基于Landsat 8卫星影像和地表参数的宿州市城市热岛效应分析

以2013年4月28日的Landsat8影像为数据源,以安徽省宿州市为研究对象,以ENVI 5.1遥感软件为平台,分别提取宿州市土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数,然后利用单窗算法对热红外波段(第10波段)影像进行热辐射亮度和地表亮度温度反演,将地表亮度温度归一化处理(值在0~1之间),采用等差级数把宿州市城市热岛效应分为强绿岛区(0~0.2)、绿岛区(0.2~0.4)、正常区(0.4~0.6)、热岛区(0.6~0.8)和强热岛区(0.8~1.0)。在此基础上对城市热岛效应与土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数进行分析,找出地表亮度温度和这些地表参数间的定量关系。研究结果表明:(1)宿州市建成区的地表亮度温度比相邻郊区高,城市热岛效应显著;(2)城市热岛效应与土壤调节植被指数(SAVI)呈负相关;(3)城市热岛效应与增强型裸土指数(EBSI)呈正相关;(4)城市热岛效应与改进的归一化水体指数(MNDWI)呈负相关,适度增加水体面积对抑制城市热岛效应具有一定的积极作用;(5)城市热岛效应与增强的指数型建筑用地指数(EIBI)呈正相关。     

田块尺度土壤入渗特性空间变异研究

土壤入渗特性是田块尺度参数估值的重要基础。该文以陕西省杨凌区一级阶地砂壤土和三级阶地粘壤土所选典型田块的双环入渗试验为基础,分析了归一化因子在单一尺度和多尺度上的分形特征,并在此基础上建立了估算归一化因子的土壤转换函数。结果表明:对于修正Kostiakov公式所采用的归一化处理方法是可行的,可较好地预测典型田块各测点的土壤入渗过程;在单一尺度上,一级阶地和三级阶地所选典型田块的归一化因子最优半方差函数均为球状模型,其分形维数分别为1.796和1.840;在多尺度上,一级阶地典型田块归一化因子的空间变异受粉粒含量、砂粒含量和土壤容重的影响显著,三级阶地典型田块归一化因子的空间变异与黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量和土壤初始含水率相关程度最高(显著性水平0.01);估算归一化因子的土壤转换函数具有较高的精度和可靠性,其一级阶地和三级阶地典型田块验证样本归一化因子的实测值与估算值相对误差绝对值均值分别为13.15%和9.95%。研究结果可较好地解决田块尺度内土壤入渗点面转换及入渗参数难以取得的问题。     

遥感分析天山北部植被覆盖对气候变化的多时间尺度响应

为分析植被-气候关系在时间上的多尺度特征,该研究首次以1981-2009年29 a归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和同期降水、温度数据为基础,采用小波互相关分析研究了中国新疆天山北部额尔齐斯河流域、天山北坡、准噶尔西部山地、博尔塔拉谷地和伊犁河谷区5个分区、29 a植被覆盖变化特征及其对区域降水、温度变化在不同时间尺度和时滞下的响应关系。结果表明:各分区降水和温度变化对NDVI变化存在明显的多时间尺度响应关系和时滞效应。对于降水,除准噶尔西部山地,其他各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬,时滞为5旬(准噶尔西部山地时滞为2旬);对于气温,各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬(准噶尔西部山地时间尺度为10旬),时滞为2旬。各区域NDVI变化与前期温度变化的相关性(0.587)高于与前期降水变化的相关性(0.456)。该研究对于监测植被覆盖变化、研究地气相互作用具有重要意义。     

玉米拔节期冠层叶绿素含量多光谱图像检测

为了探索大田玉米冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法。采用自主研发的2-CCD多光谱图像成像系统采集了大田玉米拔节期冠层图像,并同步获取了样本叶绿素含量指标SPAD值。对多光谱图像进行了平滑滤波,并基于HSI颜色空间实现了冠层图像的分割。提取了玉米冠层可见光(blue(B),green(G),red(R);400~700 nm)和近红外(near-infrared,NIR,760~1 000 nm)4个波段平均灰度值并计算了平均灰度值计算比值植被指数(RVI,ratio vegetation index)、归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2,modified soil-adjusted vegetation index)等8种常见植被指数作为图像检测参数。分析了这12个检测参数与叶绿素指标之间的相关性,讨论了图像检测参数的多种组合,建立了叶绿素指标的多元线性回归分析(MLRA,multiple linear regression analysis)模型。研究结果表明:R、G、B波段的平均灰度值与叶绿素指标成较高负相关,相关系数分别为-0.73,-0.71和-0.71,植被指数中相关性较好的是NDVI、MSAVI2和RVI,相关系数分别为0.83、0.81和-0.81。基于这6个参数组合建立的叶绿素指标估算模型拟合度最好,其建模集决定系数为0.79,验证集决定系数为0.71,研究结果为无损检测玉米拔节期叶绿素含量提供了支持。     

基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮研究

为给小麦变量施氮提供依据,利用冬小麦起身期和拔节期冠层光谱数据,选用反映冬小麦长势信息的优化土壤调节植被指数OSAVI(Optimization of soil-adjusted vegetation index)与CERES-Wheat模型相结合进行变量施肥管理(变量区),以相邻地块常规非变量(均一)施肥区(对照区)为对照,对变量追氮模型的可行性进行探讨,并对变量追肥处理的实际效果进行分析.结果表明,CERES-Wheat模型能较好地反映冬小麦的生长状况,在冬小麦产量预测中,目标产量与实测产量具有良好的一致性.变量施肥区的产量、籽粒蛋白质含量及经济效益均优于对照区,同时变量施肥区的籽粒产量和蛋白质含量的空间变异较对照均有所降低,说明基于高光谱响应与模拟模型的冬小麦变量追氮技术具有一定的理论意义和实用价值.     

