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利用遥感和GIS技术,首先根据生态区划计算出描述中国陆地景观结构的十三种景观结构指数,包括斑块密度、最大斑块指数、边界密度、面积加权斑块形状指数、面积加权斑块分维度、平均最近斑块距离、最近斑块距离的标准差、最近斑块距离的相异系数、蔓延度、分布邻接指数、结合度、香农多样性指数、辛普森多样性指数.在相关分析的基础上,使用等级聚合与因子分析方法对最近斑块距离相异系数之外的十二种指数进行分析,最后采用因子分析结果中的前三个公因子分析中国陆地景观结构,三个公因子的方差累积贡献率达88.8%,分别定义为斑块多样性因子、斑块形状复杂性因子、斑块分布均匀性因子结果表明,在人类活动影响强烈的生态区,这三种公因子取值都比较小,表明在人类活动的影响下,斑块类型多样性减少、斑块形状复杂性降低、斑块分布趋于均匀. 相似文献
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基于Radarsat-2影像的复杂种植结构下旱地作物识别 总被引:3,自引:5,他引:3
为提高基于Radarsat-2旱地作物识别的精度,该文研究了一种复杂种植结构背景下具有共同生长期作物的识别方法。研究区为一个12 km×12 km的样方,位于内蒙古上库力农场额很队,以春小麦、油菜2种共同生长期作物为识别对象,利用Spot-6影像和Radarsat-2影像,在数据预处理的基础上分析研究区内典型地物样本的后向散射系数在不同极化波段上的变化特征,根据该变化特征设计图像增强算法,然后基于图像增强后的影像设定合理的阈值实现作物识别提取。结果表明:该方法准确识别并有效提取了共同生长期作物春小麦和油菜的种植面积,总体精度达到97%,Kappa系数为0.96。该方法简便、快捷、可靠,为春小麦、油菜等旱地共同生长期作物种植面积提取提供重要的科学技术支撑。 相似文献
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基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法 总被引:8,自引:7,他引:8
GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。 相似文献
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水分亏缺指数(WDI)是建立在作物水分胁迫指数理论基础上,并假设陆地表面温度是冠层温度与土壤表面温度线性加权及土壤与植被冠层之间不存在感热交换的情况下,结合陆气温差与植被指数得到的区域干旱评价指标。本文利用MODISTerra陆地表面温度和植被指数数据产品,采用NDVITs空间法分别计算了2000年4月上旬和5月中旬气温空间分布的基础上,结合陆气温差和植被指数计算全国范围WDI,并与表层土壤含水量进行对比。结果表明:WDI能够比较合理地用来监测区域干旱,不仅适用于裸地条件,还能够有效地应用于完全植被或部分植被覆盖条件下的干旱监测,克服了CWSI只能应用于郁闭植被冠层的限制。 相似文献
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基于遥感技术的地表蒸散业务化反演 总被引:1,自引:0,他引:1
分析地表蒸散业务化反演的现状需求及所面临的困难,从业务化运行的目标出发,根据地表蒸散业务化反演的几点原则:独立性、简洁性、普适性、尺度扩展性,对现今较为常用的几种地表蒸散模型进行对比分析,最终选取Priestley-Taylor(PT) 模型作为核心方法,建立地表蒸散业务化反演的运作技术流程。在MODIS数据和气象数据支持下,以黑河流域为试验区,对该方法和流程进行验证,反演得到该流域地表日蒸散量。最后以FAO56 Penman–Monteith模型反演结果作为检验标准进行精度评价分析,两种反演结果相关性达0.880。较高的反演精度表明,PT模型的选用和该技术流程的建立是合理的,足以满足业务化反演的需求,具有进一步的可操作性和实用性。 相似文献
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利用多源时序遥感数据提取大范围水稻种植面积 总被引:18,自引:10,他引:8
为避免大范围作物面积提取中的分区问题,提出了一种新的采用时序MODIS日反射率产品(MOD09GA)和HJ-1CCD数据的大范围水稻种植面积提取方法。利用样区多时相高分辨率HJ-1CCD数据,进行高分辨率水稻制图,获取水稻移栽期和生长期的特征。再利用时序MODIS日反射率产品自动提取移栽期稻田水分信息和生长期生长信息,实现大范围的水稻种植面积测量。以江苏省为试验区对该方法进行了试验,结果表明该方法可以较高精度的测量大范围的水稻种植面积,水稻提取精度为93.3%,Kappa系数0.88。 相似文献
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