检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2012年第16期28卷 225-231,I0010页

作者：曾永年靳文凭何丽丽吴孔江于菲菲徐艳艳中南大学地球科学与信息物理学院中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

为有效地监测复杂区域生态环境治理成效,该文以青藏高原与黄土高原过渡地带的青海高原东部农业区为例,研究大范围复杂地区土地利用遥感自动、快速提取方法。首先构建适于研究区土地利用变化分析的分类系统;其次,采用地理分区综合遥感分... 详细信息

为有效地监测复杂区域生态环境治理成效,该文以青藏高原与黄土高原过渡地带的青海高原东部农业区为例,研究大范围复杂地区土地利用遥感自动、快速提取方法。首先构建适于研究区土地利用变化分析的分类系统;其次,采用地理分区综合遥感分类法对青海高原东部农业区进行土地利用遥感分类制图。研究结果表明,上述方法适宜大范围复杂地区土地利用信息的有效提取,Kappa系数0.71,较未分区的分类结果高0.12。分类制图结果表明,研究区土地利用结构以农用地为主,其中>6°～25°的坡耕地占耕地总量的63.33%,应加大这部分坡耕地水土流失的防治。该研究为大范围复杂地区土地利用遥感信息提取提供了有效的方法,为青海高原东部农业区土地资源的科学管理与规划提供了参考。

关键词：土地利用遥感分类青海高原东部农业区青藏高原与黄土高原过渡地带

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融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取

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遥感学报 2018年第3期22卷 381-391页

作者：柳文杰曾永年张猛中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此... 详细信息

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。

关键词：水稻环境卫星 NDVI 时空融合物候特征参数分类

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长株潭城市群湿地景观时空动态变化及驱动力分析

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农业工程学报 2018年第1期34卷 241-249页

作者：张猛曾永年中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

针对长株潭城市群的湿地景观面积迅速减少、破碎化程度增加等情况,该文基于时间序列Landsat数据及物候特征参数,采用面向对象方法的随机森林算法获得了长株潭城市群2000-2015年湿地时空格局及变化数据,利用景观格局指数、质心迁移等方... 详细信息

针对长株潭城市群的湿地景观面积迅速减少、破碎化程度增加等情况,该文基于时间序列Landsat数据及物候特征参数,采用面向对象方法的随机森林算法获得了长株潭城市群2000-2015年湿地时空格局及变化数据,利用景观格局指数、质心迁移等方法分析了近16 a来长株潭城市群湿地时空格局及变化特征,并通过Logistics回归模型分析了城市群湿地演化的驱动力因素。研究结果表明:1)湿地类型主要为人工湿地水田,其次为河流湿地与库塘湿地,湖泊湿地与苔草沼泽分布面积相对较小;2)2000-2015年研究区湿地总面积呈减少趋势,减少231.12 km^2,减少6.64%,同时湿地的空间转移也十分剧烈。3)研究期间,长株潭城市群湿地景观破碎度在呈增强趋势,且景观形状也趋于复杂。同时,研究区景观连通性在不断降低,而景观丰富度在不断增加。4)研究期间,长株潭城市群5种湿地类型的质心在均发生了不同程度的的迁移,其中河流、库塘和水田的质心迁移相对较大,湖泊的质心位置相对稳定。5)长株潭城市群地区降水量的减少及气温的升高,加之高强度人类干扰是近年来湿地变化的主要原因,其中人类活动加剧了湿地变化的复杂性和差异性。该研究可为长株潭城市群湿地资源的可持续发展提供科学、可靠的数据支持。

关键词：遥感湿地提取长株潭城市群景观气候人类活动

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融合高时空分辨率数据估算植被净初级生产力

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遥感学报 2018年第1期22卷 143-152页

作者：张猛曾永年中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生... 详细信息

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生产力的遥感估算。为此,提出一种基于多源遥感数据时空融合技术与CASA模型估算高时空分辨率NPP的方法。首先,利用多源遥感数据,即Landsat8 OLI数据与MODIS13Q1数据,采用遥感数据时空融合方法,获得了时间序列的Landsat8 OLI融合数据;然后,基于Landsat8 OLI时空融合数据,并采用CASA模型,以长株潭城市群核心区为例,进行区域植被NPP的遥感估算。研究结果表明,基于时间序列Landsat融合数据估算的30m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,且估算值与实测值的相关系数达0.825,与实测NPP数据保持了较好的一致性。

关键词： Landsat 8 OLI MODIS 时空融合高时空分辨率净初级生产力遥感估算

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亚热带山地丘陵区植被NPP时空变化及其与气候因子的关系——以湖南省为例

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地理学报 2016年第1期71卷 35-48页

作者：陈晓玲曾永年中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

以湖南省为研究区,采用250 m×250 m空间分辨率的MODIS-NDVI数据,结合相应时间段的气象数据,使用改进的CASA模型,模拟并分析该区域2000-2013年间的植被NPP的时空变化特征,并借助统计分析方法对不同土地覆盖类型中植被NPP的变化趋势... 详细信息

