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《现代测绘》2021,(2)
水生植物遥感监测就是通过对水生植物的自动识别,掌握水生植物的类群变化和区域分布情况,并依此对水环境进行评价、控制和修复等。为探究近20年太湖草型区水生植物数量和分布的变化,以Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像作为基础数据资料,针对现有植被指数对太湖草型区水生植物分类的局限性和不足之处,通过分析水生植物和湖水光谱特征,经过大量实验,创建了适合夏季太湖草型区水生植物分类的NVWI指数,对提取结果进行精度评价后,利用NVWI/K-M法实现了1995～2016年太湖水生植物遥感监测。研究发现,分类结果的总体精度达到了93.20%,Kappa系数达到了0.86。 相似文献
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针对PCA变化检测方法的精度较低和ICA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KICA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再在该空间中利用ICA方法分离出相互独立的图像分量;接着通过FCM算法分割表征变化信息的图像分量,并采用区域生长算法获得完整的变化信息;最后,分别利用本文方法与差值法、PCA方法和ICA方法对多时相遥感图像进行变化检测,并对检测结果进行定性分析和定量比较。结果表明,该方法能更好地分离出多时相遥感图像的变化信息,具有更高检测精度。 相似文献
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利用遥感图像上构造、火山机构有明显显示的特点以及研究区岩石裸露较好的条件,笔者在对多种类、多时相遥感图像进行综合地质解译的基础上,着重研究了利用遥感技术在火山岩地区进行找矿的方法,并分析了成矿条件与遥感影像之间的内在联系,进一步探讨了金、铜等有关矿种的找矿遥感影像标志,并进一步分析圈定了成矿有利地区。 相似文献
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太湖流域典型中小湖群水资源利用及动态变化的遥感调查与分析 总被引：6，自引：0，他引：6
近年来太湖流域中小型湖群的网围水产养殖业带来了十分可观的经济效益，挑、涌湖经遥感分析网围养殖面积占总湖水面积75％以上，属超密度网围。超密度网围养殖的负面效应是湖水营养盐急剧增高，水草资源大幅度减少，从而破坏了湖泊的生态平衡，恶化了湖水环境。采用15年以来的陆地卫星影像结合航空数据，对研究区的水资源利用类型、空间分布及变化状况进行了分析解译和目标分类，结合佃技术，对各类型进行了面积量算，推算了网围养殖密度，同时遥感分析了养殖水域环境和水草资源的变化，并展开了野外实地调查验证。 相似文献
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A rapid degradation of aquatic vegetations in Taihu Lake has roused a wide attention in recent years. Giving large-scale harvesting activity on aquatic vegetation since 2012, whether water eutrophication or the human harvest activity induced the degradation remains controversial and unclear. In this study, based on Landsat and HJ-CCD data acquired from 1984 to 2016 and a 12-year field observation (2005–2016) of water quality, a method was proposed to quantitatively assess impacts of harvesting activity and water quality change on degradations of both floating-leaved aquatic vegetation (FAV) and submerged aquatic vegetation (SAV) in Taihu Lake. First, areas of FAV and SAV covers from 1984 to 2016 in Taihu Lake were mapped using the satellite data, and then the mapped areas were modified to those on a reference date by using phenological curves of FAV and SAV covers. Next, correlations between water quality data and FAV and SAV covers were analyzed by using Pearson correlation analysis based on the data before implementing the human harvesting activity (i.e., before 2012), and multiple general linear models were established based on the selected water quality variables with p-value <0.01 for estimating covers of FAV and SAV from 2012 to 2016. Finally, based on the predicted areas of FAV and SAV covers by the models and the modified areas mapped from satellite data, the influences of water eutrophication and the human harvesting activity on the degradation of FAV and SAV covers were quantitatively assessed. The results indicated that (1) FAV cover exhibited a significant increase from 1984 to 2011 and then a rapid decrease, while SAV cover increased significantly before 2003 and then obviously declined; (2) water level (WL) and total nitrogen (TN) showed significantly negative correlations with FAV and SAV covers, while secchi disk depth (SDD) and SDD/WL had significantly positive correlations with FAV and SAV covers; (3) the human harvesting activity made a major contribution to the loss of FAV cover, and the degradation of SAV cover was mainly due to an increased lake eutrophication and deteriorated underwater light environment. The findings derived from this study could offer a guidance for Taihu Lake ecological restoration and effective management. 相似文献
