基于决策树的高寒湿地类型遥感分类方法研究

以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM 影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数(NDWI)等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7; 对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%, 6.25%; 0.12%, 3.13%; 6.99%, 25.00%;6.12%, 28.13%, 比监督分类均有明显的提高。证明基于指数的决策树分类方法是高寒区域湿地遥感分类的一种有效手段。     

基于遥感和地面试验的水分指数与土壤湿度及生理指标关系

为研究作物生长发育早期受干旱影响的作物水分光谱特征,对冬小麦返青期进行水分控制试验。利用野外光谱辐射仪在河北固城试验区测量冬小麦的光谱并分别计算归一化水分指数（NDWI）和简单比值水分指数（SRWI）,同时测定冬小麦的叶绿素浓度（Chl）、叶面积指数（LAI）、株高（H）和叶片相对含水率（LRWC）等冠层生理指标和土壤湿度（SM）。分析结果表明：冬小麦生理指标与土壤湿度之间有着显著的正相关,最大相关系数为0.657,表明土壤水分状况直接影响作物发育早期的光合和生长状况。NDWI/SRWI与SM相关系数均为 0.545,呈现弱的正相关;相反,水分指数与冬小麦生理指标之间的相关不明显,特别是,NDWI/SRWI与LRWC的相关系数仅为0.175。据此得出在作物低覆盖生长阶段,水分指数更多反映的是土壤水分状况而不是作物水分。     

基于植被指数特征和空间分析的石漠化信息提取

通过对多光谱数据谱间特征与多种植被指数差异分析,采用改进的EVI指数提取石漠化信息,并使用NDWI指数修正水体信息,结合空间坡度分析进行决策树分析,提高信息提取精度。以贵州省务川仡佬族苗族自治县CBERS-02B星CCD数据为例,研究最新的中巴资源一号02B星在采用植被指数特征和空间决策树分析对石漠化信息快速的准确性。研究表明这一方法可以克服只靠单一指数提取出现信息混淆问题,共抽查203个图斑,其中石漠化图斑179个,误判图斑19个,漏判的石漠化图斑5个,其总精度判率88.2%,是一种快速有效提取石漠化信息的方法。     

基于决策树分类的张北土壤盐碱化研究

利用2001年ETM遥感数据,采用SAVI、NDWI、BRIGHT以及纹理等指数,使用决策树分类的方法对研究区进行了盐碱化信息提取,根据实际情况,分为重度盐碱、轻度盐碱、水体、植被和裸地等5个类别,有效地提取了实验区的盐碱地信息。     

棉花生长初期灌溉信息遥感提取与校正

为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。     

成都平原湿地动态监测与分析

采用归一化水体指数,对1990、2000、2007年3个时段的成都平原湿地资源专题信息进行提取。提取的湿地资源信息包括河流、湖泊、库塘、部分水田等。1990年提取的湿地面积为322.58 km~2,2000年提取的湿地面积为450.98 km~2,2007年提取的湿地面积为465.67 km~2。整体来看,1990—2007年成都平原湿地面积呈现增加趋势;1990—2000年,以12.84 km~2/a的速率增加,2000—2007年,以2.10 km~2/a的速率增加,由此可见,研究区在2000年前生态环境较好,湿地保持较好的增长趋势,而2000年后,湿地面积趋于平稳,湿地生态环境的保护有待加强。成都平原由于人为和自然因素的共同干扰,其湿地资源从景观格局到面积等方面都发生了很大变化,研究湿地景观的变化趋势对于湿地恢复与保护政策意义重大。     

基于ONDWI水体指数的鄱阳湖水域信息提取

湖泊水体的准确提取在水体灾害监测、水资源利用、防灾抗旱等方面具有重大意义,一般湖泊水体提取的方法受影像阴影、冰雪、云等的影响较大,不利于湖泊水体信息的提取.该研究提出了鄱阳湖水域信息提取的新方法即ONDWI(即Override NDWI)=(NDB-NIR)/(NDB+ NIR)指数法来进行鄱阳湖水域的水体提取,该方法能有效地去除水体中含有的湿地,同时还能较好地抑制植被和土壤信息.该方法的提出有利于鄱阳湖自然生态水域的水资源保护和水体监测.     

