福建省长汀县植被覆盖度遥感动态监测研究

遥感估算植被覆盖度的关键在于:一是植被指数的选择,二是植被指数转换方法。针对中国南方多山的特点,论文提出了能较好地削弱影像中山体阴影、土壤背景、岩石、建筑用地等地物对植被覆盖度信息干扰的复合植被指数V BSI;在植被指数转换方法上,采用混合像元法,对福建省长汀县1994年和2003年的遥感影像进行了植被覆盖度的估算。研究结果表明:采用VBSI进行植被覆盖度的估算,影像阴影信息的干扰作用可以被削减为NDV I的50%,基于VBSI的混合像元法估算植被覆盖度的总体精度达到80%以上;动态监测表明,从1994至2003年研究区高植被覆盖面积增加了150.47km₂,占国土面积的比例提高了4.9个百分点,据调查,这与近年来长汀县加大水土流失治理力度有着重要关系。     

Pressure cookers or pressure valves: Do roads lead to deforestation in China?

The effect of roads on forests is ambiguous. Many studies conclude that building and upgrading roads increases pressure on forests but some find that new and better roads may reduce the rate of deforestation. In this paper we use satellite remote sensing images of forest cover in Jiangxi Province, China, to test whether the existence and the size of roads (ranging from expressways to tertiary roads) in 1995 affected the level of forest cover in 2000 or the rate of change between 1995 and 2000. To account for road access for each of our 1 km² (“pixel”) units of forest cover we measure whether or not and what type of roads penetrate the “watershed” in which the pixel lies. These watersheds allow more plausible measures of accessibility than do traditional “crowfly” distance measures that ignore topography. To account for possible confounding we also use 12 additional covariates: geographic and climatic variables (e.g., elevation, slope, rainfall, temperature, soil properties); demographic and economic variables (e.g., local population and GDP per square kilometer); and distance variables (e.g., distance to the nearest provincial capital). Although simple univariate OLS regressions show that forest levels are lower and deforestation rates higher either when there is a road, or when there is a higher quality road, these results are not robust. Controlling for all of the covariates and also using recently developed covariate matching techniques to estimate treatment effects, we find that roads in China’s Jiangxi Province can most safely be described as having no impact on the level of forests and no impact on the rate of deforestation.     

融合LRT的Bootstrap区间估计同质点识别方法研究*

针对传统同质点探测方法检验效率低以及在地物区分度不明显地区探测结果包含过多异质点的问题,提出融合似然比检验(LRT)与Bootstrap区间估计的同质点探测方法,通过模拟和实验对该方法进行验证,并对鄂尔多斯某煤矿地表形变进行探测和验证。研究结果表明:相比于传统方法,融合似然比检验(LRT)与Bootstrap区间估计的同质点探测方法具有较高的拒绝率和稳定的拒绝率标准差,比较适合地物区分度不明显的野外矿区同质点探测;在实验矿区发现1处明显下沉,最大累计沉降为-128.9 mm,通过与实测水准比较,发现实测水准结果与基于本文方法的DS-InSAR结果基本一致,2者均方根误差和平均绝对误差分别为14.4,12.0 mm。研究结果可实现对矿区的非接触、大范围、长时间监测,为DS-InSAR中同质点选取提供新思路。     

上海崇明县植被覆盖度动态变化遥感监测研究

植被覆盖度是用于描述和评价生态系统的重要参数。基于1989、2001、2006年的TM/ETM+遥感数据,以上海市崇明县为研究区域,利用改进的像元二分模型,估算出不同时期内崇明县的植被覆盖度,并对其变化进行了定量分析。结果表明:1989-2001年,植被覆盖度负向变化地表约10.17%,正向变化约20.58%,乡镇和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,农场区域则相反;2001-2006年,负向变化约29.1%,正向变化约12%,农场和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,乡镇区域则相反,并且随着城市化进程的深入,各土地用地类型的植被覆盖度变化在一定程度上都呈现出生态退化的趋势。     

成都平原及其周边区域植被覆盖动态监测

利用Landsat TM/OLI遥感数据、DEM和地貌数据,基于像元二分模型、遥感与GIS技术对2007~2013年成都平原及周边区域的植被覆盖动态变化进行了估算,并结合高程、坡度、坡向和地貌数据,定量分析了汶川地震前、后植被受损与恢复的空间动态格局变化。研究表明:(1)植被覆盖总体良好,近一半区域的植被覆盖度均在中、高度以上,空间格局上呈现由西部的龙门山区向中部的平原区域降低的总体趋势;(2)地震造成植被受损面积约6.91×105 hm~2,集中分布于海拔324~800 m、坡度20°、东坡、南坡和西坡及山地地貌部位;(3)震后5 a,植被恢复面积约4.88×105 hm~2,主要分布海拔324~1 000 m、坡度30°、平缓坡、南坡、东坡和西坡、丘陵和大起伏山地以下区域;(4)高程、坡度和地貌对植被损毁与恢复的影响明显高于坡向。     

