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流域内水循环各环节的水量及其时空分布是不断变化的,掌握流域水循环与水平衡状况是进行流域水资源合理开发利用的重要基础。以2000—2019年黑河流域水文显著变化期为研究时段,综合应用TRMM与GPM卫星观测的降水量、遥感估算的蒸散发量等数据并结合气象站点、水文站点等观测数据,对流域降水、蒸散发与径流等水循环要素的水平衡进行了分析。结果表明:祁连山区是主要产流区,向中游年均下泄水量约为45.11×108 m3。其中,消耗于中游的年均量约为29.92×108 m3,约占66%;补充下游的年均量约为15.19×108 m3,约占34%。民乐—张掖盆地是黑河中游水资源消耗的主要区域,年均消耗的上游来水和当地降水量达43.97×108 m3,约占中游消耗量的75%;中游农田蒸散发年均消耗水量约20.3×108 m3,占总消耗量的35%;上游区降水量增加是黑河干流出山口径流量增加的主因,对径流量增加的贡献率为96%,导致年均径流增加0.35×108 m3,潜在蒸散发对径流增加几乎没有贡献。根据目前黑河干流上游径流量变化与中游水资源消耗现状,如果未来水文周期变化导致上游径流减少,中下游用水矛盾凸显的风险较大。地表水循环遥感观测可作为流域水平衡分析的方法之一,分析流域地表水水资源的空间分布状况、揭示水资源变化趋势与原因,支撑水资源合理配置,陆面实际蒸散发是水平衡分析不确定性的主要来源,准确估测不同类型下垫面实际蒸散发量是提升分析可靠性的关键。基于互补相关的陆面实际蒸散发估算方法相对简单,但其中用于计算湿环境蒸散发量的Priestley-Taylor公式中乘性经验系数受地形影响空间变异很大,区域上采用统一数值会对结果造成不可忽视的影响。 相似文献
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高分五号高光谱影像矿物精细识别 总被引：2，自引：2，他引：0
矿物识别是高光谱遥感技术优势之一,已在地质矿产领域取得了显著应用效果。随着光谱分辨率的不断提高,高光谱遥感矿物识别逐渐从识别矿物种类向矿物亚类、矿物成分等精细信息识别发展,且随着应用实践的不断深入,对矿物精细信息的需求也越来越大。而光谱分辨率和矿物识别方法是制约高光谱矿物精细识别的主要因素。高分五号(GF-5)超高的光谱分辨率为矿物精细识别提供了可能。首先在分析总结已有高光谱矿物识别方法优缺性的基础上,提出了综合光谱特征增强匹配度和特征参量的矿物识别方法;其次,选取甘肃柳园和美国Cuprite两个研究较多的地区为研究对象,基于GF-5卫星数据开展了矿物精细识别,在完成矿物种类、亚类识别的基础上,进一步对绢云母成分信息进行了反演;最后,结合上述地区已有机载高光谱数据及填图结果开展对比分析。结果表明:GF-5矿物识别信息分布与机载HyMap、AVIRIS一致性很好,相较机载数据GF-5矿物识别平均正确率优于90%,说明本研究提出的矿物识别方法能够满足GF-5矿物精细识别,可为后续业务化应用提供技术支撑,同时认为超高的光谱分辨率使得GF-5在矿物成分信息识别上更具优势。 相似文献
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多尺度分割是遥感影像分析的关键步骤,影像分割过程中的尺度参数选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。首先,总结了面向对象影像分析中尺度概念的内涵,分析遥感影像空间和属性两大基本特征,依据空间统计和光谱统计获得理论上最优的空间尺度分割参数、属性尺度分割参数。其次,运用了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法,分析了分形网络演化多尺度分割与影像谱空间统计特征的关系,进而将基于谱空间统计的面向对象影像分析尺度参数应用于分形网络演化多尺度分割算法中,最后,对其参数的合理性进行验证。研究采用高空间分辨率IKONOS和SPOT 5影像数据,选择建筑实验区和农田实验区进行空间和光谱特征统计,以进一步估计分割中的最佳尺度参数。使用分形网络演化方法对图像进行分割,利用监督分类对本文提出的尺度估计方法进行验证,验证结果表明尺度估计方法可以一定程度上保证后续的面向对象影像分类的精度。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会需要大量的运算量,本文方法不需要先验知识的参与,且在分割前就可以自适应地估计出相对较为合适的尺度参数,提高了面向对象信息提取的自动化程度。 相似文献
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