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Landsat 8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物

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遥感学报 2015年第5期19卷 791-805页

作者：谢登峰张锦水潘耀忠孙佩军袁周米琪北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学资源学院北京100875

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Suppor... 详细信息

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。

关键词：高时空分辨率时空数据融合分类数据集作物识别秋粮

基于年内尺度的中国大陆地区Angstrom公式参数校正与优选

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灌溉排水学报 2020年第1期39卷 123-130页

作者：夏兴生朱秀芳潘耀忠张锦水遥感科学国家重点实验室北京师范大学北京100875 地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 青海师范大学地理科学学院西宁810016

联合国粮农组织(FAO)推荐Angstrom公式作为参考作物需水量计算过程中太阳总辐射(Rs)参数的建议算法,因此,该公式的as、bs参数取值对准确计算Rs至关重要。【目的】探讨Angstrom公式中2个经验系数as和bs在中国陆地范围内的空间分布特征,... 详细信息

联合国粮农组织(FAO)推荐Angstrom公式作为参考作物需水量计算过程中太阳总辐射(Rs)参数的建议算法,因此,该公式的as、bs参数取值对准确计算Rs至关重要。【目的】探讨Angstrom公式中2个经验系数as和bs在中国陆地范围内的空间分布特征,并给出各农业区的校正值。【方法】基于中国辐射月值数据集和中国地面气候资料月值数据集中共有的121个站点1957—2016年的逐月日平均太阳辐射和日照百分比有效观测记录,基于各站点1957—2010年的多年平均数据,利用最小二乘回归计算并统计得到中国38个农业区的年内统一as、bs系数,并以2011—2016年的Rs观测值为真值,比较了分别以as、bs系数回归值和FAO的建议值计算的Rs相对精度,筛选出了各农业区年内as、bs系数的优化取值。【结果】大部分站点的n/N与Rs/Ra的相关系数在0.8以上;以线性回归分析求得的Angstrom公式系数as在绝大部分区域维持在0.1~0.2之间,且空间分布稳定,而系数bs则波动性变幅较大,大部分区域在0.40~.8之间;以回归系数计算的Rs整体上要优于FAO推荐值计算的Rs,但在具体应用中则存在FAO推荐值计算的Rs优于回归系数计算的Rs的情况。【结论】在中国,基于n/N与Rs/Ra的相关关系,可以直接回归分析求取Angstrom公式的as、bs系数;各农业区回归求取的as、bs系数与FAO 56的建议值存在显著差别,且有各自的表现特征,但二者的相对大小也呈此消彼长的规律;现有数据和方法条件下,as、bs系数的回归值和建议值相结合推广使用是最佳方案。

关键词：太阳总辐射 Angstrom公式参数校正参考作物需水量

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北京市植被净生产力遥感测量与分析

资源科学 2009年第9期31卷 1568-1572页

作者：宋国宝潘耀忠张树深朱文泉北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 大连理工大学环境与生命学院工业生态与环境工程教育部重点实验室大连116024

北京地区城市化进程迅速,自然植被萎缩和生产力下降是城市化进程的重要特征。本文基于光能利用率模型对北京范围内的植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）进行模拟,并分析植被净生产力模拟结果的季节性变化和空间格局。结... 详细信息

北京地区城市化进程迅速,自然植被萎缩和生产力下降是城市化进程的重要特征。本文基于光能利用率模型对北京范围内的植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）进行模拟,并分析植被净生产力模拟结果的季节性变化和空间格局。结论如下：①2007年北京市植被净生产力模拟总量为7.62×106tC,植被NPP在空间上分布非常不均匀,主城区是全市巨大的绿色消费区NPP模拟结果较低,不均匀的NPP状况在空间形成一系列等值线,其中生产力为4200tC的等值线基本与全市山体高程线平行,这反映出全市NPP空间分布具有明显的地貌分异特征;②一年内植被NPP在4月、5月份增加最快,7月、8月份达到最大,在全部土地利用类型中,耕地类型由于作物的播种、收割以及灌溉等耕作过程使其植被NPP的季节性变化不同于其他土地利用类型;③在区域尺度上,林地对植被净生产力的贡献率最高占70.17%,耕地占13.73%,然而在六环内林地对NPP的贡献率下降至27.85%,耕地对NPP贡献率增加至27.48%;从1996年-2006年,六环范围内的耕地面积从1100.07km^2减少到484.13km^2,耕地的减少导致主城区植被净生产力总量减少近1／3。对于北京地区来说，耕地对区域植被生产力累计具有重要作用，在城市建设中应加强耕地资源保护，以提高区域植被水平。

关键词： NPP 空间分析季节变化土地利用北京市

多源信息耦合的GDP空间化研究——以北京市为例

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遥感技术与应用 2021年第2期36卷 463-472页

