空间分辨率对绿潮覆盖面积、密集度卫星遥感信息提取的影响

研究表明,多源卫星数据提取的绿潮信息存在较大差异,通常认为可能的主要原因是不同卫星遥感器的的空间分辨率、过境时间差、波段设置等各不相同,但对此仍缺乏深入的研究。本文采用波段设置和过境时间完全相同、仅空间分辨率不同的四景 MERIS 全、降分辨率（300 m 和1200 m）影像,利用统一的算法（NDVI）进行绿潮信息提取,量化了空间分辨率对绿潮覆盖面积、密集度（由斑块个数、聚合度表征）卫星遥感信息提取的影响。结果表明：空间分辨率对绿潮覆盖面积卫星遥感信息提取影响显著,全、降分辨率 MERIS 影像提取的绿潮覆盖面积最大相对偏差可达67％,遥感影像的空间分辨率对绿潮面积提取结果的影响既与绿潮 NDVI 探测阈值有关,还可能与绿潮发展阶段有关。绿潮密集度卫星遥感提取结果也受遥感影像空间分辨率的影响,全分辨率 MERIS 影像提取的绿潮斑块个数为降分辨率影像的7～21倍,绿潮聚合度较降分辨率影像高15％～25％。     

浒苔遥感监测研究进展

浒苔大规模集聚形成的绿潮灾害是海洋生态系统主要生态环境问题之一,基于卫星遥感影像监测浒苔及其扩展动态已成为一种及时有效的手段。对国内外浒苔遥感监测方面文献进行归纳整理,认为光学遥感数据、多波段比值法是最常用的遥感数据和监测方法。对遥感监测浒苔机理进行了阐述,并对分类方法进行评价认为监督分类法解译精度不高。目前单波段阈值法和多波段比值法应用广泛,但在监测漂浮浒苔和混合象元解译存在不足。辐射传输模型法能有效提高信息解译的精度,但还处于起步阶段。遥感监测浒苔灾害的未来发展需要提高影像空间分辨率,深入研究监测方法,进行多种平台和多源遥感数据相结合,并由定性走向定量,从而建立健全遥感监测预警系统。     

利用静止轨道卫星开展绿潮业务化监测的可行性研究

针对光学遥感手段无法探测云雾覆盖下绿潮分布区域这一现状问题,本文着力于开展绿潮时空分布的监测研究,获取了近三年五月中旬到八月中旬的GOCI(geostationary ocean color imager)数据,基于该数据进行绿潮范围提取、绿潮漂移路径分析、精细化云区域提取和统计云覆盖情况,分析云量覆盖对利用静止轨道卫星监测绿潮的影响程度,进而从探测能力和动态能力两方面论证利用静止轨道卫星开展绿潮业务化监测的可行性。     

基于MODIS数据黄海绿潮覆盖面积精细化提取

针对MODIS数据绿潮提取存在大量混合像元导致绿潮覆盖面积偏大这一问题,基于3 m分辨率的机载SAR高分影像,结合归一化植被指数(NDVI),对MODIS研究区中大于NDVI阈值的像元进行混合像元分解得到绿潮的"覆盖面积";获取的准同步3 m机载SAR提取的绿潮面积为"真实值",然后建立二者之间的关系模型,并选取不同的样本区域对该模型进行了验证。实验结果表明:NDVI等传统算法所提取的绿潮覆盖面积约为"真实值"的2.68倍;基于混合像元分解的方法所提取的绿潮面积较"真实值"偏小,约为"真值"的0.56倍;与传统的NDVI等多波段比值法相比,该精细化模型方法提取的绿潮覆盖面积更接近于"真实值",与"真实值"误差仅为6.7%。     

