基于ASTER GDEM和均值变点分析的中国东北地形起伏度研究

地形起伏度是指某一确定区域内最高点和最低点之间的高差,是宏观尺度上比较适宜的地形分析指标,而确定最佳统计单元的大小是提取地形起伏度的关键。本文以中国东北地区为研究区域,以ASTER GDEMv2为数据源,基于Python模块编程,利用窗口分析方法依次提取n×n(n=2,3,4,……,198,199,200)网格下的地形起伏度,然后采用均值变点分析方法计算平均地形起伏度的最佳统计单元大小,最后将东北地区的地形起伏度进行分级。研究结果表明:1)通过Python模块编程可以实现提取地形起伏度的自动化运行;2)均值变点分析方法能够有效得检测出平均地形起伏度与网格面积拟合曲线上由陡变缓的拐点,利用该方法得到基于ASTER GDEM提取中国东北地区地形起伏度的最佳统计单元面积为2.62km2;3)东北地区整体起伏不大,以小起伏和微起伏为主,山地多为中小起伏。     

1999—2018年黄河流域NDVI时空变化及驱动力分析

为了探究黄河流域NDVI时空变化及其驱动力,基于SPOT NDVI遥感数据,采用趋势分析、空间转移矩阵分析了1999—2018年黄河流域NDVI时空变化特征,并采用地理探测器模型对黄河流域NDVI空间分异特征与驱动力进行解释。结果表明:(1)从NDVI像元尺度的时间变化趋势来看,1999—2018年黄河流域NDVI变化趋势以极显著缓慢增长为主,占整个流域面积的53.12%,整体变化趋势向好,但可持续性不强; 极显著较快增长和快速增长的区域占15.47%,主要位于山西西部吕梁山脉和陕西北部黄土高原。(2)从NDVI空间变化特征来看,20 a间,植被覆盖度保持稳定的区域占31.6%,持续增加的占65.99%。(3)黄河流域的NDVI空间差异主要由年平均降水量、湿润指数、干燥度、土壤类型所决定,其因子解释力均超过30%,这表明气候因素仍然是影响黄河流域NDVI的主导因素。绝大多数驱动因子间交互呈现相互增强或非线性增强,交互解释力最强的是年平均降水量和土地利用,q值为0.704。只有年平均降水量与土地利用类型交互及高程与人口密度的交互是相对独立的。     

不同光照条件对侵蚀沟三维重建精度的影响

为深入探究不同光照条件下无人机重建三维模型精度的差异,在晴天以及阴天条件下,采用无人机摄影技术获得4期数字表面模型,并分别以RTK(real-time kinematic)测量的高程点和三维激光扫描仪获取的数字高程模型为基准,在典型剖面和整个侵蚀沟2个不同尺度上,分析在不同光照条件下侵蚀沟三维重建的高程精度差异。结果表明：(1)典型剖面尺度上,阴天构建的模型高程精度最高,晴天中午的高程模型精度相较于上午和下午的更高,而剖面阴影区高程误差比非阴影区增加0.138～0.217 m。(2)整个侵蚀沟尺度上,阴天条件下航测的高程模型的均方根误差达到最小仅为0.155 m;对于晴天的不同时段,中午航测所得的DSM高程误差最低,但仍比阴天DSM的高程误差高0.411 m;综合晴天的3期高程模型,阴影区高程误差比非阴影区增加0.250～0.346 m。(3)从不同坡向来看,阳坡的高程误差最低,而阴影面积的增加导致其他坡向误差进一步加大。光照产生的阴影显著降低高程模型精度,研究结果可为基于无人机的侵蚀沟航测制图研究提供参考。