基于多源遥感数据的呼伦湖溶解氧反演模型

呼伦湖在我国东北部的生态环境保护和经济发展中具有重要地位.利用32个采样点的实测溶解氧含量数据、高光谱数据和近同步的Landsat TM遥感影像,通过光谱特征分析和相关分析,提取了呼伦湖溶解氧含量的敏感波段,建立了溶解氧的遥感反演模型,并初步分析了呼伦湖溶解氧含量的空间分布.虽然模拟结果存在一定的误差,但经验证该模型能够反映呼伦湖溶解氧含量的空间特征,可为呼伦湖溶解氧含量的实时监测提供快速、经济、有效的工具.     

基于多源遥感数据的荒漠植被覆盖度估测

以塔里木河下游为靶区,根据地面调查和不同分辨率的多源遥感数据,逐级建立荒漠植被覆盖度遥感估测模型,并对不同模型、不同估测方法的估测精度进行比较.结果表明: 随着遥感数据空间分辨率的提高,植被覆盖度遥感估测模型精度增加;基于高分辨率、中高分辨率及中低分辨率遥感数据建立的植被覆盖度模型的估测精度分别为89.5%、87.0%和84.6%;遥感模型法的估测精度高于植被指数法.不同分辨率遥感数据估测荒漠植被覆盖度的精度变化规律,实现了荒漠植被覆盖度估测的高、中、低分辨率遥感数据参数及尺度的定量转换,可为研究区生态恢复遥感综合监测方案的制定和实施提供直接依据.     

基于多源遥感数据协同的滇西北森林郁闭度估测

森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K-最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel-1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明：在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO-RF、BO-KNN、BO-GBRT模型中,以BO-GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R²)为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测...     

基于无人机多源遥感数据的亚热带森林树种分类

树种多样性是生态学研究的重要内容,树木的种类和空间分布信息可有效服务于可持续森林管理。但在复杂林分条件下,获取高精度分类结果的难度大。而无人机遥感可获取局域超精细数据,为树种分类精度的提高提供了可能。基于可见光、高光谱、激光雷达等多源无人机遥感数据,探究其在亚热带林分条件下的树种分类潜力。研究发现:(1)随机森林分类器总体精度和各树种的F1分数最高,适合亚热带多树种的分类制图,其区分13种类别(8乔木,4草本)的总体精度为95.63%,Kappa系数为0.948;(2)多源数据的使用可以显著提高分类精度,全特征模型精度最高,且高光谱和激光雷达数据显著影响全特征模型分类精度,可见光纹理数据作用较小;(3)分类特征重要性从大到小排序为结构信息,植被指数,纹理信息,最小噪声变换分量。     

基于多源遥感数据的景观格局及预测研究

以TM、中巴资源卫星和环境与灾害监测预报小卫星等遥感影像为数据源,利用ENVI 4.7、ARCGIS 9.2、IDRISI 15等软件,研究了西安市辖区的景观特征与空间格局,预测了未来的景观变化,提出了景观格局预测的数据转化和多距离空间分析的精简步骤.结果表明:研究区的景观本底是一个由林地和耕地构成的复合景观基质,建设用地在研究时段内呈现持续增加趋势,且2004-2011年间的增加量高于2000-2004年间的增加量;林地面积略有降低,林地和草地总面积略呈增长趋势,水域和未利用地面积变化较小.研究时段内的景观破碎化程度在降低,林地景观的连通性增强了,耕地的降低了.各景观类型在所设定的最大预期研究尺度下均呈现显著的聚集空间格局;各年和各景观类型之间的聚集、随机和离散的临界阈值差别相对比较大;水域和未利用地的空间聚集强度明显高于耕地、林地、草地和城乡建设用地;耕地和草地空间分布存在一个异质性最大的特征尺度,且均出现了聚集分布、随机分布和离散分布3种分布格局,以2011年最为明显.利用景观指数法和多距离空间聚类分析方法研究景观格局特征的效果要比单一的景观指数法较理想.CA-Markov模型模拟的结果基本能够反映未来的景观格局状况.     

