基于Landsat影像的西宁市主城区土地利用动态分析及预测

以西宁市主城区为研究对象,以西宁市1987、2001年和2014年3期Landsat-5和Landsat-8卫星遥感数据为主要信息源,在遥感图像处理系统和GIS支持下,选择土地利用变化幅度、动态度定量指标,分析了研究区1987-2014年的土地利用变化。通过建立马尔可夫模型,分析预测西宁市未来26 a的土地利用变化。结果表明,研究区土地利用格局变化明显,其中,建设用地变化最显著,从1987年占各地类比重的10.98%到2014年的23.42%;林地和耕地的变化十分明显,特别是在2000年以后,退耕还林政策的实施使林地和耕地的变化更显著;随着城市的不断发展,各类土地比重也不断变化,根据马尔可夫预测结果表明,研究区土地利用格局在未来的30 a内仍将不断变化。     

基于Landsat影像的西宁市主城区热岛效应分析

利用西宁市主城区1987、2001年和2013年3个时期的Landsat遥感影像反演出了不同时期的地表温度,并对地表温度进行归一化处理后得到相应时期的热岛等级分布图。结果表明,西宁市城区的热岛效应呈先减弱后增强的态势,热岛区分布逐渐集中,主要分布在城市边缘未利用地、主城区中商业区、工业区以及城市交通线路周围;热岛效应的范围在扩展,其分布与建成区的扩展范围在空间上基本相吻合,但是强度有小幅减弱;热岛效应与植被覆盖度呈负相关,植被覆盖度每增加10%,地表温度下降约1.23℃;建设用地及未利用地的均温最高,而水体及有植被覆盖区域均温较低;绿色植被和水体有缓解热岛效应的作用,而因建成区的扩大有大规模的不透水面是热岛效应加剧的主要原因;气候和天气因素也对热岛效应有一定的影响。     

森林区域机载LiDAR点云数据的改进八叉树滤波算法研究

目的利用机载LiDAR点云数据能准确获取地物点三维坐标的特点,本文对森林区域LiDAR数据进行滤波分析,旨在提高点云滤波精度。方法基于改进的八叉树模型,将复杂地形分解为大量山坡地形,通过改变节点尺寸,既保留了点云的原始信息,又增强了点云数据分割的准确性。针对森林区域地形起伏不定的实际情况,在滤波算法中引入坡度判断,在一定程度上改善了山坡低矮植被易被错分为地面点的情况。结果对于3组不同地形下的点云数据,滤波总错误率分别为4.57%、4.75%和5.83%。这一结果对森林区域不同地形下的点云滤波具有一定的实用性。结论本文提出的改进八叉树滤波算法可以充分利用数据结构特征实现快速、高精度的滤波,从而节约时间成本和运行成本,也为后续森林参数的提取奠定基础。      

西宁市主城区土地利用时空变化驱动力分析

土地是人类生存发展的重要物质基础,分析影响土地利用结构的各项因素,包括自然环境因素和社会经济因素,都可以为更加规范合理地利用土地提供很好的借鉴作用。利用西宁市2001年和2014年两期的Landsat影像数据和DEM数据,通过分类统计和相关性分析,分析了影响西宁市土地利用结构的相关环境因素和社会因素,根据所得统计结果可知:西宁市自然环境因子对不同类型的土地产生的影响不同。林地和草地的变化程度随着海拔的升高呈增大的趋势,耕地和建设用地的变化率指数随着海拔增大逐渐减小,水域和其他土地基本保持平稳。根据社会经济数据的相关分析,西宁市土地利用格局的不断变化与社会经济发展息息相关,其中耕地变化情况和人口变化对土地利用格局的变化产生了重要的影响。     

用机载LiDAR点云数据估测海南博鳌人工经济林单木参数

激光雷达是目前发展迅速的一种主动遥感技术,其发射的激光脉冲能穿透树林冠层,实现森林三维结构特征的获取。为验证机载激光扫描器提取森林单木参数的可行性,该研究以海南省博鳌机场周边人工林为研究对象,使用机载激光扫描器Mapper5000（中国）获取的点云数据,探索对人工经济林单木参数估测的可行性。根据研究区的地形和林木结构特征,分别对槟榔和橡胶2个树种进行单木参数提取,使用K-means分层聚类对不同样地的林木进行单木分割,提取样地内单木树高、冠幅、胸径、材积和地上生物量。结果表明,2个树种的单木分割正检率均在85%以上,总体平均正检率在90%以上;单木树高、冠幅、胸径、材积、地上生物量估测结果的决定系数均达到0.8以上,与同类的研究相比,估测精度较高,说明该点云数据对提高森林参数估测精度有积极作用,机载激光雷达技术在森林资源精细调查中有较大的应用潜力,同时也可应用于相关果树生长情况监测,为数字果园的发展提供技术支撑。