资源三号卫星多光谱数据自动反演香港地区气溶胶光学厚度

利用ZY-3卫星数据高分辨率的特点,提出了一种基于图像自身的阴坡植被暗像元气溶胶光学厚度自动反演算法.首先,分区优选阴坡植被暗像元,基于程辐射信息估算红、蓝波段的气溶胶散射相函数、散射比.其次,在Gilabert算法基础上,增加地表漫反射项的考虑,利用简化的辐射传输方程直接解算阴坡植被及浓密植被暗像元气溶胶光学厚度.最后采用克里金插值,将多个暗像元气溶胶光学厚度推算到整景图像的分布,进而进行大气纠正.结果表明,香港地区ZY-3数据AOD反演结果与MODIS气溶胶C051产品趋势一致,ZY-3数据AOD结果在揭示繁华都市区内部的AOD差异,以及识别城市内部污染源方面更具优势.ZY-3数据大气纠正后,图像清晰度、对比度增强,统计结果显示水体及浓密植被的光谱特征与先验知识相符.     

污泥裂解过程的形貌学特征参数研究

污泥裂解过程对应的特殊形貌学特征能够反映污泥裂解进行程度，通过全程拍摄处于400％下的污泥裂解反应进程，得到反应不同阶段的图像序列，对该图像序列借助Image Pro Plus v6．3软件进行数字化处理，可以得到描述图像特征的量化值。通过对比各种形貌特征值后发现，污泥裂解过程中，被关注的区域主体面积（用像素表示）和光密度值呈现规律性变化。随污泥裂解进行，关注的区域主体面积从最初的52000像素降至最终的35000像素，污泥图像的基本色红绿蓝（RGB）三通道光密度值从最初的160～180降至最终的70，两者的变化规律与污泥的裂解过程密切相关，并且光密度值能够更加准确地表征污泥裂解进程。通过实验数据拟合，验证了平均光密度和裂解失重率呈线性关系，并且在特定条件下和反应时间的关系满足DoseResp函数，为实现污泥裂解自动化控制提供基础。     

Spatial pattern of impervious surfaces and their impacts on land surface temperature in Beijing, China

Land surface temperature （LST）, which is heavily influenced by urban surface structures, is a significant parameter in urban environmental analysis. This study examined the effect impervious surfaces （IS） spatial patterns have on LST in Beijing, China. A classification and regression tree model （CART） was adopted to estimate IS as a continuous variable using Landsat images from two seasons combined with QuickBird. LST was retrieved from the Landsat Thematic Mapper （TM） image to examine the relationships between IS and LST. The results revealed that CART was capable of consistently predicting LST with acceptable accuracy （correlation coefficient of 0.94 and the average error of 8.59%）. Spatial patterns of IS exhibited changing gradients across the various urban-rural transects, with LST values showing a concentric shape that increased as you moved from the outskirts towards the downtown areas. Transect analysis also indicated that the changes in both IS and LST patterns were similar at various resolution levels, which suggests a distinct linear relationship between them. Results of correlation analysis further showed that IS tended to be positively correlated with LST, and that the correlation coefficients increased from 0.807 to 0.925 with increases in IS pixel size. The findings identified in this study provide a theoretical basis for improving urban planning efforts to lessen urban temperatures and thus dampen urban heat island effects.     

基于NDVI的淮河流域植被覆盖度动态变化

基于淮河流域1998～2005年每年第三季度的SPOT VEGETATION逐旬NDVI数据，采用MVC法（最大值合成法）获得月NDVI值，用均值法求取季均NDVI值，然后用像元二分模型求得各年的植被覆盖度。在此基础上，从不同角度分析近8年植被覆盖度的变化情况，并用Hurst指数预测未来植被覆盖度变化趋势。结果表明：近8年淮河流域地表植被覆盖度总体呈上升趋势，上升率为0007/a，其中1999年值最低，2004年值最高。植被变化以稳定和轻微恢复为主，更多区域由较低等级的植被覆盖度转变为较高等级植被覆盖度。由Hurst指数预测到未来植被覆盖度变化将保持增加趋势     

1987～2015年嘉陵江源区植被覆盖度时空变化特征

江河源头地区植被建设与生态保护意义重大。应用遥感技术分析植被覆盖状况近年来已渐成热点。本文以嘉陵江源头所在地陕西省宝鸡市凤县为研究区,基于1987年、2000年和2015年3期Landsat卫星遥感影像,提取归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）,采用像元二分模型,运用ENVI 5.3和ArcGIS10.4软件计算得到研究区植被覆盖度分布格局及动态变化。结果表明：（1）1987~2015年期间研究区植被以高覆盖区为主,高覆盖区面积增加了5.96%,呈上升趋势;（2）研究区植被退化面积占3.91%,基本不变的面积占85.36%,改善面积占10.73%,研究区植被改善面积多于退化面积,与退耕还林还草工程关系密切;（3）植被覆盖度随坡度和高程的增大呈先增加后降低的趋势;阴坡的植被覆盖度低于阳坡,但高于平地,坡向对植被覆盖的影响主要体现在温度上;（4）矿产资源开发对植被破坏的影响大于风力发电场建设,建议当地政府加强矿山生态环境修复力度。研究结果可服务于嘉陵江源区生态保护与流域管理。