检索结果-内蒙古大学图书馆

长江科学院院报 2014年第9期31卷 17-20,28页

作者：康孝岩王艳慧段福洲首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

结合MSHDAI(空间分布面积指数)和地表水呈网状分布的特征,提出了MSHDLI(空间分布长度指数)的概念和模型,并选取河南省中部沙颍河流域部分地区,分析了其地表水空间分布状况,及其空间分布指数MSHDAI和MSHDLI分别与PLAND(面积比例)和RD(水... 详细信息

结合MSHDAI(空间分布面积指数)和地表水呈网状分布的特征,提出了MSHDLI(空间分布长度指数)的概念和模型,并选取河南省中部沙颍河流域部分地区,分析了其地表水空间分布状况,及其空间分布指数MSHDAI和MSHDLI分别与PLAND(面积比例)和RD(水网密度)的相关性随网格粒度变化的情况。研究表明:MSHDLI与RD具有显著的相关关系(r珋>0.9,p珋<0.01),而MSHDAI与PLAND的内在联系则较为复杂;MSHDLI在描述区域地表水空间分布多样性和广度特征方面,较之MSHDAI有更高的表征性和稳定性;两者均随网格粒度的增加而增大,MSHDAI的适宜粒度域为(100m,200m),而MSHDLI适用于各种网格粒度;MSHDAI对于含有大型水库(湖泊)的区域缺乏表征性,而MSHDLI则能适应含多种水域的地区。

关键词：地表水分布指数香农熵水网密度面积比例适用性

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基于天绘一号卫星影像的水体信息提取对比研究

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地理信息世界 2014年第4期21卷 43-48页

作者：查力宫辉力胡卓玮杜红悦首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近... 详细信息

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近的SPOT和RapidEye两幅国外高分影像进行对比研究,使用相同方法进行水体提取,对实验过程和结果进行了对比分析。针对提取结果,采用野外采样和矢量图分析两种方法综合进行精度评价,根据采样数据得到的精度分别为96.97%,95.45%,92.42%,分析实验结果的矢量图,其中天绘影像水体提取面积为5 537 412.5㎡,SPOT影像为5 398 225㎡,RapidEye影像为5 053 262.5㎡,对实际水域的面积覆盖分别达到了101.40%,98.85%,92.54%,天绘影像的整体精度较高,但在细节表现上较为模糊,主要误差来自于对湿地的误分。实验制定了适用于天绘影像的水体提取方法和规则,分析不同因素对分割与分类结果的影响,同时,我们比较了天绘影像与国外同级别高分影像的优劣性,为天绘影像的进一步应用提供了参考。

关键词：天绘一号水体面向对象对比研究

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基于数量分类与排序的雾灵山亚高山草甸群落生态关系分析

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首都师范大学学报（自然科学版） 2014年第6期35卷 56-63页

作者：平凡郭逍宇徐建英王蕾首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室省部共建国家重点实验室培育基地北京100048 三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048

应用Bray-Curtis相似性聚类分析和非度量MDS排序等数量分析方法,以60个雾灵山的亚高山草甸样方为研究对象,对雾灵山亚高山草甸生态关系进行了研究.结果显示:(1)60个该草甸样方被划分为8个群落类型.金露梅+鹅观草群落(*** fruticosa+Roeg... 详细信息

应用Bray-Curtis相似性聚类分析和非度量MDS排序等数量分析方法,以60个雾灵山的亚高山草甸样方为研究对象,对雾灵山亚高山草甸生态关系进行了研究.结果显示:(1)60个该草甸样方被划分为8个群落类型.金露梅+鹅观草群落(*** fruticosa+Roegneria kamoji)、地榆+鹅观草群落(*** officinalis+Roegneria kamoji)和鹅观草+拳蓼群落(*** kamoji+Polygonum bistorta)作为该研究区优势群落类型占总调查样方数的50%.(2)以拳蓼、金露梅为主要优势种或伴生种的群落主要分布在阳坡及半阳坡,而以蒿草为主要优势种的群落大部分分布在阴坡.(3)MDS排序轴第一轴与第二轴分别与坡向、海拔高度梯度变化呈现显著相关关系(R值分别为-0.619和0.399).(4)物种多样性与MDS第一轴呈现显著的正相关.研究表明,分类结果很好地反映了植物群落类型及优势种的分布与环境因子之间的关系,并且在MDS二维排序图上得到了较好的验证.MDS排序轴第一轴与第二轴分别与坡向、海拔高度梯度变化呈现显著相关关系,表明坡向和海拔高度引起的水热条件变化是影响植物群落变化的主要环境因子,此外,群落物种多样性变异同样在该研究区群落类型分化中起重要作用.

