Landsat

摘要： 近些年我国光伏产业发展迅速,评估大型光伏电场对环境的影响对指导光伏产业的健康发展具有重要意义。光伏电场对局地热环境的改变开始得到了国内外研究人员的关注。浮岛(也称水面漂浮式)光伏电场作为近年来光伏发电的新开发模式,其对地表温度(land surface temperature,LST)空间分布特征的影响尚不清晰。该文基于Landsat8时间序列遥感数据,利用单通道算法提取了安徽省淮南市典型浮岛光伏电场及其邻近区域的LST数据集,通过构建逐月LST与对应月份的气温之差(LST s-a)判断光伏电场对LST空间分布特征的影响模式、影响范围和季节差异进行了分析,并明确了建设区不同建设阶段对LST的影响程度。结果表明:①浮岛光伏电场的建设明显改变了建设区的热环境,在温度变化最明显的夏季和冬季都存在增温效应,增温效应主要集中在建设区200 m范围内,对其周围典型地类的增温效应非常微弱。②浮岛光伏电场建设阶段和建成阶段,建设区的月均LST普遍高于水体,接近于林地的LST;2个阶段的年均增温幅度分别为3.26°C和4.50°C。③该研究可为光伏电场对局地环境影响评价的相关研究提供借鉴,并建议从无云时间序列LST构建,光伏电场增/降温幅度的分离,不同下垫面光伏电场对邻域LST空间分布特征的影响范围、程度与归因分析等方面进行深入研究。

摘要： 福建省长汀县是我国典型南方亚热带红壤丘陵区。由于山势陡峭,降雨量强度大等自然原因和人类不合理开采等历史原因,导致长汀成为我国南方水土流失最严重的区域之一,造成大量经济和生态损失。经过多年的水土流失治理和封山育林保护,长汀的生态环境显著改善,但植被覆盖变化的时空分布格局仍然不清晰。为了解决此科学问题,本文基于多源卫星遥感分析长汀县1980-2020年植被覆盖度变化及其空间分布格局。结果表明:长汀县植被覆盖度40年间呈逐年上升趋势;除了主城区汀州镇外,其余乡镇植被覆盖度均逐年上升,其中三洲、河田、策武和濯田四个水土流失严重的乡镇植被覆盖增加速度最快;多源遥感NDVI数据具有一定差异,MODIS最高,Landsat次之,AVHRR最小;时间趋势回归系数上,多源遥感数据也存在一定差异;本文的研究结果为长汀水土流失治理和生态环境保护提供重要借鉴意义。

摘要： 文章利用LandSat系列卫星数据,对宁波市两个具有代表性的气象观测站周边探测环境进行评估,并定量分析土地利用和土地覆盖变化类型(LUCC)所表征的城市化进程对城市热岛、气温变化等的影响。分析表明,鄞州国家基本气象站探测环境受城市化进程影响较大。鄞州和石浦两站气温总体呈增温趋势,鄞州站增温速率高于石浦站,特别是20世纪90年代以后气温和气温差值都持续偏高。鄞州站周边5 km区域内LUCC对平均气温温差的变化影响显著,城建面积越大温差越大,由此可见宁波城市化进程对城市热岛效应的影响不容忽视。

摘要： 耕地是人类赖以生存的重要资源,但随着经济快速发展和人口数量急剧增加,耕地占用问题越发突出。速生林因其较高的经济效益成为侵占耕地资源的潜在威胁之一。耕地资源紧张的现实下对耕地利用的空间格局和时空变化特征的监测迫在眉睫。文章以沂蒙山区为研究区,基于所有可获得的连续Landsat影像数据,利用像元合成法和随机森林法获取2000年、2010年和2018年研究区土地覆被类型图,进而分析不同阶段之间的土地覆被转移情况以及耕地流失和向速生林的转化情况。分析结果显示,2000~2018年,耕地面积大幅度减少了100.8平方千米,绝大部分都转移为林地。该研究通过揭示耕地种植速生林区域土地覆被类型的时空变化特征,为进行耕地保护提供重要数据支撑,为政策制定提供重要依据,指导区域发展的实践。

