城市植物生态的遥感分析研究

近十多年来 ,航空遥感作为一项新兴的高技术 ,在我国城市环境研究中得到了极大的应用。天津、北京、广州、上海等地先后开展了城市航空遥感综合调查研究 ,均取得了较好的效果 ,极大地推动了城市植被和城市植物生态的研究。天津以彩红外航片为主 ,编制了天津市植被图 ,并结合其他手段 ,研究了大气污染的生物效应 ,进行大气污染的植物生态监测[1,2 ] ;广州应用彩红外航片和天然彩色航片绘制了广州市植被图 ,并调查了广州市区 840ｋｍ2 的经济林[3 ,4 ] ;北京则用天然彩色航片绘制了北京规划市区 75 0ｋｍ2 的城市树木绿地分布图[5] ,并以此为…     

黑白全色航空像片在植被制图中的应用

遥感技术对植被制图工作是很有用的,但也有其不足之处。在目前条件下,利用现有航片资料辅以必要的野外调查,是编制植被图的较好方法。本文总结出比例尺1:14000—1:30000的航空像片的植被解译标志,可供判读时参考。     

全色型及彩色红外型航空像片解译方法在植被制图中的应用

在编制大、中比例尺植被图的过程中,热红外的,多光谱的、彩色红外的和全色型的航空像片都可以利用。我们在云南省腾冲进行了航空遥感试验。根据直接解译标志和间接解译标志的不同组合可以进行植被类型的解译。这种综合的方法用于遥感图像的解译可以获得良好的效果。文中提出以下的直接解译标志,即植物群落影像的颜色、色调及其影纹结构,植物群落、群落片断或单株的形状、大小和高度以及它们的投影形状。间接解译标志包括植物生长地所处的海拔高度、纬度位置和地貌部位以及成土母岩的性质。间接标志还有人类活动对植被分布影响的程度。为了便于进行自动的植被分类,可以用检索表将各植被类型的详细解译标志表示出来。本文列出了位于常绿阔叶林区的云南省腾冲植被类型解译检索表。所用全色型航空像片的比例尺是1:35000,而彩色红外型航空像片的比例尺是1:34000。     

天津市彩色红外相片在研究植被与大气污染关系中的应用

利用彩色红外相片来研究城市植被与大气污染的关系,这是遥感技术应用于环境动态研究中的一个重要课题。在研究过程中,使用了中国科学院遥感所提供的天津市1／5000和1／10000比例尺彩色红外相片。我们首先将显示在相片上的植被与大气污染的遥感信息进行了解译,然后取样分析该地植物体中污染物质的含量,最后再到实地验证。结果表明,彩色红外相片记录了当时植被与大气污染的真实状况,具有丰富的信息,植被信息特征能够反映大气污染的基本情况。同时还可发现一些抗性强、吸毒能力大的绿化效应好的树种和绿化结构,可为城市建设、城市环境质量评价提供科学依据。     

农作物的彩色红外影象分析

本文将实测地物波谱、彩色红外航片密度测量和地面同步调查结果相结合,分析了农作物的彩色红外航片影象标志及稳定性。结果表明:(1)由于物候节律和群落外貌的差异,各种农作物的光谱反射率在量值上有差异,使得其在彩色红外正片影象上(黄/青)密度比差异显著,可以识别;(2)受盐碱危害的作物品红层密度变化明显,受浸涝危害的作物青层密度变化明显;(3)小麦拔节前后,丰产型、一般型和低产型麦田可以运用负片的[(黄 品红)/青]密度值来识别。这是一个较早获取小麦长势信息的较好时段。     

延安中尺度研究区土壤侵蚀特征与生态环境建设模式

通过详细野外调查、定位监测及解译1／50000黑白航片,同时参考研究区地面坡度组成、土地利用、土地类型、植被类型及重点流域水土保持综合成果与规划等图件,在完成延安中尺度研究区1162km^2土壤侵蚀类型图编制基础上,对延安中尺度区域土壤侵蚀特征、水土保持生态环境建设成就、存在问题、模式进行了研究,并提出延安水土保持生态环境建设的阶段目标与技术体系。     

新一代1:50万中国植被图绘制方法探讨

植被图是表示多种植被或植物群落的空间分布规律及其生态环境的地图,它是生物多样性保护、生态研究、自然资源管理和生态恢复的重要依据.目前,中国植被专题资源信息的本底数据《中华人民共和国植被图(1:1000000)》从开始绘制至今已将近40年,中国的植被分布格局已经发生了极大的变化,《中华人民共和国植被图(1:1000000)》已存在植被斑块的类别和边界与现实不符等问题,中国的植被分布本底数据亟待更新.如今卫星遥感技术的发展为实现大面积区域的植被制图提供了一种实用且经济的手段.本文综述了国家尺度植被图的制图方法和卫星遥感技术在植被分类制图上的进展,并以此为基础,探讨中国新一代1:50万植被图的遥感制图方法.新一代1:50万中国植被图的绘制通过众源采集结合专家鉴定的方式获取海量植被类型样本,基于多源遥感数据,以植被斑块为对象,采用深度学习的方式实现遥感植被分类,并基于自主构建的植被在线平台,借助于全国各地的植被生态学家的专业知识实现对制图结果的校订和更新.     

