检索结果-内蒙古大学图书馆

干旱区地理 2019年第4期42卷 774-781页

作者：盛光伟肖鹏峰张学良冯学智杨永可胡瑞刘豪张正南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210023 南京大学卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室江苏南京210023

新疆天山和北疆地区是我国三大稳定积雪区之一,积雪反照率的变化显著地影响其地表吸收的太阳辐射能量。2018年1~3月,在新疆天山和北疆地区进行了积雪反照率观测,发现研究区的积雪反照率存在明显的时空差异。时间上,由于受到气温变化的影... 详细信息

新疆天山和北疆地区是我国三大稳定积雪区之一,积雪反照率的变化显著地影响其地表吸收的太阳辐射能量。2018年1~3月,在新疆天山和北疆地区进行了积雪反照率观测,发现研究区的积雪反照率存在明显的时空差异。时间上,由于受到气温变化的影响,研究区的积雪反照率整体呈现下降的趋势,而且不同时期的下降幅度有差异,1月末~3月初反照率的降低相比1月初~1月末反照率降低更加明显。空间上,由于受到污化物的影响,各区域(阿勒泰地区、塔城地区、天山北坡和伊犁河谷)的积雪反照率之间存在差异,其中天山地区(天山北坡和伊犁河谷)的积雪反照率低于北疆地区(阿勒泰地区和塔城地区),天山北坡的反照率最低;在积雪稳定期及消融期,污化物对积雪反照率的影响最为明显。

关键词：积雪反照率时空差异积雪变化新疆

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林下植被对遥感估算马尾松LAI的影响

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生态学报 2015年第18期35卷 6007-6015页

作者：耿君王磊田庆久涂丽丽黄彦王龑吕春光杨冉冉杨闫君南京大学国际地球系统科学研究所南京210046 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室南京210046

叶面积指数是一项极其重要的描述植被冠层结构的植被特征参量。根据植被物候规律,利用中国环境卫星CCD多光谱影像和野外马尾松样区调查数据,通过建立不同季节和不同郁闭度样区马尾松LAI和影像NDVI经验回归模型,并利用一个新的LAI观测方... 详细信息

叶面积指数是一项极其重要的描述植被冠层结构的植被特征参量。根据植被物候规律,利用中国环境卫星CCD多光谱影像和野外马尾松样区调查数据,通过建立不同季节和不同郁闭度样区马尾松LAI和影像NDVI经验回归模型,并利用一个新的LAI观测方式定量比较乔木层LAI和生态系统总LAI(包括草本层、灌木层和乔木层)的差异,研究林下植被对马尾松反演的影响程度。结果表明:(1)由于林下植被的物候变化,冬季林下植被对马尾松LAI反演影响最小,马尾松NDVI和LAI线性关系R2维持在0.65;夏季林下植被影响最大,线性关系R2只有0.25;春季和秋季影响居中,NDVI和LAI线性关系R2在0.47附近。但是,受林下植被影响较小的A类样区4个季节内NDVI和LAI线性关系基本都在0.60以上(夏季略低于0.60);(2)乔木层LAI和总LAI差距非常大,最大差距达到2.93,相差的比例最大达到了2.45倍;(3)总LAI和NDVI相关关系显著,其中线性关系R2达到0.66,对数关系R2可达到0.68,而乔木层LAI和NDVI相关关系较差,线性关系R2只有0.30。分别建立冬季和其它季节实测总LAI和NDVI的关系,可以估算出林下植被对马尾松LAI反演的影响程度。

关键词：林下植被马尾松叶面积指数(LAI) 遥感郁闭度物候期不确定性

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青藏高原地表冻融循环与植被返青期的变化趋势及其气候响应特征

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遥感学报 2018年第3期22卷 508-520页

作者：王欣晋锐杜培军梁昊南京大学卫星测绘技术与应用国家地理信息局重点实验室南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 南京大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃省遥感重点实验室中科院黑河遥感试验研究站兰州730000

