简介:根据美国国家冰雪数据中心(NSIDC)发布的2012年全球冰川分布数据等资料,选取青藏高原冰川分布较集中的地区作为研究区,利用1995年、2005年和2015年3个时期LandsatTM/ETM+/OLI遥感影像数据和研究区附近气象站的气象资料,综合利用"3S"技术和统计分析方法等,研究3个时期研究区内湖泊面积与数量及其变化,从气候要素变化与冰川退缩角度分析其驱动因素。研究结果表明,3个时期研究区冰川补给型湖泊整体呈扩张态势,1995年、2005年和2015年的冰川补给型湖泊面积分别为10700.5km^2、11910.7km^2和12518.3km^2;与1995年相比,2005年的湖泊数量增加了2041个,与2005年相比,2015年的湖泊数量增加了21个;分布在研究区各流域中的冰川补给型湖泊变化状况不同,分布在羌塘高原上的湖泊扩张幅度大,分布在柴达木盆地中的湖泊呈缓慢扩张态势,分布在研究区南部雅鲁藏布江流域中的湖泊相对稳定,还有一些湖泊在萎缩。随着海拔的增加,研究区中的湖泊数量和面积都呈现类似正态分布的特征。1995-2015年期间,冰川退缩和气温上升是导致青藏高原冰川补给型湖泊面积和数量变化的主要原因。
简介:红树林是潮滩木本植物群落,其光谱和陆生植被极其相似。利用EO-1卫星ALI(advancedlandimager)获取的深圳湾区域影像数据,针对处于水分吸收带的波段5P和波段5,提出了这两个波段的角度指数(angleindex),分别表示为b1.25和b1.65。以b1.25-b1.65和归一化差值植被指数(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)分类特征,采用决策树方法,开展了红树林遥感识别实验。研究结果表明,红树林独特的滨海湿地特点,使得其像元反射率在波段5P和波段5明显低于陆生植被,从而导致红树林的b1.25-b1.65值明显大于陆生植被;通过结合b1.25-b1.65和NDVI分类特征的决策树方法,能够对红树林进行有效识别,其错分率和漏分率分别为4.29%和5.11%。因此,具有众多红外波段的ALI遥感器在红树林识别中能够发挥重要作用。