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1.
“一带一路”区域可持续发展生态环境遥感监测 总被引:2,自引:1,他引:1
2013年9月和10月,习近平主席在出访中亚和东南亚国家期间,先后提出了共建"丝绸之路经济带"和"21世纪海上丝绸之路"(简称"一带一路")的重大倡议。要全面保护"一带一路"区域生态环境,实现2030年可持续发展目标,是一个具有挑战性的问题。遥感技术对生态环境监测与评价发挥着十分重要的作用。本研究利用多尺度、多源遥感数据,对2015年"一带一路"区域的生态环境状况进行监测和分析,旨在提供可持续发展目标生态环境遥感监测的本底。本文选取了几个重要的生态环境方面开展监测与分析,主要包括宏观生态系统结构和植被状况、太阳能资源分布、水资源平衡、主要生态环境限制因素对经济走廊建设的影响、主要城市生态环境质量等。监测区域覆盖亚洲、非洲、欧洲和大洋洲的陆上区域。研究结果为生态环境评价与保护提供了有效的决策依据,有助于"一带一路"建设积极推进。 相似文献
2.
人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。 相似文献
3.
对目标空间三维—光谱信息的高分辨一体化获取与应用,是对地观测技术发展的前沿科学问题。结合高光谱成像与激光雷达测距的技术优势,对地观测多光谱/高光谱激光雷达遥感技术手段应运而生,并成为遥感技术未来发展的重要方向。本文分3个阶段详细回顾了对地观测高光谱激光雷达系统的发展历程,并针对其独有数据类型阐述了数据处理研究方面的探索研究。最后,重点分析了高光谱激光雷达在测绘领域、农林业领域的重大应用潜力,展望了未来对地观测高光谱激光雷达发展面临的机遇和挑战。 相似文献
4.
小光斑全波形激光雷达作为新一代对地观测主动光学遥感技术,近年来得到了广泛关注与应用.波形数据分解与辐射校正是波形数据处理的重要环节,它直接影响着信息提取和波形数据进一步应用.本文以高斯混合模型为数学基础,采用逐级递进分解的策略,建立小光斑激光雷达波形数据的高斯分解方法;考虑激光雷达系统获取数据过程中激光初始发射脉冲和不同观测角度大气程辐射的差异,在高斯拟合模型的基础上,建立波形数据的相对辐射校正模型.采用小光斑激光雷达波形数据对提出的递进高斯分解与相对辐射校正方法进行验证,结果表明递进分解能够准确的确定波形数据峰值个数、位置与宽度,在波形分解基础上进行的相对辐射校正能够提高相同地物波形数据的相似性. 相似文献
5.
6.
基于OMI卫星数据的城市对流层NO2变化趋势研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用OMNO2全球产品卫星遥感资料研究科技城市北京、交通城市黄骅港、旅游城市三亚、特区城市深圳和工业城市抚顺的NO2月平均变化情况。通过Beat软件和IDL联合编程对该产品进行处理,得到各城市对流层NO2垂直柱密度的月平均值;对各城市2004年10月至2007年10月的NO2月平均变化进行线性正弦模型模拟,得到月平均变化趋势和月增长率,并评价变化趋势的精度。结果显示,各城市在冬季NO2对流层垂直柱密度较大,夏季较小,季节性循环明显。北京、黄骅港、三亚、抚顺在这段时间NO2总体呈增加趋势,从大到小依次是:抚顺、北京、黄骅港和三亚,深圳呈减少趋势。根据趋势显著性判别准则,各城市的NO2月平均变化均显著。另外相对于2004年10月,月相对增长率从大到小依次是抚顺、三亚、黄骅港、北京、深圳,其中深圳的NO2呈现负增长。 相似文献
7.
叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明:新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R2达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。 相似文献
8.
基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演 总被引:1,自引:0,他引:1
对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。 相似文献
9.
10.