摘要： Background:The characterization of surface and canopy fuel loadings in fire-prone pine ecosystems is critical for understanding fire behavior and anticipating the most harmful ecological effects of fire.Nevertheless,the joint consideration of both overstory and understory strata in burn severity assessments is often dismissed.The aim of this work was to assess the role of total,overstory and understory pre-fire aboveground biomass(AGB),estimated by means of airborne Light Detection and Ranging(LiDAR)and Landsat data,as drivers of burn severity in a megafire occurred in a pine ecosystem dominated by Pinus pinaster Ait.in the western Mediterranean Basin.Results:Total and overstory AGB were more accurately estimated(R^(2) equal to 0.72 and 0.68,respectively)from LiDAR and spectral data than understory AGB(R^(2)=0.26).Density and height percentile LiDAR metrics for several strata were found to be important predictors of AGB.Burn severity responded markedly and non-linearly to total(R^(2)=0.60)and overstory(R ^(2)=0.53)AGB,whereas the relationship with understory AGB was weaker(R ^(2)=0.21).Nevertheless,the overstory plus understory AGB contribution led to the highest ability to predict burn severity(RMSE=122.46 in dNBR scale),instead of the joint consideration as total AGB(RMSE=158.41).Conclusions:This study novelty evaluated the potential of pre-fire AGB,as a vegetation biophysical property derived from LiDAR,spectral and field plot inventory data,for predicting burn severity,separating the contri-bution of the fuel loads in the understory and overstory strata in Pinus pinaster stands.The evidenced relationships between burn severity and pre-fire AGB distribution in Pinus pinaster stands would allow the implementation of threshold criteria to support decision making in fuel treatments designed to minimize crown fire hazard.

摘要： 土地利用的动态监测及其影响因子的分析,有助于了解地区发展的一般特征及趋势,提高城市用地规划的科学性与合理性。本文以黄河三角洲为研究区,基于RS技术,利用3期Landsat遥感影像(2009、2015和2019年),采用监督分类方法提取了黄河三角洲地区的土地利用类型,依据提取结果对10年间土地利用类型进行了动态变化监测与分析。结果表明,2009—2019年期间,盐田、建筑用地和耕地的面积持续增加,分别增加了952.56、605.99和302.54 km^(2);盐碱地、植被、滩涂与水产池塘等地类面积持续减少,分别减少了1033.56、377.53、110.77和336.14 km^(2);其他地类面积或有增减,变化不大。

摘要： 以柴达木盆地北缘为研究区域,分析近30 a柴北缘土地利用时空变化,可为区域生态环境保护、土地利用方式优化提出建议。基于1990、2000、2010、2020年4期Landsat影像数据,获取土地利用空间分布数据,借助转移矩阵、重心模型对近30 a柴北缘土地利用时空变化及驱动力计算分析,利用Markov-PLUS复合模型对2040年柴北缘土地利用变化进行预测和模拟。结果表明:1)未利用地、林地、水域是柴北缘的主要用地类型。近30 a耕地面积缓慢增加,重心向西南方向移动,建设用地面积增长迅速,林地、草地、水域面积总体呈上升趋势,重心都向西北方向移动,未利用地面积持续下降。2)使用FLUS模型与Markov-PLUS模型分别预测柴北缘2020年土地利用情况并对比分析,Markov-PLUS模型比FLUS模型的模拟准确性更高。3)2040年多情景模拟结果表明,柴北缘土地利用整体格局一致性较高,城镇发展和耕地保护情景下均会挤占林地、草地,对可持续发展造成威胁,在区域生态安全建设中应加以重视。PLUS模型与Markov模型相结合,实现了对未来土地利用斑块级的精准预测,可为未来提升柴北缘生态退化整治效果、城镇开发边界与生态保护红线的制定与规划等提供科学决策参考。

