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Analysis of forest cover change at Khadimnagar National Park, Sylhet,Bangladesh, using landsat tm and GIS data

Journal of Forestry Research 2014年第2期25卷 393-400页

作者： Mohammad Redowan Sharmin Akter Nusrat Islam Department of Forestry and Environmental Science School of Agriculture and Mineral SciencesShahjalal University of Science and Technology

We mapped the forest cover of Khadimnagar National Park （KNP） of Sylhet Forest Division and estimated forest change over a period of 22 years （1988-2010） using landsat tm images and other GIS data. Supervised classification and Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） image classification approaches were applied to the images to produce three cover classes, viz. dense forest, medium dense forest, and bare land. The change map was produced by differencing classified imageries of 1988 and 2010 as before image and after image, respectively, in ERDAS IMAGINE. Error matrix and kappa statistics were used to assess the accuracy of the produced maps. Overall map accuracies resulting from supervised classification of 1988 and 2010 imageries were 84.6% （Kappa 0.75） and 87.5% （Kappa 0.80）, respec- tively. Forest cover statistics resulting from supervised classification showed that dense forest and bare land declined from 526 ha （67%） to 417 ha （59%） and 105 ha （13%） to 8 ha （1%）, respectively, whereas medium dense forest increased from 155 ha （20%） to 317 ha （40%）. Forest cover change statistics derived from NDVI classification showed that dense forest declined from 525 ha （67%） to 421 ha （54%） while medium dense forest increased from 253 ha （32%） to 356 ha （45%）. Both supervised and NDVI classification approaches showed similar trends of forest change, i.e. decrease of dense forest and increase of medium dense forest, which indicates dense forest has been converted to medium dense forest. Area of bare land was unchanged. Illicit felling, encroachment, and settlement near forests caused the dense forest decline while short and long rotation plantations raised in various years caused the increase in area of medium dense forest. Protective measures should be undertaken to check further degradation of forest at KNP.

关键词： forest cover landsat tm supervised classification NDVI,change statistics error matrix

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Detecting soil salinity with arid fraction integrated index and salinity index in feature space using landsat tm imagery

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Journal of Arid Land 2013年第3期5卷 340-353页

作者： Fei WANG Xi CHEN GePing LUO JianLi DING XianFeng CHEN State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology Xinjiang Institute of Ecology and GeographyChinese Academy of Sciences University of Chinese Academy of Sciences College of Resources and Environmental Science Xinjiang University Slippery Rock University of Pennsylvania Slippery RockPA16057USA

Modeling soil salinity in an arid salt-affected ecosystem is a difficult task when using remote sensing data because of the complicated soil context （vegetation cover, moisture, surface roughness, and organic matter） and the weak spectral features of salinized soil. Therefore, an index such as the salinity index （SI） that only uses soil spectra may not detect soil salinity effectively and quantitatively. The use of vegetation reflectance as an indirect indicator can avoid limitations associated with the direct use of soil reflectance. The normalized difference vegetation index （NDVI）, as the most common vegetation index, was found to be responsive to salinity but may not be available for retrieving sparse vegetation due to its sensitivity to background soil in arid areas. Therefore, the arid fraction integrated index （AFⅡ） was created as supported by the spectral mixture analysis （SMA）, which is more appropriate for analyzing variations in vegetation cover （particularly halophytes） than NDVI in the study area. Using soil and vegetation separately for detecting salinity perhaps is not feasible. Then, we developed a new and operational model, the soil salinity detecting model （SDM） that combines AFⅡ and SI to quantitatively estimate the salt content in the surface soil. SDMs, including SDM1 and SDM2, were constructed through analyzing the spatial characteristics of soils with different salinization degree by integrating AFⅡ and SI using a scatterplot. The SDMs were then compared to the combined spectral response index （COSRI） from field measurements with respect to the soil salt content. The results indicate that the SDM values are highly correlated with soil salinity, in contrast to the performance of COSRI. Strong exponential relationships were observed between soil salinity and SDMs （R2〉0.86, RMSE〈6.86） compared to COSRI （R2=0.71, RMSE=16.21）. These results suggest that the feature space related to biophysical properties combined with AFII and SI can effectively pr

关键词： soil salinity spectrum halophytes landsat tm spectral mixture analysis feature space model

