。引入了0.46μm和0.51μm反射率差值RDI,统计发现该指数在一定范围内可以表现出沙尘连续性特征,并有效地将中高云和大部分地表与沙尘区分开来。碎积云的RDI值分布与沙尘的较为相似,为此进一步引入了灰度熵方法来滤除。例举了3次沙尘过程的判识结果,并结合地面观测数据进行了验证。其中对2017年5月4日沙尘的地面验证表明,位于云沙混合区的27个站中有22个站的地面观测与判识相一致。对于一些复杂条件下的沙尘,该方法是对分裂窗亮温差的有效补充。     

遥感在大兴安岭森林覆盖区地质矿产调查中的应用——以黑龙江洛古河1:5万区域地质矿产调查工作为例

大兴安岭地区森林覆盖严重, 气候严寒, 交通极为不便, 野外有效工作时间短, 给区域地质矿产调查工作增加了难度, 急需遥感手段提高成果质量和效率. 在黑龙江大兴安岭洛古河等4幅1:5万区域地质矿产调查工作中, 利用SPOT7、Landsat7/8、ASTER等多种遥感数据开展地质矿产解译, 进行遥感影像分区, 建立地层、构造和侵入岩解译标志, 提取羟基和铁染蚀变异常, 结合水系沉积物测量成果划分了成矿有利区, 有效降低了地质矿产调查强度, 提高了调查效率, 增强了调查质量. 表明遥感技术在大兴安岭高植被覆盖区地质矿产调查过程中能够取得较好效果.     

Recent trends on glacier area retreat over the group of Nevados Caullaraju-Pastoruri (Cordillera Blanca,Peru) using Landsat imagery

The Cordillera Blanca, located in the central zone of the Andes Mountains in Peru, has shown a retreat in its glaciers. This paper presents a trend analysis of the glacier area over the groups of Nevados Caullaraju-Pastoruri from 1975 to 2010 using Landsat-5 Thematic Mapper (TM) imagery. In the case of the Nevados Pastoruri/Tuco, the study period was extended back to 1957 by using an aerial photograph taken that year. The extent of clean glacier ice was estimated using Normalized Difference Snow Index (NDSI) thresholds. Moreover, the estimation of debris-covered glacier ice was retrieved by means of a decision tree classification method using NDSI, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST). Area estimations derived from Landsat imagery were compared to the glacier ground-truth data in 1975 and 2010. Results show a statistically significant (p < 0.05) decreasing trend over the whole study area. Total glacier area decreased at a rate of 4.5 km² per decade from 1975 to 2010, with a total loss of 22.5 km² (58%). Lower decreasing rates were found for the period 1987–2010: 3.5 km² per decade with a total loss of 7.7 km² (32.5%). In the case of the Nevados Pastoruri/Tuco, decreasing rates of clean ice extent were constant for the periods 1957–2010, 1975–2010 and 1987–2010, with values close to 1.4 km² per decade and a total loss between 1957 and 2010 estimated at about 5 km² (54%). This work shows an evident area decrease in the Caullaraju-Pastoruri tropical glaciers, which needs to be included in a future hydrological scenario of local adaptability and water management.     

古湖岸线确定及其对优质储集层控制--以鄂尔多斯盆地北部地区盒8段为例

古湖岸线是历史时期湖平面与古陆地的交线,是陆上和水下沉积的分界线。确定古湖岸线的位置对于油气勘探起着重要的指导作用。在利用泥岩颜色、泥岩X衍射分析以及自然伽马曲线特征等常规湖岸线识别方法的基础上,从有机岩石学分析的全新角度认识研究区盒8段沉积环境,确定了盒8期古湖岸线具体位置及湖岸线摆动区。沉积盆地中古湖岸线控制了优质储集层的形成与发育,由于砂岩粒度、软岩屑含量、填隙物组成的差异以及后期成岩作用导致水上沉积带砂岩物性要优于岸线摆动沉积带和水下沉积带砂岩。