摘要： 遥感数据具有实时、动态、大范围等特点,在草地资源监测与管理研究中获得了广泛应用。然而,单一的遥感植被指数无法同时满足草地地上生物量观测中时空分辨率的需求。因此,本研究基于时间序列Landsat NDVI和MODIS NDVI数据,结合时空融合算法(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,STARFM),生成了2000-2016年高时空分辨率的植被指数数据集(NDVI_(STARFM),时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m,并基于2013-2016年地面实测草地地上生物量数据,构建了夏河县桑科草原高寒草地地上生物量遥感反演模型,分析了2000-2016年研究区草地地上生物量生长状况和变化趋势。结果表明:1)基于NDVI_(STARFM)的最优估测模型为乘幂模型,其R^(2)为0.58,均方根误差(root mean square error,RMSE)为795.62 kg·hm^(-2),模型的表现能力次于Landsat NDVI最优估测模型(R^(2)=0.76,RMSE=634.83 kg·hm^(-2)),而优于MODIS NDVI最优估测模型(R^(2)=0.24,RMSE=937.79 kg·hm^(-2));2)基于NDVI_(STARFM)最优估测模型对各样区草地地上生物量总产的估测精度优于MODIS NDVI而次于Landsat NDVI,总体精度达84.05%;3)2000-2016年来,夏河县研究区草地地上生物量总体呈现增加趋势,其中90%左右的区域年增量大于30 kg·hm^(-2),草地地上生物量呈现减少趋势的区域仅占2.30%。

摘要： 柴达木盆地内的湖泊对维系区域生态平衡、满足生产及生活用水、保护生态环境具有重要的作用。随着区域气候变化和人类活动影响的增强,盆地内湖泊格局发生了一系列变化,为了分析湖泊变化特征,查明变化原因,以快速、精确、适用性强为目标,基于Landsat系列遥感影像,通过分析可鲁克湖流域湖泊水体TOA(Top-of-atmosphere)反射率与其他地物TOA反射率的差异,提出了一种湖泊水体自动提取方法--湖泊水体差分模型。利用该模型处理了柴达木盆地的近百个Landsat图像场景,提取了不同时间节点、不同空间位置的湖泊水体,使用总体分类精度、Kappa系数及用户精度对其精度进行评价,并与NDWI(Normalized Difference Water Index)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)方法对该地区湖泊水体提取结果进行了比较分析。结果表明:(1)利用TOA反射率差异,可区分目标与非目标地物;(2)基于稳定的阈值,湖泊水体差分模型可实现湖泊水体信息快速提取,与NDWI、MNDWI等水体信息提取方法相比,能够更加有效抑制地表河流、冰雪、阴影、沼泽湿地等干扰因素,在模型应用的区域内,平均总体分类精度与用户精度均达到99%以上,Kappa达到0.9877;(3)湖泊水体差分模型的输入数据既可以是TOA反射率,也可以是Landsat(Level-2)的地表反射率数据;(4)湖泊水体差分模型适用于柴达木盆地内大范围区域的湖泊水体提取,能够为湖泊水体动态变化规律研究提供技术支持。

摘要： 由于云、雪及山体阴影造成的无效地表像元影响,利用遥感影像难以获取高精度的水库水体信息动态监测结果.论文在大津法的基础上,提出了结合DEM和淹没频率约束条件对水库遥感提取结果进行优化的方法(DF优化方法).基于Landsat系列卫星影像数据,使用改进的归一化差分水体指数(MNDWI),通过大津法初步提取水库水体信息.结合多期提取结果综合得到的淹没频率以及当期有效水体像元的淹没频率特征,填补了受云、雪等因素影响的无效像元.在此基础上综合高程及水体淹没频率信息,剔除了山体阴影及其他偶发性因素的影响.遴选全球九个不同类型水库验证了DF优化方法的有效性,结果显示DF优化方法能有效减小水库水体的提取误差.与全球水体数据集JRC MWH的直接修正结果相比,DF优化方法总体分类精度提高了13%,达到了95.67%.同时,结合同步卫星测高数据构建的水位-水面积关系模型,进一步验证了DF水面积提取结果的准确性.相较于JRC MWH的直接修正结果,DF优化方法提取结果构建的水位-水面积关系模型的RMSE降低了30%.此外,该方法可基于GEE平台实现,能快速完成长时序的水体动态提取,为全球大尺度范围内的水库相关研究提供基础.