水稻不同叶位层物理结构与冠层反射光谱的定量研究

 研究了不同土壤水分、施氮条件下水稻冠层反射光谱与冠层生长特征（叶面积指数、叶片干质量和鲜质量）的量化关系。结果表明，不同层次叶面积指数、叶片鲜质量和叶片干质量与冠层光谱的相关性大小均为：L12345>L1234>L123>L12>L1，而顶部5张叶片的面积和生物量（干、鲜质量）对冠层特征反射光谱的贡献大小顺序为：L2>L1>L3>L4>L5，顶部2张叶片对冠层光谱作用最大。发现比值指数R(760,710) 与水稻叶面积指数呈极显著线性相关；而比值指数R(1650,1100) 与水稻地上部鲜质量和干质量均呈极显著幂函数相关关系。因此，比值指数R(760,710) 和R(1650,1100) 可分别用来定量反演水稻叶面积信息和地上部生物量信息。     

2000—2019年西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应

为了探究中国典型生态环境脆弱区——西南高山峡谷区植被变化对气候变化和人类活动的响应规律,量化气候变化和人类活动的相对贡献。该研究基于2000—2019年归一化差异植被指（normalized difference vegetation index,NDVI）数据集,采用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Hurst指数分析了NDVI时空变化特征及未来变化趋势;在此基础上结合气象因子数据集,采用相关性分析和残差分析探讨了NDVI对气候变化和人类活动的响应。结果表明：1）时间尺度上,2000—2019年NDVI总体表现为波动上升趋势,增长速率为0.0046/a。空间尺度上,NDVI呈上升趋势区域面积占研究区总面积85.59%,植被恢复效果明显,且未来NDVI变化还将以上升趋势为主。2）在区域气候暖干化的背景下,NDVI对不同气候因子的响应有所差异,总体上NDVI与气温和太阳辐射呈正相关,而与降雨量呈负相关,气温对NDVI变化的影响力要强于太阳辐射和降雨量,是影响NDVI变化的主要气候因子。3）85.10%区域面积的植被变化受人类活动和气候变化的共同影响,其中人类活动是植被变化的主要驱动因素,气候变化为次要驱动因素,相对贡献率分别为68.67%和31.33%。该研究结果可为西南高山峡谷区未来生态环境建设提供科学依据,助力区域绿色可持续发展目标的实现。     

汶川地震灾区归一化植被指数变化监测分析

提取归一化植被指数合成旬最大植被指数,研究地震重灾区域的植被状况.结果表明:1)盆地西部和北部山区,植被在4月下旬到5月底呈现自然生长规律,并且存在一条以旬最大植被指数为标记的稳定边界线来区分盆西山区和盆地农田;2)2008年地震前期,4月下旬的旬最大植被指数好于5月上旬,地震发生的5月中旬,旬最大植被指数在成都平原、德阳和阿坝州交界的山区明显减小,5月下旬,大部分区域旬最大植被指数都在减小;3)2009年5月中旬的旬最大植被指数是最好的,5月下旬,盆地中的旬最大植被指数值减小;4)地震使得在盆西山区和盆地农田之间通过旬最大植被指数表征的稳定边界被破坏.     

基于植被覆盖率的农村居民点整理潜力估算及实证

为合理估算农村居民点整理潜力,该文提出基于植被覆盖率的农村居民点整理潜力测算新思路。借助植被覆盖率对农村居民点斑块进行分类,通过分析抽样农村居民点斑块的植被覆盖与内部用地结构得到整理潜力修正系数,从而建立基于植被覆盖率修正的农村居民点整理潜力估算模型,并以北京市门头沟区为例展开实证研究。研究结果表明,门头沟区无整理潜力的农村居民点占大多数,具有整理潜力的农村居民点主要集中在经济相对落后的乡镇,并且这部分农村居民点多远离主干道;山区具有中、高整理潜力的农村居民点略多于平原、浅山区,而低整理潜力的农村居民点明显多于平原、浅山区;门头沟区规划整理的农村居民点内部包含有大量农用地,其中建设用地比例只占63.19%～71.54%,但是,第二次土地调查将整个农村居民点都作为建设用地调绘;因而,一些不考虑植被覆盖修正的农村居民点整理潜力测算方法夸大了整理潜力,放大了城乡建设用地增减挂钩的效果。该文为进一步合理估算农村居民点整理理论潜力提供参考。     

不同土壤水分条件下玉米叶片/冠层气孔导度的光谱监测模型

通过玉米水分控制试验,测定不同水分条件下各生育期叶片气孔导度、叶面积指数和冠层光谱反射率等,以分析玉米叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,从而建立基于光谱植被指数和土壤湿度的叶片气孔导度模型。结果表明：玉米在可见光区和近红外中、长波区的反射率随着土壤水分的降低而上升,但叶片气孔导度（Gs）、叶面积指数（LAI）、比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）随着土壤水分的下降而降低;玉米NDVI和RVI与单叶片和冠层气孔导度均呈极显著指数函数关系（P〈0.01）,且对单叶片气孔导度的拟合效果优于对冠层导度的拟合效果,而经土壤湿度订正的RVI监测模型优于NDVI监测模型。表明通过测定冠层反射光谱率可实时、迅速地定量监测玉米叶片的气孔导度,为大面积作物气孔导度估算奠定基础。