青藏高原特殊的地理环境使其对全球气候变化十分敏感,所以研究其地表冻融循环和植被返青期的时空动态对于回顾和预测青藏高原对全球气候变化的响应具有重要意义。本文通过利用双指标地表冻融状态识别算法和被动微波亮温数据(SMMR、SSMI... 详细信息

青藏高原特殊的地理环境使其对全球气候变化十分敏感,所以研究其地表冻融循环和植被返青期的时空动态对于回顾和预测青藏高原对全球气候变化的响应具有重要意义。本文通过利用双指标地表冻融状态识别算法和被动微波亮温数据(SMMR、SSMI和SSMIS)来获取青藏高原长时间序列(1982年—2013年)逐日地表冻融状态,通过对GIMMS全球植被指数数据产品进行NDVI的滤波重建和返青期提取来获取青藏高原植被长时间序列(年份)的返青期;并且分析了地表冻融循环和植被返青期的变化趋势、相互关系及对青藏高原气候变化的响应特征。总体来看,在空间上,青藏高原的地表冻结集中发生在10月30日至次年4月2日,平均地表融化首日集中在5月12—27日,平均植被返青期集中在5月19—29日。植被返青期平均发生在地表融化首日后的3.94±5.58日,两者具有显著的相关关系(R=0.51,P=0.003)。青藏高原的地表融化首日和植被返青期在1982年—2013年间经历了推迟、提前再推迟的3个过程,融化时间和返青期在1982年—1987年分别以1.93±1.81 d/a和0.28±1.01 d/a的速度推迟;在1987年—2006年分别以0.67±0.20 d/a和0.13±0.16 d/a的速度提前;在2006年—2013年分别以0.97±0.84 d/a和1.04±0.52 d/a的速度推迟。中国气象局布设在青藏高原的CMA气象站的温度数据表明,高原的春季地表0 cm土壤温度呈持续上升的趋势,而植被返青期和地表融化首日并未持续提前,这可能是由几十年来高原不同地区降水等其他环境因素变化的差异造成。同时在气温持续升高期间,植被返青期的返青温度阈值也不断具有上升的趋势(R=0.72,P<0.001),这可能与植被适应气候变化的自身调节能力有关。

关键词：青藏高原地表冻融循环返青期气候变化

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蜂群智能算法的遥感影像分类方法

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测绘学报 2013年第5期42卷 745-751页

作者：曹敏史照良阳建逸南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室江苏南京210023 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室江苏徐州221116 江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210093

结合仿生智能计算方法,提出一种基于人工蜂群算法的智能式遥感分类方法。采用模仿蜜蜂采蜜行为的蜂群智能优化算法,自动搜索遥感影像各波段的最优分割点,定义各波段最优分割点和地物类别节点的连线为蜂群搜索路径,构造以IF-THEN形式表... 详细信息

结合仿生智能计算方法,提出一种基于人工蜂群算法的智能式遥感分类方法。采用模仿蜜蜂采蜜行为的蜂群智能优化算法,自动搜索遥感影像各波段的最优分割点,定义各波段最优分割点和地物类别节点的连线为蜂群搜索路径,构造以IF-THEN形式表达的遥感分类规则。该智能式遥感分类方法不需使用数学公式,能更清晰地表达地物分类中的复杂关系。将该方法应用于长江口北岸ALOS影像分类中,取得了较好的分类结果,并与See5.0决策树方法进行了对比分析。研究表明,蜂群智能遥感分类的总体精度和Kappa系数均比See5.0决策树方法更高,该智能遥感分类方法具有更好的分类效果。

关键词：人工蜂群算法仿生智能计算遥感影像分类

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青藏高原河流网络高分CubeSat遥感监测

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遥感学报 2021年第10期25卷 2142-2152页

作者：章斯腾陆欣陆瑶程亮李满春杨康南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 中国南海研究协同创新中心南京210023

河流网络是地表水循环的重要组成部分,如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来,以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1 d重访周期的优势,这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文... 详细信息