关键词：雾灵山亚高山草甸聚类分析 MDS排序物种多样性

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面向对象的无人机影像分类研究

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地理空间信息 2014年第5期12卷 28-30,8页

作者：许燕段福洲段光耀首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048

选取同处于夏收秋种时期、不同地点的3幅无人机影像进行面向对象分类。将影像在14个不同尺度上进行多尺度分割,以便获取对于分类对象较好的分割尺度。在对象基础上,将影像分为灌木、农田、道路、房屋及水体,并将分类结果精度与最大似然... 详细信息

选取同处于夏收秋种时期、不同地点的3幅无人机影像进行面向对象分类。将影像在14个不同尺度上进行多尺度分割,以便获取对于分类对象较好的分割尺度。在对象基础上,将影像分为灌木、农田、道路、房屋及水体,并将分类结果精度与最大似然分类结果进行对比。结果表明,采用定量评价分割效果的方法,同时采用面向对象的方法进行信息提取,总体精度均在80%以上,明显高于最大似然分类。

关键词：无人机影像面向对象分类 IHS变换

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基于天绘一号卫星影像的水体信息提取对比研究

基于天绘一号卫星影像的水体信息提取对比研究

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2014中国地理信息产业大会

作者：查力宫辉力胡卓玮杜红悦首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室北京 100048 首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京 100048 北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京 100048

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近的SPOT和RapidEye两幅国外高分影像进行对比研究,使用相同方法进行水体提取,对实验过程和结果进行了对比分析.针对提取结果,采用野外采样和矢量图分析两种方法综合进行精度评价,根据采样数据得到的精度分别为96.97％,95.45％,92.42％,分析实验结果的矢量图,其中天绘影像水体提取面积为5537412.5㎡,SPOT影像为5398225㎡,RapidEye影像为5053262.5㎡,对实际水域的面积覆盖分别达到了101.40％,98.85％,92.54％,天绘影像的整体精度较高,但在细节表现上较为模糊,主要误差来自于对湿地的误分.实验制定了适用于天绘影像的水体提取的方法和规则,分析不同因素对分割与分类结果的影响,同时,比较了天绘影像与国外同级别高分影像的优劣性,为天绘影像的进一步应用提供了参考.

关键词：卫星测绘水体信息面向对象分类法图像质量

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基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析

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生态学报 2013年第3期33卷 867-875页

作者：崔一娇朱琳赵力娟首都师范大学资源环境与旅游学院北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地三维信息获取与应用教育部重点实验室城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法。以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草)。通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分... 详细信息

面向对象分类方法是实现精确详细提取遥感信息的新方法。以2010年TM影像作为基础数据,采用面向对象方法着重提取了西辽河流域平原的植被信息(耕地、林地、中生偏旱和中生偏湿草)。通过对不同地物的光谱和空间信息(位置、形状)进行比较分析,建立适当的隶属度函数和阈值范围,在草地的分类规则中,参考野外采集的草地植被光谱信息,辅助草地属性特征选择。最后构建分类决策树,完成自动分类,分类总体精度达到82.13%。在分类结果的基础上,讨论了植被分布特点,对不同类型的植被面积、不同区县植被面积以及植被与一级河流关系三方面进行分析。结果显示:研究区植被以林地和耕地为主,分别占总面积的38.9%和23.3%;耕地、林地、中生偏湿草地多分布于河流中下游区县,受人为因素影响较大的林地、耕地主要集中在科尔沁左翼中旗和科尔沁左翼后旗;林地、中生偏湿草较集中分布在一级河流的10km缓冲区内,耕地主要集中在5km缓冲区内,中生偏旱草与一级河流的关系不显著。

关键词：面向对象西辽河流域平原植被信息光谱分析草地

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近10年北京极端高温天气条件下的地表温度变化及其对城市化的响应

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生态学报 2013年第20期33卷 6694-6703页

作者：李晓萌孙永华孟丹余洁李小娟城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地资源环境与地理信息系统北京市重点实验室三维信息获取与应用教育部重点实验室首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

