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11.
卫星遥感技术可用于海岛资源调查。Sentinel-2A与Landsat 8两颗卫星都可免费提供空间分辨率较高的多光谱遥感影像,在海岛调查中的应用潜力较大。本文以浙江舟山普陀山岛为例开展了针对这两种影像在海岛植被分类中的应用效果的研究,分别利用Sentinel-2A多光谱成像仪(MSI)和Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像基于最大似然法分类获得了该岛阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛、草丛等植被及其他地物的分布情况,并进行了精度检验,结果表明MSI的总体分类精度略高于OLI。  相似文献   
12.
Mapping groundwater discharge zones at broad spatial scales remains a challenge, particularly in data sparse regions. We applied a regional scale mapping approach based on thermal remote sensing to map discharge zones in a complex watershed with a broad diversity of geological materials, land cover and topographic variation situated within the Prairie Parkland of northern Alberta, Canada. We acquired winter thermal imagery from the USGS Landsat archive to demonstrate the utility of this data source for applications that can complement both scientific and management programs. We showed that the thermally determined potential discharge areas were corroborated with hydrological (spring locations) and chemical (conservative tracers of groundwater) data. This study demonstrates how thermal remote sensing can form part of a comprehensive mapping framework to investigate groundwater resources over broad spatial scales. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
13.
2008—2018年中国冰川变化分析   总被引:5,自引:3,他引:2  
调查冰川资源的分布与变化,对区域乃至全球的自然环境与经济社会发展都具有十分重要的意义。基于315景Landsat 8 OLI遥感影像,结合中国第二次冰川编目数据与Google Earth软件,通过人工目视解译等方法调查了2018年中国冰川的分布与变化。结果表明:中国现存冰川53 238条,总面积为(47 174.21±19.93) km2,72%的冰川面积<0.5 km2,规模在1~32 km2的冰川的面积占中国冰川总面积的60%。2008—2018年,中国冰川总面积减少1 393.97 km2,面积变化率为-0.43%?a-1。冰川面积变化率表现出明显的空间差异,面积退缩最快的是冈底斯山,达-1.07%?a-1;最慢的是羌塘高原,为-0.05%?a-1。坡度上,各山系之间的冰川面积变化率差异较为明显。超过70%的山系位于正东和东南方向的冰川面积退缩快,2008—2018年退缩率为-5.0%;正北方向的冰川面积退缩相对缓慢,同时期退缩率为-3.8%。气温和降水变化率差异以及海拔、坡度、坡向等地形差异,共同影响中国冰川的变化。  相似文献   
14.
Accurate pesticide exposure estimation is integral to epidemiologic studies elucidating the role of pesticides in human health. Humans can be exposed to pesticides via residential proximity to agricultural pesticide applications (drift). We present an improved geographic information system (GIS) and remote sensing method, the Landsat method, to estimate agricultural pesticide exposure through matching pesticide applications to crops classified from temporally concurrent Landsat satellite remote sensing images in California. The image classification method utilizes Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values in a combined maximum likelihood classification and per-field (using segments) approach. Pesticide exposure is estimated according to pesticide-treated crop fields intersecting 500 m buffers around geocoded locations (e.g., residences) in a GIS. Study results demonstrate that the Landsat method can improve GIS-based pesticide exposure estimation by matching more pesticide applications to crops (especially temporary crops) classified using temporally concurrent Landsat images compared to the standard method that relies on infrequently updated land use survey (LUS) crop data. The Landsat method can be used in epidemiologic studies to reconstruct past individual-level exposure to specific pesticides according to where individuals are located.  相似文献   
15.
