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基于OpenSim和SketchUp的虚拟校园技术研究被引量：2: 2017年; 本文研究了目前虚拟地理环境在虚拟校园方面的应用技术和特点,探讨了基于可快速建三维模型的Google Sketchup软件和开源的Open Simulator虚拟世界平台构建分布式的客户端/服务器的虚拟校园,并以云南师范大学图书馆为应用实例。; 杨玉莲杨昆李岑孟超潘梅娥; 关键词：OPEN SIMULATOR GOOGLE SKETCHUP 虚拟校园

区域气候变化下洞里萨湖表面水温时空变化的归因被引量：1: 2022年; 基于2001—2019年洞里萨湖白天的湖泊表面水温(LSWT_(day))、近地表气温(AT)、太阳辐射(SR)、地表气压(SP)、降水量(TP)、相对湿度(RH)、风速(WS)、总云量(TCC)以及水位(WL)数据,采用趋势分析、稳定性分析、持续性分析和突变分析等方法,研究了LSWT_(day)及各气候因素的时空分布及变化特征;利用相关性分析、回归分析和Z-Score标准化方法,厘清了各气候因素变化对LSWT_(day)的影响。结果表明:(1)时间尺度上,区域气候以AT、WS、TCC显著升高,WL显著下降为主要特征;LSWT_(day)的平均升温速率为0.372℃/10a,且具有持续变暖趋势,与气候因素的突变点具有时间一致性。空间尺度上,LSWT_(day)和各气候因素的空间分布及变化趋势具有明显的空间异质性。其中,LSWT_(day)除西部湖区有微小降温外,其余湖区表现出明显的升温趋势。气候因素中,AT、SP、TP、TCC和RH的变化率大致呈现为南高值北低值的分布,而SR和WS的变化率分布为南低值北高值。(2)不同时间尺度上,驱动洞里萨湖LSWT_(day)变化的气候因素不同。年均尺度上,LSWT_(day)主要受到AT、WS和WL的驱动;月均尺度上,AT变化仍是驱动LSWT_(day)变化的主要因素;季节尺度上,TP、WL和TCC升高为春夏LSWT_(day)降温的主要原因,RH是秋季LSWT_(day)波动的主要影响因素,冬季LSWT_(day)随同AT的升温而变暖。; 潘梅娥潘梅娥杨昆孙润张锡花张煜; 关键词：气候因素 MODIS

滇池流域不透水表面的水环境影响分析及其治理措施被引量：4: 2016年; 当前滇池水污染的治理措施主要关注农业面源污染和城市生活污水,忽视了城市化过程中不透水表面带来的城市面源污染问题。采用基于遥感、GIS的生态环境影响评估模型,分析了滇池流域不透水表面的水环境效应。结果表明：不透水表面面积增加可导致流域地表径流量增加以及水质下降,进而导致流域水环境问题日益严重;当子流域不透水表面覆盖率（ISC）控制在0%~8%时,流域水环境状况良好;当ISC增长到8%~23%时,流域水环境受到影响;超过23%时,将形成不可逆转的水体污染,流域水环境严重退化。根据滇池17个子流域的不透水表面覆盖率大小,提出了滇池流域的子流域分类规划与治理思路,详细列出了分类治理的具体措施。; 杨昆潘梅娥杨荣宋毅孟超; 关键词：滇池子流域城市化水环境治理措施

城镇化过程中滇池流域不透水表面扩张特征及其水环境效应被引量：7: 2018年; 以云南省昆明市滇池流域为研究区,揭示了滇池流域近30 a来高速城镇化发展过程中不透水表面扩张特征,在此基础上利用距离衰减函数和重力学模型分析了不透水表面扩张背景下的水环境效应。研究结果表明,滇池流域不透水表面呈现出沿着滇池全面扩张的趋势,高强度城区由2001年的1个变为2017年的4个,自然地表面积向不透水表面面积转移了35%,高强度城区面积比例由0.06%增加到了12.05%;近30 a来流域不透水表面增长速率超过了21 km2/a,在2004至2017期间,其增长速率达到了38 km2/a;不透水表面空间影响力与湖泊水质呈现出显著的相关关系,溶解氧(dissolved oxygen,DO)、叶绿素a(chlorophyll a,Chl.a)、总磷(total phosphorus,TP)、高锰酸盐指数(permanganate index,PI)、酸碱度(potential of hydrogen,p H)、透明度(transparency,Trans)均通过了显著性检验;各水质参数呈现周期性变化,同时不透水表面扩张对水质参数的影响是显著的,表明滇池流域高速城镇化是导致滇池富营养化和蓝藻水华频繁爆发主要原因。; 罗毅赵艺淞杨昆喻瑧钰商春雪潘梅娥陈可辛; 关键词：水质富营养化城镇化

