国家高技术研究发展计划(2009AA12200101)
- 作品数：9 被引量：131H指数：7
- 相关作者：宫鹏赵圆圆俞乐王杰梁璐更多>>
- 相关机构：清华大学中国科学院中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划遥感科学国家重点实验室开放基金清华大学科研项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术生物学环境科学与工程更多>>
- 用中国环境减灾卫星1号数据评估日本仙台9.0级大地震引发海啸淹没区被引量：7
- 2011年
- 地震对平坦地区引起的损失用中等分辨率的卫星数据比较难于辨认。但是,2011-03-11在日本仙台发生的9.0级大地震引发了巨大的海啸。海啸造成日本东北部近海岸带的低洼陆地巨大的淹没损失。如果能及时获取当时海啸淹没的遥感影像,应该能够获得比较准确的淹没区制图。但是,我们能够获得的资料仅仅是地震发生以后3天的中国环境减灾卫星1号的多光谱成像数据,
- 宫鹏张晗张海英梁璐王雷
- 关键词：卫星数据中国环境淹没区大地震海啸减灾
- 卫星动态观测数据揭示中国地表色调分布及时序变化特征被引量：1
- 2014年
- 本文对2001年—2010年的MODIS光谱反射率数据进行时空聚类,得到2001年—2010年8天合成的色调信息,并初步分析了中国地表色调的时空分布格局及变化趋势,得出以下主要结论:(1)中国地表主色调主要由代表植被的绿色、裸土的褐色、裸土与植被混合的黄色、水体的蓝色以及冰雪的白色这5种颜色组成。分布在西北地区的褐色在一年中4个季节都为主色调。NDVI值较低的绿色光谱簇在春秋冬3个季节都为主色调,分布在南方的热带、亚热带针叶林以及灌木区。NDVI值较高的绿色光谱簇只在夏季一个季节为主色调,分布在长江中下游、华南、西南以及东北部分地区。永久白色主要分布在西藏、青海、四川等多年积雪地区。(2)黄淮海平原农业区色调在一年中呈现褐色—绿色—褐色—绿色—褐色的变化,与第一轮生长—间歇—第二轮生长物候历一致。长江中下游以及华南水稻播种和插秧时节有独特的光谱簇,呈现出植被与水体混合的特征。从华南地区、长江中下游地区到河北、陕西、甘肃、宁夏再到黑龙江,从南到北呈现出作物播种时间推迟、收割时间提早、生长期变短的现象。(3)甘肃北部、四川北部、山西北部、河北北部是年际主色调在绿色和黄色之间变化最为频繁的区域。这些年际主色调变化频繁区域也是中国绿度变化最显著的区域,也是在LUCC分类中易产生错误的地区。
- 付薇陈焱磊施楣梧张旭东肖红宫鹏
- 关键词：MODIS主色调
- 全球尺度下遥感与地理信息系统一体化软件平台研建进展被引量：7
- 2011年
- 地理信息科学与技术在全球变化和地球系统科学研究中,正发挥越来越重要的作用。而在全球尺度下开展分析,必须发展用基于3维坐标进行分析,而且要具备全球尺度上的地表信息提取能力,并支持全球尺度的空间分析与应用的软件。介绍了在Google Earth基础上,开发的遥感和地理信息系统一体化软件平台:全球制图者(Global Mapper,GM)和全球分析者(Global Analyst,GA)。该平台除具备GE强大的空间数据浏览功能之外,还建立了全球地表信息采集与管理、建库与地图叠加、全球图像处理、可视化展示与球面空间分析等技术。该软件突破了传统的2维坐标分析,改变了数据获取和数据管理的方式方法,将在地球系统科学与全球变化研究中发挥重要作用。
- 宫鹏赵永超俞靓梁璐
- 关键词：GOOGLEEARTH地理信息系统遥感
- 全球陆表湿地潜在分布区制图及遥感验证被引量：12
- 2014年
- 由于城市化和农业垦殖等人类活动不断增强,很多湿地生态系统受到侵占或干扰.保护湿地资源需要准确的湿地分布.然而由于湿地类型复杂多样,地面调查困难,大范围湿地分布制图很难完成.目前还没有专门用于湿地保护和规划且有较高分辨率的全球湿地分布数据.采用水文、气候数据结合1 km分辨率的混合地形指数(CTI)数据,利用陆表湿地和地下水位的关系,模拟出不考虑人类活动影响状况下30 s分辨率的全球陆表湿地潜在分布区.这是最高分辨率的全球陆表湿地的潜在分布数据.模拟结果显示全球陆表湿地潜在分布区面积达到3.316×107 km2.用遥感获得的实际湿地数据对陆表湿地模拟结果进行精度验证,总体精度达到83.7%.本次模拟结果可以作为构建全球湿地实际分布数据库的基础.由于模拟过程未考虑农业灌溉、建坝等人类活动对湿地的干扰破坏,因此本文对陆表湿地潜在分布区的模拟结果大于当前几种全球土地覆盖制图产品中湿地的面积.本文采用方法所需数据相对较少,精度高于其他产品.
