基于归一化指数分析的居民地遥感信息提取

以无锡市作为研究区域,采用2000年Landsat ETM+影像数据,通过对居民地的遥感机理分析,利用植被指数、水体指数、城镇指数相结合的方法提取居民地信息。分析遥感影像的谱间结构特征,通过试验,建立二值逻辑运算式,得到居民地遥感信息提取结果。并用该方法在不同时相不同地区的Landsat TM/ETM+影像上进行了进一步的验证。研究结果表明:该方法可以将居民地信息提取出来,并且效果较好。     

环境内分泌干扰物诱导鱼类产生卵黄原蛋白的研究进展

目前已经被确认的环境内分泌干扰物达100余种,其中能够诱导鱼类产生卵黄原蛋白(Vitellogenin, VTG)的环境内分泌干扰物包括农药、多氯联苯类化合物、邻苯二甲酸酯类化合物等几大类.由于环境内分泌干扰物结构的复杂性,其诱导机制成为近年研究的热点.本文综述了能够诱导鱼类产生VTG的环境内分泌干扰物的种类、筛选方法及作用机制.     

一种基于遥感数据快速提取居民地信息的新方法

基于Landsat TM/ETM+遥感影像的谱间关系,利用居民地与背景地物光谱值在波段3、波段4、波段5的差异,提出了一种新的建筑指数(New Built-up Index,NBI),并利用该指数提取居民地信息.选用常州市为研究区,以2007年Landsat TM影像为数据源,居民地提取精度达90%;进一步在多丘陵地区桐庐县进行验证,融入植被指数,居民地提取精度达91%.     

结合Sentinel-2光谱与纹理信息的冬小麦作物茬覆盖度估算

作物茬覆盖度的估算对于探究农业耕作方式对周围环境的影响具有十分重要的意义。目前,基于多光谱影像的作物茬指数是作物茬覆盖度估算的常用方法。然而,在作物茬高覆盖区域,指数法容易出现“饱和”现象。已有研究结果表明结合影像的光谱与纹理信息有助于改善指数法的“饱和”问题。Sentinel-2作为一颗多光谱卫星,空间分辨率可达10 m,与Landsat OLI相比,具有更丰富的纹理信息。因此,探究Sentinel-2光谱与纹理信息相结合在作物茬覆盖度估算上的潜力具有重要意义。本文以山东省禹城市为研究区,分析了Sentinel-2各波段反射率、归一化差值指数以及不同窗口大小下灰度共生矩阵统计量等遥感因子与野外实测作物茬覆盖度的相关性,并利用最优子集法对遥感因子进行筛选,构建作物茬覆盖度的最优估算模型。同时,使用留一法交叉验证对模型进行评价。结果表明在单因子分析中,归一化差异耕作指数NDTI（Normalized Difference Residue Index）与作物茬覆盖度的相关性最好,相关系数达0.735。使用NDTI、5×5窗口下Sentinel-2 8A波段的相关性统计量以及12波段的方差统计量构建的多元方程是作物茬覆盖度估算的最优模型,相关系数为0.869,均方根误差为11%。与仅使用光谱信息的最优模型相比,相关系数提高了0.094,均方根误差下降了3.5%。可见,结合Sentinel-2的纹理信息有助于提高作物茬覆盖度的估算精度。