以北京市为研究区,利用2000年和2010年极端高温发生时MODIS卫星的地表温度(LST)产品数据,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,应用差值、等温线、剖面分析等方法,分析了北京市近10年来极端高温发生时地表温度的时空变化特征及其对城市化的响应。... 详细信息

以北京市为研究区,利用2000年和2010年极端高温发生时MODIS卫星的地表温度(LST)产品数据,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,应用差值、等温线、剖面分析等方法,分析了北京市近10年来极端高温发生时地表温度的时空变化特征及其对城市化的响应。研究结果表明:(1)近10年来,极端高温时的地表温度升高,高温区范围增加,城市功能拓展区与发展新区的高温区增加面积大于首都功能核心区与生态涵养区;(2)北京市城市化发展迅速,城市扩张对极端高温条件下的地表温度时空分布与变化趋势起着主导作用。

关键词：北京市极端高温城市化夜间灯光数据

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京沪穗三地近十年夜间热力景观格局演变对比研究

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生态学报 2013年第5期33卷 1545-1558页

作者：孟丹王明玉李小娟宫辉力城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地资源环境与地理信息系统北京市重点实验室三维信息获取与应用教育部重点实验室首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

城市热环境是城市生态环境的重要方面,它与城市气候、城市生态、城市灾害有着重要的联系。以北京、上海、广州三地为研究区,选取近10年MODIS的夜晚地表温度(LST)产品MOD11A2,分别采用质心迁移、景观格局指数、空间自相关方法研究京沪穗... 详细信息

城市热环境是城市生态环境的重要方面,它与城市气候、城市生态、城市灾害有着重要的联系。以北京、上海、广州三地为研究区,选取近10年MODIS的夜晚地表温度(LST)产品MOD11A2,分别采用质心迁移、景观格局指数、空间自相关方法研究京沪穗三地近10年的不同等级热力景观质心迁移演变、格局变迁和空间集聚特征。主要结论为:三地热力景观随郊区向市中心趋近,体现了由低温区、次中温区向中温区、次高温区、高温区过渡的趋势;三地的中温区所占比例最大,城市热力景观破碎度三地中上海市最高,5种热力景观比较,次中温区和高温区的破碎度最高;城市热力景观离散度三地中北京市最高,低温区和高温区的离散度较高。热环境空间自相关分析表明三地均以高温-高温区,低温-低温区集聚为主,北京、广州高温-高温区分布于南部,且集中成片分布,而上海市高温-高温区分布比较离散,相对较为复杂。从分布面积来说,10a中北京、上海表现为先减少后增加,而广州则持续减少。总体而言北京热环境恶化,而广州、上海热环境有所好转。

关键词：城市热环境热力景观格局空间质心景观格局指数空间自相关

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基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法--以北京野鸭湖湿地为例

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生态学报 2013年第4期33卷 1172-1185页

作者：林川宫兆宁赵文吉樊磊首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048

光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用。以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱。以野外高光谱数据为基础,首先利用一... 详细信息

光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用。以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱。以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置WP_r、红边幅值Dr、绿峰位置WP_g、绿峰幅值Rg、510 nm附近的吸收深度DEP-510和吸收面积AREA-510、675 nm附近的吸收深度DEP-675和吸收面积AREA-675。其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大。除WP_r和WP_g外,沉水植物Rg和Dr平均值最低,湿生植物的Rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的Dr平均值最高,达到0.012。7种植物生态类型在675 nm附近的DEP-675和AREA-675均高于510 nm附近的DEP-510与AREA-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势。然后利用单因素方差分析(One-way ANOVA)验证了所选光谱特征变量的区分度,在P≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数。最后应用非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)与线性判别分析(FLDA)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5%和87.98%。单因素方差分析(One-way ANOVA)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性。

关键词：湿地植物生态类型高光谱光谱特征变量单因素方差分析(One-way ANOVA) 非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN) 线性判别分析(FLDA)

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不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法--以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例

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生态学报 2013年第4期33卷 1160-1171页

作者：崔天翔宫兆宁赵文吉赵雅莉林川首都师范大学资源环境与旅游学院三维信息获取与应用教育部重点实验室资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京市城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(L... 详细信息

植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算。针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3—4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型。针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化。精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行。研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数R达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的R=0.8671和RMSE=0.1711。这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度。

关键词：植被覆盖度野鸭湖湿地自然保护区归一化植被指数(NDVI) 端元提取线性光谱混合模型(LSMM)

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