基于多源遥感数据的面向对象林分类型识别

林分类型的识别是森林资源监测的核心问题之一.为研究多源遥感数据协同的面向对象林分类型分类识别,采用Radarsat-2数据和QuickBird遥感影像协同进行面向对象分类.在面向对象分类过程中,采用3种分割方案:单独使用QuickBird遥感影像分割;单独使用Radarsat-2数据分割;Radarsat-2&QuickBird协同分割.3种分割方案均采用10种分割尺度(25～250,步长25),应用修正的欧式距离3指标评价不同分割方案的分割结果,确定最优分割方案及最优分割尺度.在最优分割结果的基础上,基于地形、高度、光谱及共同特征的不同特征组合,应用带有径向基(RBF)核函数的支持向量机(SVM)分类器进行杉木林、马尾松林、阔叶林3种林分类型识别.结果表明:与单独使用一种数据相比,Radarsat-2数据和QuickBird遥感影像协同方案在面向对象林分类型分类方面具有优势.Radarsat-2&QuickBird协同分割方案,以最优尺度参数100进行分割时,分割结果最好.在最优分割结果的基础上,应用两种数据源提取的全部特征进行面向对象林分类型识别的精度最高(总精度为86%,Kappa值为0.86).本研究结果不仅可为多源遥感数据结合进行林分类型识别提供参考和借鉴,而且对于森林资源调查和监测有现实意义.     

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。     

基于多源遥感数据的大豆叶面积指数估测精度对比

近年来遥感技术的革新促使遥感源越来越丰富.为分析多源遥感数据的叶面积指数(LAI)估测精度,本文以大豆为研究对象,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合地面实测LAI构建经验回归模型,比较3类遥感数据(地面高光谱数据、无人机多光谱影像以及高分一号WFV影像)对大豆LAI的估测能力,并从传感器几何位置和光谱响应特性以及像元空间分辨率三方面分析讨论了3类遥感数据的LAI反演差异.结果表明： 地面高光谱数据模型和无人机多光谱数据模型都可以准确预测大豆LAI(在α=0.01显著水平下,R²均>0.69,RMSE均<0.40);地面高光谱RVI对数模型的LAI预测能力优于无人机多光谱NDVI线性模型,但两者差异不大(E_A相差0.3%,R²相差0.04,RMSE相差0.006);高分一号WFV数据模型对研究区内大豆LAI的预测效果不理想(R²<0.30,RMSE>0.70).针对星、机、地三类遥感信息源,地面高光谱数据在反演LAI方面较传统多光谱数据有优势但不突出;16 m空间分辨率的高分一号WFV影像无法满足田块尺度作物长势监测的需求;在保证获得高精度大豆LAI预测值和高工作效率的前提条件下,基于无人机遥感的农情信息获取技术不失为一种最佳试验方案.在当今可用遥感信息源越来越多的情况下,农业无人机遥感信息可成为指导田块精细尺度作物管理的重要依据,为精准农业研究提供更科学准确的信息.     

基于多源遥感数据的草地净初级生产力质量评价

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)的遥感估算与分析对全球生态系统具有重要指导意义,不同尺度的遥感影像上占主导地位的地物景观信息是不同的,现代生态研究多尺度分析至关重要。以青海省海北藏族自治州为研究区,使用Landsat 8 OLI遥感影像、天宫二号宽波段成像仪影像、融合影像(Landsat8 OLI影像和天宫二号宽波段成像仪影像融合)联同MODIS影像,作为CASA模型的输入参数,探究不同尺度下的研究区域NPP的空间分布情况,并对比分析不同数据源数据在估算NPP时的精度。结果表明:(1)Landsat 8 OLI数据的NPP值位于150—200 g C m^-2 a^-1所占比例最高;天宫二号宽波段成像仪影像数据和融合后影像的NPP值位于50—100 g C m^-2 a^-1所占比例最高;MODIS数据的NPP值位于小于50 g C m^-2 a^-1比例最高。(2)天宫二号宽波段成像仪影像数据的均方根误差(RMSE)、平均绝对误...     

多源数据融合技术在汶川地震生态环境影响应急评估中的应用

在实施汶川地震生态环境影响应急评估工作过程中,考虑到时间紧、范围大的现实情况,对空间数据处理技术与方法上进行了深入探索,成功地采用多源数据集成与融合技术,将不同传感器、不同空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和不同格式的数据进行了集成与融合,大大提高了遥感影像的有效覆盖范围和灾害信息判读精度,快速、全面地实现了地震灾害对生态环境影响的初步评估,探索出应对巨灾后生态环境遥感监测与评估的基本方法与技术。最后,建议我国要加强生态环境本底数据库建设,完善部门间数据共享机制,促进多源数据集成与融合技术的推广与应用,为更好应对未来的生态灾难做准备。     

