基于SPOT5遥感影像的城市森林叶面积指数反演(4)

叶面积指数

63

为了进一步对比分析,求取了考虑动态水位前后涉水距离

与深度变化的差值及变化率,结果如表2所示。

表2　考虑动态水位前后差值与变化率比对表

路线涉水情形涉水距离涉水深度涉水距离

路线2

涉水深度路线1

时刻1差值变化率16117519%01151114%1151322310%0107418%

时刻2差值变化率-910-4214%-0115-1114%-2515-4913%-0122-1510%

单位:m时刻3差值变化率-1310-6113%-0124-1812%-3813-7411%-0139-2615%

图3　海底坡度的动态计算

213　基于动态水位的涉水深度计算

由于潮滩模型基本是都是用不规则三角网(TIN)表达,根据TIN模型,计算线段P1P2与各三角形边的交点,并求解其在垂直方向上的内插值。然后分别计算各交点与P1的距离,并由近到远进行排序,删除相当靠近或重合的点。并根据P1的位置,找到此点所位在的三角形,根据三角形顶点值内插出的P1垂直高度,与前面的交点一块组成点集。从上述点集中,求得最小值zmin,则Ht-zmin为最大的涉水深度。在此基础上,还可以进一步对上述点集进行断面曲线拟合。

从表2可以看出,最大涉水距离差值达11513m,变化率为22310%。最大涉水深度差值为-0139m,变化率为-2615%。实际中的水位是动态变化的,考虑了这种影响的涉水距离和深度计算才是更准确的。不考虑动态水位时,在某些情形下计算的涉水距离和深度误差较大。

4　结束语

,从而引起实际登陆点海底坡度的变化,。,,考虑。

参考文献

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3　实验与分析

本文利用图3所示的两条路线,进行了涉水距离与深度的动态分析。时刻1、时刻2、时刻3分别为最高潮、潮位为0和最低潮时刻,为平均海面上218m和-218m,舰船吃水11A示未考虑动态水位的情形,B情形(如表1)。

表1　单位:m

路线路线1

涉水情形

时刻1

A2112113251171147

B39131147167101154

时刻2

A2112113251171147

B1212111726121125

时刻3

A2112113251171147

B812110813141108

涉水距离涉水深度涉水距离

路线2

涉水深度

从表1可以看出,随着水位的变化,不考虑动态水位而计算的涉水距离与深度始终保持不变,考虑动态水位的涉水距离与深度也在不断变化。

Amethodforcomputingwadingdistanceanddepthbasedoninstantaneouswaterlevel

Abstract:Thecomputationofdistanceanddepthplaysanimportantroleinlandingdecision1Aimingatthedrawbacksoftraditionalmethods,thispaperpresentsamethodforcomputingwadingdistanceanddepthbasedoninstantaneouswaterlevels1Theslopebetweenin2stantaneouswaterlineandlandingpointiscomputedconsideringchangingwaterlevel,andwadingdistanceanddepthareobtaineddynamically1Experimentalresultshowsthattheproposedmethodismoreaccuratethanthetraditionaloneincomputationsofwadingdistanceanddepth1

Keywords:instantaneouswaterlevel;wadingdistance;wadingdepth;slope

①②②①

(①DepartmentofH rographyandCartography,DalianNavalAcademy,ZHANGLi2hua,ZHUQing,LIUYan2chun

667,JiefangRoad,Dalian116018,China;②StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MappingandRemoteSensingWuhanUniversity,Wuhan430079,China)(上接第59页)

StudyonestimationofurbanforestLAImodelsbasedonSPOT5

Abstract:Inthispaper,basedonfieldexperimentandremotesensingtechnology,estimationofurbanforestLAIwasstudiedbasedonSPOT5imageinShanghai1ThecorrelationcoefficientbetweenLAIandMASVI,MCARI,andNDVIwere0166,0164,and0162,respectively1ThestudyshowedthatMASVIandMCARIwerebetterthanNDVIinanalyzingurbanforestLAI1UsingSPOT5highspatialresolutiondatacouldefficientlydistinguishthegroundobjectsandcouldimprovetheaccuracyofradiometriccalibrationandquantificationofremotesensing1ThisstudyshowsthattheSPOTdatacanbeusedforinversingurbanforestLAI1Itprovidesagoodmethodandtheoreticalbasisforevaluating

urbanforeststructureandfunction1

Keywords:urbanforest;LAI;apparentreflectance;vegetationindex;SPOT5

LINWen2peng,ZHAOMin,ZHANGYi2fei,LIUYun2long,LIUDong2yan,GAOJun(KeyLabofUrbanEcologyandEnviron2mentRestore,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China)