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基于landsat tm影像的长株潭城市群热岛效应研究

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湖南林业科技 2022年第6期49卷 84-89页

作者：陈利曹雪佳李志华湖南省农林工业勘察设计研究总院湖南长沙410007 中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004

基于landsat tm遥感影像,对长株潭城市群1997—2017年3期遥感影像进行地表温度反演,通过对长株潭城市群热岛强度变化的分析,揭示长株潭城市群热岛的时空演变发展规律。结果表明:从热场空间分布来看,强热岛和极强热岛主要集中分布于长株... 详细信息

基于landsat tm遥感影像,对长株潭城市群1997—2017年3期遥感影像进行地表温度反演,通过对长株潭城市群热岛强度变化的分析,揭示长株潭城市群热岛的时空演变发展规律。结果表明:从热场空间分布来看,强热岛和极强热岛主要集中分布于长株潭中心城区以及长沙县、浏阳市等。从地表温度变化情况来看,1997—2017年呈现先降低后升高的变化趋势,但总体上呈现下降的变化趋势,其中长沙、株洲、湘潭3个城市中心城区热场呈现增强的趋势。

关键词：热岛效应 landsat tm 遥感影像长株潭城市群

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基于landsat tm影像的冬小麦拔节期主要长势参数遥感监测

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中国农业科学 2011年第7期44卷 1358-1366页

作者：谭昌伟王纪华朱新开王妍王君婵童璐郭文善扬州大学农学院/农业部长江中下游作物生理生态与栽培重点开放实验室/江苏省作物遗传生理重点实验室国家农业信息化工程技术研究中心

【目的】强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑。【方法】以2007—2009年试验实测数据为基础,以landsat tm影像为数据源,分析试验样点拔节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评... 详细信息

【目的】强化冬小麦长势遥感监测机制,为田间生产管理提供信息支撑。【方法】以2007—2009年试验实测数据为基础,以landsat tm影像为数据源,分析试验样点拔节期冬小麦主要长势参数与品质、产量以及卫星遥感变量间的相关性,分别建立及评价了tm影像遥感变量监测冬小麦拔节期叶面积指数(LAI)、生物量、SPAD值和叶片氮含量(LNC)的模型。【结果】冬小麦拔节期,选用中红外波段的反射率(B5)、归一化植被指数(NDVI)、DSW5和绿波段的反射率(B2)等遥感变量分别反演冬小麦的SPAD值、生物量、LAI和LNC是可行的;SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测模型的精度较高,以此为基础,制作出了具有实际农学意义的冬小麦拔节期不同等级SPAD值、生物量、LAI和LNC遥感监测专题图,实现了主要长势参数空间分布量化表达。【结论】研究结果可为广大农学家、农业部门决策者和田间管理人员提供及时的农情信息。

关键词：冬小麦 landsat tm 拔节期主要长势参数监测模型

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用landsat tm6反演地表温度所需地表辐射率参数的估计方法

用Landsat TM6反演地表温度所需地表辐射率参数的估计方法

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第十四届全国遥感技术学术交流会

作者：覃志豪中国农业科学院农业资源和农业区划研究所遥感实验室

陆地卫星landsat tm有一个热波段（tm6）,其像元地面分辨率为120×120m,因此很适用于地表温度和地表水热空间差异的精确分析。由于仅有一个热红外波段数据,因此,传统上从landsat tm6数据中反演地表温度是通过所谓的大气校正法。这一方... 详细信息

陆地卫星landsat tm有一个热波段（tm6）,其像元地面分辨率为120×120m,因此很适用于地表温度和地表水热空间差异的精确分析。由于仅有一个热红外波段数据,因此,传统上从landsat tm6数据中反演地表温度是通过所谓的大气校正法。这一方法需要进行大气模拟,以便从卫星高度所预测到的热辐射中扣减去大气的辐射分量,从而得到地面上应有的热红外辐射量,最后考虑到地表发射率的影响,再反演出真正的地表温度（Kinetic temperature）。这一方法操作较复杂,其实际可行性较差。覃志豪等人[1,2]根据地表热辐射传导在tm6波段区间内的特征,提出了一个较简易可行的单窗算法,用来从tm6数据中反演地表温度。这一单窗算法需要三个基本参数[3]:地表发射率、大气透射率和大气平均作用温度。Jiménez-Mu＆ntilde;oz and Sobrino[4]提出的普适性单通道算法也可用来从tm6数据是反演地表温度。地表发射率也是该单通道方法的关键参数。虽然国内外对地表发射率已经有较多研究[5-10],但所提出的地表发射率定测方法大多过于繁杂,不易于实际应用。单独针对tm6波段而提出的地表发射率估计方法尚未见有发表。为了便于从tm6数据中提取地表温度信息,有必要对tm6波段的地表发射率估计方法进行深入探讨。我们提出了用可见光波段来进行地表发射率的估计。同时,我们也用这一方法进行我国华北地区的地表温度反演。