河流网络是地表水循环的重要组成部分,如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来,以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1 d重访周期的优势,这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文以青藏高原长江源区的通天河流域(227 km^(2))为研究区,选取2017-05—2017-105期3 m空间分辨率CubeSat遥感影像,增强河流横纵剖面特征自动化提取了河流网络,研究了通天河流域河流网络动态变化,对比分析了3 m CubeSat与30 m Landsat 8、10 m Sentinel-2所提取的河流网络,以及5种现有水体数据集(GRWL,GSW,FROM-GLC 2017,OpenStreetMap,HydroSHEDS)。研究结果表明:(1)研究区内河流网络5月水系密度较低(0.38 km^(-1)),7—8月河流网络进入丰水期,水系密度显著增加至0.61 km^(-1),9月河流网络进入平水期,水系密度趋于平稳(0.53 km^(-1)),随后迅速退化并于10月开始冻结,水系密度迅速降低至0.37 km^(-1);(2)采用高空间分辨率CubeSat所提取的河流网络能够识别更多细小河流(河宽3—30 m),CubeSat所提取的河流总长分别为Landsat 8、Sentinel-2所提取河流总长的1.6倍和1.3倍;(3)CubeSat所提取的河流网络水系密度高于现有水体数据集(2.9—12.4倍),弥补了现有水体数据集无法反映细小河流的不足。

关键词：河流网络遥感信息提取动态监测 CubeSat 青藏高原

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基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

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地球信息科学学报 2017年第10期19卷 1298-1305页

作者：李翔陈振杰吴洁璇汪文祥曲乐安周琛韩肖锋江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 南京大学地理信息科学系南京210023 南京市国土资源局南京210005

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人... 详细信息

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS(National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性(相关系数从0.7032提高至0.8026)。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡(镇、街道)修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。

关键词：夜间灯光数据常住人口格网化空间回归模型上海市

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不确定性视角下的中国省际人口迁移机制分析

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地理学报 2021年第12期76卷 2964-2977页

作者：蒲英霞武振伟葛莹孔繁花南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 河海大学地球科学与工程学院南京211100

人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移... 详细信息

人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型综合方法(MC^(3))进行模型抽样,以后验模型概率为权重计算相应变量的迁出地、迁入地和网络效应等,定量分析不确定性背景下省际人口迁移影响因素和空间机制。结果表明:(1)BMA模型估计结果更为稳健可靠。与单一模型相比,BMA中变量效应估计的90%可信区间明显缩小,不确定性程度显著降低,结果更为精确;(2)区域经济社会发展对省际迁移至关重要。经模型空间抽样后,迁出地人口规模和GDP、迁入地教育水平和迁移存量等的变量后验包含概率大于90%;(3)网络效应在省际迁移过程中不可忽视。所有变量的网络效应占总体效应的40%以上,其中工资、城镇化率、教育和迁移存量等的网络效应(绝对值)大于各自的迁出地和迁入地效应;(4)若不考虑迁移建模中的不确定性,绝大多数区域经济社会变量对省际迁移的影响会被高估。

关键词：人口迁移空间OD模型贝叶斯模型平均后验模型概率变量后验包含概率网络效应中国

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基于区域合并的高分辨率遥感图像多尺度分割

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南京大学学报（自然科学版） 2015年第5期51卷 1030-1038页

作者：张学良冯学智肖鹏峰江苏省地理信息技术重点实验室南京大学南京210023 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京大学南京210023 南京大学地理信息科学系南京210023

图像分割是高分辨率遥感图像处理和分析的关键环节.本文探讨了将区域合并方法应用于高分辨率遥感图像多尺度分割的技术要点,旨在提升分割的精度和效率,获得地物对象的多尺度表达.主要研究内容包含如下五个方面:(1)图模型的构建,包括区... 详细信息