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太湖水生植被NDVI的时空变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了明确太湖不同生态区水生植被长势的变化规律及其影响因子,利用MODIS传感器提供的NDVI数据,分析了太湖2000年—2015年NDVI的时间及空间变化特征。结果表明:太湖水生植被NDVI存在明显的季节变化和年际变化,NDVI每年最小值出现在冬季,最大值出现在植被生长旺盛的8月或9月,其值可达0.35;太湖全湖NDVI多年平均值为0.1,最大值为0.14,出现在2007年。太湖NDVI的空间差异可将太湖划分为不同的植被类型区,太湖西北部(竺山湾和梅梁湾)NDVI最大值可达0.2,植被类型主要以浮游藻类为主,东太湖区域最大值超过0.6,主要以沉水植被为主;太湖不同区域植被动态特征对气象因子的响应也不尽相同,沉水植物生长与平均气温有显著的正相关关系,而浮游植物区的生长状况受平均风速影响较大。 相似文献
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Field measurements of dissolved organic carbon (DOC) concentration and remote-sensing reflectance were conducted to develop a regional, empirical red-blue algorithm to retrieve surface DOC from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data for Lake Taihu, China. The auxiliary data (in-situ observations of the optical properties and water quality, buoy measurements of hydrodynamic data and water chemical parameters) were used to investigate the spatial and temporal variations in DOC. GOCI was shown to be capable of successfully obtaining hourly variations in DOC, with a root mean square error percentage (RMSP) of 17.29% (RMSE = 0.69 mg/L) for the match-up data. The GOCI-derived DOC in Lake Taihu confirms that the highest DOC concentration is in northwest Lake Taihu, followed by Meiliang Bay, Gonghu Bay and northeast Lake Taihu. Hourly DOC variation is significant and presents a different trend for each lake segment due to the variety of influencing factors. Discharge of DOC from surrounding rivers is an important factor to the variation of DOC in northeast Lake Taihu. However, organic products of algae will be the primary contributor to DOC when algal bloom occurred. During the period of algal bloom, high DOC levels in Lake Taihu can lead to hypoxia when coupled with high temperatures and low disturbance. 相似文献
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内陆湖泊颗粒有机碳反演及日变化初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以太湖及洞庭湖为例,检验海洋一类水体颗粒有机碳(particulate organic carbon, POC)浓度遥感估算方法在内陆湖泊二类水体中的适用性,结果表明,一类水体POC反演模型并不适用于二类水体。针对二类水体建立了以近红外波段(834 nm)为因子的单波段POC反演模型以563及834 nm波段组合为因子的两种双波段反演模型,模型验证结果显示,单波段模型的均方根误差(RMSE)为1.12 mg/L,平均相对误差(MAPE)为35.8%,两个双波段反演模型的RMSE分别为1.09 mg/L及1.11 mg/L,MAPE分别为37.3%及37.8%,三种模型均可用于太湖及洞庭湖水体的POC浓度遥感估算。在此基础上,以太湖为例,建立了基于静止轨道卫星海洋水色(GOCI)卫星数据的太湖POC反演模型,反演模型的MAPE为35%。利用5月13日8景GOCI影像,研究了太湖POC浓度日变化,发现POC浓度日变化存在两个阶段:上午至中午的递减阶段和中午至傍晚的递增阶段。 相似文献
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太湖流域洪涝灾害评估模型 总被引：3，自引：1，他引：3
在地理信息系统支持下建立了太湖流域DEM模型,并建立了全流域12类共24种土地利用类型、2194个圩区、1012个乡镇和94个报汛站点的空间数据库及属性数据库。在此基础上,根据实时报汛资料,通过插值得到各乡汛期圩外水位和降雨量。圩区采用排涝计算圩内内涝水量再与DEM叠加,非圩区用乡最高水位与DEM叠加,可获得全流域淹没水深栅格数据。统计不同乡镇、不同土地类型、不同淹没水深的淹没面积,并根据当年的社会经济数据,建立了太湖流域洪涝灾害损失评估模型。对1999年太湖流域洪涝灾害评估结果表明,模型具有一定的精度,可为流域防洪减灾决策提供依据。 相似文献
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草型湖泊总悬浮物浓度和浊度遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
草型湖泊水质遥感监测中水生植物会造成“水体—水生植物”混合像元问题，针对因混合像元导致草型湖泊水生植物覆盖区域水质难以直接利用遥感监测的问题，本文以草型湖泊微山湖为研究对象，提出定性和定量相结合的总悬浮物浓度和浊度分区监测方法，实现微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化监测。基于获取的2014年7月—2015年6月覆盖微山湖的多期高分一号（GF-1） WFV和HJ-1A/1B CCD影像，利用归一化水体指数将微山湖区分为水生植物覆盖区和水体区。针对水生植物覆盖区，利用时序MODIS NDVI数据获取微山湖主要水生植物的时谱曲线，识别不同水生植物的物候特征；基于不同物候期内的水生植物对总悬浮物浓度和浊度的指示作用，对微山湖水生植物覆盖区水体总悬浮物浓度和浊度进行定性监测。针对水体区，分别构建水体总悬浮物浓度和浊度的单波段/波段比值模型和偏最小二乘模型，定量反演微山湖水体区总悬浮物浓度和浊度。研究结果表明，微山湖中水生植物以光叶眼子菜、穗花狐尾藻和菹草等沉水植物为主，其中光叶眼子菜/穗花狐尾藻和菹草的空间分布和物候特征存在明显差异，不同水生植物在不同物候期内对水质具有不同的指示作用；微山湖水体总悬浮物浓度和浊度具有显著的空间变异性，基于定性和定量相结合的方法可以有效监测微山湖水体总悬浮物浓度和浊度的时空变化规律。本文提出的定性和定量相结合的监测方法为草型湖泊水质监测的业务化应用提供了新思路。 相似文献
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利用卫星测高资料监测长江中下游湖泊水位变化 总被引：3，自引：1，他引：3
利用Envisat 1卫星的GDRs数据，根据适当的数据编辑准则，进行了必要的地球物理改正之后，研究分析了长江中下游鄱阳湖、洞庭湖、太湖、巢湖的水位变化及其与气候环境的关系，为长江流域水位变化与气候变化的长期性研究提供了一种有效的手段和方法。 相似文献