关键词： landsat tm 地表温度地面发射率单窗算法

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基于landsat tm数据和夜间灯光数据的城镇扩张监测——以浙江省为例

基于Landsat TM数据和夜间灯光数据的城镇扩张监测——以浙江省为...

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中国自然资源学会2012学术年会

作者：陈征胡德勇曾文华邓磊

城镇用地面积的获取及其扩展数量和形态的动态监测,是遥感技术在资源环境应用领域的重要方向之一。本文以我国沿海经济快速发展省份——浙江省为研究区,收集了1994/1995,2005,2009/2010三个时期的landsat tm影像,同时收集了1995年、200... 详细信息

城镇用地面积的获取及其扩展数量和形态的动态监测,是遥感技术在资源环境应用领域的重要方向之一。本文以我国沿海经济快速发展省份——浙江省为研究区,收集了1994/1995,2005,2009/2010三个时期的landsat tm影像,同时收集了1995年、2005年、2010年的DMSP/OLS夜间灯光数据和其他辅助数据,运用分类回归树(CART)算法进行图像分类和分类结果优化处理,提取了研究区各时间断面的城镇用地空间分布专题信息,在此基础上分析了浙江省近20年城镇扩展的时空特征。结果显示:(1)基于CART算法综合利用tm数据和DMSP/OLS夜间灯光数据,是精确地、稳定地提取城镇信息的一种有效且适应性较好的信息提取方法;(2)近20年来,浙江省城镇用地持续增加。除洞头县,兰溪市,龙泉市,庆元县,文成县,云和县等六个县市扩展加速度有所减缓外,全省其余市、县、区均处于加速扩展阶段。其中,1995-2005年萧山扩展速度最快,其次是绍兴和余杭;2005-2010年萧山继续保持高速扩展的速度,其次是余杭和绍兴。(3)沿海地区的城市化水平整体高于内陆地区,地势平坦地区高于地形复杂地区,形成了杭州,绍兴,温州三大沿海城市群和以衢州,金华为中心的内陆地区中小城市带。

关键词： landsat tm 夜间灯光数据城市扩展分类回归树算法浙江省

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基于landsat tm的西安地区城镇扩展及其生态环境影响研究

基于Landsat TM的西安地区城镇扩展及其生态环境影响研究

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作者：吴宏安南京师范大学

学位级别：硕士

近年来，土地利用变化及其生态环境影响引起了日益广泛的重视，但是对于由城镇扩展所引起的生态问题研究还较少。本文以西安地区为研究区，基于1988年和2003年两期landsat tm影像，提出了一种新的城镇信息提取方法，即比值居民地指数(Ra... 详细信息

近年来，土地利用变化及其生态环境影响引起了日益广泛的重视，但是对于由城镇扩展所引起的生态问题研究还较少。本文以西安地区为研究区，基于1988年和2003年两期landsat tm影像，提出了一种新的城镇信息提取方法，即比值居民地指数(Ratio Resident-area Index，RRI)法，提取了15年来该地区的城镇扩展信息。与最大似然监督分类法和人工神经网络分类法对比分析表明，RRI法能很好地去除裸地对城镇信息提取的影响，其精度也更高。此外，利用最大似然法获取了两期的土地利用图，通过土地利用面积转移矩阵分析了城镇用地与其它土地利用类型转化的关系，结合社会经济统计资料和当地环境部门的环境检测资料探讨了城镇扩展的生态环境影响。通过本研究，得到了以下主要结论： (1) 利用比值居民地指数(RRI)，提取了西安地区1988年和2003年两期的城镇信息，并以此获得了该地区的城镇扩展信息。RRI法城镇提取精度比最大似然监督分类法和神经网络分类法的精度都要高，三者的总体精度分布为：87.08％，75.83％和79.17％。另外，15年间西安地区的城镇发展比较迅速，1988年的城镇用地面积(指居民地面积，非建成区面积)为87.251Km，而到2003年其面积则达132.482Km，增幅为51.84％。 (2) 通过面积转移矩阵，获取了城镇用地与其他土地利用类型的相互转化关系。分析表明，城镇的新增面积主要是由耕地、未利用地、果园和水体转化而来。其中耕地是城镇用地扩展的“主力军”。 (3) 西安地区城镇扩展的生态环境影响不容乐观。水资源“先天不足”和“后天污染”造成了该地区资源型和水质性“双重”缺水;随着城镇面积不断扩展，市区的“热岛效应”的倾向更加严重;城市需水量的增加，迫使城市超采地下水，使得西安地区的地面沉降和地裂缝等地质灾害表现的尤为突出。

