辽宁省河流水系及流域的遥感解译

水资源是人民生活、生产不可缺少的重要资源,随着人口增长和工业发展,水资源供需矛盾日益突出,水资源的合理开发利用是当前急需解决的问题,而河流水系分布及流域面积的准确计算是开发利用的基础。1984年辽宁省曾进行第一次水资源普查工作,由于时间变迁和当时技术水平的限制,许多河流水系分布、流域面积等基础资料己不能准确反映当前状况。本研究利用美国地球资源卫星TM数字图像资料,选用ER-Mapper图像处理软件,对辽宁省河流水系及流域进行遥感解译。采用多比例尺、多波段、多时相的解译方法,同时还进行了直方图均衡化处理、滤波处理、线性变换等多种图像处理技术。采用波谱间关系法,建立了河流水系和流域遥感解译标志,同时采用主成分分析方法进行海岸线的遥感解译。计算了辽宁省主要河流长度及流域面积,与第一次水资源普查时的计算结果进行了对比分析,并探论其变化的原因。     

基于多时相MODIS数据的东北地区一季稻面积提取

利用2007-2008年MODIS/Terra陆表反射率数据提取的归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)及陆表水分指数(LSWI),分析了东北地区水稻、旱田、林地、湿地和水体5种不同下垫面在作物生长季的动态变化,同时结合水稻发育期观测数据,建立了东北地区一季稻面积提取模型,并制作了东北地区水稻种植面积分布图.以辽宁盘锦为试验区,利用ALOS数据提取结果对该模型进行了试验,提取精度达到89.5％,结果表明该方法可以较高精度进行大范围的一季稻种植面积提取.     

基于改进的双作物系数法估算辽河三角洲芦苇湿地蒸散量

以辽河三角洲湿地芦苇群落为研究对象,利用涡动相关通量、小气候梯度要素、群落内水面蒸发量以及芦苇群落生长参数等数据,基于FAO-56模型的双作物系数法,分别计算作物系数K_c、基础作物系数K_(cb)和水面蒸发系数K_w,分析其日变化动态及主导影响因子,建立基于生物因子和环境因子的小时尺度双作物系数模型。结果如下:(1)芦苇生长初期,K_c和K_(cb)的日变化呈现早晚高、中午略低的多峰波动曲线;在快速生长期和稳定生长期,K_c和K_(cb)白天波动幅度较小,早晚波动幅度较大;生长末期,K_c和K_(cb)夜晚波动幅度较大,白天呈现多峰波动曲线;K_w白天较小、夜晚较高,生长初期白天的数值显著高于其他时期。(2)相关分析表明,气温、相对湿度、风速、株高和叶面积指数是K_c、K_(cb)和K_w的影响因子;基于生物因子和环境因子重新构建双作物系数模型,基于改进的双作物系数法模拟芦苇群落蒸散,决定系数R~2达0.894。(3)利用改进的双作物系数模型和FAO-56模型,对辽河三角洲芦苇群落的蒸发与蒸腾过程进行模拟,实现芦苇群落蒸发过程与蒸腾过程的分离,解决了实际观测无法直接获取芦苇群落蒸腾量的问题,同时提高了芦苇群落蒸散的模拟精度。(4)调整了FAO推荐的芦苇单作物系数常数值,调整后的作物系数更适用于辽河三角洲芦苇湿地。