Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。     

基于D-InSAR技术的矿区地质灾害研究

近年来,随着经济的飞速发展,人类的生产活动加剧了部分地质灾害的产生,尤其是矿产行业,如何对矿区的地表沉陷进行有效监测成为众多学者的研究方向之一.随着雷达卫星的陆续布置,差分雷达干涉测量方法(D-InSAR)的高精度、全天候、成本低的特点使得它成为矿区沉降监测的重要手段之一.通过利用D-InSAR技术对试验区域的雷达影像...     

中国大城市的城市组成对城市热岛强度的影响研究

城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季（6-8月）白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明：中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局（减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度）可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。     

古生物化石微机鉴定的新进展

本文在原古生物化石微机鉴定系统的基础上,通过引入模糊数学、压缩特征数据编码系统和增强数据库功能,对原系统的特征数据代码、化石相似程度的判定以及数据库管理等三方面作了改进,使其不但能够进行化石鉴定,而且还能进行化石组合分析、化石系统分类以及化石定义的研究。     

珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算

夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据,但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率,而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据,则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据,通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区）,然后与3个夜间灯光指数（NTL_nor、HSI、VANUI）进行回归分析,分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型,并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中,基于VANUI的乘幂估算模型的R²最高,且RMSE最小,因此精度最高;（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m²,其中厦门市的年均AHF最高,达10.98 W/m²,泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之,年均值在0.98—1.95 W/m²,而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低,均值在0.38—0.46 W/m²;（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同,AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明,基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。     

ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用

Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。     

水土流失区马尾松林植被提取的土壤调节指数分析

为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子（L=0.25,0.5,0.75,1）做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即：随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI（L取0.75）和SAVI（L取0.5）来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。     

近30a来福州盆地中心的城市扩展进程

位于福州盆地中心的福州市在城市化进程的推动下,城市空间快速扩展。利用多时相遥感影像和IBI建筑用地指数获得的建筑用地信息表明,福州市建成区在1976~2006年的30a间面积增加了105km²,增幅达到3.2倍。由于金山、快安等新城区的形成和马尾区的扩展,整个福州城区从西到东几乎连成一片,城市扩展经历了先慢后快,先北、后东、西的扩展历程。研究发现,福州城市的空间扩展并不属于工业主导型,而是第三产业推动型。城市空间的快速扩展已给福州带来了一定的环境资源问题,其中最突出的就是城市热岛效应与城市建筑用地总量控制问题。     

不同植被红边指数在城市草地健康判别中的对比研究

遥感红边指数与表征绿色植物生长状况的重要生化参数有密切的关系,是植被长势监测的重要因子。为寻找出最适用于城市草地生长状况监测的红边指数,本文基于Sentinel-2A数据,对比分析了不同红边指数在城市草地健康状况估算方面的差异。本文以福州市和厦门市的城市草地为例,在全面分析各种健康水平草地光谱响应特征差异的基础上,选取了6种与草地生化参数相关的红边指数,即红边位置REP、地面叶绿素指数MTCI、归一化差值红边指数NDRE1、新型倒红边叶绿素指数IRECI、红边叶绿素指数CI_red-edge以及叶绿素吸收指数MCARI2,然后采用独立样本T检验及欧式距离对这6种红边指数在草地健康判别中的优劣进行了定量对比。结果表明：IRECI指数对草地健康状况最为敏感,该指数在不同健康等级草地的值域区间和均值都存在显著性差异,其判别总精度均大于85%;NDRE1和MCARI2指数次之,其他3个指数则难以判别草地的健康状况。因此,在基于Sentinel-2A影像的城市草地健康遥感判别中,推荐使用IRECI指数。