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《国土资源遥感》2021,(3)
近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注。以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semiparametric geographically weighted regression,S-GWR)的人口空间化方法,并利用该模型在县级尺度进行常住人口空间化建模,最后以四川省为研究区进行比较论证。在分析变量特征的同时,利用S-GWR模型处理参数变量的空间平稳性,以提高人口估计的精度,最后生成四川省2010年1 km分辨率的人口空间分布图(spatial distribution of population,SDP)。结果表明,S-GWR模型的决定系数为0.903,比传统回归模型表现更好,模型拟合的效果更优。精度验证方面,通过2个常用的人口数据集进行精度对比验证;在县一级,研究区整体SDP的平均误差和每个区县的相对误差都接近于0,比其他2个数据集有更高的精度;在乡镇一级,SDP的平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为34.54%,5 715.703人和12 085.932人,均比其他2个数据集的误差更小,离散度效果更优;从乡镇准确估计个数来看,SDP准确估计的个数最多,达185个。因此,考虑参数的空间平稳性可以提高人口空间化的精度。 相似文献
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针对城市地物的特点,本文基于两种不同空间分辨率的遥感数据,利用原始与改进后的CASA估算了徐州城区的NPP,探讨了CASA模型的改进和遥感影像的空间分辨率对城市尺度NPP估算结果的影响。研究结果表明：①城市建筑用地对城市NPP的估算结果有较大的影响。改进的CASA模型将建筑用地的光合有效辐射（FPAR）归零,其估算值降至15.503 gC·m-2·month-1,有效去除了建筑用地对城区NPP估算的影响。②低空间分辨率的遥感数据对城市尺度的NPP存在高估现象。MOD13Q1+改进的CASA模型估算的NPP均值为18.607 gC·m-2·month-1,比Landsat 8 OLI+改进的CASA模型估算结果高出了3.104 gC·m-2·month-1。该研究结果可为城市尺度NPP估算提供新的方法,为城市碳汇估算提供科学依据。 相似文献
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实现全国连续空间覆盖未来小时尺度的PM2.5浓度实时、高精度预报是一个难题。本文建立基于深度学习的多层长短期记忆迭代模型和改进的空间反向传播神经网络S-BPNN模型来实现全国小时尺度PM2.5浓度的空间预报。首先,研究基于空间相关性将全国1286个空气质量监测站点在空间上进行自适应分区,并对各个分区分别构建多层LSTM迭代预报模型实现未来24 h各个监测站点的PM2.5浓度的实时预报。其次,应用改进的S-BPNN空间化模型实现未来24 h全国连续空间覆盖的PM2.5浓度精细化制图。然后,利用2016—2019年中国PM2.5监测站的历史数据进行训练和验证,结果显示预报模型和空间化模型的相关系数R2分别为0.88和0.87,表明模型都能实现较高的精度。最后,基于提出的预报模型和空间化模型,辅助从监测站实时获取的大气污染数据和气象数据,通过搭建的大气污染物浓度预报智能化在线信息原型系统可实时发布预报结果并可进行空间化展示。研究实现了全国连续空间覆盖的PM2.5浓度高时空精度的实时预测,以支持大气污染联防联控和公众环境空间质量信息服务。 相似文献
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基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算 总被引：4，自引：0，他引：4
大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量，本文选取安徽省为研究区，在谷歌地球云引擎（Google Earth Engine）平台的支撑下，通过机器学习方法建立Landsat 8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系，开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算，并与传统的基于归一化植被指数（NDVI）回归模型进行了比较。研究结果表明，综合利用光谱与地形因子的机器学习方法，估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上，其中分类回归树（CART）模型R2=0.57，预测精度为68.60%，支持向量机（SVM）模型R2=0.59，预测精度为75.74%，而使用NDVI的回归分析产生的误差较大，R2=0.37，预测精度为57.51%，因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外，谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便，可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析，大大提升了工作效率，与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。 相似文献
5.
