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雅鲁藏布江干流河宽时空变化遥感监测及水文气象响应 被引量:3
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作者 徐嘉慧 王世东 +2 位作者 宋利娟 张大鹏 宋春桥 《地理学报》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期2862-2877,共16页
河宽作为河流形态的基本参数之一,对于理解地表水过程和河流生态系统功能至关重要。雅鲁藏布江是全球具有典型地域特色的高原河流,也是重要的国际河流。雅鲁藏布江地处偏远山区,其地形环境条件恶劣、测量站分布稀疏,严重限制了对雅鲁藏... 河宽作为河流形态的基本参数之一,对于理解地表水过程和河流生态系统功能至关重要。雅鲁藏布江是全球具有典型地域特色的高原河流,也是重要的国际河流。雅鲁藏布江地处偏远山区,其地形环境条件恶劣、测量站分布稀疏,严重限制了对雅鲁藏布江河流水文动态变化特征的科学理解。遥感卫星通过提供多时相、长时序观测影像数据,使雅鲁藏布江河宽长期动态变化监测和水文特征分析成为可能。本文基于全球地表水变化数据集(GLAD),利用水体边界水淹频率阈值分割法重建了2000—2020年雅鲁藏布江逐月完整的水域范围,进而提取和解析雅鲁藏布江干流河宽的时空变化特征。研究结果表明:2000—2020年期间,受年内气温和降水季节性差异等影响,雅鲁藏布江干流河宽呈现出显著的季节性变化特征,中游河段的季节性变幅最大(453.6 m),下游河段季节性变幅最小(90.3 m);雅鲁藏布江干流河道受气候和地形的影响,空间分布差异大,河道可观察到的最窄处约30 m(即Landsat卫星影像的最小空间分辨率),中下游辫状河流有效河宽最大可达6000 m,全程约50%长度的河道宽度小于150 m,仅2.0%的河道宽度大于2000 m;2000—2020年雅鲁藏布江干流河道的年平均河宽呈现先下降、后上升、再下降的变化特征,雅鲁藏布江全程平均河宽与降水、气温之间呈现较显著的正相关关系(通过p<0.01的显著性检验),相关性系数R值均为0.7。此外,本文利用10 m分辨率Sentinel-2影像数据目视解译提取的河宽信息与本文基于GLAD重建的河宽结果进行对比验证,两者的相对偏差低于2%,表明本文雅鲁藏布江河宽的提取结果总体可信。 展开更多
关键词 河宽 多时相遥感监测 季节性变化 水文气象 雅鲁藏布江
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基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测 被引量:6
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作者 韦中晖 靳海亮 +3 位作者 顾晓鹤 杨英茹 王庚泽 潘瑜春 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期539-549,共11页
针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆... 针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明:基于Sentinel-2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。 展开更多
关键词 耕地撂荒 Sentinel-2A NDVI 多时相变化检测 遥感监测
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