基于遥感的撂荒耕地提取方法比较研究

粮食安全是国家安全的重要基础.全球气候持续变暖引起的粮食减产以及快速镇化背景下农村耕地撂荒现象的不断加剧,严重威胁我国粮食安全.开展撂荒耕地的遥感监测,准确掌握撂荒耕地的空间分布,对于科学制定农业发展措施具有十分重要的意义.本文以我国贵州清镇市为研究区,在分析该地区农作物物候特征以及撂荒耕地光谱特征基础上,利用哨兵2号高分辨率卫星遥感数据,采用单时相波段特征法、植被指数变化检测法和CART决策树分类法分别提取撂荒耕地,并对不同方法进行对比.结果表明：(1)由于季节性作物种植和生长的差异,撂荒耕地与种植耕地不同季节的光谱特征差异明显;(2)基于不同地物光谱特征值差异的单时相波段法容易受到其他光谱值相近的地物的影响,撂荒耕地的提取精度仅有67%,显著低于考虑季相变化特征并结合波段光谱差异的植被指数变化检测法和CART决策树分类法,其提取精度分别达到82%和73%.     

土壤水分遥感产品降尺度方法研究

微波遥感获得的土壤湿度数据分辨率一般不高,不能满足流域尺度上中高分辨率的土壤湿度数据的需求.基于此,采用8天合成的LST数据MOD11A2以及16天合成产品MOD13A2 NDVI数据与10km的土壤湿度数据进行回归分析,对其进行降尺度处理获得1km土壤湿度数据,同时对其进行验证,分别求得10km分辨率和1km分辨率的TVDI,判断土壤湿度数据与TVDI之间的相关性.结果显示,1km分辨率湿度数据与TVDI之间相关系数为0.91,而10km分辨率湿度数据与TVDI之间相关系数为0.36,降尺度后的数据能够更好地反映研究区土壤湿度空间分布.     

基于三波段模型的大豆叶绿素a含量估算模型

基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型.通过IDL(interactive data language)实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度.比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高(R2=0.81).研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度.     

安庆市植被覆盖度时空变化研究

本文以Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像为数据源,利用ENVI 5.3软件平台和像元二分模型,对安庆市2004年和2017年植被覆盖度进行估算,在此基础上研究安庆市植被覆盖度时空变化特征.结果表明:(1) 2004-2017年,安庆市低植被覆盖区面积增加了34.99 km²,中低植被覆盖区面积增加了30.95 km2,中低植被覆盖区面积增加了30.95 km²,中植被覆盖区面积增加了38.53 km2,中植被覆盖区面积增加了38.53 km²,中高植被覆盖区面积增加了14.87 km2,中高植被覆盖区面积增加了14.87 km²,高植被覆盖区面积减少了123.96 km2,高植被覆盖区面积减少了123.96 km².(2)安庆市绝大部分地区植被覆盖良好,中低植被覆盖区和低植被覆盖区呈现出由菱湖向四周扩展趋势,东部植被覆盖度下降较多,植被覆盖呈现碎片化分布状态.(3)安庆市城市化水平高,工业区向西迁移,居民区向东扩展.     

谱科研旋律 抒遥感情怀——记中国科学院遥感应用研究所高光谱研究室主任张立福

为了在生产生活中更充分地发挥高光谱遥感技术的作用,我国一代又一代的遥感专家们辛勤耕耘,创新不息,用他们的智慧和努力、坚毅和执着不断地谱写着高光谱遥感技术的新篇章。中国科学院遥感应用研究所高光谱研究室主任张立福就是其中一位。     

基于TM影像的土地利用信息的自动提取与制图

以丹江口水库上游库区的TM卫星数据为例,首先利用遥感图像处理软件(ERDAS IMAGINE)中监督分类的方法对该区遥感数据进行分类,然后利用该区域的DEM、坡度图、归一化植被指数作为辅助手段进行空间分析,快速提取该区域的土地利用信息,提高了信息提取的速度及精度,最后利用MAPGIS软件对提取的土地信息以土地利用专题图的形式输出。     