洞里萨湖表面水温的时空变化及其对气候变化的响应: 2020年; 湖泊表面水温(Lake surface water temperature,LSWT)是一个重要的水生态环境指标,对气候变化和人类活动具有指示作用。本文以洞里萨湖为研究对象,以MODIS地表温度产品数据(MOD11A2)和近湖面2m处的气温数据(Atmospheric temperature,AT)为数据源,结合遥感技术、GIS空间分析技术和数理统计分析方法,系统分析了洞里萨湖2001~2018年LSWT和AT的时空变化特征,定量研究了LSWT与AT间的响应关系。研究表明,近20年洞里萨湖LSWT与AT均呈现明显的变暖趋势,AT与LSWT间呈现显著的正相关关系。本研究填补了洞里萨湖长时间系列LSWT的研究空白,为该湖的环境保护和管理提供决策支持。; 潘梅娥杨昆; 关键词：气候变化 MODIS

基于环境一号HSI高光谱数据提取叶绿素a浓度的混合光谱分解模型研究被引量：6: 2017年; 随着遥感技术的应用推广以及对研究精度的要求提高,越来越多的研究注意到混合像元的问题。在水质遥感监测中传感器探测的水体辐射亮度值是纯水和各种水质参数辐射亮度值的叠加,混合像元问题严重影响了水质定量遥感反演的准确性。基于环境一号HSI高光谱数据,首先分析了混合光谱分解模型的物理基础,然后基于采样点浓度大小和PPI(纯净像元指数)方法在遥感影像上提取纯水和叶绿素a的端元波谱,并利用线性光谱分解方法得到叶绿素a的丰度值找丰度值与叶绿素a浓度值之间的统计关系,建立了叶绿素a浓度反演的混合光谱分解模型,且反演精度较高。本文为水质定量遥感提供了一种新的思路。; 潘梅娥杨昆; 关键词：环境一号超光谱成像仪叶绿素A

基于环境一号卫星影像的内陆水体叶绿素α浓度遥感定量反演模型研究被引量：7: 2013年; 叶绿素α是反映内陆水体富营养化程度的一个重要参数,通过遥感定量反演模型提取叶绿素α浓度是内陆水体富营养化监测的重要途径。以典型的内陆水体——太湖为实验区,基于环境一号CCD多光谱数据和同步地面实测叶绿素α浓度数据,建立了以CCD4/CCD2为自变量的叶绿素α浓度反演经验模型。基于环境一号HSI高光谱数据,结合内陆水体中叶绿素α、悬浮物、黄色物质和纯水的固有光学特性以及三波段模型理论,选取了反演叶绿素α浓度的三个最优波段:HSI73、HSI74、HSI87,并建立三波段模型。最后通过两种定量反演模型对比实验。实验结果表明基于HSI高光谱数据的三波段模型反演精度更高,可以有效的用于内陆水体的叶绿素α浓度反演。研究为内陆水体叶绿素α浓度定量反演提供了研究基础。; 潘梅娥杨昆洪亮; 关键词：环境一号高光谱数据

基于ETM＋／TM数据的滇池流域不透水面变化与城市热岛效应关系研究被引量：9: 2014年; 城市化进程的不断加快促使不透水表面迅速增加,不透水表面的变化对城市气候的变化有着巨大影响,其中最为显著的是城市热岛效应的出现。利用两个时相的Landsat ETM+/TM遥感影像数据,在RS和GIS技术支撑下,研究了滇池流域范围内不透水面和城市热岛的空间分布格局;并探讨了不透水面变化与城市热岛效应之间的关系。研究表明不透水面的存在导致了局部地区温度的明显升高,通过提取数据的对比发现城市热岛的空间分布和变化与不透水面的分布和变化存在着明显的一致性,而植被覆盖茂盛区域和水体则形成了城市中的"冷岛"区域。; 宋毅杨昆赵旭东朱彦辉潘梅娥; 关键词：ETM+热岛效应滇池流域

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潘梅娥

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