作者：张爱华潘耀忠明艳芳王金云山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 遥感科学国家重点实验室北京师范大学地理科学学部北京100875 青海师范大学地理科学学院青海西宁810016

针对统计数据对GDP空间分布信息表达存在的局限性,耦合GDP统计数据、城市兴趣点数据、夜间灯光数据以及土地利用数据,提出了一种GDP空间化方法。以北京市为实验区,首先,利用土地利用类型与GDP的关系,实现了第一产业GDP的100 m网格空间化... 详细信息

针对统计数据对GDP空间分布信息表达存在的局限性,耦合GDP统计数据、城市兴趣点数据、夜间灯光数据以及土地利用数据,提出了一种GDP空间化方法。以北京市为实验区,首先,利用土地利用类型与GDP的关系,实现了第一产业GDP的100 m网格空间化;其次,通过计算兴趣点密度分布情况,并耦合夜间灯光指数以及土地利用类型,建立了第二、三产业GDP空间化模型;最终,将分产业结果进行空间整合,完成北京市100 m网格的GDP分布结果。结果表明:加入兴趣点的多源耦合模型较夜间灯光指数单因素模型,R^(2)从0.84提高至0.92,生成的结果可以更好地体现区域GDP的空间差异。表明多源信息耦合模型可以提高GDP空间化模拟精度,兴趣点数据可以有效地反映GDP空间分布,为GDP空间化提供数据支持。

关键词： GDP空间化兴趣点夜间灯光指数土地利用

多因子贡献率权重的城市精细人口空间化方法:以北京市为例

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北京师范大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 135-142页

作者：董海燕潘耀忠朱秀芳王金云北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875 青海师范大学地理科学学院青海西宁810016 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875

以北京市作为研究区,以土地覆盖、河流道路、DEM、珞珈一号夜间灯光以及兴趣点各数据作为影响因子建立人口指标体系,针对人口空间化中多源数据权重确定方法复杂且主观性强的问题,提出以主成分分析法挖掘各项数据特征,以因子对指标评价... 详细信息

以北京市作为研究区,以土地覆盖、河流道路、DEM、珞珈一号夜间灯光以及兴趣点各数据作为影响因子建立人口指标体系,针对人口空间化中多源数据权重确定方法复杂且主观性强的问题,提出以主成分分析法挖掘各项数据特征,以因子对指标评价体系的贡献率作为权重进行多因子加权融合,实现北京市30 m×30 m精细人口空间化.与Worldpop数据进行精度对比分析,结果表明:1)人口精细空间化结果的精度(R^(2)=0.85、E_(MR)为0.28)优于Worldpop数据的精度(R^(2)=0.67,E_(MR)为0.48);2)北京市人口主要分布在中心主城区内,且向外呈现波动性递减趋势,在外围出现多个郊区次中心,与兴趣点密度具有相似的空间分布;3)各类兴趣点因子被赋予了较高的权重,可作为北京人口空间分布的重要指示性因子.该研究方法可为其他城市精细人口空间化研究提供参考.

关键词：人口空间化贡献率权重多源数据融合珞珈一号兴趣点

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MODIS陆地表面温度数据重构方法研究

北京师范大学学报（自然科学版） 2015年第S1期51卷 70-76页

作者：李天祺朱秀芳潘耀忠刘宪锋北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院北京100875

陆地表面温度数据(land surface temperature,LST)是开展农业旱情监测、水热循环及城市热环境等研究的关键参数.然而,现有LST产品由于受传感器、云、气溶胶以及数据传输等因素影响而存在不同程度的噪声污染和数据缺失,限制了其在科学研... 详细信息

陆地表面温度数据(land surface temperature,LST)是开展农业旱情监测、水热循环及城市热环境等研究的关键参数.然而,现有LST产品由于受传感器、云、气溶胶以及数据传输等因素影响而存在不同程度的噪声污染和数据缺失,限制了其在科学研究中的应用.以MODIS LST产品为例,本文首先对河南省2001—2011年MODIS LST产品质量进行综合分析与评价,在此基础上,结合LST数据的年际和年内变化特点,提出了基于背景值与波动值的LST数据重构方法,并以河南省为例进行LST数据重构.研究表明:1)在数据重构前,河南省2001—2011年LST高质量像元在时间序列中平均所占比例低于70%,同时50%的影像其高质量像元数不足整景影像的70%;2)交叉验证结果表明,基于背景值与波动值的LST数据重构结果与LST原始数据的平均偏差为0.81K,且偏差超过2K的像元不足6%,说明本文提出的LST数据重构方法具有较高的估算精度,可有效提高现有MODIS LST产品精度.