摘要： 本发明属于遥感数据应用技术领域，公开了一种基于Landsat 8 OLI的蓝藻水华风险评估与动态感知方法，获取待监测湖泊的监测影像信息，构建监测评估模型，根据监测影像信息、监测评估模型对待监测湖泊进行蓝藻水华实时风险评估，得到风险评估结果；采用的监测评估模型中计算的指标包括：营养状态指数TSI、蓝藻水华与水生植被水域的判别指数CMI、浮游藻类指数FAI。本发明解决了现有技术中蓝藻水华风险评估的时效性及覆盖面存在局限的问题，能够对蓝藻水华爆发的风险进行评估，得到短期预警结果。

摘要： 本发明公开了一种基于波段特性的Landsat遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：选择Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI遥感影像中六个共有波段，对两类典型水体的光谱敏感性分析，确定波段的选择并赋予所选波段初始权值；再进行除水体之外五类典型地物的光谱敏感性分析，确定共同敏感波段及波段对应的初始权值；基于多目标优化算法思想，以更好地区分水体与其他地物为原则，确定水体提取模型；最后通过融合后的光谱信息和0阈值对水体进行二值分割，实现水体提取。本发明从实际遥感影像数据的光谱统计特性出发，进行水体提取模型的构建，达到不同地物的有效区分，提升水体提取精度，避免了传统水体提取模型难以确定最优阈值的困扰。

摘要： 本发明公开了一种融合NPP‑VIIRS夜间灯光数据与Landsat8OLI影像的城市建成区提取方法，其可包括以下步骤：1.获取城市的NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI影像光谱数据，并对NPP‑VIIRS夜间灯光数据和Landsat8OLI数据做预处理。2.从Landsat8OLI数据中提取NDVI和NDBI，其中NDVI为归一化植被指数，NDBI为归一化建筑指数。3.采用VBANUI(改进的夜间灯光城市指数法)提取城市建成区。本发明通过引入NDVI、NDBI这二个指数可减少夜光数据在城市核心区的饱和现象，能够去除夜间灯光亮度在水体、城市核心区的植被区域的灯光溢出现象，并且增强了建筑信息的表达，提高了城市建成区提取的准确性。

摘要： 本发明涉及一种Landsat 7 SLC‑off条带修复方法，包括步骤：1)获取与待修复Landsat 7 ETM+SLC‑off影像覆盖同一区域，且在获取日期上与Landsat 7 ETM+SLC‑off影像最接近的有效Sentinel‑2 MSI影像，参考Landsat 7 ETM+SLC‑off影像，对Sentinel‑2 MSI影像进行预处理；2)将步骤1)预处理后的Sentinel‑2 MSI影像和待修复Landsat 7 ETM+SLC‑off影像进行全局直方图匹配；3)将步骤2)得到的匹配后的Sentinel‑2 MSI影像作为已知影像，对于待修复Landsat 7 ETM+SLC‑off影像的各个波段，分别从Sentinel‑2 MSI影像选取与之在光谱区间上对应的波段，对未扫描像元进行预测。与现有技术相比，本发明得到的修复影像能较好地保持地物的信息，进而能够得到更接近真实情况的修复影像。

摘要： 本发明公开了一种基于Landsat光学遥感图像的云识别方法，属于图像处理领域，特别是遥感图像的清晰化处理。本发明中，提出了如何提高Landsat地表反射率(SR)云图像的除云性能的方法。从逻辑上讲，在执行去云操作前对QA进行进一步处理是解决这个问题的直接方法。因而开发了一种新的QA波段预处理方法称为Auto‑PCP，新方法旨在通过自动识别剩余的潜在云污染像素来修改QA波段。

