仅仅是雾霾吗?     

淡如水 《华北国土资源》2014,(2)

正~~  相似文献   

天气如何影响空气质量？     

徐嫩羽译 《气象知识》2014,(1):34-35

空气质量与天气密切相关。风、降水等对污染物的扩散起到重要作用,从而影响空气质量。 风搬运污染物风是大气中污染物的搬运工。森林大火产生的浓烟及其他污染物都可能随风飘向远方,也有可能飘到我们的家门前。无风或者微风的天气中,污染物很难扩散,因此不断增多。  相似文献   

敢问“怪风”何处起     

韦炜  王兵  李宜静 《气象知识》2014,(2):50-51

还不到森林火险高发的季节,在山上林区管．理所工作的老李按照惯例巡视一周后,收紧大衣,准备回家做饭了。可就在他快要走出林区的瞬间,脸上有阵热辣辣的刺痛一扫而过,似火烧过一般,老李以为是自己的错觉,毕竟现在还没有到5月啊,可是这风越刮越大,一阵接一阵地袭来,气温也越来越高,还没等赶回家,老李已经满头大汗了,别说是大衣,就是此刻穿件短袖也不为过。  相似文献   

融合随机森林模型和6种水体指数的上海市水体信息提取     

崔青林  汪鸣泉  黄永健 《测绘通报》2022,(2):106-109

为快速、准确地掌握水体分布信息,本文以上海市为研究区,基于多时相Sentinel-2卫星数据构建水体提取特征集,并采用效率高、稳健性好的随机森林模型,对研究区内的水体进行提取。水体提取特征集在现有光谱波段特征的基础上加入6种水体指数,分别为NDWI、MNDWI、AWEI_sh、WI₂₀₁₅、SWI和RWI,旨在提高水体提取精度。针对10个光谱波段特征及6种水体指数,设计了8种试验方案探究加入水体指数对于水体提取的作用。结果表明,将6种水体指数全部加入的方案精度最高,为97.910%;NDWI和RWI能提高水体提取精度、降低漏提率和误提率。  相似文献   

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别     

崔成  赵璐  任红艳  逯伟利  黄耀欢 《遥感学报》2022,26(9):1802-1813

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。  相似文献   

单基线TanDEM-X InSAR相干性反演森林高度EI北大核心CSCD     

张涛  朱建军  付海强  汪长城 《测绘学报》2022,51(9):1931-1941

由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到TanDEM-X InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于TanDEM-X InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高精度DEM产品提供地表相位信息而仅利用相干性即可获取森林高度信息。为验证此方法的可行性,采用西班牙境内两个典型试验区的TanDEM-X InSAR数据进行验证,并利用LiDAR树高数据进行精度评定。结果表明,单基线TanDEM-X InSAR相干性可用于反演森林高度,两个试验区的精度分别为2.34 m和1.74 m。  相似文献   

基于无人机LiDAR和高空间分辨率卫星遥感数据的区域森林郁闭度估测模型          下载免费PDF全文

徐恩恩  郭颖  陈尔学  李增元  赵磊  刘清旺 《武汉大学学报(信息科学版)》2022,47(8):1298-1308

森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明, UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。  相似文献   

温度对中国典型森林生态系统碳通量季节动态及其年际变异的影响   总被引：1，自引：0，他引：1  

李轩然  孙晓敏  张军辉  王辉民  闫俊华 《第四纪研究》2014,(4)