《国土资源遥感》2016,(2)
国内生产总值(gross domestic product,GDP)能反映一个国家或地区的经济发展状况,构建高精度的特困区GDP空间数据库对扶贫工作的开展具有重要意义。首先通过建立DMSP/OLS夜间灯光数据与连片特困区GDP的回归模型,实现利用夜间灯光数据估算特困区GDP;然后分别对第一和第二、三产业GDP进行空间化建模:第一产业GDP与土地利用数据相结合建模,第二、三产业GDP与夜间灯光数据相结合建模。研究结果表明,大部分特困区GDP的估算结果较为准确,县级尺度的估算精度达到87.38%;连片特困区多为GDP低密度区,GDP基本处于50万元/km2以下,西北地区甚至出现大片低于5万元/km2。因此,高精度的连片特困区GDP密度分布图能够准确地反映特困区经济分布状况,为扶贫工作的开展提供数据支持。 相似文献
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针对土地利用(LU)数据因空间尺度或产品来源的不同从而对生态系统服务价值(ESVs)估算产生影响的问题,该文采用当量因子法、升尺度算法与波动性指数等方法,研究了长三角地区ESVs对LU数据的空间尺度效应。结果表明：(1)随着尺度的增加,LU的空间细节逐渐不明显,相同土地利用类型呈现出聚合的现象,但总体的土地利用类型空间分布相似。(2)不同尺度的LU数据估算出的各种生态系统服务功能价值与ESVs各不相同。随着尺度的增加,不同LU产品估算的ESVs差异有所增大,最终差异百分比大约稳定在10%。(3)随着LU尺度的增加,ESVs与LU尺度符合对数关系,拟合度R2大于0.9。研究结果为选取LU估算ESVs可靠性方面提供参考,对有效评估ESVs潜在的经济与环境效益具有重要意义。 相似文献
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人口统计数据的空间化能真实地反映人口空间分布情况,对研究人口分布的区域差异及其发展过程起指导作用,在此过程中,空间化格网尺度效应影响着模型的精度。为探究人口空间化的尺度适宜性问题,本文以四川省为研究区域,基于全球地表覆盖数据(Globle Land 30,GL30)及其派生的网格数据,对四川省2010年人口普查统计数据进行了人口空间化模型的尺度效应探究。通过基于人口密度、地表覆盖类型实现了研究区域的二次分区,实现了模型精度的提高。在此基础上,探究了县级尺度上在30 m、240 m、450 m、660 m、870 m、1 080 m 6个网格尺度上人口空间化的精度,得出县级尺度上在450 m网格尺度下,人口空间化精度最优。 相似文献
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基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8 OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85 t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8 OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9 t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1 t/ha、31.3 t/ha和29.9 t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。 相似文献
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蒸散发是评估荒漠绿洲水热循环的关键因素,其时空变化监测及驱动力研究可为水资源的精准调控与生态环境保护提供科学依据。以克里雅河流域中游绿洲地区为研究区域,本文基于Landsat遥感影像与SEBS模型分析了2010—2022年蒸散发的时空变化,通过蒸发皿实测数据和Penman-Monteith模型进行了估算结果的精度验证,并进一步探讨了蒸散发的影响因素。结果表明：(1)蒸散发的SEBS模拟值与蒸发皿观测值的相关系数和R2分别为0.93和0.87,RMSE为0.96 mm/d;与彭曼公式观测值的相关系数和R2分别为0.90和0.81,RMSE为0.64 mm/d。(2)2010—2022年的实际蒸散发呈下降趋势,其变化速率为14.75 mm/a;在春季、夏季和秋季呈下降趋势,在冬季则呈上升趋势。(3)蒸散发的空间异质性明显,高值主要集中在克里雅河沿岸附近,低值则分布在绿洲边缘地区的沙地;近13年整个研究区约有70.2%的像元呈无显著下降趋势,10.4%的像元呈显著下降趋势。(4)蒸散发与气温、气压、日照时数、地表温度和NDVI呈显著相关关系,与风速... 相似文献