摘要： 本发明属于农业遥感技术领域，具体涉及一种基于Landsat遥感数据的多云雨雾地区水稻识别方法。本发明，将水稻与其他明显地物区分，获取遥感影像中潜在水稻种植区；然后基于地面实测数据，提取水稻样本像元数据移栽期阶段的光谱指数之间的关系，结合水稻种植区划数据和水稻潜在移栽期数据，建立植被指数阈值模型进行水稻的识别，并分段逐步提取遥感影像中水稻种植面积，将不同水稻类别的种植面积合并，快速、准确地获取最终的水稻种植区分布图。相比现有利用遥感技术提取水稻种植面积的方法，本发明主要适用区域为多云雨雾的华南西南地区。本发明能够真实反映实际种植情况，提高了种植面积提取的精度。

摘要： 基于Landsat8对黄河三角洲土壤盐分的反演方法，具体步骤如下：S1：土壤盐分数据的采集和获取；S2：遥感影像数据的获取和处理；S3：提取计算Landsat8 OLI影像的各波段反射率数据；S4：对各波段做相应的lg(R)、1/R变化后，对遥感的反射率和变换后的遥感反射率分别与土壤含盐量进行相关分析，初步筛选敏感波段；S5：对各波段反射率的1/R、lg(R)与步骤S1获得的土壤含盐量进行多元线性回归分析，建立回归模型；S6：将上述建立的最佳预测模型应用到研究区Landsat8遥感影像上，得到Landsat8土壤盐分含量遥感反演图。本发明利用反演模型反演土壤含盐量并进行描述性统计分析，与实测土壤含盐量进行比对，发现含盐量基本一致，说明反演模型精度较高，稳定性较好。

摘要： 本发明提供了一种基于时空融合的Landsat NDVI时间序列图像重建方法，其特征在于：包括：S1、确定数据源，并对所述数据源进行图像预处理：数据源包括MODIS NDVI数据和Landsat NDVI数据；S2、确定预测日期，然后对图像预处理后的数据源进行时空融合处理；S3、进行Landsat NDVI融合时间序列：S4、迭代SG滤波：采用迭代的SG滤波来平滑融合时间序列，得到高时空分辨率NDVI长时间序列数据。本发明具有如下有益效果：通过有部分云污染的辅助数据对预测影像进行恢复，然后得到初始的Landsat NDVI融合时间数据，其解决了现有的重建Landsat NDVI时间序列数据中，直接采用MODIS NDVI数据与其融合出现的时空数据融合的精度低的技术问题。

摘要： 本发明涉及一种用于多源Landsat影像的长时序城市热岛效应分级方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于可替代性准则从多源Landsat影像集中筛选待反演影像，并进行数据预处理；步骤S2、采用辐射传输方程法依次对预处理后的待反演影像对进行地表温度反演，得到对应的地表温度数据；步骤S3、采用SVM算法对待反演影像进行地表覆盖类型分类，构建多源Landsat映射模型，将待反演影像中的多源Landsat影像对应的地表温度反演结果映射到同一传感器基准下；步骤S4、基于同一传感器基准下的地表温度反演映射结果，引入相对温度，对热岛强度按阈值进行等级划分与现有技术相比，本发明的方法降低了不同源遥感数据的偏差对热岛等级划分的影响，可靠性更高。

摘要： 本发明公开了一种基于IEDSR的Landsat影像湖冰厚度反演方法及系统，方法包括如下步骤：(1)筛选并下载卫星图像；(2)对年度云量处于0～8％的卫星图像作预处理；(3)训练IEDSR模型；(4)将预处理后的卫星图像作为IEDSR模型的输入；(5)IEDSR模型输出结果；(6)反照率反演湖冰厚度。系统包括：数据处理模块、数据存储模块和数据输出模块；数据处理模块用于对卫星图像进行筛选、预处理和IEDSR模型训练，数据存储模块用于对筛选、预处理和IEDSR模型训练后的卫星图像进行存储，数据输出模块用于从数据存储模块提取卫星图像并输出，然后反演湖冰厚度。本发明采用基于单图像超分辨率的增强深残差网络，进一步提高了Landsat影像数据的分辨率，对后续反演湖冰厚度有重要意义。