洞庭湖洲滩速生杨树林变化信息提取方法

洞庭湖是我国第二大淡水湖,其湿地资源具有重要的生态功能和经济价值。近20年来,洞庭湖洲滩速生杨树林发展迅速,其中西洞庭湖杨树林的扩张最为明显,极大改变了湖区湿地植被分布格局,隐含极大的生态风险。以Landsat ETM+和HJ-1A/1B CCD影像为数据源,提出了洞庭湖速生杨树林变化信息提取的两种方法,并对这两种方法进行了比较研究。一种是分类的方法,即采用面向对象分层信息提取的方法先提取出树林滩地信息,再将距离大堤一定范围内的树林滩地归为防护林,速生杨树林变化的面积即为两个时相提取结果的差值。另一种是变化检测的方法,它是基于像元进行变化检测,先确定出总的变化区域,再从中筛选速生杨树林的变化信息。结果表明:(1)两种提取方法都是可行的,不同方法提取的速生林变化信息存在一定差异,但空间分布大体一致;(2)基于分类的方法总体精度和Kappa系数均略高于基于变化检测的方法:其中基于分类的方法总体精度达84.00%,Kappa系数为0.67,基于变化检测的方法总体精度达83.00%,Kappa系数为0.65;(3)基于分类的方法图斑较大、图斑数较少,基于变化检测的方法图斑较小且较破碎、图斑数多;(4)基于分类的方法漏分较少、错分较多,基于变化检测的方法漏分较多、错分较少。为洞庭湖洲滩杨树林的动态监测提供了研究方法,也为杨树林扩张原因及其生态效应分析提供研究基础。     

基于秦岭样区的四种时序EVI函数拟合方法对比研究

函数曲线拟合方法是植被指数时间序列重建的一个重要方法,已经广泛应用于森林面积动态变化监测、农作物估产、遥感物候信息提取、生态系统碳循环研究等领域。基于秦岭样区多年MODIS EVI遥感数据及其质量控制数据,探讨并改进了时序EVI重建过程中噪声点优化和对原始高质量数据保真能力的评价方法;在此基础上,比较了常用的非对称性高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)和单Logistic函数拟合法(SL)。基于SL方法,调整了模型形式并重新定义d的参数意义,提出了最值优化单Logistic函数拟合法(MSL),并与其他3种方法进行对比。结果表明;在噪声点优化及保留原始高质量数据方面,AG方法和DL方法二者整体差别不大,而在部分像元的处理上AG方法表现出更好的拟合效果;MSL方法和SL方法相比于AG方法和DL方法其效果更为突出;在地形气候复杂,植被指数噪声较多的山区,MSL方法表现出更好的适用性。     

基于径流路径的分布式面源污染模型研发与应用进展

精准刻画地表径流的路径及其所携带的面源污染物随径流的输移过程是准确估算面源污染入水体量、污染关键源区辨识和高效防控的关键,在我国以小农户种植为主、景观特征复杂的地理条件下尤为重要。鉴于目前常用的面源污染模型大都起源于国外,往往对径流路径的空间差异性及污染物陆面输移过程进行概化,介绍了一个基于径流路径的分布式面源污染模型(STEM-NPS)及其研发与应用进展。阐述了该模型的研发背景、模型原理和结构,说明了STEM-NPS模型对地表径流汇流及其所携带的污染物输移过程的精细化表达方法;介绍了该模型在不同地理环境及尺度的应用进展,展示了其在地块尺度的面源污染关键源区辨识,关键过程和关键影响因素解析及面源污染监管决策支持等方面的功能;探讨了STEM-NPS模型与其他常用模型的异同,并结合生态学研究和面源污染精准防控的需求,提出模型的应用前景及进一步发展的方向。