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中国东南部5—8月持续性强降水和环流异常的准双周振荡 总被引:5,自引:5,他引:5
利用1979—2009年夏季(5—8月)中国站点逐日降水资料、NCEP/NCAR大气再分析资料以及向外长波辐射(OLR)资料,分析了中国东南部夏季持续性强降水的低频特征及其伴随的低频大气环流形势,利用超前滞后合成的方法对该低频信号的来源和传播特征进行了研究。结果表明:中国东南部夏季降水存在明显的准双周低频振荡,低频降水事件(持续性强降水)在6月10日前后和7月1日前后发生的次数较多,持续5d的低频降水事件降水量占总低频降水事件的比例最大。在低频降水事件发生时期,中国东南部在低层是很强的低频气旋式环流,而在中国南海至西太平洋一带则是强大的低频反气旋,同时低频的水汽从孟加拉湾北部以及中国南海、菲律宾海一带输送到长江以南地区强烈辐合上升;此时在高层一个低频反气旋控制中国东北部地区,该低频反气旋与其西侧的低频反气旋以及位于中国东南沿海的低频气旋相互配合,使得长江以南地区高层强烈地辐散,加强了低层的上升运动。在超前低频降水7d左右时,大气低层在150°E洋面附近开始出现低频反气旋,逐渐加强并向西移动到达中国东南沿海,而在中国南海一带的低频气旋则向西北移动到长江以南地区,与此同时,副热带高压有一个明显的西伸过程,高低层相互配合最终导致低频降水的发生。 相似文献
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全球30m地表覆盖遥感制图的总体技术 总被引:7,自引:0,他引:7
本文针对全球30米分辨率地表覆盖遥感制图这一世界性难题,提出了以多源影像最优化处理、参考资料服务化整合、覆盖类型精细化提取、产品质量多元化检核为主线的总体研究思路,研发了影像几何与辐射重建、异质异构服务化集成、对象化分层分类、知识化检核处理等主体技术方法;用于制定了相应数据产品规范、生产技术规范,研发了多项生产型软件,用于研制了2000和2010两个基准年的全球)30米地表覆盖数据产品,将空间分辨率提高了1个数量级。 相似文献
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为加强耕地保护,我国提出耕地占补平衡政策。本文基于占补耕地统计分布直方图,研究一套多指标耕地占补平衡评估方法,采用GlobeLand 30的最新两期数据,在空间格局、自然条件、区位条件3方面建立评价体系,在省级尺度评价我国近10年耕地数量和质量的占补平衡关系。结果表明:在数量上,我国基本实现了耕地占补平衡,耕地面积总体呈现东南减小、西北增加的空间格局;在质量上,我国较好实现了耕地占补平衡,25个省的耕地质量提升,但存在耕地坡度增大、面积破碎化等问题。 相似文献
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利用MODIS识别草原火灾迹地方法的研究 总被引:7,自引:1,他引:7
中国是草原火灾频繁国家,草原火灾对牧场和牲畜生产造成了严重的破坏。MODIS每天可以获得36个通道的卫星数据,为草原火灾迹地研究提供了新的数据源。通过实验研究,根据火灾迹地在MODIS短波红外波段的光谱特征,提出了GEMI-B指数以突出火灾迹地的特征,并进一步提出了基于GEMI-B指数且适用于火灾迹地面积提取的时间序列数据合成方法。同时发展了一种自动提取草原区域火灾迹地的方法,利用火点作为初始种子点,采用种子点扩散算法在时间序列合成数据的GEMI-B指数图像上实现火灾迹地自动提取。 相似文献
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锡林郭勒草原生态恢复工程效果的评价 总被引:9,自引:1,他引:9
针对锡林郭勒草原的严重退化, 近年来启动了草原生态恢复工程, 但工程实施的效果由于范围广、时间短而很难予评价。利用锡林郭勒草原地区1999~2004 年的SPOT-VGT 10 天最大值合成NDVI 时间序列数据, 在求得各年NDVI 年最大值(NDVImax) 的基础上, 通过搜寻各像元邻域内NDVImax 的最大值以及与之相应的气候因子, 建立起了像元尺度上的气候-植被生长基准响应模型, 并以此为依据运用相对残差趋势法识别出了处于恢复阶段的草原区域。 最后, 将遥感监测结果与羊单位统计资料进行对比分析, 结果发现, 在县级行政区域尺度上的平均恢复趋势与基于羊单位和NPP 构建的放牧压力趋势具有较好的反比例关系, 初步证明了该方法在时间序列较短情况下的有效性。 相似文献
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全球陆表水体高分辨率遥感制图 总被引:1,自引:0,他引:1
陆表水体是地表覆盖的重要组成之一,是气候变化研究、生态环境评估和宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.本文介绍了全球地表覆盖遥感制图项目中陆表水体总体研制情况.项目通过收集、处理美国陆地卫星Landsat TM/ETM+、国产环境减灾星(HJ-1)等影像,实现了2000年、2010年两个基准年度的全球30 m分辨率多光谱影像的有效覆盖,影像纠正精度满足1:20万制图要求,两期影像配准中误差控制在1个像元以内.根据30 m分辨率尺度的水体光谱特征与几何形态,合理地设计提取指标,结合基于像元分类法简单易操作、面向对象分类法可综合利用各种规则知识的优势,开展水体信息的精细化提取,最后利用人机交互来进一步优化完善分类结果,实现全球水体的高精度遥感制图.完成的全球陆表水体数据成果GlobalLand30-water 2000和GlobalLand30-water 2010,属目前全球尺度下最高分辨率的分类成果,自评估总体精度为96%.该数据是开展全球陆表水体空间分布格局分析、揭示地域差异、研究时空波动规律以及进行生态环境健康诊断等相关研究工作的重要基础数据. 相似文献
