基于Landsat 8卫星OLI影像遥感反演盐城市区域大气能见度状况

利用遥感软件ENVI 5.2的FLAASH大气校正模块,对盐城市2013—2014年共22景Landsat 8卫星OLI影像进行了区域大气能见度遥感反演,并与盐城市环境监测中心站的空气自动监测子站的PM10、PM2.5以及当地气象部门的能见度观测数据进行了对比。结果表明,OLI遥感影像可以对区域尺度大气能见度进行有效的观测,反演的区域性大气能见度水平与地面空气质量自动监测结果存在消长关系,与地面能见度数据有近70%的一致性。     

基于Landsat-8数据和劈窗算法的地表温度反演及城市热岛效应研究

陆地表面温度(Land Surface Temperature,LST)是地表能量平衡组分中的一个重要参数。随着卫星遥感技术的快速发展,遥感反演成为获取区域LST的一个重要手段。目前已有学者提出多种基于遥感数据反演LST的算法,其中劈窗算法被证明是一种精度较高的算法。基于Landsat-8卫星30 m空间分辨率的陆地成像仪(OLI)数据和100 m分辨率的热红外传感器(TIRS)数据,采用劈窗算法计算了无锡地区的LST,并采用地面实测水温数据和同步的MODIS温度产品对Landsat-8的计算结果进行了验证和对比分析。结果表明:基于Landsat-8数据和劈窗算法获取的LST精度较高,误差1K。在计算的LST结果基础上,进一步提取了热场变异指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同地表覆盖类型对热岛效应的影响进行了分析。     

水质参数的遥感反演和遥感监测

遥感技术由于具有快速、宏观、低成本和周期性的优点,便于探测水质的时空变化,已成为水质参数监测的重要手段。目前能够直接进行遥感反演的水质参数主要是悬浮物浓度、叶绿素a浓度、可溶解性有机物等光学活性物质,并已经建立了许多反演模型。但是这些模型直接用于水质的遥感监测仍存在一些问题。今后,利用3S技术将地面观测和遥感观测结合起来,可望推动水色遥感的实际应用。     

基于Sentinel-2卫星数据的中山市植被叶面积指数反演及空间分析

以广东省中山市为例,基于SNAP软件和2景Sentinel-2卫星数据,反演并分析中山市全域及特定区域内植被叶面积指数。结果表明,反演结果与中山市生态空间格局和植被保护状况相一致,且与其他研究报道中对水库库区林地采用现场实测方法获得的数据高度一致,表明该方法反演城镇植被叶面积指数具有良好的适用性和准确性。     

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...     

基于实测光谱的烟台四十里湾水体叶绿素a遥感反演

水体叶绿素a含量是二类水体水色遥感反演的主要参数之一。通过分析烟台近海水体实测反射光谱曲线,选取了特征波段及波段组合,建立了研究区叶绿素a含量遥感反演模型。通过对比不同反演模型可知：三波段模型是烟台近海水体叶绿素a遥感反演的最优模型,决定系数为0?6608,均方根误差（RMSE）为0?59μg／L;其次是归一化荧光高度模型和反射峰面积模型,决定系数分别为0?6213和0?5589,RMSE分别为0?62μg／L和0?67μg／L。     

基于Landsat 7的武汉市热岛效应研究

城市化使得城市数量和规模不断增加,城市作为人类对自然环境改造最为剧烈的部分,具有独特的区域环境,其中城市内部温度显著高于周边郊区的热岛效应是一个突出的城市环境问题,受到了普遍关注和研究。武汉市是长江中游特大城市,城市热岛效应明显,但对其研究很少。利用Landsat TM6波段数据,生成武汉市城市亮温场,分析了武汉市热场的分布、大小,利用亮温场均值、方差和相对温度评价城市热岛强度,并对城市热场的范围及强度变化与城市发展规模及方向进行了分析,取得了较好的效果。     

基于卫星遥感的京津冀热环境效应分析

为探究北京城区和京津冀城市群等不同尺度上地表热环境时空格局变化以及与大气污染和污染排放的关系,利用Landsat-58、Terra MODIS和Aura卫星上OMI等多期数据,采用普适性单窗算法反演了不同区域的地表温度强度,并结合京津冀重点行业NOX排放量和区域NO2柱浓度空间分布数据,分析了2001—2016年北京及京津冀地区大气污染、能源消耗和城市热力格局之间的关系。结果表明:北京市热岛分布具有显著的地域性,高地表温度与相对较低地表温度集聚与相间分布并存,建成区城市热岛效应明显; 2001—2016年随着城市的快速发展,城区快速向外蔓延,北京城市的热场强度逐年加强,范围逐年向东、向南扩大;热岛高强度范围与NO2高污染区、NOX高排放区有较好的一致性,热岛强度的分布特征有助于大气污染物"热量"网络的规划,卫星热红外遥感可提供必要的技术支撑。     

基于特征选择和机器学习的阳澄湖叶绿素a遥感反演研究

利用2016-2020年Sentinel-2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据,提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法,并应用于阳澄湖.结果表明,特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果,基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度;2016-2020年阳澄湖叶绿...     

