基于MODIS数据与多机器学习法的日PM2.5模拟研究

为了深入了解地面PM_2.5的空间分布,以山东省为研究区,利用2019年的PM_2.5站点实测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品,充分考虑人口、地形、气象等因素,使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM_2.5进行了模拟.结果表明:随机森林模型(RF)的RMSE和MAE的值分别为12.67和6.62,优于BPNN、SVR和DNN模型.随机森林模型(RF)最适合山东省的日PM_2.5模拟.     

基于RSEI模型的祁连山自然保护区生态环境质量评价

基于1988-2018年祁连山国家自然保护区的Landsat系列遥感影像,利用绿度、湿度、热度和干度指标计算获得遥感生态指数(RSEI),并应用RSEI对保护区近30年的生态环境质量作评价.结果表明:近30年来该保护区生态环境质量整体呈好转趋势,RSEI上升0.016,可1998-2018年生态环境质量有所下降;生态环...     

利用CASA模型估算黑河流域净第一性生产力

陆地生态系统是维系生物圈乃至人类存在与发展的生命支持系统。该系统净第一性生产力估算研究有助于寻找陆地植被从大气中固定碳的数量及影响其时空分布的驱动因子。基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,结合多光谱遥感数据和气候数据,模拟干旱半干旱典型区黑河流域1998~2002年净第一性生产力的时空分布,并分析和探讨了上、中、下游NPP的驱动因子。研究结果证明CASA模型适用于内陆河流域范围内NPP研究;通过分析黑河流域上、中、下游的NPP变化与气温、降水、太阳辐射和NDVI的相关关系,发现上游山区NPP与热量相关性显著,中游地区由于人工绿洲对水资源的截留用于作物灌溉,NPP相对稳定,下游的NPP受热量和水分因素共同复杂控制。