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土壤有机碳(SOC)是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,也是评价区域土壤质量、土地退化程度和作物产量的重要指标。高寒生态系统土壤有机碳含量估算,对于高寒地区土壤碳库核算和土壤质量评价等都具有重要意义。本研究以青藏高原三江源区作为研究区,基于野外采集的272个土壤样本的SOC和土壤光谱室内测试数据,首先对原始光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数对数(RL)、去包络线(CR)和多元散射校正(MSC)等多种数学变换;然后基于8种光谱变换数据与SOC含量的相关性分析提取特征波段,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种方法,分别构建SOC含量的高光谱反演模型;对各种模型的模拟精度和稳定性进行评价,明确SOC含量反演的最佳光谱变换和模型组合模式。结果表明:三江源区SOC含量较高,且不同植被类型和不同土壤类型的SOC含量差异较大;总体上,单一数学变换形式中基于一阶微分(FD)变换构建的反演模型的模拟精度最高(尤其是FD-RF组合模型,其验证集R2=0.86,RMSE=8.40,RPD=2.64);多种数... 相似文献
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野火灾害对区域生态系统和全球气候系统造成了严重影响,野火灾害风险评估和火蔓延研究对防火、灭火具有重要意义.本文对国内外可燃物模型、可燃物类型图的制作方法,野火蔓延模型、蔓延的计算机模拟技术和火灾风险评估的最新研究状况和发展趋势进行了综述,并提出对野火灾害风险评价的理论框架.综述分析表明:①基于遥感信息和地面调查数据,建立较完善的可燃物模型,为全球或区域火灾风险评估、火蔓延研究提供有效数据信息成为必然趋势;②利用地球空间信息技术,计算机技术和数学方法解决火灾模拟海量数据问题.实现火行为的实时、动态模拟仿真的监测系统和网络信息发布系统:③结合可燃物模型,蔓延模型评价火灾区域的脆弱性和致灾因子,利用"灾害风险评估"的理论和方法对野火灾害风险进行综合评估.④我国应建立集成化、实用化、多维化、标准化的野火蔓延的模型体系、决策支持系统和国家火险等级系统,为我国野火火灾的预测与防御提供科学依据. 相似文献
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近年来,深度学习算法得到了长足的发展,并开始应用于云检测。但是深度神经网络模型参数众多,依赖大量训练样本,因此理解其泛化性能对于深度学习在不同遥感影像的实际应用具有重要的参考价值。本文以深度语义分割算法DeepLabv3+为例,以一组广泛使用的云标记数据集"L8 Biome"为验证数据,探讨该算法用于云检测时在不同的地表景观、空间分辨率和光谱波段组合的遥感影像上的泛化性能。云标记数据集"L8Biome"包含96景具有全球代表性的Landsat 8 OLI影像及相应的人工云掩膜,被广泛用于测试云和云阴影检测算法性能。首先,利用Landsat 8 OLI云标记数据集"L8 Biome",构建不同类型景观、不同空间分辨率、不同波段组合的训练影像集和测试影像集;其次基于不同训练样本集和测试集,评估了DeepLabv3+算法在不同情况下的云检测精度,并与Fmask算法作对比分析。研究结果表明:(1)使用全混合景观类型的训练集训练出来的云检测网络在总体检测精度(92.81%)与稳定度(标准差12.08%)上都优于使用单一景观类型的训练集训练得到的云检测网络,也优于Fmask的总体精度(88.75%)与稳定度(标准差17.34%),说明在构建深度学习算法的训练集时,应该尽可能包含多类型的地表景观;(2)将全混合景观训练集中剔除一类景观的样本(冰/雪景观除外)构建的"混合-1"训练集与全混合景观训练集训练的DeepLabv3+网络的云检测精度也相差不大,说明现有训练样本集已具备较强的景观泛化能力;(3)基于30 m空间分辨率的全混合景观训练样本集训练得到的DeepLabv3+云检测网络在不同分辨率(30 m、60 m、120 m、240 m)的测试集上云检测精度差异不大,都取得较好的效果,说明DeepLabv3+能够泛化应用于不同空间分辨率的遥感影像,相反Fmask直接应用于低分辨率影像时精度明显下降;(4) DeepLabv3+能充分自适应不同波段的信息用于云检测,总体来说更多的光谱波段输入能够提高DeepLabv3+的云检测的精度和稳定度,其中短波红外波段对于DeepLabv3+区分冰/雪与云具有重要价值,而热红外波段对DeepLabv3+云检测网络的性能提升很微小。以上结果说明利用现有数据集"L8 Biome"训练的DeepLabv3+云检测网络能够适用于多种类型的遥感影像,并优于Fmask算法。 相似文献