基于ICESat-2数据及TanDEM-X DEM的林下地形反演

传统光学遥感手段以及SAR获取的数字高程模型(DEM)包含一定的植被信号,如何准确估计植被高度并将其从包含植被高信号的DEM中扣除,对生成高精度DEM具有重要意义.基于此,提出一种基于ICESat-2/AT-LAS数据和TanDEM-X DEM的林下地形生成方法.首先利用ICESat-2 ATLAS数据联合MODIS、温度、降雨及高程等辅助信息通过随机森林进行建模及预测,实现空间连续植被高反演;之后,在估计X波段InSAR森林区穿透深度基础上,利用反演所得植被高,扣除TanDEM-X DEM中的植被高信号,得到林下地形.选取我国东北地区作为试验区,实验结果表明:反演林下地形精度为9.14 m,相比原始Tandem-X DEM的精度提高21.2％.     

用温度植被干旱指数识别河源地区隐伏构造

针对遥感技术在植被覆盖区构造信息提取的难点,使用Landsat 7 ETM+数据提取温度植被干旱指数(TVDI),结合数字高程模型(Digital elevation model,DEM)、GF-1数据和Google earth图像,对河源地区的隐伏断裂构造进行综合解译.综合解译结果对区内大部分的隐伏断裂构造都能很好地反映,可较好地识别规模为1～2 km的次级隐伏断裂构造,以及一些延伸规模10 km以上的断裂.结果表明:TVDI线性异常能够指示隐伏断层的存在,结合DEM及多光谱数据综合解译方法能有效识别植被覆盖区隐伏断层,研究结果对植被覆盖区隐伏断层构造研究具有很好的应用价值.     

榆林市植被覆盖度动态变化监测

植被覆盖度是用来评价生态环境状况的重要指标,在进行沙漠化治理的同时,对植被覆盖度进行动态的变化检测可以帮助我们了解到沙漠化治理的成效.以榆林市毛乌素沙漠为研究对象,在像元二分模型的基础上利用归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)估算毛乌素沙漠2015、2017及2020年的植被覆盖度,并计算植被覆盖面积;分析整理数据,总结植被覆盖度变化趋势,结果显示,2015—2020年,榆林市毛乌素沙漠的植被覆盖度呈上升趋势,植被覆盖面积有所增加.     

禹州市1992-2015年矿区植被覆盖度动态变化研究

以禹州市1992-2015年7景Landsat影像数据为数据源,利用像元二分模型计算获取每一景影像的植被覆盖度并进行分析;再结合河南省地质环境监测院发布的2018年禹州市矿区图斑矢量分析了禹州市矿区内20 a间植被覆盖度的时空变化特征.结果表明:①禹州市矿区范围内平均植被覆盖度较低,1992-2015年禹州市矿区的平均植被覆盖度由41.84％ 降至17.3％;②禹州市矿区的中高植被覆盖区面积变化趋于平稳,低植被覆盖区面积下降,无植被覆盖区面积明显上升,与矿区开采面积不断扩大的趋势保持一致;③结合矿区图斑的土地占用类型统计发现,对比堆积类土地占用类型,挖损、压占类土地占用类型矿山对植被破坏程度更加严重.     

一种改进的融合多指标荒漠化等级分类方法

土地荒漠化等级分类是荒漠化监测的重要内容,也是土地荒漠化综合治理、科学防护的基础。针对植被稀疏及干旱区土地荒漠化提取异常的问题,本文选择干旱/半干旱的科尔沁区为试验区,以2005、2010和2015年3期的中高分辨率Landsat遥感影像为数据源,基于大量的样本统计分析,提出了一种融合植被覆盖度（FVC）、去土壤植被指数（MSAVI）、增强性植被指数（EVI）3种指标的荒漠化提取模型,并将之与传统植被覆盖度指标提取结果进行了对比分析。研究结果表明,相较于单一植被指数反演方法,本文提出的算法分类精度更高,尤其针对干旱/半干旱地区,该融合植被指数法具有更好的适用性和稳健性。该方法为荒漠化评价体系的建立提供了新的思路,为土地荒漠化防护与治理提供了辅助决策支撑。     