以湖南省为研究区,采用250 m×250 m空间分辨率的MODIS-NDVI数据,结合相应时间段的气象数据,使用改进的CASA模型,模拟并分析该区域2000-2013年间的植被NPP的时空变化特征,并借助统计分析方法对不同土地覆盖类型中植被NPP的变化趋势及其显著性、NPP与气候因子的相关性进行量化分析。结果表明：1该区域的净初级生产量年际变化特征明显,年净初级生产量分布在41.62~125.40 Tg C/yr之间,平均值为86.34 Tg C/yr,总体来看,14年间湖南省植被净初级生产量呈波动减少趋势,年际减少趋势为2.70 Tg C/yr;2 NPP空间分布差异较大,基本特点是西高东低、南高北低,从西南向东北呈逐渐递减趋势,其中,各植被分区的NPP有明显差异;3 2000-2013年,湖南省植被NPP呈极显著增加（slope〉0,p〈0.01）、显著增加（slope〉0,0.01≤p〈0.05）、无明显变化（p≥0.05）、极显著减少（slope〈0,p〈0.01）和显著减少（slope〈0,0.01≤p〈0.05）的区域分别占总面积的比例为5.40%、2.02%、61.64%、16.79%和14.15%。植被NPP变化趋势总体上显示为减少的趋势,而不同土地覆盖类型的植被NPP变化趋势及显著性存在较大差异,其中草地的NPP变化趋势最为显著,接着依次是森林、其他土地、建设用地和农田;4分析不同土地覆盖类型的植被NPP对气候因子的响应,发现NPP与降水量之间的相关关系强于其与温度的相关关系。

关键词： NPP 气候亚热带山地丘陵湖南省

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基于MOD16的洞庭湖流域2000-2014年地表蒸散时空变化分析

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农业工程学报 2018年第20期34卷 160-168页

作者：张猛曾永年齐玥中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

地表蒸散是决定土壤-植被-大气之间水循环与能量转换的关键因素,研究流域蒸散量的时空变化对水文、气象和农业等领域的治理和管理具有重要意义。该文基于时间序列MOD16数据集,分析了2000-2014年洞庭湖流域地表蒸散量时空变化,并利用多... 详细信息

地表蒸散是决定土壤-植被-大气之间水循环与能量转换的关键因素,研究流域蒸散量的时空变化对水文、气象和农业等领域的治理和管理具有重要意义。该文基于时间序列MOD16数据集,分析了2000-2014年洞庭湖流域地表蒸散量时空变化,并利用多年降水量及气温数据,采用回归模型探讨了蒸散量与气候因子之间的相关性,以期为洞庭湖流域热量平衡和气候干湿状况评价提供数据支持。结果表明:1)MOD16地表蒸散量产品数据的精度满足洞庭湖流域蒸散量时空分布研究的需求;2)洞庭湖流域年蒸散量值具有较高的空间分异性,呈现出东北部低、西部和南部高的趋势。洞庭湖流域各年蒸散量多年年平均蒸散量值为636.83mm/a,多年年均蒸散量整体呈波动下降趋势;3)蒸散量的季节性变化明显,一年中夏季地表蒸散量平均值最高4)洞庭湖流域地表蒸散量年内分布显现为先增大后减小的单峰型分布趋势,蒸散量的高值区主要集中在5-9月,最高值出现在7月,最小值出现在12月;5)地表蒸散量值与降水量和气温的平均相关系数分别是0.67和0.41,表明地表蒸散量与降水量的相关性较高。基于已有的研究表明,总体而言,MOD16产品为全球变化研究提供了较为可靠的、长时间序列蒸散发产品,并可以用于全球范围地表蒸散研究。

关键词：蒸散气温降水时空变化 MOD16 洞庭湖流域

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融合多源遥感数据的高分辨率城市植被覆盖度估算

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遥感学报 2021年第6期25卷 1216-1226页

作者：皮新宇曾永年贺城墙中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义。遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用... 详细信息

准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义。遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用。然而,由于城市地表覆盖的复杂性、植被类型的多样性,在一定程度上影响了城市植被覆盖信息提取的精度。为此,本文提出一种基于多源遥感数据与时间混合分析的城市植被覆盖度估算方法。首先,通过时空融合、植被物候特征分析获得最佳时序的GF-1 NDVI数据;其次,基于时间序列的GF-1 NDVI及Landsat 8 SWIR1、SWIR2数据,采用时间混合分析方法以长沙市为例估算城市植被覆盖度。实验研究表明,基于多源遥感数据与时间混合分析方法获得了较高精度的城市植被覆盖度估算(RMSE为0.2485,SE为0.1377,MAE为0.1889),相对于单时相光谱混合分析、传统的像元二分法,本文提出的方法更为稳定,在低、中、高不同植被覆盖区均能获得较高的估算精度,为城市植被覆盖度定量估算提供了有效方法。