The volume of properties affected by foreclosure over the past decade suggests the potential for dramatic change in vegetation cover due to changes in management. Yet, the specific pathology of each foreclosure, the temporal asynchrony among foreclosures, and differences in the area available for vegetation growth across properties presents challenges to observing and measuring change. This paper develops and tests a difference in deviations approach that compares the parcel NDVI to a neighborhood norm before and after foreclosure. The difference in deviations approach addresses the challenges of separating parcel-level change corresponding to foreclosure and identifies changes on both small and large parcels. The method relies on a time series of Landsat Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data, individual home foreclosure records and property tax assessment data for Maricopa County, Arizona from 2002 to 2012. To establish the level of difference associated with observable landscape change, we use a probit regression model, coding Google Earth images for properties across the range of observed deviations of difference. The basic assumption underlying the approach is that if foreclosure coincides with a change in management, it will lead to changes in vegetation structure and thus, NDVI values. We estimate that 13% of home foreclosures in Maricopa County over the period from 2002 to 2012 resulted in declines in vegetation whereas 6.5% resulted in vegetation increases. Future uses of this method for understanding landscape management in residential landscapes are discussed.  相似文献   
16.
Monitoring land changes is an important activity in landscape planning and resource management. In this study, we analyze urban land changes in Atlanta metropolitan area through the combined use of satellite imagery, geographic information systems (GIS), and landscape metrics. The study site is a fast-growing large metropolis in the United States, which contains a mosaic of complex landscape types. Our method consisted of two major components: remote sensing-based land classification and GIS-based land change analysis. Specifically, we adopted a stratified image classification strategy combined with a GIS-based spatial reclassification procedure to map land classes from Landsat Thematic Mapper (TM) scenes acquired in two different years. Then, we analyzed the spatial variation and expansion of urban land changes across the entire metropolitan area through post classification change detection and a variety of GIS-based operations. We further examined the size, pattern, and nature of land changes using landscape metrics to examine the size, pattern, and nature of land changes. This study has demonstrated the usefulness of integrating remote sensing with GIS and landscape metrics in land change analysis that allows the characterization of spatial patterns and helps reveal the underlying processes of urban land changes. Our results indicate a transition of urbanization patterns in the study site with a limited outward expansion despite the dominant suburbanization process.  相似文献   
17.
地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。  相似文献   
18.
以Landsat5 TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7等图像数据,经预处理后进行植被指数提取和主成分分析,生成13个波段数据集;并用最优指数法(OIF)选取目视解译波段,运用最大似然法(MLC)和线性光谱分解法(LSU)对华北平原农区河北省文安县2007年5月的杨树林地面积信息作了应用分析.结果表明:(1)...  相似文献   
19.
如何自动获得居民地信息是遥感专题信息提取研究的热点问题,该文以山东省蓬莱市为研究区,基于对2004年TM影像光谱特征的分析,建立了基于知识的居民地信息自动提取模型,并对提取结果进行了精度评价。结果表明,利用该模型可以很好地将蓬莱地区的城镇居民地自动提取出来,其提取精度与传统的监督分类方法相比有了很大提高。  相似文献   
20.
 全球气候变暖给整个地球的生态环境带来巨大的影响,在全球气候变暖背景下,绿洲热场的变化严重影响绿洲的生态稳定性,利用遥感卫星影像来监测热场分布规律具有很强的现实意义。采用Landsat7 ETM+热红外波段定量反演晴空状态下干旱区典型绿洲地表真实温度,运用影像叠加分析、直方图比对、缓冲区分析、空间自相关分析及剖面线分析方法,分析其热场分布规律。结果表明,绿洲热场分布具有显著的正的空间自相关特性,Moran’s I值为0.5489,z检验值为48.44,同时呈现出显著的局部空间集聚现象; 就全局而言,热场分布规律为水体温度<耕地温度<林草地温度<城镇温度<裸地温度<盐碱地温度,均温分别为21.65 ℃、27.86 ℃、35.59 ℃、36.52 ℃、40.06 ℃、42.07 ℃; 就局部而言,盐碱地温度低于周边裸地温度,盐碱地平均温度比周边300 m、900 m、1 500 m缓冲区裸地的均温分别低0.59 ℃、0.44 ℃、0.26 ℃。水体、城镇、盐碱地、裸地的温度波动较小,热力景观单一,热场分布均匀,而耕地和林草地的温度梯度大,热力景观复杂多样,热场分布极不均匀。绿洲荒漠交错带的面积较大,它可以降低荒漠对绿洲的热力侵蚀,对保护绿洲有重要作用。  相似文献   
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