基于混合像元分解的 MODIS 绿潮覆盖面积精细化提取方法研究

在绿潮遥感业务化监测中,250 m 分辨率的 MODIS 卫星数据是主要数据源,归一化差值植被指数（ND-VI）是绿潮卫星遥感信息提取的主要方法。研究发现,由于 MODIS 空间分辨率较低,存在大量的混合像元,导致提取的绿潮覆盖面积明显偏大。针对该问题,本文在 MODIS 绿潮 NDVI 计算的基础上,首先对大于 NDVI 阈值的像元进行混合像元分解,得到 MODIS NDVI 混合像元分解后的绿潮面积,然后以准同步的30 m 分辨率 HJ-1 CCD 影像提取的绿潮覆盖面积为真值,建立了 MODIS NDVI 混合像元分解得到的绿潮面积与 HJ-1提取的绿潮面积之间的关系模型,以实现绿潮面积的精细化提取。与传统的 NDVI 阈值法和混合像元分解法相比,该方法提取的绿潮覆盖面积更接近于“真值”,面积约为“真值”的96％,而传统的 NDVI 阈值法和混合像元分解方法提取的面积分别为“真值”的2．96倍和45％。另外,与传统的 NDVI 阈值法相比,新方法对 NDVI 阈值变化不敏感,在相同的 NDVI 阈值变化区间内,前者提取的绿潮覆盖面积变化了41％,而新方法的变化仅为11％。本文的工作在很大程度上解决了 MODIS 空间分辨率低导致的绿潮监测结果不准确的问题,为精细化的绿潮卫星遥感业务监测提供了参考。     

无人机高光谱影像与冠层树种多样性监测

冠层树种多样性是自然森林生态系统功能和服务的重要基础。及时掌握冠层多样性的现状及变化趋势, 是探讨诸多重要生态学问题的前提, 更是制定合理生物多样性保护策略的基础。但受制于传统的多样性信息采集方法, 区域尺度的高精度冠层多样性监测发展较为缓慢; 许多在气候变化和人类干扰下的生物多样性分布信息得不到及时更新。近年来基于无人机的冠层高光谱影像收集与分析技术的发展, 使得冠层多样性监测迎来了新的发展契机。本文从森林冠层高光谱影像出发, 介绍了与多样性监测相关的无人机航拍和基于深度学习的图像处理技术, 并结合已有文献, 探讨了无人机高光谱应用于森林冠层树种多样性监测的研究现状、可行性、优势及缺陷等。我们认为冠层高光谱影像为多样性监测提供了不可或缺且丰富的原始信息; 而无人机与高光谱相机的结合, 使得区域化高频率(如每周)、高精度(如分米乃至厘米级)的冠层多样性信息自动化收集成为可能。然而高光谱影像数据量大、数据维度高与数据结构非线性的特点为影像处理带来了挑战, 而深度学习技术的飞跃, 使得从冠层高光谱影像中提取个体及物种信息达到了极高精度。恰当地使用这些技术将大大提升冠层树种多样性的自动化监测水平, 由此也将帮助我们在当前剧变环境下及时掌握森林冠层多样性的现状与变化, 为生物多样性研究与保护提供可靠的数据支撑。     

基于多源遥感的红树林监测

红树林是生长在热带以及亚热带海岸潮间带上的生态群落, 其生产力高, 固碳能力强, 对保持海岸带生物多样性具有十分重要的价值。本文介绍了利用多源遥感数据监测红树林的一些主要研究内容, 分为3个方面: (1)在时空模式研究方面, 利用高空间分辨率影像像素和对象结合的方法对红树林树种进行分类以及利用Landsat影像对红树林进行动态变化监测并分析其驱动因素; (2)在结构参数研究方面, 利用无人机多光谱数据及地面激光雷达数据对红树林叶面积指数进行反演; (3)在生理生化参数研究方面, 探讨了红树林叶绿素含量对淹没状况的响应、互花米草(Spartina alterniflora)入侵是否影响红树林光能利用率, 以及光化学反射指数(photochemical reflectance index, PRI)与光能利用率(light use efficiency, LUE)的关系。上述系列研究为提取红树林相关信息要素时如何选择合适的分析方法提供了有力的参考, 强调了遥感在研究红树林时空模式, 提取结构参数和生物生化参数监测的有效性, 从而更好地促进红树林生态系统的生物多样性保育工作。     