森林生态系统的碳收支及其对环境因子的响应规律一直是生态系统生态学研究的重要内容,而碳收支的年际变异规律反映了生态系统的稳定性特征。基于长白山温带针阔混交林、千烟洲亚热带人工针叶林和鼎湖山亚热带常绿阔叶林2003~2008年的通量观测数据,对比分析了3个生态系统碳通量的季节动态、季节动态的年际变异及温度对上述二者的影响规律。结果表明,长白山的总生态系统生产力(GEP)和生态系统呼吸(RE)都呈现单峰曲线的季节动态模式,最高时8天GEP总和可达85g C/m~2,8天总RE能达到66g C/m~2,二者均高于千烟洲和鼎湖山,而千烟洲和鼎湖山的GEP和RE在不同的时间起伏较大;净生态系统碳交换量(NEE)的季节动态模式3个生态系统各不相同。在碳通量的3个分量中,GEP和RE的季节动态的相对年际变异较小,而NEE的相对年际变异较大,表明GEP和RE在年际之间更稳定。3个生态系统的GEP和RE与温度之间均存在显著的指数相关关系,但NEE与温度之间的相关性较弱。在温度较高的时段,通常GEP,RE和NEE的绝对年际变异也较高,相对年际变异较低,整个生态系统表现为更加稳定;但GEP和RE的年际变异与温度的年际变异之间相关性较弱,说明除温度外,还有其他环境因子的年际变异对GEP和RE的年际变异产生重要影响。  相似文献   

全球土地覆被时空变化与中国贡献   总被引：4，自引：0，他引：4  

李广东 《地理学报》2022,77(2):353-368

20世纪下半叶以来全球土地覆被发生了剧烈变化,人类活动对土地覆被变化的影响成为“人类世”最为显著的特征之一。科学评估全球土地覆被变化的时空过程和新态势,分析中国在其中扮演的角色和地位并提出优化路径,成为中国在可持续发展领域应对全球百年未有之大变局的核心任务之一。本文基于多源土地覆盖数据,运用地理空间分析方法定量刻画了全球土地覆被变化的时空演化过程,从景观尺度分析了地类间的转化关系以及全球“变绿”和森林覆盖度的变化趋势,揭示了中国对全球土地覆被时空变化的贡献。结果表明,1992—2015年全球土地覆被经历了显著变化,全球土地覆被变化度在南美洲中部、撒哈拉以南的非洲、中亚、东南亚和东亚等地形成显著的热点区。中国森林覆盖率从1990年的12.98%增至2020年的23.34%,湿地面积增长1908 km²,为维护全球生态安全贡献了力量,同时在城市用地增长、草地和其他用地减少等方面也有一定的限制作用。与全球其他国家不同,中国城市扩张占用耕地面积居全球第一位,高达7.3万km²。1999—2019年全球叶面积指数存在全球性的显著提高趋势。中国以仅占全球6.6%的植被面积,贡献了全球20%左右的叶面积增加量,引领了全球“变绿”过程。1990—2020年全球森林覆盖度变化呈现出空间集聚性。中国森林面积增长62.84万km²居全球前列,其中西南林区和秦巴山区是林地增长的主要区域,长三角、粤港澳大湾区和内蒙古东部部分地区是森林覆盖度降低的主要区域。中国未来应进一步提升经济社会发展与生态保护的均衡协调度,持续推进美丽中国建设,为全球生态安全和可持续发展贡献更大力量和更多经验。  相似文献   

基于GWR模型的道路网络对森林碳密度干扰的地理变异     

林玉英  李宝银  邱荣祖  林金国  伍世代 《地理科学》2022,42(6):1113-1123

以闽江上游地区为例,在分析三明市2007—2016年森林碳密度时空动态的基础上,采用常规的以及改进后的道路网络测度指标,应用缓冲区分析方法和地理加权回归（Geographically Weighted Regression,GWR）模型,从线上和面上分别探讨道路网络对森林碳密度干扰的地理变异规律。结果表明：① 碳密度受到道路网络的较大影响,路网影响域内外碳密度的大小排序为：路网影响域内＜整个研究区＜路网影响域外;多条道路影响域重叠区的碳密度(26.330 Mg/hm²)明显低于单条道路影响域的碳密度(37.406 Mg/hm²);不同等级道路影响域的碳密度由大到小依次为县道＞高速＞省道＞其它道路＞国道＞乡道。道路网络对2007—2016年碳密度的降低也有明显影响。② GWR模型的分析结果表明,路网对碳密度的影响程度随着样点的变化而变化,具有“空间非平稳性”。碳密度随着路网密度的增加而降低,而随着离道路距离的增加而增加。③ 研究区西北部和中部,GWR的回归系数及相关系数均较大,表明这2个区域道路对碳密度影响大且解释力皆较强。  相似文献