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土壤水分不仅是陆面过程中重要的变量,同时也是全球水循环中的关键参数。为了获得高分辨率的土壤水分数据,本文将基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法应用在闪电河流域,以1 km MODIS产品(地表温度和归一化植被指数)作为辅助数据,对9 km的SMAP被动微波土壤水分(SMAP土壤水分)数据进行降尺度,得到研究区1 km的降尺度土壤水分数据。利用地面站点实测土壤水分和机载被动微波土壤水分(机载土壤水分)对降尺度土壤水分和SMAP土壤水分进行了验证,并对辅助数据和降尺度方法本身展开分析以探讨降尺度过程中的不确定性来源。结果表明:(1)本文使用的基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法能够有效地提高SMAP土壤水分的空间分辨率,在进一步丰富土壤水分分布细节变化信息的同时,还能够保留SMAP土壤水分的空间变化特征并与其保持值域一致。(2) 3种基于像元尺度的土壤水分数据(机载土壤水分、SMAP土壤水分和降尺度土壤水分)与站点实测土壤水分之间的相关性并不高,这主要与点、面数据之间的空间匹配不一致、空间代表性不同以及有效验证的数据量有限有关。而与站点数据验证相比,降尺度土壤水分和SMAP土壤水分均和机载土壤水分数据相关性较好。(3) SMAP土壤水分与辅助数据之间的相关性比机载土壤水分与辅助数据之间的较高,而这两种土壤水分数据之间存在的这种偏差主要受到空间尺度、观测配置、参数反演算法和选用的辅助数据等因素的影响。(4)针对验证结果的不确定性,通过增加辅助数据或改变土壤水分估算模型结构进而修改降尺度模型的方式在本研究中并不能显著提高降尺度结果的精度,如何进一步提高降尺度精度仍是未来需要研究的重点。 相似文献
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雅丹形态特征能反映雅丹地貌的发育过程和演化阶段,对研究雅丹地貌至关重要,但目前关于雅丹地貌边界提取的高精度、低成本方法很少。本文首先采用Canny边界算法,将高空间分辨率Google Earth影像(1.19 m)重采样为一系列不同空间分辨率(3、5、8、10、12、15 m)的影像;然后针对不同空间分辨率的影像提取不同大小的雅丹地貌边界;最后将不同结果合并,取得了良好的效果。结果表明：(1)尽管无法识别阴影,但Canny边界提取方法的总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72,这一结果与面向对象方法的中等分割尺度(138)取得的精度结果相近;(2)使用Canny边界提取算法提取雅丹地貌边界中位数宽度,与影像空间分辨率呈很好的线性关系(R2=0.95),随着空间分辨率的降低,Canny边界算法提取的雅丹地貌边界总长度呈明显的对数递减(R2=0.904)。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(8)
随着城镇化进程的加快与城市人口的迅速膨胀,街道尺度的人口数据在城市经济、社会、资源与环境发展等方面都发挥着愈发重要的作用。研究如何利用高分辨率遥感影像进行城市街道尺度上的人口估算,对促进城市可持续发展具有十分重要的理论意义与实际价值。利用遥感影像建筑物信息与人口普查数据,分析街道建筑物信息与人口数量之间的关联性,提出基于建筑物信息的城市街道尺度人口估算模型,通过多元逐步回归法与赤池信息准则确定建筑物显著特征变量,建立了建筑物数量、几何特征与人口数量的估算模型。实验证明,提出的人口估算模型能够以较高的精度估算街道尺度的人口数量。 相似文献
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地表覆盖分类数据对区域森林叶面积指数反演的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
以江西省吉安市为研究区,将5种全球地表覆盖分类数据(包括美国地质调查局(USGS)、马里兰大学(UMD)和波士顿大学(BU)生成的3套数据和欧洲生成的2套数据)以及由TM影像生成的区域地表覆盖分类数据,分别与MODIS1km反射率资料结合,利用基于4尺度几何光学模型的LAI反演方法生成研究区的LAI。在1km和4km两种尺度上将反演的LAI与TM资料生成的LAI进行比较,评价地表覆盖分类数据对LAI反演结果的影响。结果表明,TM和欧洲太空局的GLOBCOVER地表覆盖分类数据用于反演LAI的结果较好,在1km尺度上,反演的LAI与统计模型估算的TMLAI相关的R2分别为0.44和0.40,在4km尺度上的R2分别为0.57和0.54;其次为波士顿大学的MODIS地表覆盖分类数据,据其反演的LAI与TMLAI相关的R2在1km和4km尺度上分别为0.38和0.51;而马里兰大学的UMD和欧洲的GLC2000地表覆盖分类数据会导致反演的LAI存在较大误差,据其反演的LAI与TMLAI之间的一致性较差,在1km和4km两种尺度上平均偏低20%左右;LAI的反演结果对聚集度系数具有强的敏感性。该研究表明,为了提高区域/全球LAI反演精度,需要有高质量的地表覆盖分类数据。 相似文献
