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强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。 相似文献
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根据暴雨降水天气引起的灾害信息特征,利用基于卫星遥感观测的植被指数NDVI时序数据变化检测方法,在空间和时间上提取了暴雨灾害受灾动态信息。不同于常规的仅提取受灾空间信息的方法,该方法还能提取灾害开始和灾害影响过程中的时间信息。以2016年7月发生暴雨灾害的安徽省巢湖地区为实验区,利用NDVI时序数据进行了应用实验验证。结果表明,利用该方法可有效提取常规受淹、受灾强度的空间信息;结合对应年降水的时间变化特征发现,该方法提取的受灾开始时间数据揭示了持续强降水导致的土壤水分饱和对作物生长的影响,能为国家灾害救助和灾后耕地恢复提供决策依据。 相似文献
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在优化森林结构的同时保障其木材生产功能和生态功能,实现森林可持续经营,如何采取科学、合理的森林管理措施越来越受到人们的关注。本文选取采伐年龄、采伐斑块大小、采伐频率、采伐面积比例作为变量,以江西省泰和县为研究区,设定多种强度和方式的森林管理方案,耦合生态过程模型（PnET-II）和景观模型（LANDIS-II）模拟初始年（2009年）起,未来100年森林面积和生物量的动态变化情况。研究发现：① 森林对不同采伐变量的响应差异明显,采伐年龄对森林面积影响较小,采伐斑块面积仅对生物量有影响,采伐频率对面积和生物量均有较大影响,采伐面积比例是采伐变量中对森林影响最大的变量; ② 每10 a以20%的采伐面积比例,5 hm 2的采伐斑块,采伐21 a以上的杉木、26 a以上的松林、41 a以上的阔叶树种的采伐情景能够保证有林地的生物量较初始年有所增加,有效地保障红壤丘陵区人工林在木材生产的同时保持一定的生态功能。 相似文献
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The Forest Landscape Model(FLM) is an efficiency tool of quantified expression of forest ecosystem’s structure and function. This paper, on the basis of identifying FLM, according to the stage of development, summarizes the development characteristics of the model, which includes the theoretical foundation of mathematical model, FLM of stand-scale, primary development of spatial landscape model, rapid development of ecosystem process model as the priority, and developing period of structure and process driven by multi-factor. According to the characteristics of different FLMs, this paper classifies the existing FLM in terms of mechanism, property and application, and elaborates the identifications, advantages and disadvantages of different types of models. It summarizes and evaluates the main application fields of existing models from two aspects which are the changes of spatial pattern and ecological process. Eventually, this paper presents FLM’s challenges and directions of development in the future, including:(1) more prominent service on the practical strategy of forest management’s objectives;(2) construction of multi-modules and multi-plugin to satisfy landscape research demand in various conditions;(3) adoption of high resolution’s spatial-temporal data;(4) structural construction of multi-version module;(5) improving the spatial suitability of model application. 相似文献
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以土地利用变化和气候变化为特征的全球和区域环境变化及其影响已经成为国际社会和公众关注的焦点,同时也是土地科学、全球变化科学和全球生态学关注的关键问题。由于土地、气候和森林生态系统之间存在着复杂而密切的关系,土地利用变化和气候变化将不可避免地对森林结构和功能产生重要影响。如何采用合理的适应措施降低这些变化可能带来的损失,是目前全球变化研究亟待解决的问题之一。因此,研究土地利用和气候变化对森林的单独及综合影响具有重要的科学意义。本文综合利用基于主体的土地利用模型（ABM/LUCC）、生态系统过程模型（PnET-II）以及森林景观动态模型（LANDIS-II）构建了综合模拟研究框架,选择森林类型多样且具有长期观测数据积累的江西省泰和县为研究区,模拟并对比了土地利用和气候变化组合情景下未来森林地上总生物量的变化差异。结果表明：① 土地利用变化对泰和县森林地上总生物量的影响比气候变化所带来的影响更加显著。研究区森林地上总生物量在有土地利用变化干扰的情景下与RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5单独的气候情景下相比分别减少33.13%、32.92%和32.42%;② 尽管未来气候变化可能有利于森林地上总生物量的积累,但土地利用变化将使森林地上总生物量显著减少,并将抵消气候变化带来的正效应;③ 本文提出的综合模拟研究框架可以很好地模拟土地利用和气候变化对森林生态系统的影响,可为提升和优化人工林结构和功能、开展可持续森林管理提供科学建议。 相似文献
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针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD(Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection)算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI(Enhanced Cloud Index),改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask(Function of mask)(81.85%)、MTCD(Multi-Temporal Cloud Detection)(66.14%)和Landsat-8地表反射率产品LaSRC(Landsat-8 Surface Reflectance Code)的云检测结果(86.3%)。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。 相似文献
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以斯里兰卡2017-05-25开始的洪灾为研究对象,利用灾中和灾后GF-3和Sentinel-1获取的多期数据,采用符合研究区域特征的最优提取方法,提取了多期洪水淹没范围。并利用同时期的光学卫星哨兵2号(Sentinel-2)观测数据、研究区高程数据以及当地官方公布的受灾面积进行了结果验证分析。结果显示Sentinel-1比GF-3噪点更多且误提取了更多山区阴影,因而导致Sentinel提取洪水面积偏大,GF-3提取的洪水面积更接近于官方公布的受淹面积。本研究通过斯里兰卡的GF-3和Sentinel-1应用对比,显示了GF-3在洪涝灾害信息提取中具有较为准确的精度,对GF-3在洪水灾害动态监测的应用精度提供了应用实例。另外一方面,通过GF-3与Sentinel-1协同校正应用,可以得到更多的洪水过程信息,为防灾减灾领域提供可靠的数据支持。 相似文献
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