一种基于Landsat 8 OLI影像的水体信息提取方法研究

提出一种基于Landsat 8 OLI影像提取水体信息的斜率比值法（SR）,比对不同方法、不同类型水体和不同季节影像的数据,结果表明：SR法相比归一化差异水体指数法（NDWI）和改进的归一化差异水体指数法（MNDWI）,水体信息提取精度更高,且对阈值精确度的要求低,阈值一般设定为2.0;SR法适用于清澈水体、浑浊水体、浅水河滩等水体,对河流干流和较大支流的提取精度达到99%,细小支流、沟渠的提取精度为66%,面积较小的水体提取精度为65%;在冬季太阳高度角较低时,SR也能较好地去除阴影。     

Integration of Optical and Microwave Remote Sensing Data for Agricultural Land Use Classification

An agricultural land use classification of Oltrepo' Pavese region (in Northern Italy) is performed through integration of remote sensing data from optical and radar sensors. The source of optical data was a Landsat-TM image acquired on April 1994, while the source of microwave data was a contemporaneous image of the new radar sensor SIR-C/X-SAR which was flown on-board the Space Shuttle during an experimental mission over the chosen test site. Then, they were combined through calculation of the principal components of the multidimensional data sets and a final classification was carried out and compared with the classifications obtained from optical and radar recordings separately. Results showed remarkable improvement in the classification accuracy of seedbeds and uncultivated fields with radar recordings and of herbaceous crop type with integrated data. Potential ability of a multi-sensor classification and limits of a single-temporal approach are discussed.     

Landsat 8卫星OLI遥感影像在生态环境监测中的应用研究

利用美国2013年2月发射的Landsat 8卫星上运营性陆地成像仪OLI获取的太湖流域遥感影像数据,开展了其在大气能见度、蓝藻水华及建设用地等生态环境监测领域中的应用研究。研究表明,Landsat 8卫星向未来延续了Landsat系列的长时期对地观测能力,且观测性能有所优化,适合对区域能见度、湖泊蓝藻水华、生态系统格局等生态环境问题进行反演和分析,是生态环境监测的重要遥感信息源。     

扬州市土地利用与覆盖的遥感监测

应用遥感技术监测分析扬州市2009—2012年土地利用与覆盖状况。结果表明,扬州市土地利用及覆盖以耕地、城乡工矿居民用地及水域为主,主要生态红线区土地覆盖类型未发生人为改变,生态环境状况总体良好,呈略有改善的态势。提出,应坚持开展污染治理和生态建设,优化发展空间,统筹城乡建设用地管理。     

城市公园降温指标与地表热场耦合关系

城市热岛效应是生态环境问题之一,城市公园自身的冷环境能够对热岛效应产生一定的降温作用。基于Landsat 8遥感数据,利用辐射传输方程算法反演天津市的地表温度。以天津市9个公园为例,通过在公园周围建立多环缓冲区,研究公园的降温效应。为了考察空间连续性对公园降温效应的影响,选取公园的冷却强度和冷却梯度2个指标,结合冷却区域和冷却效率,分析城市公园的降温效果。研究结果表明：9个公园的降温距离差异明显,降温距离最大的是水西公园,最小的是人民公园;公园的周长、面积、绿量面积与公园的冷却区域呈显著正相关;形状指数与公园的冷却效率呈显著负相关;绿量面积和水体面积比与冷却强度、冷却梯度呈正相关。     

Estimation of Vegetation Coverage in Semi-arid Sandy Land Based on Multivariate Statistical Modeling Using Remote Sensing Data

The estimation of vegetation coverage is essential in the monitoring and management of arid and semi-arid sandy lands. But how to estimate vegetation coverage and monitor the environmental change at global and regional scales still remains to be further studied. Here, combined with field vegetation survey, multispectral remote sensing data were used to estimate coverage based on theoretical statistical modeling. First, the remote sensing data were processed and several groups of spectral variables were selected/proposed and calculated, and then statistically correlated to measured vegetation coverage. Both the single- and multiple-variable-based models were established and further analyzed. Among all single-variable-based models, that is based on Normalized Difference Vegetation Index showed the highest R (0.900) and R ² (0.810) as well as lowest standard estimate error (0.128024). Since the multiple-variable-based model using multiple stepwise regression analysis behaved much better, it was determined as the optimal model for local coverage estimation. Finally, the estimation was conducted based on the optimal model and the result was cross-validated. The coefficient of determination used for validation was 0.867 with a root-mean-squared error (RMSE) of 0.101. The large-scale estimation of vegetation coverage using statistical modeling based on remote sensing data can be helpful for the monitoring and controlling of desertification in arid and semi-arid regions. It could serve for regional ecological management which is of great significance.     

基于Landsat TM/ETM+/OLI遥感大数据分析南京市1984—2015年大气能见度变化趋势

对南京市1984—2015年Landsat 4／5／7／8卫星TM／ETM＋／OLI传感器获取的遥感数据,利用ENVI遥感软件的FLAASH大气校正模块,进行了区域大气能见度（ VIS）遥感反演。结果表明,时间跨度达30余年的Landsat卫星遥感数据影像序列反演的VIS呈明显的下降趋势,20世纪80年代数值较高,“差”能见度（＜10 km）的观测率不到6％,21世纪以来VIS下降明显,“差”能见度的观测率为20％～25％。与2010—2015年南京市PM10、PM2．5监测数据进行了对比,在城市空气清洁及污染较轻时,星地监测结果有较好的一致性,但中到重污染天气时FLAASH算法反演VIS偏高,侧重于代表离主城区距离远的偏远乡野山林地区的能见度状况。