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胸径(Diameter at Breast Height,DBH)是指树木主干离地表面胸高处的直径,根据无人机可见光影像估算单木DBH对林业资产管理与评估具有重要意义。以云南师范大学呈贡校区内的银杏为研究对象,首先,获取其无人机可见光影像,基于摄影测量原理生成数字正射影像图;然后,在此基础上提取银杏单木的冠幅(Crown Width,CW);最后,建立CW与DBH的4个回归模型,通过该模型估算得到DBH值。将实际测量的DBH值与估算值进行精度验证,最终一元二次函数模型R2为0.75,均方根误差为0.012 9 m,平均误差率为3.22%,均小于其他3个模型,具有较高的精度。实验结果表明基于无人机可见光影像可以较为准确地估算单木DBH。 相似文献
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现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。 相似文献
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遥感估算伊洛河流域地表蒸散的空间尺度转换 总被引：1，自引：0，他引：1
针对低分辨率遥感数据在区域地表蒸散(evapotranspiration,ET)估算中存在的空间尺度效应问题,提出一种基于网格面积比例加权聚合(grid area ratio weighting lumped method,GARWLM)的空间尺度转换方法。通过在网格(1km×1km)内部基于各种地表覆盖类型所占面积比例,分别赋予相应权重,建立高分辨率遥感数据向低分辨率遥感数据的尺度转换模型,实现了由高分辨率数据估算的ET向低分辨率数据估算的ET的空间尺度转换,并通过回归对低分辨率数据估算的ET进行了尺度效应纠正。在伊洛河流域的试验结果表明,估算的ET与地面实测数据的平均相对误差由纠正前的23.5%减小到纠正后的12%,与高分辨率估算结果的相关性分别由纠正前的0.339提高到纠正后的0.604,经过尺度纠正后的ET精度有了很大程度的提高。 相似文献
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夜间灯光数据被越来越多地应用于人口空间化领域的研究中.珞珈一号夜间灯光数据是最新一代的夜间灯光数据,为探究其在人口空间化方向的应用价值和潜力,以珞珈一号夜间灯光数据和土地利用数据为源数据,在乡镇(街道)尺度上分区建立了渐进回归模型,进而得到北京市人口空间化结果,并与NPP/VIIR的结果进行对比.结果表明,珞珈一号夜间灯光数据回归结果的拟合程度和精度均优于NPP/VIIRS回归结果,且这种优势在人口密度小的区域更明显;基于珞珈一号夜间灯光数据的人口空间化结果能清晰展示城市内部人口空间分布的差异,对城市资源、环境管理具有实际意义. 相似文献
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浮游植物是全球初级生产力的重要贡献者,浮游植物群落结构的变化影响着初级生产力,进而影响着海洋的物质循环与能量转换,因此具体量化分析浮游植物各群落结构的生物量对了解浮游植物群落结构变化,进而了解全球初级生产力极其重要。本文基于2016年与2018年4个渤海航次的实测遥感反射率数据和实测HPLC(High Performance Liquid Chromatography)浮游植物色素数据,通过CHEMTAX (CHEMical TAXonomy)方法将HPLC色素数据转化为相应藻种浓度数据,其中硅藻、隐藻、蓝藻与绿藻对总叶绿素a的占比较大。结合奇异值分解和多元线性回归方法,构建适用于中国近海硅藻、隐藻、蓝藻和绿藻浓度的反演模型;利用留一交叉验证法对模型进行验证,结果表明:隐藻、蓝藻和绿藻模型精度较高,决定系数R2均在0.70及以上,硅藻R2为0.44(p均小于0.001),硅藻、隐藻、蓝藻和绿藻浓度反演模型的中值误差ME各为44.81%、45.34%、51.20%和62.80%。随后,将模型应用于国产HY-1C/D卫星海洋水色扫描仪COCTS ... 相似文献
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高精度的农田蒸散发(ET)对于田间尺度精准的水分平衡量化和水分亏缺研究具有重要意义，对农业精准灌溉和农田水分利用效率提高具有实用价值。本研究利用全球共计28个农田站点的涡动相关系统(EC)通量观测数据，对500 m空间分辨率8 d时间分辨率的MOD16和PML-V2两种遥感蒸散发产品，进行了对比分析与精度评估。评估结果表明，PML-V2 ET产品与EC观测ET相比，均方根误差(RMSE)变化范围为3.3—22.4 mm/8 d，平均偏差(bias)变化范围为-15.98—13.27 mm/8 d;MOD16 ET产品与EC观测ET相比，RMSE变化范围为3.81—21.47 mm/8 d,bias变化范围为-16.42—15.05 mm/8 d。整体而言，两种产品精度相当，MOD16产品低估8 d ET(bias:-2.31 mm/8 d,R2:0.452,RMSE:8.82 mm/8 d),PML-V2产品略高估8 d ET (bias:0.51 mm/8 d,R2:0.455,RMSE:8.81 mm/8 d);PML-V2产品在18个站... 相似文献