基于温度植被旱情指数的徐州市郊干旱遥感监测

利用Landsat TM/ETM+数据,以徐州市郊为研究区,获取归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和地表温度(Ts)信息,分别构建NDVI-Ts和SAVI-Ts特征空间,依据这两个特征空间计算出研究区2001年4月3日和2007年5月14日的温度植被旱情指数TVDI(NDVI)和TVDI(SAVI),并分别与地表温度(Ts)和降水量进行了相关评价.结果表明,TVDI可用于实现大范围的干旱监测,SAVI能够修正NDVI对土壤背景的敏感,基于SAVI的反演结果明显优于基于NDVI的反演结果,能够有效地运用于干旱监测.     

基于NDVI-DFI的矿业开发密集区地表热环境分异效应分析

目前大量研究基于像元二分模型探讨植被覆盖度与城市热岛的关系,基于像元三分模型反演植被覆盖度的研究、植被覆盖度与矿业开发密集区地表热环境分异效应关系的分析尚少见报道。该文利用2000-2018年5期Landsat卫星遥感影像,基于NDVI-DFI像元三分模型反演研究区植被覆盖度,将混合像元分解为光合/非光合植被和裸土3部分。利用辐射传输方程法反演地表温度。借助分级统计法、红蓝差值影像法、相关分析法和回归分析法,分析研究区植被覆盖度时空变化与地表热环境分异扰动效应之间的关系。结果表明:研究区NDVI-DFI特征空间符合像元三分模型的基本假设;相关分析法表明,光合/非光合植被覆盖度和裸土覆盖度变化与地表温度变化之间呈显著相关关系,相关系数分别为-0.81、0.72和0.90;回归分析结果表明,地表温度分别与光合/非光合植被覆盖度和裸土覆盖度呈极显著负相关关系(P<0.01)、不显著正相关关系和极显著正相关关系(P<0.01);光合植被覆盖度每增加10%会使地表温度相应降低0.52℃,裸土覆盖度每增加10%会使地表温度上升0.98℃,非光合植被覆盖度每增加10%会使地表温度相应上升0.61℃。研究结果可为矿业开发密集区地表热环境改善提供定量参考依据。     

基于遥感的银川市城区热环境及其影响因素的时空演变特征

为掌握银川市城区热环境及其影响因素的时空变化特征,以4期Landsat遥感数据为基础,反演地表温度,采用热岛比例指数、贡献度指数和像元二分模型分析28 a间区域热环境、土地利用和植被的空间分布及其时空演变特征,探讨了地表温度变化及其影响因素的响应关系。研究表明:(1) 28 a间,城市热岛比例指数(URI)整体呈上升趋势,热环境呈现出西部地表温度整体高于东部的特征,热岛区域逐渐集中分布于城市建成区。(2)研究区明显升温面积占比为7.38%,而明显降温区域比例仅为1.47%,总体上热环境呈升温趋势。(3) 4个年份的未利用土地和草地面积逐年减少,而城乡工矿居民用地面积逐年增加且保持较高增长速度,耕地、水域、城乡工矿居民用地和未利用土地对城区热环境贡献较大。(4)植被覆盖度表现出东部相对较高、西部较低的特点,28年间研究区植被覆盖度较高且整体呈现减小趋势,4个年份的地表温度与植被覆盖度呈负相关关系。银川市城区热环境变化与土地利用类型和植被覆盖度关系密切,各土地利用类型对热环境贡献度表现出差异性,植被覆盖度与其呈负相关。     

北运河地区植被覆盖的遥感估算及变化分析

植被覆盖度作为衡量地表植被覆盖的一个重要指标,是计算土壤侵蚀模数、分析土壤侵蚀的必要参数。根据1994年和2004年两期同时相的Landsat TM遥感图像资料,处理和分析并提取北运河地区的NDVI指数,利用像元二分模型原理定量估算植被覆盖度,得出其植被覆盖分类图。在此基础上分析了北运河地区10年来的植被覆盖变化特征。     

基于遥感影像的露天煤矿区土地特征信息及分类研究

该研究利用Landsat TM数据，以安太堡大型露天煤矿为例，在对地物光谱特征深入分析的基础上，设计了大型露天矿区土地剧烈扰动下不同地物特征提取模型，提取了安太堡露天矿区植被高覆盖区、植被低覆盖区、剥离堆垫区、采煤运煤区及边坡区等不同地物信息。采用归一化植被指数(NDVI)提取植被低覆盖区与植被高覆盖区信息，采用(TM4-TM5)>0提取植被高覆盖区信息并与NDVI进行了比较，采用TM4<40提取采煤运煤区信息，采用TM4/TM7在0.99～1.01范围来提取边坡区信息, 并统计计算了各类地物所占面积和分布情况。对研究区TM影像进行主成分分析，剥离堆垫区、采煤运煤区和边坡区等反映矿区扰动特征的信息主要由第1主成分反映，植被低覆盖区和高覆盖区等反映矿区植被覆盖特征的信息主要由第2主成分反映，两个主成分的贡献率达到97.16％，并利用扰动特征和植被特征对研究区地物进行了分类。该技术与方法为露天矿地物变化动态监测以及土地复垦与生态重建均提供了准确数据支持。     