- 朱鹏宫鹏
- 关键词：潜在分布区CTI
- 基于快速聚类方法的30m分辨率中国土地覆盖遥感制图被引量：7
- 2014年
- 大范围遥感土地覆盖制图通常费时费力.本文采用一种基于特征空间变换的快速聚类方法(CBEST)对覆盖中国的508景Landsat Thematic Mapper(TM)影像进行土地覆盖制图.将中国划分为50个生态分区,每个生态分区内采用CBEST方法对TM影像进行快速聚类,CBEST平均聚类时间约为每2 min一景;通过对自动获得的光谱簇人工土地覆盖类型识别,归并光谱簇,绘制30 m空间分辨率的中国土地覆盖图,统计土地覆盖类型面积,生成主要土地覆盖类型专题图.采用2159个分布全国的验证样本对制图结果进行精度验证,得到总体精度为71.7%,Kappa系数为0.641.与当前两套全球地表覆盖产品(FROM-GLC和GlobCover 2009)的局部对比表明CBEST分类结果在各类型土地覆盖面积统计及视觉效果上存在优势.
- 胡娈运YanLei CHEN徐玥赵圆圆俞乐王杰宫鹏
- 关键词：遥感制图LANDSATTM
- 基于多源数据集成的多分辨率全球地表覆盖制图被引量：25
- 2014年
- 全球地表覆盖数据产品(如地表覆盖,植被连续场)最高空间分辨率已达到30 m.不同领域的用户对于这些产品的精度和空间分辨率有着不同的需求.基于此,本文从制图精度和空间分辨率两方面对现有的30 m地表覆盖数据进行改进和分析.首先通过将两套30 m全球地表覆盖产品(FROM-GLC、FROM-GLC-seg(Segmentation))与两套粗分辨率全球产品(基于夜间灯光数据的不透水层NL-ISA、MODIS城市产品MODIS-urban)进行集成,生成了30 m分辨率的地表覆盖新产品FROM-GLC-agg(Aggregation).随后,采用了分辨率低于30 m的数据集(如MODIS地表覆盖产品MCD12Q1,全球地表覆盖产品GlobCover2009,MODIS水体掩模产品MOD44W等)对FROM-GLC-agg进行后处理以进一步消除类别混淆.经过多源数据合成的新地表覆盖数据产品中来自30 m分辨率全球地表覆盖产品的象元仍占98.9%.在此基础上,通过众数聚合和比例聚合这两种升尺度方法生成了8套粗分辨率(250 m,500 m,1 km,5km,10 km,25 km,50 km和100 km)全球地表覆盖数据集来满足不同应用的需求.通过基于混淆矩阵的精度比较表明FROM-GLC-agg的总体精度为65.51%,该精度显著优于先前的两套30 m地表覆盖产品.多源数据合成后的30 m分辨率数据以及升尺度处理后的250 m,500 m,1km分辨率数据的最高总体精度分别为69.50%,76.65%,74.60%和73.47%.对采用众数聚合法得到的不同分辨率下地表覆盖类型的面积偏差分析显示,当分辨率超过5 km时,大部分植被类型会有至少5%的面积偏差.因此,对于需要使用粗分辨率地表覆盖数据作为输入的用户,建议使用包含了准确地表覆盖类型占比的比例聚合数据.
