河冰遥感判别对冰情监测提供了重要的支持。河冰指数判别方法是河冰遥感判别的核心工具。然而,目前仍缺乏对常用指数判别模型在不同河道类型的综合性对比研究。针对此问题,本研究采用了5种遥感指数模型(RDRI、NDSI、MNDSI、NDWI、反射率阈值法),选择黄河上游河道不同特征的6个研究区3种河道类型,对不同研究区中河冰指数模型的阈值稳定性、精度和适用性进行了分析讨论。结果表明:5种遥感指数模型的构建方式共同反映出河冰在可见光、近红外和短波红外波段的光谱特性是河冰判别最为重要的基础。RDRI指数在多个方面表现最佳,平均Kappa系数为0.914 4,推荐其作为河冰指数判别方法的最优选择。NDSI和MNDSI指数可以通过调整阈值有效排除浅雪的干扰。NDSI、MNDSI和NDWI指数在河源段研究区的精度表现良好,而反射率阈值法在性能上稍逊于RDRI指数,但其算法简单仍然具有一定的应用价值。对于不同河道类型的研究区,5种遥感指数模型的在顺直河道的精度最高,弯曲河道次之,分叉河道最低。

河冰遥感判别对冰情监测提供了重要的支持。河冰指数判别方法是河冰遥感判别的核心工具。然而,目前仍缺乏对常用指数判别模型在不同河道类型的综合性对比研究。针对此问题,本研究采用了5种遥感指数模型(RDRI、NDSI、MNDSI、NDWI、反射率阈值法),选择黄河上游河道不同特征的6个研究区3种河道类型,对不同研究区中河冰指数模型的阈值稳定性、精度和适用性进行了分析讨论。结果表明:5种遥感指数模型的构建方式共同反映出河冰在可见光、近红外和短波红外波段的光谱特性是河冰判别最为重要的基础。RDRI指数在多个方面表现最佳,平均Kappa系数为0.914 4,推荐其作为河冰指数判别方法的最优选择。NDSI和MNDSI指数可以通过调整阈值有效排除浅雪的干扰。NDSI、MNDSI和NDWI指数在河源段研究区的精度表现良好,而反射率阈值法在性能上稍逊于RDRI指数,但其算法简单仍然具有一定的应用价值。对于不同河道类型的研究区,5种遥感指数模型的在顺直河道的精度最高,弯曲河道次之,分叉河道最低。

本文选取张家口某地2022年4月份的陆地卫星9号(Landsat 9)影像，反演相应归一化差分植被指数、积雪指数、湿度指数和表观温度，通过主成分分析获取关键信息，结合当地地理条件讨论对林火的影响。研究表明：研究区内西南侧温度高，植被含水量低，林火风险较高，成片分布，容易发生草原森林火灾蔓延；东侧和北侧温度低，植被含水量高，积雪呈网状分布，对于林火蔓延起到很好的限制作用。研究为林火蔓延模拟等研究提供数据支持和理论依据。

本文选取张家口某地2022年4月份的陆地卫星9号(Landsat 9)影像，反演相应归一化差分植被指数、积雪指数、湿度指数和表观温度，通过主成分分析获取关键信息，结合当地地理条件讨论对林火的影响。研究表明：研究区内西南侧温度高，植被含水量低，林火风险较高，成片分布，容易发生草原森林火灾蔓延；东侧和北侧温度低，植被含水量高，积雪呈网状分布，对于林火蔓延起到很好的限制作用。研究为林火蔓延模拟等研究提供数据支持和理论依据。