基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

基于遥感及突变理论的生态环境脆弱性时空演变——以黄河三角洲垦利县为例

本文应用熵、突变论等非线性科学理论研究生态环境脆弱性问题,借助遥感手段,设置生态环境样方,对黄河三角洲垦利县典型生态脆弱区的生态环境脆弱性的时空演变进行了系统研究,建立了生态环境脆弱性的分析与判断方法.结果表明：在1987—2005年间,样方生态环境趋于恶化,其生态环境脆弱性在1997年和2004年发生了两次突变,前者主要源于风暴潮和黄河来水量的减少,主要表现为生境的变化和优势种的更替;后者主要源于黄河来水量的减少和蒸降比的升高及水库的大量修建、道路和人口密度的增加,生态环境脆弱性主要表现为植被类型和覆盖率的变化.在空间层面,从与黄河和海洋不同距离的两个方向上,分析了生态环境脆弱性的空间变化,证明了生态环境脆弱性空间上的渐变性.该研究对生态环境脆弱性的定量化研究是一个新的尝试,并提供了一种新的有效方法.     

花期苹果树冠氮素营养状况的卫星遥感反演

以山东栖霞为研究区,基于TM和ALOS影像获取花期苹果树的冠层反演反射率,结合实测反射率,构建并筛选氮素敏感光谱指数,以敏感光谱指数为自变量,建立氮素反演模型,利用精度最高模型进行空间反演.结果表明： 光谱指数与氮素营养相关性为：冠层＞叶＞花,敏感指数构成以绿、红、近红外波段为主;反演模型精度为：支持向量机回归＞逐步回归＞单变量回归;基于不同影像的反演结果近似,叶N含量均以3～4等(27～33 g·kg^-1)为主,冠N指标均以2～4等(TM: 38～47 g·kg^-1; ALOS: 32～41 g·kg^-1)为主;基于不同影像的空间布局亦类似,研究区北部和南部的营养水平高于中部,叶N和冠N高等级区域位于西北部的苏家店镇和松山街道、东北部的臧家庄镇和亭口镇、南部的蛇窝泊镇等,与苹果生产重点镇布局一致.此研究为果树营养状况的宏观数据获取提供了可行方法,也可为其他类似遥感反演提供借鉴.     

县域生态环境脆弱性评价及其动态分析——以黄河三角洲垦利县为例

县域是中国同时具备地域、空间和行政独立性的最基本区域单元,科学评价该尺度生态环境脆弱性状况及变化具有积极的理论和现实意义.以典型生态环境脆弱区黄河三角洲垦利县为例,在对生态环境脆弱性主要属性重新界定基础上,分别从稳定性、敏感性和区域适应性3个方面选取评价指标构建指标体系,建立了评价模型,并对该县1986～2003年的生态环境脆弱性发展变化进行了动态分析.研究结果显示:垦利县生态环境不稳定;1986～2003年期间,垦利县生态环境敏感性总体呈下降趋势,区域适应性总体呈上升趋势.偏相关分析方法对垦利县生态环境自然因子的敏感性排序结果为地下水埋深>蒸降比>地下水矿化度>气温,确定地下水埋深、蒸降比和地下水矿化度为该区生态环境自然敏感因子.垦利县区域适应性的 "障碍度"计算结果表明:盐碱地治理比例始终是第一障碍因素;农田防护林密度的限制集中出现在1995～1998年之间;化肥农药增长率自2000年以后成为主要障碍因素;有效灌溉面积比率和排涝体系面积比例的限制在1990年之前出现.研究结论认为,垦利县生态环境脆弱度呈现降低趋势,但仍处于脆弱状态,需重点关注敏感因素和障碍因素的发展变化.研究表明,该评价方法可体现出县域生态环境脆弱性的根本原因及其发展变化过程,是对目前国内生态环境脆弱性研究领域的有益补充.     

山丘区苹果树花期冠层反射率的定量遥感反演

采用山东省栖霞市苹果树花期不同分辨率的TM和ALOS影像,充分考虑坡向系数和冠层花叶比,通过地形辐射校正获取地表反演反射率,再经混合像元分解获取苹果树冠层的反演反射率,将30个果园样方的反演结果与同时段实测反射率及表观反射率进行比较,分析反演效果和精度.结果表明:地形辐射校正有效减弱了地形和大气的影响,恢复了阴影处地物,地表反演反射率影像的解析力大幅提高;无论是TM还是ALOS影像,冠层反演反射率的绝对误差和相对误差均最小,所有波段的相对误差表现出一致性,且样方间变化趋势与实测值最一致,说明混合像元分解是必要的.反演方法应用于不同分辨率影像,表现出相似的反射率变化特点,高分辨率图像更具优势,但受波段限制,可与中分辨率影像结合使用.     

区域土地整理生态环境评价及其时空配置

土地整理生态环境评价及其时空配置是进行区域土地整理的科学基础.文中以山东省青州市为例,在深入分析土地整理特点和青州市自然社会条件的基础上,构建了土地整理生态环境评价指标体系和评价模型;运用综合指数法和GIS技术取得各评价单元综合得分,在此基础上进行了区域土地整理时空配置.结果表明,青州市耕地和未利用地共1 446 km²,近期土地生态环境整理区主要分布于平原区的西北部,占耕地和未利用地总面积的15.35%,中期整理区分布于平原区的西北部和中部,占13.58%,远期整理区分布在平原区的北部,40.71%,不整理区分布于丘陵区,占30.36%.研究结果可为青州土地整理规划和实施提供科学依据.