遥感技术在新乡市人民公园绿化调查中的应用

对2011年8月覆盖新乡市人民公园的SPOT5遥感影像进行预处理提取植被信息,再用代表性样地法采集植被信息,选定归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）作为自变量,以实测样本数据（LVV）作为应变量,采用多元回归分析法建立基于遥感影像的新乡市人民公园植被遥感模型．结果表明：LVV与VI呈极显著的相关关系,其相关系数多以相对均质植被高于植被总体．每种植被样方优化出一个模型,即针阔混交林：LVV=16．216RVITOA＋19．698RVidn-9．112（R^2=0．866,RMSE=0．289）;阔叶林：LVV=8．111RVIPAC-3．142（R^2=0．795,RMSE=0．512）;灌木：LVV=313．621NDVIDN3—19．118NDVIDN2．612（R^2=0．812,RMSE=0．714）;草地：LVV=3．121RVITOA＋1．992RVIDN-4．002（R^2=0．892,RMSE=0．547）;总体植被：LVV=2．231RVIPAC-7．112NDVISR＋5．122NDVIPAC＋9．982NDVIDN-1．417（R^2=0．796,RMSE=0．712）．这些优选模型在新乡市人民公园的植被调查中具有一定的应用价值．     

植物光化学植被指数对叶片生化组分参数的敏感性

光化学植被指数PRI的定义为531 nm 和 570 nm处反射率的归一化植被指数,这一指数能够成功的估算叶片尺度、冠层尺度和景观尺度的光能利用率LUE,进而可以提高净初级生产力NPP的估算精度,因而PRI有着广阔的应用的前景。但是,很多干扰因素会对建立PRI和LUE的关系产生影响,并且随着尺度的变化,干扰因素也在变化。因此,研究不同尺度下各种干扰因素对PRI的影响就显得更加必要和紧迫。基于这一点,本文利用PROSPECT和SAIL模型分别对叶片尺度和冠层尺度影响PRI的干扰因素进行了敏感性分析。结果表明,在叶片尺度上,叶片的PRI对叶肉结构参数 N 和叶绿素浓度（Cab）变化有着较高的敏感性,对于叶片的干物质浓度（Cm）和等效水厚（Cw）的变化敏感性弱;在冠层尺度上,叶面积指数、叶倾角分布、太阳高度角以及观测天顶角都会引起冠层PRI的变化。土壤类型对冠层的PRI不起决定作用,冠层自身的性质才是冠层尺度PRI的决定因素。     

基于变化矢量分析和振荡指数的植被变化检测方法研究

以MODIS/NDVI作为研究植被变化的遥感数据,针对传统变化矢量分析方法无法较好反映植被变化方向性与波动性的不足,本文建立了修正的变化矢量分析公式,并提出了可描述NDVI年际变化波动性的振荡指数bz。为验证修正的变化矢量分析方法与振荡指数的有效性,选取长江上游青衣江流域为试验区,对不同的植被变化检测方法进行比较分析。研究表明:利用修正变化矢量分析方法得到的NDVI矢量变化强度不仅保留了NDVI变化的强度特征和结构特征,而且可以明确地指示每个像元上植被的变化趋势,从而在数量上和趋势上更好地刻画NDVI时空变化特征;基于振荡指数bz计算的振荡强度由于考虑了年内各时间维上NDVI的变化累积,可以有效地反映NDVI年际变化的波动性。     

1998年～2003年内蒙古地区土地覆被动态变化分析

本文以10天合成的SPOT VEGETATION(VGT)NDVI时序影像为主要数据源,利用NDVI的年均值、均值变化的标准方差以及年际间的变化率等指标分析了1998至2003年内蒙古地区土地覆被动态变化的时空特征.研究结果表明:6年间土地覆被动态变化明显的区域占整个内蒙古地区的39%,主要集中在阴山以北的内蒙古高原、大兴安岭以西的呼伦贝尔高原地区以及鄂尔多斯高原的西部.对内蒙古地区12个盟市中五个变化等级的区域面积占各区面积的比例进行统计显示,乌兰察布盟、锡林郭勒盟、呼和浩特市、乌海市和包头市的变化较大,其中乌兰察布和锡林郭勒两个盟中都有近一半的区域(47%)为动态变化很大或较大的地区;连续6年的年均NDVI变化表现为前4年连续减少,年际间的变化率约为5%～6%,从2002年开始有明显改善,但总体上2003年全区的年均NDVI与1998年相比仍减少了10.5%;在耕地、林地、灌木和草地中,变化最大的是草地,在变化剧烈的地区,草地面积占了82%以上.在整个草地中有近33%的地方变化很大或较大,相比之下,林地变化较小或几乎没有变化.