关键词：遥感城镇扩展生态环境影响 landsat tm 西安

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基于地表类型的landsat tm热红外波段遥感影像像元分解算法研究

基于地表类型的Landsat TM热红外波段遥感影像像元分解算法研究

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作者：王斐南京大学

学位级别：硕士

地表温度是表征地表能量平衡的重要指标,是研究地表生物物理化学过程的关键参数。卫星遥感是区域或全球地表温度快捷获取的仅有最佳手段,精准的区域地表温度是许多地表过程研究和热红外遥感应用研究的迫切需要,如地气水热交换,数值天气... 详细信息

地表温度是表征地表能量平衡的重要指标,是研究地表生物物理化学过程的关键参数。卫星遥感是区域或全球地表温度快捷获取的仅有最佳手段,精准的区域地表温度是许多地表过程研究和热红外遥感应用研究的迫切需要,如地气水热交换,数值天气预报,全球海洋环流,气候变化,生态环境监测等。鉴于热红外波段能量相对于可见光波段能量偏低,热红外影像一般分辨率也不高,如何得到高分辨率的热红外波段影像,对地学规律的研究有着重要的意义。本文的主要研究目标是,以landsat tm数据30m空间分辨率的可见光波段数据为基础,对其数据集中120m空间分辨率的热红外波段数据进行像元分解,降尺度得到30m空间分辨率的热红外波段数据,并通过单窗算法反演得到30m分辨率的地表温度数据(LST),实现高空间分辨率的地表温度的获取。本文的研究方法是基于能量守恒的角度,提出了一种基于地表类型的叠置法,对热红外波段像元降尺度,分解得到高空间分辨率的热红外像元。该方法以面向对象思想为基础,将每个热红外波段像元看作一个独立的对象,对每个对象进行规则分割,然后根据每个分割对象对应不同的地表类型,确定哪种遥感指数跟该地表类型相关性最大,通过遥感指数跟LST的关系确定出每个分割的子像元在母像元中的权重,然后对120m的热红外波段像元进行分解。本文以中国的首都北京市为研究区,以landsat tm数据为主要的遥感数据源,选取植被归一化指数(NDVI)、不透水层覆盖度(ISP)、以及改进的水体指数(MNDWI)作为主要的遥感指数,首先采用面向对象的方法对研究区影像进行地表覆盖类型分类;然后用单窗算法计算出120m热红外波段地表温度;选取适当的采样区,统计出不同地表类型对应的遥感指数跟地表温度(LST)的线性统计关系,并将这种统计关系应用到叠置法的权重计算中;最后采用叠置法将北京市城区的地表温度数据的空间分辨率由120m降尺度到30m。为了验证方法的可信性,我们采用两种方法来验证论文提出的方法的精度。第一种是自检验的方法,我们将120m空间分辨率的热红外波段影像升尺度到480m,然后对480m的热红外影像进行降尺度到120m,对比tm6波段原数据,得到两景影像DN值误差的均值为0.0051,方差为3.3,95%以上的像元DN值误差在±5范围内,最后用单窗算法反演出地表温度,得到叠置法降尺度得到的温度值95%以上在±2℃范围内,很好的验证了叠置法的可行性。第二种是对比分析了三次卷积重采样方法、Distrad方法和神经网络融合方法,得出叠置法不仅能有效的反映出地表温度的空间分布,更能有效的保持分解后的影像的总体及局部能量的守恒,并且误差较小,非常适合用于复杂地表覆盖地区的热红外波段影像数据的降尺度处理。论文的创新点：研究提出了一种基于能量平衡角度的热红外波段像元分解的方法,并将该方法应用到复杂地表覆盖地区的热红外波段影像分解,得到了较好的分解结果,并且对方法的误差进行了一定的分析。