基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述

回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性。从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等方面评述了基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法,包括基于中高空间分辨率遥感数据的地物信息提取、融合机器学习的非线性混合像元分析、基于混合像元分析的时空融合等。在总结技术和工作推进方面的优势、局限基础上,提出要结合实际工作,持续优化国土空间生态保护修复监测指标;充分挖掘遥感数据解析的相关算法潜力,提升地物信息提取和混合像元分析的精度;加强时空融合算法与变化检测方法的研究探索,加强相关方法的实践应用;以“山水林田湖草生态保护修复工程试点”项目为平台,建立稳定的国土空间生态保护修复遥感监测运行机制,加强科技创新,形成技术标准,指导工作开展。     

基于多源遥感数据的农业干旱监测模型构建及应用

干旱监测问题是干旱灾害模拟与预警及旱灾防灾减灾的关键。基于2001-2013年淮河流域40个气象站资料、28个土壤墒情站点和中分辨率成像光谱仪（MODIS）多源遥感数据,采用SEN趋势法和标准化降水蒸散指数（SPEI）等方法,综合了大气-植被-土壤相互作用等多元成因,构建了适用于淮河流域多源综合遥感干旱监测模型,探讨淮河流域干旱时空规律。研究表明：（1）基于多源数据构建综合干旱监测模型,利用土壤墒情和典型年份干旱监测对综合干旱监测模型适用性进行评价,通过了P < 0.01的显著性检验,构建的模型可综合反映出农业和气象干旱多源信息;（2）淮河流域干旱面积和干旱频率大都集中在4-5月和7-9月,9月份受旱面积最大。河南省是淮河流域受旱频率最高,其干旱面积占淮河流域多年平均干旱面积比重最大（38%）,其次是安徽（22%）,旱地受旱面积比重大于水田受旱面积比重;（3）淮河流域2、3和5月干旱有显著减弱趋势;而1、4和6月则有增强趋势。淮河流域小麦灌浆-成熟时期（4-6月）缺水对小麦粮食产量影响显著,综合淮河流域干旱趋势变化,需强化淮河流域4月份小麦的干旱监测与旱灾预警。     

面向生态系统评估的多源数据融合体系

基于生态系统服务功能的生态系统评估是识别生态环境问题、开展生态系统恢复和生物多样性保护、建立生态补偿机制的重要基础,也是保障国家生态安全、推进生态文明建设的重要环节。生态系统评估涉及生态系统多个方面,需要多要素、多类型、多尺度的生态系统观测数据作为支撑。地面观测数据和遥感数据是生态系统评估的两大数据源,但是其在使用时常存在观测标准不一、观测要素不全面、时间连续性不足、尺度不匹配等问题,给生态系统评估增加了极大的不确定性。如何融合不同尺度的观测数据量化生态系统服务功能是实现生态系统准确评估的关键。为此,从观测尺度出发,阐述了地面观测数据、近地面遥感数据、机载遥感数据和卫星遥感数据的特点及其在问题,并综述了这几类数据源进行融合的常用方法,并以生产力、固碳能力、生物多样性几个关键生态参数为例介绍了“基于多源数据融合的生态系统评估技术及其应用研究”项目的多源数据融合体系。最后,总结面向生态系统评估的多源数据融合体系,并指出了该研究的未来发展方向。     

多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法

利用北京1号和Landsat多源数据组合成4个角度多波段数据集,在考虑森林三维垂直分布特点的基础上,结合INFORM几何光学与辐射传输混合模型,通过聚类＋神经元网络方式,建立相应的多源多角度LAI反演模型。最后利用实地LAI测量数据和MODISLAI产品,对不同角度组合和噪声水平下的LAI反演结果进行验证。结果表明：在保证数据质量的条件下,通过增加角度可以提高森林的LAI反演精度,最终R2=0.713,RMSE=0.957,比单个角度的反演精度平均提高约20%。     

多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法

利用北京1号和Landsat多源数据组合成4个角度多波段数据集, 在考虑森林三维垂直分布特点的基础上, 结合INFORM几何光学与辐射传输混合模型, 通过聚类+神经元网络方式, 建立相应的多源多角度LAI反演模型。最后利用实地LAI测量数据和MODIS LAI产品, 对不同角度组合和噪声水平下的LAI反演结果进行验证。结果表明: 在保证数据质量的条件下, 通过增加角度可以提高森林的LAI反演精度, 最终R²=0.713, RMSE=0.957, 比单个角度的反演精度平均提高约20%。     

