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黑河流域绿洲植被长势年内变化和最佳期分析被引量：1: 2012年; 利用2008年黑河流域SPOT-VEGETATION NDVI数据,采用数学统计、一元线性回归方法,对绿洲植被年内长势变化的过程、速度和幅度进行了定量分析;利用空间统计方法对各地区年内长势最佳期进行了分析。结果表明:(1)绿洲植被长势在一年中呈阶段性显著:第1—18旬(1—6月)明显上升,第19—22旬(7—8月上旬)波动,第23—36旬(8月中旬—12月)明显下降。(2)绿洲植被长势变化速度具有明显的时间差异性,第14—15旬的长势速度增加最快,第27—29旬的减少最快,而且增加和减少相当的区域略具空间一致性。(3)绿洲植被长势变化的幅度也具有明显的空间差异。绿洲核心区域年内长势变化最大,向外围依次递减。(4)各区域绿洲植被长势最佳期的出现具有差异性。总体而言以出现在第22旬(8月上旬)的区域占绝对优势,其次为第20旬和第18旬等。因此在选择遥感影像时针对全流域绿洲整体的研究可以选择8月上旬的影像,而针对局部区域可以选择6月下旬、7月中旬或9月下旬的影像。; 颉耀文赵本福赵虹; 关键词：归一化植被指数黑河流域

单一景观类型时空变化分析方法——以酒泉盆地绿洲化为例被引量：9: 2012年; 受单一土地利用动态度模型的启发,本文提出了格网化单一景观类型变化率模型,较好地反映了单一景观类型在研究时段内的变化情况。在此基础上又提出累积变化率和时空变化指数模型,用于描述单一景观类型在长时间序列中的空间变化,并以中国西部酒泉盆地1963-2009年间的绿洲化过程为例对模型进行了检验。结果表明:①格网化单一景观类型变化率模型,可以很好地反映期初和期末单一景观类型的局部细微变化,包括变化速度和空间分布情况;②累积变化率综合了中间各期数据的影响,可以较好地刻画较长时间序列中单一景观类型的变化幅度及其空间分布情况;③时空变化指数能够反映单一景观类型的变化模式,进一步描述了变化过程的特点和趋势;④3个模型的综合运用,可对单一景观类型的时空变化过程及其特征做出比较全面的描述和刻画。; 马宗义颉耀文余林赵虹高桥钱富; 关键词：时间序列酒泉盆地

1963-2013a间临泽绿洲时空变化过程研究被引量：1: 2014年; 利用1963~2013年间14个时期的多源遥感影像提取绿洲信息,从退缩与扩张、区域变化差异及景观格局等方面分析了绿洲的时空变化过程。结果表明：绿洲在波动中显著扩张,50a间面积增加82.12%。绿洲扩张发生于绿洲-荒漠交错带以及内部复杂斑块之间,扩张方式以内部填充和渐进性外围延展为主;退缩则主要发生于绿洲-荒漠交错地带。绿洲变化存在明显的区域差异,不同区域不同时期绿洲的变化程度不同。绿洲景观斑块呈现分散-扩张-融合的动态变化特征,其形状趋于规则,破碎化程度下降,说明人类活动对绿洲景观的影响程度显著增强。; 颉耀文姜海兰林兴周赵虹王浩宇代德磊; 关键词：绿洲绿洲化

基于PHOTOMOD6的ADS80 L1级影像DOM制作方法及精度评价被引量：2: 2017年; PHOTOMOD是俄罗斯Racurs公司生产的全数字摄影测量系统,本文介绍了基于PHOTOMOD软件利用ADS 80 L1级影像制作DOM的方法及发现的问题,并以试验测区的成果DLG和DOM为基准,评价了软件制作DOM的精度。总体上,在与成果DLG的套合检查中,分别将成果DLG中的房屋、地类界和等高线三类要素叠加在本文生成的DOM上,结果表明二者的套合情况较好;在与成果DOM的精度对比中,本文选取的253个检测点在x方向和y方向的平面中误差分别为0.96 m和1.25 m,总的平面中误差为1.58 m,可满足国家规范中DOM的精度要求。本文的试验和研究对正射影像生产具有一定的参考价值和借鉴意义。; 姜海兰刘晶源郭莹赵虹穆亚超; 关键词：ADS DOM

结合植被指数与纹理区分天然绿洲与人工绿洲——以甘肃省酒泉市金塔绿洲为例被引量：2: 2013年; 以位于黑河流域北大河下游的金塔绿洲为例,以LandSat TM为数据源,在确定绿洲NDVI(normalizeddifference vegetation,INDV)阈值,对影像进行主成分分析并计算基于灰度共生矩阵的纹理指数的基础上,运用决策树分类法,进行了天然绿洲和人工绿洲的区分,并将区分结果与单纯使用INDV和最大似然分类结果进行了比较.结果表明,结合纹理与植被指数区分天然绿洲与人工绿洲的总精度为62.50%,Kappa系数k=0.416;与只用INDV区分的方法相比,总精度提高1.50%,k提高2.60%;与最大似然法相比,总分类精度提高0.90%,k提高2.20%.说明将纹理特征与植被指数相结合的方法可以在一定程度上提高天然绿洲与人工绿洲的区分精度.; 赵虹颉耀文; 关键词：DIFFERENCE 纹理分析金塔绿洲

基于PROSPECT+SAIL模型反演叶面积指数的较强适用性植被指数的筛选被引量：6: 2014年; 基于PROSPECT+SAIL植被辐射传输模型,通过控制不同的植被生化变量、地表参数和土壤光谱参数建立光谱数据集,定量地分析了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、土壤调节植被指数(SAVI)等10种常用的植被指数(VIs)对叶面积指数(LAI)的响应.利用敏感性函数定量地筛选出具有较强适用性的转换型土壤调节植被指数(TSAVI).在此基础上,分别建立了TSAVI及常用植被指数NDVI反演LAI的模型.以张掖市南部地区的TM影像为数据源,进行了LAI的反演,并利用黑河生态水文遥感试验获得的中游LAI数据集对模型进行精度评价.结果表明:TSAVI–LAI模型最佳拟合关系为指数形式,其反演结果与LAI实测值的偏差最小(0.200),R2最大(0.686),RMSE最小(0.397).TSAVI可以作为较强适用性植被指数来进行LAI的反演.; 赵虹鲁蕾颉耀文; 关键词：叶面积指数

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赵虹