图像分割是高分辨率遥感图像处理和分析的关键环节.本文探讨了将区域合并方法应用于高分辨率遥感图像多尺度分割的技术要点,旨在提升分割的精度和效率,获得地物对象的多尺度表达.主要研究内容包含如下五个方面:(1)图模型的构建,包括区域邻接图和最近邻图,以提高分割效率;(2)合并准则的确定,选择能有效表征区域同质性、形状和边界的图像特征并加以组合,提升分割精度;(3)合并策略的选择,针对寻优范围不同列出面向全局、面向局部以及混合区域合并等三种合并策略,并分析各自的特点;(4)尺度参数的设置,针对面向局部的区域合并策略提出递增的尺度参数序列控制方法,生成边界一致的多尺度分割结果;(5)分割树的设计,利用树中不同层级的节点表达不同尺度的分割区域,可快速输出多尺度分割结果.研究成果可应用于高分辨率遥感图像面向对象分析、地物目标识别和信息提取.

关键词：高分辨率遥感图像分割区域合并多尺度面向对象分析

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新疆天山玛纳斯河流域高分辨率积雪遥感研究进展

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南京大学学报（自然科学版） 2015年第5期51卷 909-920页

作者：肖鹏峰冯学智谢顺平都金康江苏省地理信息技术重点实验室南京大学南京210023 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京大学南京210023 南京大学地理信息科学系南京210023

新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖,高山冰川发育,是我国西北干旱区的典型流域,其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义.近五年来,在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测,利用GF-1PMS(Panchromatic and... 详细信息

新疆天山北麓玛纳斯河流域冬、春季积雪覆盖,高山冰川发育,是我国西北干旱区的典型流域,其冰雪融水对北疆工农业生产和生态环境具有重要意义.近五年来,在流域开展5次科学考察、积雪常规观测和星地同步观测,利用GF-1PMS(Panchromatic and Multi-Spectral)和WFV(Wide Field of View)、HJ-1CCD(Charge-Coupled Device)和IRS(Infrared Scanner)等国产高分光学遥感数据和C波段RADARSAT-2、ENVISAT ASAR等合成孔径雷达数据,探索山区复杂地形条件下的综合辐射校正方法,建立积雪识别模型获取积雪覆盖范围、积雪表面类型和积雪干湿状况,建立积雪参数反演模型获取雪粒径、雪深和雪水当量,分析流域积雪变化特征与雪盖衰退过程,进行流域融雪径流模型的参数率定、模拟与预报,为流域水资源合理利用与调配提供科学依据.

关键词：积雪遥感积雪识别积雪参数反演融雪径流玛纳斯河流域天山

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基于协同分割的高分辨率遥感图像变化检测

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南京大学学报（自然科学版） 2015年第5期51卷 1039-1048页

作者：袁敏肖鹏峰冯学智张学良胡永月江苏省地理信息技术重点实验室南京大学南京210023 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京大学南京210023 南京大学地理信息科学系南京210023

针对面向对象变化检测存在的多时相对象边界不一致的难题,基于计算机视觉领域的多视图像协同分割思想,提出一种面向多时相高分辨率遥感图像变化检测的协同分割方法.首先对多时相遥感图像进行协同处理,利用多时相信息发现变化特征,以光... 详细信息

针对面向对象变化检测存在的多时相对象边界不一致的难题,基于计算机视觉领域的多视图像协同分割思想,提出一种面向多时相高分辨率遥感图像变化检测的协同分割方法.首先对多时相遥感图像进行协同处理,利用多时相信息发现变化特征,以光谱变化为指标,获得变化强度图,进而在变化强度图的引导下,结合各时相的图像自身特征进行分割,通过能量函数的构建和优化,直接生成边界准确、空间对应的多时相变化对象.利用两个时相的高分辨率航空图像进行实验表明,该方法可以较完整准确地分割出变化对象,通过建立其空间对应关系,能清晰地表达对象的变化过程,为高分辨率遥感图像面向对象变化检测提供了新思路.

关键词：高分辨率遥感图像多时相图像变化检测协同分割最小割/最大流

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