基于“珠海一号”高光谱遥感影像的薇甘菊入侵监测

采用“珠海一号”卫星高光谱遥感影像,结合薇甘菊(Mikania micrantha)地面光谱数据,利用决策树分层分类提取方法,实现大范围薇甘菊入侵信息识别提取。结果表明,“珠海一号”OHS高光谱数据能准确反映薇甘菊精细光谱特征;在OHS高光谱数据的32个波段中,Band13 (665 nm)、Band22 (780 nm)、Band25 (833 nm)、Band26 (850 nm)、Band27 (865 nm)、Band28 (880 nm)是识别提取薇甘菊的最佳波段;利用OHS高光谱数据监测薇甘菊分布提取精度达82.6 %,可满足薇甘菊入侵监测日常业务需要,为薇甘菊精准防治提供有力支撑。     

无人机影像用于监测湿地植物群落开花覆盖度与昆虫访花活动

在群落水平的传粉生态学研究中,使用传统的调查方法对大尺度样地进行定量分析存在一定的局限性,无人机遥感技术可能为此提供一种解决方案。为探讨无人机影像数据应用于群落水平传粉生物学的可行性,本研究以神农架大九湖亚高山湿地草本植物群落为对象,利用消费级无人机获取4个面积在1600～3000 m2的样地在不同季节的可见光影像数据,借助ContextCapture软件拼接影像,采用支持向量机(SVM)的分类方法计算不同颜色花的开花覆盖度,并对16个2 m×2 m样方中访花昆虫的活动进行了实地调查。数据分析结果显示:(1)无人机影像中不同颜色的开花覆盖度与传粉者数量显著相关,并呈指数关系;(2)随着无人机飞行高度的增加,开花覆盖度的观测值呈减小趋势;(3)不同样地中,单位开花面积上的传粉者数量差异不显著。本研究还探讨了通过无人机影像计算开花覆盖度从而监测研究区域的开花季相动态和估算传粉者数量的可行性。     

黄海绿潮漂移过程中浒苔挥发性风味物质研究

2007年以来,浒苔绿潮灾害年度周期性由江苏近岸向山东近海漂移,对黄海海域生态环境和生态安全造成严重威胁,如何利用大规模漂浮浒苔生物量,实现变害为宝迫在眉睫。为了探究黄海绿潮漂移过程中优势种浒苔挥发性风味物质的差异,本研究利用顶空固相微萃取(HS-SPME)和气相色谱-质谱联用技术(GC-MS),对绿潮漂移过程中的8个区域浒苔的挥发性成分进行提取和分析,共检测出包括醛类、醇类、酯类、酚类、酮类、烯类、烷类及其他化合物等187种物质;其中,这8个区域浒苔分别检测出72、64、49、53、34、48、41和54种化合物。通过对绿潮浒苔香气成分在水中的阈值和化合物含量分析,发现绿潮在向北漂移过程中,主体香气成分发生变化,每个区域浒苔均呈现独特的风味,总体上南黄海绿潮漂移早期浒苔风味品质较好。本研究为绿潮浒苔食品风味研发和资源化利用提供了数据支撑。     