密集低矮植被区LiDAR点云地面滤波算法

针对地形复杂且低矮植被茂密的矿区LiDAR点云特点,本文提出了一种基于坡度信息并结合平面拟合的地面滤波算法。该方法采用二级格网法逐级选取地面种子点,在每个一级格网中,利用地面种子点通过最小二乘拟合法进行平面拟合并构建地面模型,最后达到区分地面点和非地面点的效果。与传统坡度法和布料模拟法的对比试验表明,该方法能够有效滤除密集低矮灌木,以及较好地保留较大坡度地形。     

基于FVC指数的松嫩平原生态环境变化研究

基于两年的松嫩平原遥感影像数据,利用FVC指数设计出松嫩平原生态环境图——FVC平均值分布图、FVC差值分布图、FVC趋势动态分布图、空间变异系数分布图,并借助GIS技术对松嫩平原的植被覆盖进行空间格局分析和动态分析.由松嫩平原FVC平均值分布图可以看出,较高度植被覆盖主要分布在松嫩平原的北部、东北以及东南部地区;FVC差值的增加状态明显高于减少状态,可以说明松嫩平原植被的生长趋势在逐年变好;FVC变异系数呈现明显离散.4个模型综合可以看出松嫩平原植被FVC呈高度增加趋势,也由此可以反映出松嫩平原的生态环境逐渐改善.     

基于机载LiDAR数据的广西困难地区高精度DEM生产研究

数字高程模型(DEM)利用有限的地形高程数据实现对地表形态的数字化模拟,是测绘部门数据生产的重要内容.当前DEM生产主要采用交互式数字摄影测量方式,不仅需要投入大量人力,极为依赖经验,同时生产效率也较为低下.近年来兴起的机载激光雷达(LiDAR)技术为DEM获取提供了一种新的途径.本文以广西植被茂密区和陡石山区的点云数据为例,研究在广西困难地区应用机载LiDAR技术进行高精度DEM生产的可行性,并利用同区域的数字广西地貌成果对所生产的DEM进行精度验证.结果表明,应用机载LiDAR数据进行DEM生产不仅将植被茂密区的生产效率提升了25％,陡石山区的生产效率提升了7倍以上,同时数据精度能够满足1:10000 DEM的要求,在广西传统DEM生产困难地区具有极大的优势.     

基于植被抑制法的植被覆盖区多光谱遥感岩性分类

植被的发育限制了遥感在地质学方面的应用, 在植被覆盖区进行岩石填图, 首先要考虑去除植被干扰影响.以内蒙古东乌旗地区为例, 选择先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer, ASTER)数据, 分别计算研究区内含土壤因子植被指数和不含土壤因子的植被指数, 并对两类不同的植被指数进行主成分分析, 挑选出植被信息被抑制和岩石-土壤信息突出的主成分进行岩性分类, 和利用最大似然法的分类结果进行对比分析, 评价两种方法的岩性分类性能, 植被抑制法的总体分类正确率为82.946 8%, 最大似然法的总体分类正确率为76.364 3%.结果说明在植被覆盖区, 利用植被指数来抑制植被信息是可行的, 和常规分类方法中的最大似然法相比, 大大提高解译的准确性.      

喀斯特石漠化区植被生态质量变化及其驱动因素分析—以贵州为例

基于构建的能够同时反映植被覆盖和生产能力的植被综合生态质量指数,采用趋势分析、相关分析和残差分析等方法,对贵州喀斯特石漠化区植被生态质量变化及其驱动因素进行研究。结果表明：（1）2000-2021年喀斯特石漠化区植被综合生态质量指数呈上升趋势,增速为0.7a-1,石漠化区内除省的西南部、中部和北部局地显著降低外,占94.59%的区域植被生态质量均呈显著上升;（2）植被综合生态质量指数与降水、气温的偏相关系数均以正相关性为主,其中显著正相关区分别占17.48%、68.79%,与气候因子的复相关系数以正相关分布为主,显著正相关区占到81.79%,石漠化区内气候变化的综合作用有利于植被生态质量的提高;（3）喀斯特石漠化区植被生态质量变化受气候变化和人类活动共同驱动,两者的贡献比例分布为18.84%、81.16%,人类活动起主导作用,近年来全省实施的生态建设工程对喀斯特石漠化区植被改善具有明显的促进作用。