[00758437]城市热红外遥感与土地资源遥感调查

城市热环境遥感研究简介：修正计算城市不透水面区域潜热通量，进而准确区分人类生产生活热排放引起的显热增量和地表自然热辐射并分析人类活动热排放显热通量时空分布与热环境影响。 遥感影像中由多种地类组成混合像元的现象很普遍，常用分类法将其分为一个地类且设定不透水面区潜热通量为0，存在低估不透水面区域潜热，在采用能量平衡方程时高估显热通量中人类活动热排放增量的误差。针对存在的问题，获取城市不透水面区域亚像元植被覆盖度，在计算完全植被覆盖“冷点”与完全干旱裸土地“热点”像元的显热通量及表面温度与地表气温差值基础上分析植被覆盖度与潜热通量关系，提高不透水面区域潜热计算精度来提高人类活动热排放显热通量分析准确性，研究具有一定创新性。基于不透水面百分比区间区分遥感影像成像时相差异和城市扩张导致不透水面增加的热环境影响。计算各地表温度分区内土地覆盖类型景观指数并进一步分析土地覆盖模式变化的热环境影响。 针对混合像元分解提取亚像元信息存在的精度问题，采用与TM/ETM+影像同时相高分辨影像提取的不透水面，生成30米网格尺度不透水面百分比并分析各不透水面区间对区域热环境的影响及时相和土地覆盖变化的热环境影响。景观指数常用来分析土地覆盖变化模式，还没有学者将地表温度分区，分析各级地表温度分区内土地覆盖类型景观指数与地表温度，该研究在该方面探讨了土地覆盖变化热环境影响研究的新方法。 研究成果以第一作者发表在国际SCI期刊5篇和国内期刊1篇，被引用超过70次。土地覆盖信息提取简介：利用时序MODIS影像获取水稻生长3个关键期光谱信息，建立基于MODIS影像的大范围水稻种植信息提取模型。此外，探讨MODIS影像NDVI-LSWI梯形特征空间植被含水量估算新方法。 针对Landsat影像时间分辨率较低且难以获取水稻生长关键期光谱特征来提取水稻种植信息的特点。利用时序MODIS影像获取水稻生长前期、中期和晚期光谱特征并提取水稻种植信息，在大尺度网格上对比分析MODIS和ETM+提取的水稻种植面积，验证该研究方法的水稻种植监测模型是可行的。为避开常用方法估算值被含水量需要测量地表温度和气温差值带来的误差，采用NDVI-LSWI构建特征空间估算植被含水量的研究具有新意。将地理辅助数据与影像波段结合，通过人工神经网络来提高土地覆盖信息提取精度。探讨新方法获取多时相影像中的不变特征点进行影像相对辐射归化处理。 针对常用统计方法设定各类服从正态分布的特点，将高程和坡度信息参考影像波段光谱信息量化处理并与波段结合进行土地覆盖分类，得出融入地理辅助数据可提高人工神经网络分类精度。针对常用相对辐射校正伪不变特征点选取精度问题，利用两时相影像NDVI点密度图中心和波段差值直方图选取不变像元获取校正系数进行辐射校正新方法的研究也具有新意。 研究成果以第一作者发表在国内主要学术期刊9篇，被引用283次。