1990-2010年青岛地区热环境与土地利用变化的时空关系

[目的]揭示青岛地区热环境与土地利用变化的时空关系,为青岛市环境规划与管理提供依据。[方法]利用Landsat TM/ETM+数据反演青岛地区的地表温度,解译出土地利用类型,比较不同土地利用类型的温度均值及标准差,计算热环境影响指数,分析GIS重心轨迹。[结果]1990—2010年,城乡、工矿、居民用地和未利用土地的地表温度最高,水域最低;耕地的热效应贡献度最大;未利用土地和城乡、工矿、居民用地温度超过平均温度的地块较多;耕地类型中高于平均温度的地块占区域总面积的比重较大;城乡、工矿、居民用地中高于平均温度的地块占区域总面积的比重随时间明显增大;1990—2010年热岛重心一直向东北方向迁移,其中2000—2010年热岛重心迁移方向与城市重心迁移方向一致。[结论]青岛地区热环境与土地利用变化具有密切的关系,城市扩展逐渐成为热岛效应形成的主要原因。     

基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。     

科尔沁沙地植被覆盖变化及其与气候因子的关系研究

干旱半干旱地区生态系统脆弱,植被覆盖变异性大,明晰荒漠化地区植被覆盖变化,进一步确定其时空变异性和气候因子之间的关系,可为荒漠化防治提供理论依据。以我国北部荒漠化典型地区科尔沁沙地为研究区,利用中分辨率成像光谱辐射计(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)地表反射率产品数据,提取土壤调节植被指数(SAVI),结合信息熵理论,分析了研究区SAVI时空变异性,进一步通过相关分析明确研究区植被覆盖变化和气候因子的关系。整体上,研究区植被生长状况东部好于西部,南部好于北部。植被覆盖时空变异性在时间上以2000年最大,2005年最小;空间上以研究区西部南缘最大,东部南缘最小。降雨量、气温均与SAVI呈正相关,其中降雨对于SAVI的影响较大。     

基于决策树的龙口市土地利用/覆盖分类研究

LUCC是全球变化研究的重要内容,土地利用/覆盖信息的获取是其前提和基础。决策树分类法是每次利用一定的规则,对遥感影像进行逐级细化的分类模型,具有直观、高效等特点。在综合分析每一种土地利用/覆盖类型各种特征的基础上,探讨了将不同土地利用/覆盖类型的光谱特征、空间特征、波段比值特征等信息融入决策树分类模型,对龙口市土地利用/覆盖信息进行自动分类的方法,取得了较高的分类精度。     

基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像的研究

为了获取多时相的土地覆盖基础数据以支持区域土壤侵蚀定量评价,基于线性光谱混合模型分解MODIS多光谱影像,并对分解结果进行了定性、定量评价。结果表明,结合像元年内植被指数变化特征,基于线性混合像元分解,可解译出耕地、林地、草地、裸地、水体、居民地等类型。分类结果与2006年TM分类结果的总体一致性为64.46%,Kappa系数为0.519 9,土地覆盖类型分类结果可靠;各类端元估算误差基本小于20%,且与对应TM分类结果具有相关性,总体精度较好;林地端元能够较好地反映植被盖度信息。基于LSMM分解MODIS影像可为区域环境研究提供可靠的土地覆盖类型图和植被覆盖信息。     

基于Landsat TM的重庆都市区地表热环境时空变化研究

随着城市化进程的加快、经济的高速发展,城市结构相应发生了一系列的改变,对城市的生态环境也产生了巨大的影响,城市热岛效应问题尤为突出。文章选取重庆都市区为研究对象,以Landsat-TM1988,2000和2011年三期夏季遥感影像为数据源,基于RS和GIS,采用单窗口算法对地表温度进行反演,并对城市地表温度的时空变化、热中心以及城市建设用地重心迁移进行分析,探讨城市地表热环境与城市扩张及下垫面的响应关系。研究结果表明:1988—2011年,研究区地表温度在空间上的分布存在明显差异性,区域温度整体有所上升,热环境问题日益严重;热中心与建设用地重心两者地迁移具有高度一致性;热环境效应强度与建设用地的分布情况大致呈正相关,与植被或水域的分布情况呈负相关。研究结果可为采取合理措施改善城市地表热环境效应、优化城市生态环境提供参考。     