关键词：多源遥感数据 GF-1 时空融合时间混合分析植被覆盖度城市

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基于多时相Landsat数据融合的洞庭湖区水稻面积提取

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农业工程学报 2015年第13期31卷 178-185页

作者：张猛曾永年中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

洞庭湖区作为中国重要的商品粮基地,水稻种植面积的变化对国家粮食安全有重要的影响,准确获取水稻面积及其变化显得十分重要。为解决数据缺失问题,该文利用STARFM(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)模型融合高... 详细信息

洞庭湖区作为中国重要的商品粮基地,水稻种植面积的变化对国家粮食安全有重要的影响,准确获取水稻面积及其变化显得十分重要。为解决数据缺失问题,该文利用STARFM(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)模型融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对水稻种植面积进行提取。结果显示,该方法能够有效地提取水稻种植面积,总体分类精度94.52%,Kappa系数为0.9128。水稻分布几乎覆盖整个研究区,水稻种植总面积达7.88×105hm2。双季稻种植面积为7.75×105hm2,主要集中于湖区北部及西北部,且分布较连续。一季稻种植面积为1.3×104hm2,分布相对零散,有小范围集中于湖区中部及西北部。

关键词：遥感作物数据融合洞庭湖区水稻 MODIS Landsat

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近10a青海高原东部土地利用/覆被变化及碳效应

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农业工程学报 2014年第16期30卷 275-282,F0004页

作者：曾永年陈晓玲靳文凭中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

近年来在人类活动的影响下,青海高原东部土地覆盖变化显著,为揭示区域土地利用/覆被变化及其对环境的影响,促进区域可持续发展,以青海高原东部农业区为研究区,采用多时相Landsat TM卫星遥感数据,分析该区域1999-2009年的土地利用格局转... 详细信息

近年来在人类活动的影响下,青海高原东部土地覆盖变化显著,为揭示区域土地利用/覆被变化及其对环境的影响,促进区域可持续发展,以青海高原东部农业区为研究区,采用多时相Landsat TM卫星遥感数据,分析该区域1999-2009年的土地利用格局转变以及由此引起的碳效应变化,以期为青海高原东部土地利用结构与空间配置的低碳优化、科学管理与规划提供参考。首先,利用土地利用变化强度指数分析了青海高原海东市近10 a来的土地利用类型间的变化强度及方向;其次,对研究区主要的8种土地利用转移类型引起的碳效应进行了定量分析。研究结果表明:近10 a来,退耕还林/草等生态工程与西部开发战略的实施,使区域土地利用呈现"3增2减"的整体变化,即林地、建设用地和未利用地面积呈上升趋势,分别增加约67%、56%和1.14%,耕地、草地面积减少,分别减少30%和12%;由于建设用地的扩张,耕地非农化导致的碳排放量增加373.60万t,生态的正向演变(退耕还林/草;草地转林地)和建设用地的复垦退出引起的总碳汇量增加156.04万t,生态的逆向演变(林地/草地转变成耕地;林地转变成草地)引起的碳汇量损失22.85万t。近10 a来区域土地利用/覆被变化导致的碳排放增量高出碳汇增量240.41万t,说明自然和人文因素共同驱动的土地利用变化对青海高原东部的碳平衡和可持续发展产生显著影响。

关键词：土地利用遥感碳青海高原东部海东市覆被变化碳效应

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基于HJ卫星数据与面向对象分类的土地利用/覆盖信息提取

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农业工程学报 2017年第14期33卷 258-265页

作者：朱永森曾永年张猛中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心长沙410083

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference v... 详细信息

土地利用/覆盖信息是区域气候与环境研究的基础,是土地资源规划与管理、合理开发与保护的信息保障。为此,该文选取长株潭城市群核心区为试验区,以时间序列HJ卫星影像为数据源,首先构建了时间序列归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、时间序列光谱第一主成分(first principal component,PC1)数据集,通过J-M(Jeffries-Matusita)距离变量可分离性分析结合地表覆盖的物候特征,确定最佳时序HJ组合数据;其次,采用面向对象的随机森林算法对研究区土地利用/覆盖信息进行分类,并对分类结果进行精度评价与比较分析。研究结果表明:采用时间序列HJ组合数据与面向对象的分类方法,提取城市土地利用/覆盖信息的总体精度和Kappa系数分别达到91.55%和0.90,其中水田、水浇地、旱地、林地、建设用地的生产者精度均达到90%及以上;相对于时间序列基于像元分类、单时相面向对象的分类方法,该文提出的土地利用/覆盖信息提取方法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了2.26%、0.02和6.82%、0.08,有效提高了区域土地利用/覆盖信息提取的精度,为大范围土地利用/覆盖精细化分类提供了有效的途径。

关键词：土地利用遥感分类时间序列面向对象土地利用/覆盖分类城市区域 HJ卫星

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