关键词：陆地表面温度 MODIS 非对称高斯拟合 Cressman 河南

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中国农作物水灾风险分析

北京师范大学学报（自然科学版） 2015年第S1期51卷 23-31页

作者：孙章丽朱秀芳潘耀忠张锦水北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学资源学院北京100875

水灾是造成中国农作物产量损失的主要因素之一,对农作物水灾风险进行分析可有效防治农作物水灾灾情,减少农作物因水灾造成的损失.本文基于正态信息扩散风险分析模型,在灾情指标及农作物播种面积的基础上,详细分析了我国各省农作物水灾风... 详细信息

水灾是造成中国农作物产量损失的主要因素之一,对农作物水灾风险进行分析可有效防治农作物水灾灾情,减少农作物因水灾造成的损失.本文基于正态信息扩散风险分析模型,在灾情指标及农作物播种面积的基础上,详细分析了我国各省农作物水灾风险,并从宏观上对全国农作物水灾风险强度进行分级阐述,最后从灾情范围和灾情程度两方面进一步讨论了全国农作物水灾风险情况,为我国农作物种植规划及水灾防治提供理论参考,为中国农作物水灾风险的进一步深入分析奠定基础.

关键词：农作物水灾信息扩散风险分析

基于多源遥感数据的旱情评价研究——以河南省为例

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国土资源遥感 2018年第1期30卷 180-186页

作者：王俊霞朱秀芳刘宪锋潘耀忠北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875 陕西师范大学旅游与环境学院西安710062

以河南省为研究区,利用2005—2014年间的EOS-MODIS地表温度产品MOD11A2、植被指数产品MOD13A3以及热带降水测量任务(tropical rainfall measuring mission,TRMM)的月降水速率数据集TRMM3B43,计算了植被状态指数(vegetation condition index,VCI)、温度状态指数(temperature condition index,TCI)以及降水状态指数(tropical rainfall condition index,TRCI),同时结合土地利用类型数据及气象站点数据,通过层次分析法确定权重,构建了农业干旱指数监测模型。在此基础上,利用标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)对模型进行验证,并根据SPI的等级划分确定构建的农业干旱指数监测模型的划分等级。以2014年为例,应用构建的农业干旱指数对河南省干旱情况进行时空分析。结果表明,构建的农业干旱指数监测模型能够有效监测河南省干旱时空变化特征,具有较好的监测效果。

关键词：多源遥感数据农业干旱指数旱情评价河南省

中国大陆地区基于太阳辐射经验值计算ET0的适用性研究

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干旱地区农业研究 2019年第6期37卷 221-230页

作者：夏兴生朱秀芳潘耀忠张锦水北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875

太阳辐射是利用FAO推荐的Penman-Monteith(PM)公式计算参考作物需水量(ET 0)的必要参数。为了探究PM公式在辐射数据缺失的条件下,利用FAO推荐的公式及参数获得太阳辐射值(R s_c)替代观测值(R s_o)在中国大陆地区的适用性,本研究选用了... 详细信息

太阳辐射是利用FAO推荐的Penman-Monteith(PM)公式计算参考作物需水量(ET 0)的必要参数。为了探究PM公式在辐射数据缺失的条件下,利用FAO推荐的公式及参数获得太阳辐射值(R s_c)替代观测值(R s_o)在中国大陆地区的适用性,本研究选用了中国大陆112个站点至少15 a的多年月平均观测数据,通过逐点计算分析了R s_c和R s_o的时空差异及二者分别输入PM公式获得的参考作物需水量ET 0_c和ET 0_o的时空差异。结果表明,R s_c与R s_o存在显著的时空差异性,二者相对差值范围为-2.86~4.41 MJ·m-2·d-1,且在4—8月份差异较大;大致以“胡焕庸线”为界,线西北区域R s_c与R s_o的时空差异相对较小,且稳定,线东南区域的时空差异较大,且不稳定。但是,基于二者计算的ET 0_c和ET 0_o时空差异却不显著,平均只有0.06~0.26 mm·d-1的误差;“胡焕庸线”西北地区的ET 0_c和ET 0_o绝对差值常年稳定在0.00~0.25 mm·d-1,“胡焕庸线”线东南地区则随季节而变化,夏季差异相对较大。在实际的应用中,西北地区全年和北方地区春、秋、冬三季以及长江、珠江流域所覆盖的南方地区在1、2、10、11、12月使用R s_c替代R s_o获得ET 0具有较好的适用性,北方地区的夏季、南方地区的3—9月份使用R s_c计算ET 0则必须研究相应的方法对结果进行矫正,否则会有误差,且偏大。

关键词： Penman-Monteith公式太阳辐射参考作物需水量差异性分析中国