城市化进程中县域土地利用类型的转移特征及其对热环境的影响

[目的]评估城市化过程中土地利用类型的转移特征及其对热环境的影响,为优化土地利用格局和低碳背景下区域发展和管理提供科学依据。[方法]以浙江省海盐市为例,基于4期Landsat卫星影像,解译土地利用类型并反演地表温度,通过县域土地利用转移矩阵和热效应贡献度指数,分析城市热岛的时空分布及土地利用类型转移特征对热环境造成的影响。[结果] 2007—2017年10 a间,海盐县中心城区的建成区明显扩张,土地利用类型格局变化显著,土地利用动态度达42.3%。城市用地面积显著增加,转入比率达44.1%,主要由植被与道路转入;植被覆盖面积明显减少,转出比率达51.2%,主要转移为城市用地和道路。城市高温区分布从聚集的岛状逐渐分散化,向建成区边缘转移。城市用地的热贡献度最大,伴随着其面积的增加,其热贡献度从2007年的59.6%上升到2017年的87.5%。[结论]城市用地是影响海盐县中心城区热环境的决定性因素,城市化进程中,合理有效地规划和控制建成区的扩展,是减缓热岛效应的重要措施。     

珠江三角洲土地利用/覆盖变化对地表温度的影响

Remote sensing and geographic information systems （GIS） technologies were used to detect land use/cover changes （LUCC） and to assess their impacts on land surface temperature （LST） in the Zhujiang Delta. Multi-temporal Landsat TM and Landsat ETM＋ data were employed to identify patterns of LUCC as well as to quantify urban expansion and the associated decrease of vegetation cover. The thermal infrared bands of the data were used to retrieve LST, The results revealed a strong and uneven urban growth, which caused LST to raise 4.56℃ in the newly urbanized part of the study area. Overall, remote sensing and GIS technologies were effective approaches for monitoring and analyzing urban growth patterns and evaluating their impacts on LST.     

基于植被指数的开都河第一分水枢纽工程生态效应分析

水利工程建设在生态环境较恶劣,水资源严重短缺的干旱区其表现更为突出.科学的分析水利工程的生态效应可为区域水利工程与生态环境协调发展提供重要的理论依据.本文以Landsat遥感影像和水文数据为主要数据源,分析开都河流域第一分水枢纽工程建成前后的土地利用/土地覆被、径流量与生物量变化趋势,进一步讨论水利工程建设对开都河流域植被覆盖变化的影响.结果显示:1)第一分水枢纽工程建成以后,研究区土地利用动态度增加,其中耕地面积直线增加;2)通过对水利工程建设前后的水资源利用效率与流域生态环境质量进行对比分析,得知水利工程可以调节开都河水量在时间和空间上的分配,适应人类对水资源利用的要求;3)水利工程运行后,研究区植被覆盖度与生物量逐渐增加,裸地面积逐渐减少,说明水利工程的建设对生态环境有修复作用.     

基于TM的重庆山地都市区建设用地扩展与地表特征参数时空变化研究

近年来随着城市建设用地的不断扩展,城市生态环境问题越来越突出,因此,进行建设用地扩展对地表特征参数的影响研究显得十分重要。以重庆都市区为研究对象,采用1988,2000,2011年 LandsatTM遥感数据和1∶50 000DEM数据,基于人机交互解译和定量遥感技术相结合的方法,提取了土地利用现状数据和三个地表特征参数:地表温度、NDVI、土壤湿度,并分析建设用地扩展对地表特征参数的影响。研究结果表明:从1988—2011年,重庆都市区建设用地主要向西部和北部扩展,地表温度中的高温区主要向北迁移,NDVI和土壤湿度在建设用地扩展的区域呈下降趋势;城市建设用地扩展与地表特征参数的变化趋势呈现出明显的相关性,其中,建设用地的扩展与热环境呈正相关且在扩展方向具有高度的一致性,与NDVI和土壤湿度呈负相关关系。研究成果旨在为改善城市地表热环境效应、优化城市生态环境提供科学依据与参考。     

基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。     

陕北地区NDVI对水热条件年内变化的响应及其空间特征

利用陕北地区1999—2010年GIMMS-NDVI数据,结合同期气温和降水资料,基于GIS软件和时滞互相关方法,以陕北地区植被覆盖对气温、降水的响应关系为主线,通过生态功能区划和植被类型两个层面分析了水热条件的季相变化同各旬NDVI均值（TN,Ten-day NDVI）变化之间的关系,结果如下:（1） 陕北地区生态亚区的TN与旬平均降水TP（Ten-day Precipitation）的相关程度从大到小依次是:高植被覆盖率（人工植被）、低植被覆盖率、高植被覆盖率（自然植被）、高植被覆盖率（人工—自然混合植被）;各个生态亚区的TN与旬均温TT（Ten-day Temperature）的相关程度从大到小依次是:高植被覆盖率（人工—自然混合植被）、低植被覆盖率、高植被覆盖率（自然植被）、高植被覆盖率（人工植被）。（2） 陕北地区各个生态亚区植被NDVI对水热条件的滞后时间一致,长短排序依次是:高植被覆盖率（人工植被）、低植被覆盖率、高植被覆盖率（自然植被）、高植被覆盖度（人工—自然混合植被）。（3） 陕北地区不同植被类型对水、热条件的响应程度由高到低依次是耕地、草原、密集灌丛、沙漠和林地,所有植被类型对降水的响应均比温度快。水热条件对陕北不同植被类型的影响程度从大到小依次为耕地、草原、密集灌丛、沙漠和林地。同一植被类型的不同亚类受水、热条件影响程度和响应速度均有差异。