天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测

采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。     

基于MERIS数据的太湖悬浮物与叶绿素a遥感估算研究

基于MERIS数据,采用最大叶绿素指数算法,分别建立太湖悬浮物浓度与叶绿素a浓度的估算模型。经误差分析证明,该模型适宜检测悬浮物与叶绿素a质量浓度范围分别为15 g/m3～80 g/m3与10 mg/m3～20 mg/m3的水域,可用于太湖水体悬浮物与叶绿素a的MERIS遥感估算。     

跨越业界技术水平,奥图码剑指工程投影领域

日前,全球DLP投影机领导品牌奥图码(Optoma)在上海松江新桥吴越片场举办了"跨跃,撼动影像工程"——十年一剑方案演示,与行业用户一起探讨了影像工程领域投影机应用的重要性,并且明确指出,     

用影像让社会关注尘肺病人

丧失帮助别人的能力不可怕,可怕的是丧失了接受别人帮助的能力。我是个出家人,出家人和在家人对灾难的认识还是不同,大家觉得尘肺病患者是需要帮助的群体,而我作为一个佛教徒,并不认为是我在帮他,相反,是他们在成就我的慈悲心。     

安西戈壁荒漠自然保护区主要地物的遥感影象特征

本文介绍了安西戈壁荒漠自然保护区主要地物植被、水迹、湿地、地表物质组成的遥感影象特征，为类似地区遥感调查提供了经验。     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

松花江哈尔滨江段高锰酸盐指数的遥感反演

以松花江哈尔滨江段高锰酸钾指数为研究对象,于2012年7月14～15日,测定了11个断面31个采样点的高锰酸钾指数数据,同步获取了采样点水质高光谱反射率数据,使用相关性统计分析和多元非线性回归分析方法,用其中21个样点数据构建反演模型,得到模型决定系数(R2)为0.890,用10个样点数据进行验证,得到预测值的均方根误差(RMSE)为0.439 mg·L-1,平均绝对偏差(MAD)为0.365 mg·L-1,平均绝对偏差率(MADR)为8.43%.     

城市扩展与热岛空间分布变化关系研究——以上海为例

随着城市建设区域和格局的迅速改变,城市热岛分布也发生了巨大变化.为了了解城市热岛分布与城市建设的关系,为城市建设同时缓解改善热岛效应奠定基础,文章采用遥感动态监测和GIS多要素空间分析技术,对上海城市90年代以来的城市扩展以及热岛分布变化状况和演变规律进行监测分析,得出城市建设区域的扩大将会导致城市热岛范围和面积的增大,城市扩展与热岛扩展趋势具有空间一致性.同时,通过对上海城市不同温度情况下地面不同介质的比例、面积进行因子权重分析,得出温度越高,其建筑、交通、工业区的比例越大;反之温度越低,农田、耕地等介质的比例越高;表明不同地物对温度分布、强度的影响明显.研究还表明:城市扩展虽会导致热岛范围加大,但如注重环境和绿化建设,则在一定程度上可缓解热岛效应和缩小热岛范围.     

基于ETM+图像的植被覆盖度遥感估算模型

植被覆盖度(VFC)的定量遥感是多种地表过程研究的迫切需要.文章选用南京市一幅Landsat 7 ETM 图像,经大气校正后提取了归一化植被指数(NDVI),与地面实测的植被覆盖度进行回归分析,建立了1～4次多项式关系模型.结果表明,NDVI与VFC呈极显著的正相关关系(r = 0.874, P < 0.001).在NDVI-VFC的1～4次多项式关系模型中,模型幂次越高,拟合程度越好.综合考虑模型的精度和稳定性,3次多项式模型作为最优模型推荐使用:VFC = -1.3438 NDVI 3 0.9774 NDVI 2 0.9988 NDVI 0.1507 (R2 = 0.7961, RMSE = 0.1094),该模型精度在植被中等密集区域(VFC＝0.4～0.8)最高,植被稀疏区域(VFC < 0.4)最低,植被密集区域(VFC > 0.8)居中.模型可直接用于全图像的VFC计算,并可通过植被指数的校准,进行推广使用.