基于无人机遥感的“莫兰蒂”台风前后植被变化分析——以鼓浪屿为例

台风是沿海地区危害最为严重的自然灾害之一,高效、准确的灾害监测与评估为灾情的管理和决策提供了必不可少的条件。以“莫兰蒂”台风为例,利用无人机遥感影像提取台风前后的植被覆盖信息,通过计算、对比各自景观格局指数分析植被分布格局的变化,进一步通过对比图斑差异和计算受灾图斑的景观格局指数,分析鼓浪屿受灾图斑的分布情况与受灾细节。研究结果表明,鼓浪屿景观虽然存在较多小面积斑块,但整体格局呈集聚分布。台风未影响岛上景观的整体分布特征,台风前植被景观与非植被景观比例大致相等,分布均衡,台风后植被减少使非植被景观成为鼓浪屿的优势景观。受台风影响景观格局发生了较大改变,由台风前非植被斑块的景观破碎化程度高转变为台风后植被斑块景观破碎程度高,且台风后植被聚集程度有所减小。受灾区域呈现规律性分布,位于山体之上及周边无遮挡的开敞地区受灾更为严重,建筑密集区和受山体遮挡的区域受灾相对较轻。     

从藻类生理生态学角度解析绿潮爆发的内在机制

绿潮是在特殊环境条件下,海水中某些大型绿藻爆发性增殖或高度聚集而引发的海洋生态异常现象。自2007年起,黄海已连续15年爆发绿潮,对沿岸生态环境、社会发展、经济建设造成极其严重的危害,解决绿潮问题刻不容缓。绿潮的形成是外因和内因综合作用的结果。目前,国内外学者对绿潮爆发的外因,即环境因子已具有科学的认知,并围绕绿潮藻类对某些环境因子的生理响应展开系列研究,且取得了一定成果。然而,针对绿潮爆发的内因,即绿潮藻类为应对大幅波动的环境因子而产生的极强的生理生态适应性尚未进行深入探讨。本文从藻类生理生态学角度入手,综述绿潮成因种对多种生态因子波动的响应机制,包括光照强度、二氧化碳、温度、盐度与干出、营养盐、重金属及生物因素,归纳了绿潮藻类的光合生长生理、营养生理和繁殖生理对环境因子波动的适应性调节机制,揭示了绿潮藻类爆发的内因。     

基于图像融合与混合像元分解的城市植被盖度提取

城市植被盖度提取对于开展城市绿色空间保护和城市规划具有重要意义。随着遥感技术的发展,混合像元分解模型被广泛用于从中等分辨率的多光谱影像提取城市植被盖度,但较低的影像空间分辨率限制了该模型的应用领域。为此,以杭州市为例,首先引入Gram-Schmidt(GS)方法对Landsat ETM+的多光谱波段和全色波段进行融合,再通过混合像元分解模型从ETM+融合影像上提取城市植被盖度,最后利用SPOT影像进行精度检验。结果发现,采用GS方法对影像进行融合后,标准差、信息熵、平均梯度提高,相对偏差小于0.07,说明在保留多光谱信息的基础上提高了其空间分辨率。与SPOT影像相比,在融合影像上75%以上样本的植被盖度值相似,误差较大的区域是市区植被特别稀疏或茂盛的像元。与源影像相比,从融合影像上提取的植被盖度的均方根误差和系统误差降低了0.01。该方法在降低城市植被监测成本、提高监测精度方面具有潜力。     

2010 年中国黄海绿潮藻优势种分子生物学鉴定及形态特征研究

近五年来,在中国南黄海海域连续爆发了大规模的绿潮灾害。该论文主要针对采集自2010 年绿潮中绿潮优势种藻体,结合分子生物学方法和主要形态特征进行研究。对样品ITS 序列分析的结果表明,绿潮优势种为Ulva linza-procera-prolifera 类群（LPP complex）。5S rDNA 间隔区序列分析结果显示,样品中LPP类群的种类主要为Ulva prolifera,说明绿潮中最为主要的种类为Ulva prolifera。此外,在2010 年绿潮的整个过程中,漂浮Ulva compressa 一直存在,而且部分基本形态特征发生了改变。在绿潮中,Ulva compressa 可以生长为气囊状而漂浮于海面,成为其他藻体的附着基质,从而有利于绿潮的迁移和扩大。尽管发生了形态变化,绿潮的主要种类是LPP和Ulva compressa,其中管状中空分枝繁多的Ulva prolifera是最为主要的。     

