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基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测 被引量：16
1
作者 冯珊珊 梁雪映 +2 位作者 樊风雷 王塞 伍健恒 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期74-81,共8页
为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分... 为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R 2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考. 展开更多
关键词 土壤水分 无人机 多光谱遥感 垂直干旱指数
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高原地区城市不透水面与地表温度时空分布研究 被引量：8
2
作者 伍健恒 孙彩歌 樊风雷 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第3期92-100,共9页
拉萨市作为高原地区的重要城市之一,其城市不透水面的变化及由此而产生的地表温度变化对脆弱地区的生态影响非常显著,因此,选取该市城区及周边郊区作为实验区,利用线性光谱解混和大气校正算法获得该地区2009—2018年城市不透水面盖度(Im... 拉萨市作为高原地区的重要城市之一,其城市不透水面的变化及由此而产生的地表温度变化对脆弱地区的生态影响非常显著,因此,选取该市城区及周边郊区作为实验区,利用线性光谱解混和大气校正算法获得该地区2009—2018年城市不透水面盖度(Impervious Surface Coverage,ISC)和地表温度数据,同时结合温度贡献指数(Contribution Index,CI)讨论了高原地区城市不透水面与地表温度时空分布的关系,拟为长期监控高原地区的基础生态变化提供帮助.研究结果表明:(1)由于季节因素的影响,城市热环境对ISC的响应存在2种不同的模式:①冬季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为正;ISC≥0.1的区域的贡献为负.②夏季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为负;ISC≥0.1的区域的贡献为正.(2)冬季,CI与ISC呈现负相关关系.夏季,当ISC<0.5时,CI呈现下降的趋势;当ISC≥0.5时,CI呈现上升的趋势.(3)冬季,地表温度随着ISC的增加而缓慢下降;夏季,ISC对地表温度的影响表现为“V”形状. 展开更多
关键词 不透水面 地表温度 时空变化 线性光谱解混 拉萨市
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西藏地表温度时空演变特征及影响因子 被引量：2
3
作者 伍健恒 孙彩歌 樊风雷 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2022年第5期1523-1538,共16页
地表温度(land surface temperature,LST)是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—... 地表温度(land surface temperature,LST)是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—2020年的MODIS LST数据,采用归一化分级方法对LST进行5个等级的划分,利用趋势分析、热力空间分析以及重心迁移等方法分析了研究区近20年来的LST时空演变特征。同时,选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、裸土指数(bare soil index,BI)、垂直不透水面指数(perpendicular impervious surface index,PISI)、湿度(WET)以及高程(digital elevation model,DEM)等5个影响LST的地表参数,结合多尺度地理加权回归,探讨了LST影响因子的作用尺度与作用效力。结果表明:2000—2020年,西藏LST均值由18.72℃上升至20.28℃,年均增长0.09℃,LST呈现微弱上升态势。20年来,LST在所有年份皆具有西北高、东南低的空间分布格局,LST增温趋势亦表现为西北高、东南低的分布特征。低温区和高温区空间分布聚集,形状简单、规则;次低温区、中温区以及次高温区空间分布破碎,形状复杂。2000—2020年各温区重心分布具有明显的方向性,且各温区重心迁移轨迹具有显著差异。特别是,低温区重心与高温区重心迁移轨迹呈现出由相向而行到背向而行的转变,反映出研究区东西部区域LST差距经历了由缩小到扩大的过程。DEM和WET对LST具有负向影响,BI、PISI和NDVI具有正向影响,常数项在不同生态区具有不同的影响性质。DEM具有较小的作用尺度以及最强的作用效力,常数项具有最小的作用尺度以及仅次于DEM的作用效力。 展开更多
关键词 地表温度 多尺度地理加权回归 时空演化 MODIS 西藏
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