用低空间分辨率的新近卫星图像对东南亚岛屿的森林覆被进行制图

本研究提供了东南亚岛屿亚区用空间低分辨率(1km)SPOT植被卫星图像对热带森林覆被进行制图的一个实例.卫星镶嵌图像源自1998～2000年卫星图像.通过非监督数字分类对森林覆被进行制图.然后将制图结果与一些亚区挑选的森林图进行对比,表明该图不仅具有提供森林面积范围和分布等基础资料的潜力,而且还可以提供亚区中森林大面积变化的信息.我们发现,从该亚区森林图所得到的森林面积估计与FAO搜集的数据相似.结果表明,如果毁林以目前或以前的速度继续进行,那么在不远的将来,东南亚现存的木材资源丰富、生物多样性高的许多热带森林可能消失.     

应用卫星图像评价尼泊尔的创造性森林经营策略

现迫切需要确定那些对森林覆盖率变化有显著影响的森林经营制度.这个研究提出了初步的"概念依据"方法论,它把毁林理论与卫星图像变化分析结合起来鉴定理论上也许不存在的林区.通过对尼泊尔Chitwan地区陆地卫星TM图像时间分析,结合道路地理信息系统以及对地形的目视估计,鉴定出10个这样的森林异相.再通过快速野外调查,确定哪一个异相出现有用的创新性森林经营.根据这个信息,选择了一个实地作详细的野外调查.通过这一项分析,我们发现这是一个重要的社区林和生态旅游的项目.此前我们并不知其存在.文章对这种方法在监测森林覆盖变化的应用的价值和局限进行了描述.     

基于Landsat8影像的Himawari-8叶绿素a空间降尺度研究

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求。为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通过构建降尺度模型,以提高Himawari-8的叶绿素a数据的空间分辨率。结果表明,2个秋季模型和2个冬季模型的模型决定系数(R²)分别达到0.6、0.72、0.71和0.85;均方根误差(RMSE)为别为1.47,1.05,1.89,0.76mg/m³。通过实测站点数据对比分析表明,降尺度模型生成的叶绿素a与葵花叶绿素a数据具有较高的一致性,R²达到了0.81,能较好的反映近岸海域叶绿素a浓度的空间变化特征。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取

综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算.     

面向GF-1WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型,利用地面采样数据,结合GF-1 WFV光谱响应函数,选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法,构建了叶绿素a浓度反演模型;并根据验证数据与实测值之间的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现,随机森林模型的R~2为0.895,RMSE为1.994 mg·m~(-3),平均相对误差为11.502%,是3种模型中最优的.为了评估模型的性能,进一步比较了WFV影像像元反射率反演的叶绿素a浓度值与相应的实测值.结果表明,随机森林模型同样具有较高的精度,其R~2为0.709,RMSE为3.540 mg·m~(-3),平均相对误差为25.616%.本研究可为闽江下游水环境的监测提供一定的理论依据和技术参考.     

沿哥伦比亚--厄瓜多尔边界毁林速度和格局变化的卫星检测分析

本研究使用Landsat卫星数据来论证哥伦比亚-厄瓜多尔部分边界23年间(1973～1996)土地覆被变化的速度和格局.人类定居给这两个国家带来了大量毁林.变化的卫星检测分析表明,边界哥伦比亚一侧年毁林速度相对高得多.另外,哥伦比亚一侧森林覆被在研究期间几乎损失了43%,而在厄瓜多尔一侧只损失了22%.研究发现,在边界的任何一侧,都不存在单一的毁林驱动因素;但得出结论哥伦比亚一侧的毁林速度高可能是由于定居压力高、非法古柯种植加剧.卫星图像证明,在厄瓜多尔一侧,毁林格局反映出与石油勘探和开发有关的道路网络.     

中巴资源卫星在双台子河口湿地景观格局变化研究中的应用

应用1987年一景Landsat5 TM数据及2005年一景CBERS-02星CCD数据对双台子河口湿地进行了景观格局变化研究.通过对两期图像进行景观类型分类,计算获取了两个时期的斑块类型水平和景观水平的景观格局指数,并对其进行了分析,同时应用转移矩阵模型研究了各类景观的转化情况.研究结果表明,在1987～2005年间,研究区湿地景观类型变化比较显著,大量天然湿地在人类活动干扰下演变为人工湿地.该区域湿地景观异质程度上升,整体景观类型呈现均衡化方向发展的趋势.通过研究也表明,中巴资源卫星在湿地景观格局变化研究领域中有很好的应用能力.     

环厦门海域水色变化的多光谱多时相遥感分析

采用基于影像光谱信息建立的水质遥感模型对环厦门海域1989～2003年间的水色变化进行了分析.通过对水体及其所含物质的物理光学性质分析,水质遥感模型的建立可以不依赖于和卫星同步的水质采样数据建立水质遥感.这使得遥感对水色分析的应用更容易,而且还可以利用大量卫星存档数据来进行水质的历史变化分析.使用基于可见光和近红外波段反射率创建的模型研究了离水信号和水中物质(悬浮物和浮游植物)的关系.提出了一套可用于Landsat TM/ETM 和SPOT 5影像的水专题处理流程,并用于揭示所研究海域中悬浮物和叶绿素浓度的时空变化规律.研究表明,利用基于影像光谱的水质遥感模型,可以快速有效地揭示长时间范围内水色的时空变化.总的看来,环厦门海域的悬浮物浓度在所研究的时期内,有显著的增加,叶绿素的浓度在局部也有明显的升高.最明显的是,高悬浮物浓度的海域面积所占的比例从1989年的0.2%上升到2003年的10.2%.综合分析表明,九龙江河口所带来的巨量悬浮物是该海域最主要的陆源排海物和污染源,过度的水产养殖是另一个主要的污染因子.     

近岸海域水色算法真实性检验的不同叶绿素a测试方法换算模型

现场叶绿素a浓度是卫星水色遥感算法真实性检验的重要依据.测试方法不同,对遥感反演的叶绿素浓度对比有较大的影响.本文依据海洋监测规范和NASA的海洋光学观测规范采用三色光分光光度法、荧光光度法和HPLC法对辽东湾、大连湾水样的同步分析,建立了分光法与荧光法、分光法与HPLC法、荧光法与HPLC法得到的叶绿素a浓度换算模型,各相关系数均高于0.8,显示了良好的一致性.