模拟涨潮的复杂海岸类型岸线自动提取方法

传统的海岸线提取方法往往仅针对某种类型的海岸有效,对于多种类型混合海岸区域,则需要对图像分类裁剪、分别提取岸线、拼接图像才能提取出完整的海岸线,该过程不仅实现较为复杂,而且将不同类型海岸严格划分开的难度也很大,因此,本文提出了一种适用于混合海岸类型区域提取海岸线新方法——模拟海水涨潮过程的海岸线自动提取方法。首先采用波段差决策树分类分析方法（spectral difference decision tree,SDDT）对遥感影像进行分类,根据地物类型差异将各区域类别标记为"可涨潮区域"与"不可涨潮区域"两类;其次,通过计算每个斑块区域的面积,将面积小于某一预设阈值的区域块定义为噪声区域,去除所有噪声区域;然后,再通过最大矩形填充算法（maximum rectangle filling algorithm,MRFA）模拟海水涨潮逐步填充"可涨潮区域"并提取海岸线。本文方法提取的海岸线较为连续,不受地物分类结果图中的少量误分类斑块的影响。     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

基于EOS/MODIS资料的太湖藻类动态模拟

建立了太湖藻类生长的动态模型,并将其与水动力模型和水质模型相耦合,利用2001年7～8月太湖的实测资料对模型进行了率定。借助该模型,对2004年8月太湖水体中TN、TP的变化以及藻类生长过程进行了模拟。利用中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS的数据对太湖叶绿素a浓度进行遥感定量,将遥感监测数据和模型计算结果进行了比较。结果表明:该模型可进行风生湖流、TN、TP的模拟,以叶绿素a浓度描述的藻类浓度的模拟值能较好地拟合遥感监测值,且遥感监测图和模型模拟图所反映的全太湖叶绿素浓度分布基本一致。最后根据遥感和模拟对太湖全区的藻类分布作了具体的分析。     

基于遥感影像的小流域土地利用景观格局研究CSSCI

以SPOT-5卫星遥感影像为基础数据源,在GIS技术的支持下获取刘家河流域的土地利用类型。引入景观生态学的基本原理和方法,基于Fragstats 3.3软件,用景观格局指数定量分析了该流域土地利用景观格局。结果表明,刘家河流域内的耕地是景观的主体类型,流域水资源丰富、交通条件便利,非常适合发展现代农业,但应注意生态环境保护,尤其应注意对坡度大于25°的耕地实施退耕还林,以防止出现水土流失等环境问题。     

中国草地生态系统服务功能价值遥感估算研究

草地生态系统是我国陆地上面积最大的生态系统,不仅生产大量的产品,而且提供巨大的生态服务功能。利用遥感技术估算草地生态系统服务价值,具有廉价、动态、快速、范围广等优点,并可解决传统方法所不能解决的空间异质性问题。论文考虑有机物质生产、维持CO₂和O₂平衡、营养物质循环、对环境污染的净化作用、土壤侵蚀控制和涵养水源等主要服务功能,提出了一个基于净初级生产力(NPP)和植被覆盖率的草地生态系统服务价值估算方法,并介绍了从MODIS数据反演NPP和植被覆盖率的方法。对2003年我国草地生态系统服务价值的估算结果表明,我国草地生态系统总服务价值达17050.25×10⁸元,平均48.44×10⁴元/km²,是草地生产收益的19倍;不同类型的草地生态系统单位面积服务价值空间差异悬殊,从5.62×10⁴元/km²变化到99.0×10⁴元/km²以上。     

基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例

基于研究区2001年Landsat7ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDV I、DV I、RV I、IPV I、SA VI)和9种波段比值指数(Index1I-ndex9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDV I、DV I、IPV I、SAV I、R VI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。     

溢油事故监测中的遥感技术

溢油事故日益频繁,对溢油的监测尤为重要,文章介绍了溢油事故监测中遥感技术的运用进展,包括了航空遥感、卫星遥感以及两者在溢油事故中的联合运用。     

基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测

贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的概率模型。采用贝叶斯网络分类对具有典型干旱特征的库车县土壤盐渍化情况进行监测，首先应用条件独立性测试原理建立贝叶斯网络结构，把研究区遥感数据进行离散化，然后应用贝叶斯定理作为分类原则，将每个像元分为像元最大概率的类别。研究结果表明该方法分类6种地类的整体分类精度达到96％，为该区盐渍地面积、空间分布等特征监测提供了较好的依据。     

1973-2018年布喀达坂峰地区前进冰川遥感监测

冰川跃动是冰川动力不稳定性的表现,影响着全球约1%的冰川。基于1973-2018年208景Landsat MSS/TM/ETM+/OLI遥感影像,对布喀达坂峰地区不同时期前进冰川进行遥感识别。结果表明：（1）1973-2018年布喀达坂峰地区共有7条冰川发生过前进,其中冰川末端快速退缩型冰川有3条,冰川末端波动前进型和冰川末端稳定型冰川各有2条。莫诺马哈冰川和5Y542H0020冰川可能为跃动冰川,且前者正处于跃动阶。（2）近45年间布喀达坂峰地区7条冰川共出现过25次前进现象,各条冰川发生前进次数均多于（含）2次;前进冰川发生时间主要集中于2000s（7次）和1970s（6次）。该地区冰川在各月份均发生过前进现象,推断该地区前进冰川属斯瓦尔巴型。布喀达坂峰地区冰川前进无明显规律,大多数冰川两次前进时间间隔为10年左右。（3）布喀达坂峰地区冰川前进可能受热控和水控机理共同作用,单一的气候变化尚难以解释其变化机理。     

基于Landsat8影像估算新安江水库光合有效辐射漫射衰减系数

光合有效辐射(photosynthetically active radiation,PAR)是指可以被植物利用并进行光合作用的那部分太阳辐射,其进入湖水后受光学组分(悬浮颗粒、有色可溶性有机物和浮游植物)的吸收和散射作用发生衰减,对湖泊生物的密度和分布具有重要影响.本研究构建了基于Landsat 8影像数据的较为清洁的新安江水库PAR漫衰减系数的遥感估算模型,进而分析其时空分布特征及主要影响因素.结果表明,利用Landsat 8的第二、三和第八波段构建的多元回归模型能够得到较为准确的估算结果,模型决定系数为0.87.利用独立样本对构建的模型验证,预测值和实测值相对误差绝对值均值为9.16%,均方根误差为0.06 m~(-1),由此可见利用Landsat 8数据的3个波段,采用多元回归模型能够较好地估算较清洁水体的PAR漫射衰减系数.基于14景Landsat 8影像发现,新安江水库PAR漫射衰减系数季节差异性明显,秋季(9~11月)和夏季(6~8月)PAR漫射衰减系数较高,分别为(0.82±0.60)m~(-1)和(0.77±0.41)m~(-1),而冬季(12~次年2月)和春季(3~5月)PAR漫射衰减系数相对较低,分别为(0.56±0.50)m~(-1)和(0.40±0.45)m~(-1).新安江水库PAR漫射衰减系数空间差异性显著,全湖PAR漫射衰减系数变化范围为(0.002~13.86)m~(-1),均值为(0.64±0.49)m~(-1).漫射衰减系数的季节变化主要是由季节性降雨和浮游植物季节性生长引起,空间差异性主要由外源河流输入和部分水域采砂过程导致悬浮物浓度变化引起.