- 俞乐王杰李雪草李丛丛赵圆圆宫鹏
- 关键词：LANDSATMODIS多分辨率
- 动态地表覆盖类型遥感监测： 中国主要湖泊面积2000~2010年间逐旬时间尺度消长被引量：13
- 2014年
- 传统湖泊面积制图一般选取一年中某一天的湖泊状态代表某段时间的湖泊面积状况， 无法反映湖泊面积的变化信息. 利用中等分辨率成像光谱仪（MODIS）8天500 m分辨率的合成数据， 通过样本自动选取与支持向量机（SVM）水体识别相结合， 获得了中国2000~2010年629个主要湖泊每8天的湖水分布范围. 比较2000年湖泊制图结果与同期30 m分辨率湿地解译湖泊分布图， 发现MODIS湖泊水体制图具有较高的精度（生产者精度91.06%， 用户精度89.81%）. 基于该多时相数据库分析了629个湖泊的面积变化、波动性、淹没程度以及丰水期. 中国主要湖泊总面积呈增加趋势， 主要来自青藏高原湖泊面积扩张. 2000~2010年最大面积大于1000 km2的湖泊有12个， 其中6个在萎缩. 鄱阳湖萎缩速率最大， 为-54.76 km2 a？1， 洞庭湖萎缩速率为-25.08 km2 a？1. 青藏高原、新疆北部、内蒙古东北部和东北地区湖泊面积波动性小， 长江中下游、内蒙古南部、新疆中部湖泊波动性大. 青藏高原、新疆北部、黑龙江、吉林湖泊淹没强度增加， 而新疆中部、西藏南部、内蒙古南部、四川、长江中下游湖泊淹没强度减少. 湖泊面积的高时间频率制图是从通用地表覆盖制图向高频率专一地表覆盖类型制图的尝试， 对湖泊水文研究将是一种重要的数据补充， 同时基于更准确的湖泊水淹等动态地表覆盖状况， 将有可能开发更准确的新一代陆面过程模式， 从而提高模式模拟效果.
- 孙芳蒂赵圆圆宫鹏马荣华戴永久
- 关键词：MODIS湖面变化
- 拓展与深化中国全境的环境变化遥感应用被引量：16
- 2012年
- 中国幅员辽阔,仅靠局部定点环境监测,远不能满足社会需求.而对大空间范围来说,遥感是唯一可行的环境变化监测手段.虽然国内外拥有强大的卫星数据获取能力和大量的卫星遥感数据,以中国全境为对象的遥感环境变化研究并不多.本文将环境变化过程归纳为环境变化驱动力、环境变化、物质迁移与转化、物质浓度与富集度变化、人或生态系统暴露与感染变化及环境变化影响等方面内容.评估了遥感对这些环节的潜力,评述了中国环境变化遥感已取得的进展.指出遥感对于研究中国环境变化在方法体系上不但要支撑实验与观测、理解与认识,还要重视和模拟与预测的衔接从而支持环境政策研究.在应用层面,应突破常规遥感观测项目,在物种多样性、生物入侵、公众健康、空气和水质量变化监测等新的领域取得突破.在技术层面全面系统加强实用化和自动化研究.
- 宫鹏
- 关键词：环境变化遥感环境政策
- 2000～2010年中国地表植被绿度变化被引量：50
- 2012年
- 自然界的绿度与地表植被覆盖率直接相关.植被覆盖率能从含有近红外和红光波段的遥感图像计算得到的植被指数估算出来.因此植被指数能反映地表植被的绿度.特别对低植被覆盖率的荒漠区域,植被指数与植被覆盖率有单调的正相关关系.因此,它可以用来研究荒漠区域地表植被绿度.本文收集了2000～2010年11年间生长季的中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据计算的归一化差值植被指数(NDVI)产品,应用最小二乘法和最小绝对偏差法对变化趋势进行线性拟合,分析了2000～2010年中国地表植被覆盖绿度的变化情况.结果显示,在这一期间中国有66.84%(最小二乘趋势拟合结果)或64.27%(最小绝对偏差趋势拟合结果)的区域NDVI呈增加趋势,表明整体上我国的绿度在增加.同时,中国荒漠化的面积呈缩减趋势.中国绿度增加最显著的区域位于北方的陕西、山西、宁夏、河南、山东、青海、甘肃等地;绿度降低最显著的部分出现在内蒙古的东北部、西藏南部、江苏和上海等地.青海、甘肃、新疆、西藏南部等地荒漠化程度改变,可能是由气候驱动所致.内蒙古东北部绿度降低与人工开垦有关;江苏和上海等地的绿度降低与快速的城市化有关.气候对陕西、山西、宁夏、甘肃等地的绿度增高贡献不明显.在全国尺度上,荒漠化得到抑制和缩减,可能与人为的治理和保护有关.
- 刘爽宫鹏
- 关键词：荒漠化MODISNDVI