关键词：叠置法 landsat tm 降尺度像元分解单窗算法北京

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基于landsat tm遥感影像的亚像元地表温度估算

基于Landsat TM遥感影像的亚像元地表温度估算

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作者：郭冠华广州大学

学位级别：硕士

目前的城市热岛效应研究当中，遥感数据因其优势成为获取地表温度及地面气温的重要数据来源。受到热红外技术条件的限制，目前高空间分辨率和高时间分辨率的地表温度数据仍难以直接获得。地表温度是典型的生态学因子，存在明显的粒度效... 详细信息

目前的城市热岛效应研究当中，遥感数据因其优势成为获取地表温度及地面气温的重要数据来源。受到热红外技术条件的限制，目前高空间分辨率和高时间分辨率的地表温度数据仍难以直接获得。地表温度是典型的生态学因子，存在明显的粒度效应。本论文在总结前人亚像元地表估算研究的基础上，以landsat tm为数据源，选取与地表温度有密切关系的地表参数，包括NDVI、NDBI、NDBaI、DEM、Slope，尝试通过建立不同粒度上地表温度与这些地表参数之间的统计模型，估算亚像元地表温度。基于GIS和多元线性回归的方法，首先分析地表温度与各地表因子相关性的粒度效应，通过拟合的方法揭示其粒度效应规律。在多个粒度上建立地表温度与其他地表参数之间的回归模型，通过对这些粒度上建立的模型的常数及回归系数进行再回归，最终得到适合于不同粒度的统一的地表温度估算模型，引入误差参数对模型进行评价。主要研究结论如下：（1）运用区域统计的方法将地表温度和各个参数进行粒度上推，通过相关分析的方法研究地表温度与各地表因子在不同粒度上的相关性。研究表明其相关性受粒度影响明显，随粒度的增大，相关性不断增强，显示小粒度上存在的信息噪声的变异性会在粒度推的过程中被过滤，总体的相关性特征会显现出来。通过数学拟合的方法可揭示这种粒度效应规律，整体上各参数与地表温度的相关性能通过对数模型拟合，且拟合效果都很好。（2）利用多元线性回归的方法模拟不同粒度大小区域统计方法获得的地表与其他地表因子之间的模型，发现不同粒度上获得的回归模型是不同的，而各模型R2会随粒度的增加而增大，显示在大粒度上模型更有优势。通过对这些粒度上得到的模型常数的回归系数分别进行回归发现，这一系列的参数能用线性模型替换，且拟合效果都比较好。通过替换可最终得到适合于不同粒度的统一的地表温度估算模型，运用将具有较高空间分辨率的地表参数代入该估算模型，最终得到90m、60m和30m空间粒度的地表温度数据，实现亚像元地表温度估算。（3）在对模型的误差分析方面，首先引入RMSE和MAE分析估算模型误差。研究表明模型误差随粒度变化明显，小粒度上误差往往比较大，随粒度继续增加，模型误差逐渐减小。通过区域对比发现，模型性能与地表覆盖特征密切相关，在裸土广布的开发区，模型精度比较差，林地、城乡结合部地区次之，而如CBD和老城区等建筑密度较高的区域，模型精度较高，误差基本在-1～1的范围内。表明本研究中所建立的模型在城区内部具有较大的优势。

关键词：亚像元地表温度粒度效应 landsat tm 广州市

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环境一号卫星、landsat tm及ASTER影像的对比分析

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中国投资(中英文) 2013年第S1期 123-124页

作者：林云杉福建省环境监测中心站

进入21世纪,多平台、多时相、多光谱、多角度和多分辨率遥感影像数据大量产生,使得不同传感器之间的比较成为一个新的研究热点。本文对环境一号卫星、landsat 5 tm和ASTER传感器影像进行对比研究。从传感器的轨道特征、光谱范围等方面... 详细信息

进入21世纪,多平台、多时相、多光谱、多角度和多分辨率遥感影像数据大量产生,使得不同传感器之间的比较成为一个新的研究热点。本文对环境一号卫星、landsat 5 tm和ASTER传感器影像进行对比研究。从传感器的轨道特征、光谱范围等方面对三者进行分析和对比。

关键词：环境一号卫星 landsat tm ASTER 对比

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