柽柳灌丛关键物候参数多种植被指数遥感提取的适用性——基于CO2通量观测和Sentinel-2数据

本研究以额济纳绿洲四道桥超级站为研究区,结合2018—2019年涡度通量、气象数据和2017—2020年Sentinel-2遥感影像,分析通量塔总初级生产力(GPP)与环境因子的关系,评估12种遥感植被指数对柽柳灌丛长势模拟和关键物候参数提取的适用性。采用7参数双逻辑斯蒂函数(DL-7)+全局模型函数(GMF)拟合GPP和各植被指数生长曲线,并逐年提取生长季始期(SOS)、生长季峰期(POS)和生长季末期(EOS)3种关键物候参数。结果表明: 有效积温(GDD)和土壤含水量是影响柽柳灌丛物候动态的主要环境因子。与2018年相比,2019年由于气温较低,SOS前的积温累积速率较慢,柽柳灌丛需要更长时间的热量积累来进入生长季,从而导致2019年SOS比2018年晚。在SOS与POS之间,2018和2019年水热条件相似,但2019年POS比2018年晚8 d,可能是2019年SOS较晚所致。POS以后,2019年较高的GDD和较低的土壤含水量使柽柳灌丛遭受水分胁迫,导致其生长季后期时间缩短。标准化的Sentinel-2植被指数与10:00—14:00 GPP均值的线性回归结果表明,宽波段植被指数中的增强型植被指数和窄波段植被指数中的叶绿素红边指数、倒红边叶绿素指数、红边归一化植被指数(NDVI705)能够较好地反映与柽柳灌丛GPP具有较高的一致性。柽柳灌丛SOS和EOS的遥感提取结果表明,Sentinel-2窄波段植被指数比宽波段植被指数的准确性更高,尤其是修正叶绿素吸收反射率指数提取SOS最准确,MERIS陆地叶绿素指数提取EOS最准确;Sentinel-2宽波段植被指数提取POS的准确性更高,尤其是两波段增强型植被指数和植被近红外反射率指数最准确。综合所有物候参数来看,NDVI705综合表现最佳。     

基于遥感影像的丹霞山国家级自然保护区森林景观格局分析

森林景观格局分析是景观格局优化、森林资源的可持续性经营与保护的重要基础。以无人机遥感影像和DEM为基础数据,利用ArcGIS和Fragstats软件对所选取的不同景观指数进行计算,分析了丹霞山森林景观的类型、格局特征及其地形分异规律。结果表明:1)从类型水平指数来看,丹霞山森林景观类型以天然林为主,占总面积的78.42%,表现出较高的集中连片性;2)从景观水平指数来看,丹霞山景观多样性和均匀度指数均较低,而蔓延度指数和连通度指数则较高,分别为77.85和99.97,表明景观以少数大面积的斑块为主,斑块间连接密切,自然连通度高; 3)从功能分区景观格局和地形分异规律来看,与人类活动密切相关的农田、人工林、裸地、居民地、人工水体和自然水体六类森林景观主要集中分布于海拔较低(60—150 m)、坡度平缓(0—5°)、无坡向的实验区内;灌木、草地、天然林和裸岩四类森林景观则较均衡的分布于海拔60—350m的各级坡度和坡向的核心区和缓冲区内。综上所述,丹霞山森林景观保持完好,破碎化程度较低,人为活动干扰较少,斑块之间物质、能量和物种交换的潜力较大。应建立无人机遥感监测系统,长期、准确的跟踪森林景...     

