遥感技术在城市湖泊演变研究中的应用

以武汉市东湖和沙湖为例,以多时相TM影像为数据源,利用ERDAS软件提取东湖和沙湖1991年、2001年和2006年的水域面积信息从时空两方面对湖泊水域面积的演化特征进行了系统分析。结果表明,1991—2006年湖泊水域面积出现急剧下降,减少了1040.43hm2。分析认为,随着城市经济的发展,对土地的需求会更为迫切,城市湖泊的保护也将面临巨大挑战。遥感技术具有宏观性、动态性与实时性的优势,能够快速、准确地获取大范围地区水域面积变化信息,定量地分析城市湖泊演化规律,为城市湖泊的合理开发、利用和保护提供重要依据。     

LandSat TM/OLI遥感影像在玛多县近30年小型湖泊面积监测中的应用

气候变化会引起一系列的生态问题,其中湖泊面积变化是其问题之一.采集1990～2018年近30年间的LandSat TM/OLI遥感影像,以玛多县小型湖泊星星海、阿涌吾儿马错、龙日阿错、阿涌该马错为研究区,利用改进后的归一化水体指数对玛多县小型湖泊进行水体的提取.借助湖泊变化幅度以及湖泊演变强度等指数,综合分析了玛多县小...     

基于中低分辨率遥感影像的分类方法对比研究——以鄱阳湖水鸟栖息地遥感分类为例

选取中国鄱阳湖南矶山湿地为研究范围,通过分析候鸟在越冬期的栖息特征,构建适宜于提取候鸟栖息地的湿地分类系统。以Landsat8卫星OLI遥感影像为数据源,采用面向对象分类方法,通过多尺度分割、特征提取和决策树建立等关键步骤,实现湿地信息的快速提取;通过与传统像元法的分类结果对比,系统分析了面向对象方法在基于中低分辨率遥感影像的湿地信息提取中的有效性。研究表明:在面向对象湿地信息提取中,构建不同等级的分割尺度,在多个尺度上提取同一地物,可以更好识别复杂的湿地景观类型;相比仅依据像元光谱特征进行分类的传统像元方法,面向对象方法综合利用光谱、空间、形状和纹理等多种特征,因此可以获得更高的精度(总体分类精度达到87.64%,Kappa系数为 0.855 2);基于中低分辨率遥感影像,采用面向对象分类方法,能够获得较高精度的湿地景观分布,是一种成本较低且行之有效的技术手段。     

卫星影像和高程数据在农村环境质量试点监测中的应用

大量长期地使用农用塑料薄膜,导致邻苯二甲酸酯类的监测结果出现超标。邻苯二甲酸酯类的污染形势不容乐观。结合桂林市农村环境质量试点监测工作,参考全国生态环境监测与评价工作的技术方法,利用高分辨率卫星遥感影像对试点监测村进行了农膜覆盖面积的统计。针对桂林市的丘陵地貌特征,利用高程数据对统计结果进行修正,提高了农膜覆盖面积统计的准确度。同时还对试点监测村周边区域的农膜覆盖情况进行了粗略统计和分析,确定了将来的重点调查目标区域,为将来深入调查邻苯二甲酸酯类污染状况、制定防治方案提供了一定的参考。     

利用流式影像术(FlowCAM)分析淡水浮游藻类群落特征——以北京城区主要河流为例

浮游藻类是水生态系统的重要初级生产者,对其进行分类鉴定和定量分析是开展生态研究的基础.选取北京城区主要河流为研究对象,于2020年6—7月(夏季)、10月(秋季)对北运河水系22个站位的表层水进行采样调查,探究利用流式影像术(FlowCAM)分析浮游藻类群落结构的可行性.结果表明,浮游藻类的细胞丰度和粒径组成均存在着明...     

基于TM影像的桂林市植被覆盖时空动态监测与分析

以西部地区中等规模城市——桂林市为例,利用1991、2006年两期TM卫星影像数据,在对原始数据预处理的基础上,提取归一化植被指数(NDVI)。依据混合像元二分模型,生成桂林市所辖5城区的两期植被覆盖度监测分类图像,对区域植被覆盖状况进行时空动态变化分析。结果表明,1991年~2006年间,城市植被覆盖区面积总体呈现下降趋势;在划分的3类植被覆盖类型中,低植被覆盖区面积减少幅度最为明显,中、高植被覆盖区面积有不同程度增长;低植被覆盖区主要分布在城市建成区与一些村镇外围区域,中、高植被覆盖区集中分布在城市远郊地带。此外,随着城市化的迅速发展,城乡各类建设用地面积不断增加,城市边缘地带的绿色植被正逐步被人工景观所取代。     

影像融合技术在滩涂湿地植被分类中的应用

选择上海崇明东滩鸟类自然保护区的盐沼植被为对象,利用该地区2004年TM多光谱影像与同期SPOT5全色影像进行多种规则的融合,通过计算信息熵、均值、标准差、平均梯度、偏差指数、相关系数和均方根差7项指标,评价选取光谱信息较丰富、空间信息更清晰的融合影像.在此基础上,利用该融合影像进行植被分类,得到滩涂地区典型植被、光滩和水体等专题分类影像及其信息,并利用实地观测的134个样区进行比较验证.研究结果表明:相对于融合前的TM影像,利用Wavelet +IHS方法融合后的图像数据能很好地保留TM影像的多光谱信息,同时增加了其空间分辨率.融合技术可以充分利用各类遥感影像的空间和光谱信息,有效提高海岸带资源调查与监测的精度.     

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.     

基于遥感影像的峻河流域高寒灌丛决策树提取方法

本文选择青海湖流域内一个具有代表性的小流域—峻河流域为研究对象,通过该区域 IKNOS-2 高分辨率影像的分析,发现该区域高寒灌丛的分布与海拔、坡度、坡向等因素密切相关。 据此,将研究区1:5 万DEM 数据融入TM 影像植被分类过程中,建立一种新的决策树分类方法, 结果将分类总体精度提高到89.37%,Kappa 系数提高到0.7875,达到一般分类结果的精度要求。 这说明,加入多源数据,尤其是地形数据,能够显著提高高寒灌丛植被的分类精度。     

土地利用/覆被变化对小流域地表温度的影响

遥感和GIS技术被用于检测白家湾河流域土地利用/覆被变化,并评估土地利用/覆被变化对白家湾河流域地表温度的影响。不同时期的Landsat TM和ETM+影像被用于确定土地利用/覆被变化格局,并对矿点增长及相关的植被覆盖减少情况进行量化。采用Landsat数据的热红外波段进行地表温度的反演。结果表明:(1)小流域内不同土地利用/覆被类型上地表温度具有差异;(2)由于不同时期不同人为干扰造成的影响不同,不同时期土地利用/覆被类型间的地表温度差异不同。(3)在整个研究区域内,平均地表温度和NDVI之间呈负相关关系,各种土地利用/覆被类型上的平均地表温度和NDVI都呈现负相关性,但一些土地利用/覆被类型与NDVI的相关性高于平均水平。(4)植被覆盖情况越好,对稳定地表温度所起的作用越大。