NDWI指数在衡邵盆地干旱监测中的适用性研究

利用归一化植被水分指数（NDWI）对衡邵盆地进了干旱监测分析。结果分析表明,NDWI能很好地反映干旱发生发展的过程;NDWI监测的干旱发生的时段和区域与降水量严重偏少的时段和区域有很好的吻合性。其次,NDWI监测的干旱发生区域主要集中在衡邵的中间盆地农业耕作区,能间接的反映农业干旱发生情况。     

利用改进的MOD16模型估算区域蒸散发

蒸散发（Evapotranspiration,ET）是地表水循环和能量循环的关键纽带,准确、定量地估算区域ET对于理解陆-气相互作用、全球气候变化等至关重要。MOD16模型基于Penman-Monteith（P-M）方程,是一种获取区域ET的重要遥感模型。然而,MOD16模型没有直接利用土壤水分信息,而是通过相对湿度（Relative Humidity,RH）、饱和水汽压差（Vapor Pressure Deficit,VPD）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）等间接表达土壤水分信息的作用,这可能会给区域ET的估算带来一些不确定性。该研究将归一化水指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）作为土壤水分信息的补充项,对MOD16模型的地表阻抗进行修正,以改进MOD16模型（改进后的模型为MOD16-sm）,并将改进后的模型在中国西北干旱区绿洲进行验证和应用。模型验证包括模拟值与观测值的对比及误差分析。模拟值与观测值的对比分析结果表明,MOD16-sm模型获取的ET精度较高,决定系数（Coefficient of Determination,R2）为0.77,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.8 mm/d,平均绝对误差（Mean Absolute Deviation,MAE）为0.46 mm/d;误差分析结果显示,MOD16-sm模型估算结果的误差控制优于MOD16模型,结合模拟值与观测值的对比分析可知,MOD16-sm模型改善了MOD16模型的部分高估现象,MOD16-sm模型能更好地反映土壤水分对ET的影响。模型应用包括ET估算值的空间分布分析及ET估算值的频率分布统计。对MOD16-sm模型的估算结果进行空间分析发现,高植被覆盖区的ET值较高,低植被覆盖区的ET值较低,说明MOD16-sm模型的ET估算结果与土地利用类型密切相关;研究区ET估算值的频率分布结果表明,MOD16-sm模型能较好地反映和表达出不同植被覆盖区的ET通量异质性。因此,利用NDWI对MOD16模型进行改进是可行的和合理的,该研究可为提高区域ET的估算精度提供参考和思路。     

Drought trend analysis in a semi-arid area of Iraq based on Normalized Difference Vegetation Index,Normalized Difference Water Index and Standardized Precipitation Index

Drought was a severe recurring phenomenon in Iraq over the past two decades due to climate change despite the fact that Iraq has been one of the most water-rich countries in the Middle East in the past.The Iraqi Kurdistan Region(IKR)is located in the north of Iraq,which has also suffered from extreme drought.In this study,the drought severity status in Sulaimaniyah Province,one of four provinces of the IKR,was investigated for the years from 1998 to 2017.Thus,Landsat time series dataset,including 40 images,were downloaded and used in this study.The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)and the Normalized Difference Water Index(NDWI)were utilized as spectral-based drought indices and the Standardized Precipitation Index(SPI)was employed as a meteorological-based drought index,to assess the drought severity and analyse the changes of vegetative cover and water bodies.The study area experienced precipitation deficiency and severe drought in 1999,2000,2008,2009,and 2012.Study findings also revealed a drop in the vegetative cover by 33.3%in the year 2000.Furthermore,the most significant shrinkage in water bodies was observed in the Lake Darbandikhan(LDK),which lost 40.5%of its total surface area in 2009.The statistical analyses revealed that precipitation was significantly positively correlated with the SPI and the surface area of the LDK(correlation coefficients of 0.92 and 0.72,respectively).The relationship between SPI and NDVI-based vegetation cover was positive but not significant.Low precipitation did not always correspond to vegetative drought;the delay of the effect of precipitation on NDVI was one year.