小麦叶片氮素状况与光谱特性的相关性研究

 系统分析了不同时相下两个小麦(Triticum aestivium)品种叶片含氮量及叶片氮积累量与冠层光谱反射特征的关系。结果表明,随施氮水平的增加,小麦冠层在可见光区的反射率逐渐降低,而近红外波段的反射率逐渐升高。小麦叶片氮素状况与比值指数或归一化指数显著相关,两个品种表现极为一致,可以用一个指数方程来拟合。分阶段建模并没有提高模型的精度,因此可以建立一个适用于整个生育时期的通用氮素诊断方程。叶片含氮量同光谱指数在整个生育期内的关系要优于叶片氮积累量的,其中,与叶片含氮量关系最佳的指数为红波段(660 nm)和蓝波段(460 nm)的组合(R2>0.80);与叶片氮积累量关系最佳的光谱指数为中红外波段(1 220 nm)与红波段(660 nm)的组合(R2>0.62)。     

基于中分辨率TM数据的湿地水生植被提取

利用湿地水生植被生长旺盛、光谱反射较强、光谱信息比较丰富的8月份中分辨率Landsat TM和ETM+多光谱遥感影像,采用面向对象的分类方法,进行野鸭湖湿地水生植被的提取。研究表明:在提取过程中,通过对原始影像进行主成分变换和穗帽变换,将主要信息与噪声分离,不仅减小了数据冗余和波段间的相关性,而且增大了影像上湿地水生植被与其他地物类型光谱和空间信息的差异性,并结合野外水生植被光谱特征分析,选择归一化植被指数NDVI与归一化水体指数NDWI辅助分类,构建特征波段或波段组合,然后,确定适当的隶属度函数和阈值范围,构建分类决策树,完成湿地水生植被的自动分类,提高了影像分割与面向对象分类的精度,取得了较为理想的湿地水生植被提取结果。2002年和2008年两景影像的总体分类精度分别达到86.5%和85.44%,表明中分辨率TM影像可以满足湿地水生植被提取的需要,又因为其具有较高的波谱分辨率、极为丰富的信息量、相对较低的价格、长时间序列,可以作为近20a湿地水生植被提取和动态变化监测的主要数据源。     

基于遥感和无人机技术的湖南省益阳市城市山体监测

市山体是城市重要的生态资源, 对城市山体进行有效监测是城市生态文明建设的重要内容, 为了监测城市山体保护情况, 利用LandSat 8和Google Earth影像, 结合无人机技术, 开展了益阳市城市山体监测。在总体监测方面, 利用2017年1月22日和2018年1月9日两景LandSat 8数据, 通过计算NDVI指数, 监测总体植被变化。结果表明, 益阳市2017年保护山体植被覆盖率降低1.1%, 下降比例较益阳市城市规划区低1%。在山体破坏详细监测方面, 利用Google Earth影像进行目视解译对比分析, Google Earth影像拍摄时间不满足要求的区域, 使用LandSat 8影像替换, 提取变化较大的山体, 在此基础上利用无人机对变化山体进行详细勘测, 获取精确数据。结果表明, 益阳市165座保护山体共有7座山体遭受相对较大破坏, 破坏面积10.22 ha, 破坏原因主要为村民建房、采石采砂、开垦林地等。遥感技术结合无人机技术进行环境监测具有获取数据方便、成本低、快速高效等优势, 既适合城市山体保护监测, 也适用于其他中观尺度的环境监测。      

围填海景观格局演变及存量资源分析——以大连长兴岛附近海域为例

以大连市长兴岛附近海域为研究区域,收集1995年、2000年Landsat TM遥感影像及2005年、2010年、2016年高分辨率遥感影像,分析20年来研究区围填海的动态空间分布及景观格局变化特征,建立面向对象的围填海存量资源分类提取方法,并构建围填海存量资源指数,对长兴岛围填海存量资源状况进行分析,得出以下结论:(1)长兴岛附近海域围填海年动态变化在2010—2016年间幅度最大;长兴岛东南部为围填海动态变化的主要区域。(2)整个区域在监测期内表现出多种围填海小型斑块被整合,大型斑块积极向外扩展的发展态势,区域内景观表现出多样性和复杂性增加而优势度减小的趋势。(3)长兴岛附近海域围填海总体利用效率较低,填而未建区域面积最大,其次为围而未填区域及低效工业城镇用海类型,围填海存量资源总面积达到22008.5 hm~2。