基于多源遥感影像的盐碱地治理效果

将Landsat-8 OLI影像与Sentinel-2号影像结合,利用光合有效辐射比率（FPAR）,构建适用于MODIS植被总初级生产力（GPP）影像空间分辨率提高的逐层逐像元修正因子,实现内蒙古巴彦淖尔市赵贵圪旦组盐碱地农田改良前后的植被长势监测,同时结合不同深度土壤的含盐量数据,采用转移矩阵方法与热点分析方法分别分析了全局土壤含盐量变化与植被长势变化的局部差异。结果表明：（1）12-20号地块内土壤含盐量改良效果最明显,且研究区改良效果随土壤深度增加而逐渐降低。土壤深度0-20cm,盐土向中度盐土转入面积最大;土壤深度20-40cm,强度盐土向中度盐土转入面积最大;土壤深度40-60cm,强度盐土与盐土的转入面积大于转出面积,其他土壤的转入面积小于转出面积。（2）研究区内,GPP提升区域比降低区域面积约多60.36hm²,占研究区面积的42.88%;同时,对改良前植被GPP低值区域提高效果更明显。（3） GPP提升区域中热点区域集中分布在12-17、25-27、34号地块内,该区域改良效果显著;GPP降低区域中冷点区域集中分布在6、12-14、22-23、27-28、30-31号地块内,该区域改良效果差。     

基于遥感与地理信息数据的科尔沁沙地生态环境状况动态评价

科尔沁沙地处于蒙古、华北与兴安植物区系交汇处,是蒙古高原向东北平原的过渡区,具有丰富的生物多样性,属于典型农牧交错区,亦是东北平原的重要生态屏障。建国以来,受全球气候变化以及城镇化扩张、草原开垦及过度放牧等多重因素影响导致该区生态退化,生态系统服务功能下降。为此,利用遥感和地理信息数据,采用综合评估的方法,对近30年该区重大生态修复工程的实施过程及修复效果进行科学评估,具有重要的理论与实践意义。研究结果表明：1990、2000、2010、2015、2020年该区生态环境指数分别为75.19、70.20、73.51、74.27和74.7,其生态环境的变化可大致分为3个阶段,即退化期(1990—2000年)、恢复期(2000—2010年)和稳定期(2010—2020年)。2000年后,多项国家重点生态工程的实施对生态环境的改善具有明显推动作用,即科尔沁沙地生态环保工程的保护成效显著。城市化进程加快和水资源短缺是该区生态环境改善的主要制约因素,生态保护和地下水资源利用工程的实施仍需加强。研究可为科尔沁沙地生态保护和修复提供科学依据和实践参考。     

基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望

物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。     

赣南稀土矿开发区生态环境遥感动态监测与评估

稀土矿业的发展在促进区域经济发展的同时,也对生态环境带来影响。为研究江西赣南稀土矿产开发及其对生态环境的影响,采用SPOT1/2/5、Landsat7和ALOS等多源遥感数据,对该区域2000—2010年稀土矿开发进行遥感动态监测。采用面向对象的方法对研究区进行生态系统分类,同时结合回溯法可较好地减少伪变化,并可快速地提取稀土矿开采区的变化信息。通过分析发现赣南稀土矿开采集中分布在几个主要的乡镇,从2000年至2010年这10年间整体上呈增加的趋势,但前5年主要体现为扩张,后5年复垦的力度在加强。新增的稀土矿矿区在开发过程中破坏的生态系统类型主要为林地,而废弃稀土矿区通过治理后主要恢复成耕地。稀土矿开采对植被覆盖、生物量、土地退化以及景观的破碎化都有一定的影响。同时稀土矿开采可能引发水体流失、山体滑坡等环境问题和风险。     

基于多源遥感数据的城市热环境响应与归因分析——以深圳市为例

城市热环境是城市局部气候与环境的综合表现,它与土地利用格局密切相关,但是相应的机制研究还不充分。以深圳市为例,首先基于2018年LANDSAT 8遥感影像,采用支持向量机方法和线性光谱混合模型提取土地利用与覆盖度信息,分析了城市土地覆盖对地表温度以及热量收支状况的影响。基于2003-2018的MODIS地表温度数据,进一步研究了深圳市城市热岛现象的时空变化,从地表能量的角度分析城市热岛变化背后的形成机制。结果表明,深圳市地表温度从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显。不透水面和城市植被共同影响深圳市的地表温度与热量收支状况,不透水地表与感热具有较好的相关性,城市植被与潜热具有较好的相关性。长时间序列分析表明深圳的城市热岛现象在夏季较高而冬季较低,月均热岛强度为2.14℃;对于年际变化,深圳在2003-2018表现出显著的下降趋势。归因分析显示感热通量的影响在深圳起主导作用,这一模式在全年和季节上都较为明显。结果表明深圳市经过高速扩张阶段,目前发展方向是提高建成区的利用效率,该现象强调了热传输在加强城市热岛效应过程中对近地面湍流的干扰作用。本研究可以为缓解热岛效应与景观格局优化研究提供借鉴。