新光谱变换结合神经网络提取山区地形遥感水体信息

通过对比分析MNDWI结合阈值法和波段谱间关系结合阈值法这两种常见的水体信息法,针对其识别山体阴影和水体的准确率的不高的缺点,提出了一种新的光谱变换结合神经网络分类法。实验结果表明,新光谱变换结合BP神经网络的遥感分类方法基本上消除了山体阴影对水体提取的干扰,提取水体信息的效果比前两种方法要好。     

举重失败与成功过程杠铃受力特征的比较

利用计算机图像采集卡连接摄像头拍摄同一运动员举重失败过程与成功过程的序列图像,图像经预处理后使用Hough变换自动检测杠铃位置,分别计算两过程杠铃的垂直方向和水平方向受力,分析并比较其动力学特征,寻找举重技术动作失败的原因。结果表明,尽管失败过程与成功过程在杠铃抓举上肩阶段均取得了成功,但失败过程杠铃垂直受力峰值明显高于成功过程,运动员消耗的力量明显高于成功过程;而在杠铃挺举上举阶段,失败过程运动员的上举爆发力并没有接近垂直向上,或前段体能消耗过大而力量不支,并且运动员无法用力阻止杠铃到最高点时水平出现的较大晃动,以上原因导致举重技术动作的失败。     

利用遥感植被指数模型研究青狮潭水源林变化

漓江近30年来出现了水量减少、枯水期越来越长的问题,而其上游青狮潭水源林覆盖的变化是影响漓江水量的重要因素之一。分别利用遥感比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)模型,提取美国ETM遥感图像青狮潭水源林不同时相的植被指数,通过分析植被指数的变化来研究水源林覆盖的变化。结果表明,1999年12月15日至2002年1月5日,研究区青狮潭水源林大部分面积(约80%)的植被覆盖度出现下降趋势,但植被覆盖度减少的数值不大,RVI减少值主要在-1.5≤·RVI<-0.1,NDVI减少面积中超过一半面积的NDVI减少值在-0.2≤·NDVI<-0.1,增长、不变的面积各占10%左右,遥感植被指数为定量分析漓江上游水源林覆盖的变化提供了一种有效手段。     

太阳辐射下不同绿化植被表面温度的观测

地表温度直接影响着城市地表热场的分布和地表气温的高低,从而影响城市小气候环境。在太阳辐射条件下,利用红外测温仪连续观测桂林市不同绿化植被种类、水泥地、干燥裸土的表面温度,研究不同植被种类由于蒸腾作用不同所造成的表面温度差异,为城市绿化降低城市地表热场的热效应而合理选择植被种类。结果表明,樟树、紫荆等叶片的面积较大或者叶片表面的角质层较少,蒸腾作用较强,其表面温度日最高值低于裸土、水泥地分别约6℃、14℃,降温效果较显著;次之桂花、银杏和竹子的表面温度日最高值低于裸土、水泥地分别约4℃、12℃;棕榈、草地的蒸腾作用相对较弱,其表面温度日最高值低于裸土、水泥地分别约2℃、10℃,降温效果较差。     

大气物理参数对漓江水位的影响分析与预测

大气物理参数是影响漓江的水位变化的主要因素,对2000～2006年连续各月桂林市的大气温度、大气相对湿度、降水量、日照时数等大气物理参数和桂林水文站漓江水位数据,使用相关分析法分析大气物理参数对漓江水位变化的影响程度,并应用径向基人工神经网络由大气物理参数对漓江水位变化进行预测。结果表明,造成漓江水位变化的最重要大气物理参数是降水量,次之为大气温度;正常气象情况下,根据降水量和大气温度利用径向基神经网络可较为准确地预测漓江年最低水位和年最高水位,预测最低水位的误差小于5%,预测最高水位的误差略大于5%,预测最低水位比最高水位更准确,可为漓江流域可能发生的旱情、洪水等问题提供科学的决策数据。     

水源林地区不同地表类型热效应的遥感反演分析

为了分析水源林地区不同地表类型对该地区的空间热效应,对美国Landsat7ETM卫星1999年12月15日和2002年1月5日桂林市灵川县青狮潭水源林遥感图像,利用遥感反演模型提取不同地表类型的地表温度,计算空间热效应指数。结果表明,不同地表类型的地表温度存在差异,冬季阳坡林地、农田等植被覆盖下垫面的地表温度较高,次之为裸地与建筑物,水体和阴坡林地较低。冬季阳坡林地对水源林地区热效应影响最高,热效应影响指数高于70%,次之为农田,两者的热效应影响指数和高于99%;裸地与建筑物对水源林地区热效应影响极微(热效应影响指数不超过1%),而水体和阴坡林地的影响为零。林地植被蒸腾对水源林地区热效应有较强调控作用。     

冬季水源林植被覆盖度变化对地表温度的影响

水源林地表温度受植被覆盖度变化的影响,而植被覆盖度变化、干旱引起的地表温度异常又会影响河流水量,研究植被覆盖度对地表温度的影响关系可以监测水源林可能旱情的发生、预测对河流水量的影响。因此,利用遥感反演模型,提取2002年1月5日桂林市灵川县青狮潭水源林ETM遥感图像的植被覆盖度和地表温度,分析冬季水源林植被覆盖度变化对地表温度的影响。结果表明,冬季水源林地表温度随植被覆盖度的增加而升高,呈现明显的正相关关系,但呈现显著的非线性关系,这与夏季水源林地表温度随植被覆盖度的增加而降低恰好相反;相同植被覆盖度的水源林的地表温度存在差异,尤其是阔叶林、竹林、针叶林的地表温度存在差异;受地形的影响相同植被覆盖度的水源林阳坡地表温度高于阴坡、山谷。     

利用遥感图像检测地震的地表地物变化

为了分析汶川县、茂县和理县地震重灾区的灾情状况,对震前2007年4月19日和震后2008年5月23日美国Landsat7ETM遥感图像进行辐射纠正、几何纠正、图像配准,然后使用Otsu最大类间方差阈值法二值化,分别通过二值图像逻辑异或处理、图像差值法自动检测地震造成的地表地物变化。结果表明,地震造成的地表地物变化主要沿岷江、杂谷脑河等河流两岸以及陡峭的沟谷地形地区,分布广且密集,其中杂谷脑河及流入其的溪谷地区的地表地物变化较大,地表地物变化的主要原因是地震引发了陡峭山体的大量崩塌、滑坡和坡面泥石流,灾情非常严重。遥感图像变化检测可有效检测出较大山体形态完整的块体滑坡的规模与形态。