边坡植被重建效果评价：研究进展与展望

边坡植被重建是开展生态修复的重要工作,对边坡植被重建效果进行评价具有重要意义。本文从评价指标体系构建、评价指标数据获取和相关标准规范等方面总结边坡植被重建效果评价的研究进展;重点对防护性能、土壤状况、植被状况、景观效果、综合效益五个方面的评价指标进行了梳理,将边坡植被调查方式总结为人工实地调查、卫星遥感解译、无人机航拍三个发展阶段。针对目前边坡植被重建效果评价中存在的缺少定量评价数据、缺少信息技术支撑、缺少持续追踪监测、缺少工程实践互馈等问题,提出未来相关工作与研究应朝着数据定量化、技术现代化、监测长效化、工程应用化的方向发展。     

遥感技术在鸟类生态学研究中的应用

获取鸟类活动及生境信息是鸟类生态学研究的基础, 而遥感技术弥补了传统野外调查方法的缺陷, 提供了获取多种信息的新途径。应用遥感技术的鸟类生态学研究热点从最初的种群行为观察, 到栖息地选择, 再到生境适宜性、破碎化及人为干扰探究等, 随着技术的不断发展也在扩展和变化。不同波段或组合下的遥感技术各有所长。光学遥感应用广泛, 尤其是信息量较大的红外波段图像和作为野外鸟巢及物种活动监测常用工具的红外相机; 多光谱图像常用于栖息地制图以及地物识别, 高空间分辨率的数据甚至可对鸟类种群进行直接计数; 高光谱数据则可对光谱特征相似的地物进行更为精确的区分和反演; 激光雷达遥感主要用于栖息地植被结构的三维探测, 为了解鸟类栖息地选择提供更好的依据。微波遥感在飞鸟探测上应用颇多, 近年来多极化数据在复杂栖息地精确制图上也具有优势, 但成本较高、解译复杂且推广度较低。在实际应用中, 遥感数据时空尺度的选择会影响研究结果, 部分遥感反演参数也缺乏生态学意义。多源遥感数据的结合应用能够提升制图分类的精度, 实现数据的时空分辨率互补, 优化鸟类生态研究所需参数。未来的遥感技术在鸟类生态学中的应用应致力于提供更加明确的光谱信息、相对简便的解译方法, 以及更为合理的多源数据组合方式等。     

四川省茂县大沟流域42年植被景观格局恢复动态及其特征

中国西南亚高山地区的植被景观恢复动态一直缺乏深入研究,以四川省茂县的大沟流域为研究对象,基于航片、地面调查、QuickBird和Pleiades遥感影像数据源,采用人工目视解译的方法,建立了大沟流域景观格局分布信息数据库,开展了大沟流域1978-2020年景观格局恢复动态及其特征的研究。结果表明:(1)研究期间,流域内的优势景观为落叶杂灌、草地和油松林,由于封山育林政策的实施,在未来较长的一段时间内优势景观类型将得以保持。(2)1978-2020年间大沟流域的植被覆盖度维持在较高水平,森林面积逐渐增加,农业主要转变为果园经济,整体景观的动态度在逐渐减小。(3)随着植被的恢复,大沟流域景观的物种丰富度、优势景观优势度和景观的连通性都在增加,但景观的破碎化程度依旧较高。首次对大沟流域的植被演变进行了探究,为西南亚高山及岷江流域地区的森林恢复提供了一定的科学依据。未来相关领域还需加强景观格局演变驱动机制的研究,并制定更加合理的生态环境管理政策。     

基于HJ-1-A/B数据提取城市绿地信息的应用研究

先通过几何矫正、配准、裁切等预处理获取深圳市辖区的HJ-1-A/B卫星CCD2数据, 再选取城市绿地、林地、农用地等样本进行光谱特征分析, 并以深圳市基本生态控制线等数据作为辅助, 最后利用“决策树-监督”混合分类模式提取深圳城市绿地信息。将分类结果与深圳市生态资源测算的城市绿地面积进行对比, 分析发现两类数据的Pearson相关系数值为0.9997, 平均误差为8.37%; 通过空间分布对比发现, 两类数据解译获取的结果基本一致。结果有利于提高城市绿地信息的提取效率, 进而为降低区域生态环境动态监测的成本并提高监测的时间精度提供一定的借鉴。     

植物物候变化研究进展

全球变化背景下,植物物候对气候变暖的响应已经成为研究热点。本文就植物物候对温度、水分、光照等气象因子的响应做了总结,并对国内外物候研究方法进行概述,特别是综合了近年来国内物候变化研究的文献,对我国植物春季物候变化情况作了统计:全球变化对我国大部分地区植被的影响主要是生长季提前,但新疆干旱区植被生长季开始日期在区域尺度上没有显著提前或者延迟趋势。由于物候研究方法的差异以及研究尺度的不同,在一定程度上弱化了研究结果的可比性,建议我国应基于目前的中国通量观测网以及各级生态监测网络,建立统一的物候监测平台,同时完善通量数据提取植物物候信息的方法,特别是阈值判定标准,为分析植物物候响应气候变化提供参考。     

基于无人机影像的草方格生态恢复区植被空间格局演化研究

理解植物群落组成结构的演化对于阐明荒漠化的过程与驱动机制、制定有效的干旱区生态系统恢复措施具有重要价值。研究干旱区植物群落的空间格局的演化过程有助于深入理解荒漠化和生态恢复的过程与机理。目前大量研究关注于植被退化过程中的群落组成结构变化,而对于生态恢复过程中的植物群落空间格局演化的研究尚不多见。干旱区生态系统中植物通常较为稀疏且个体较小,准确提取植物的分布往往需要分辨率极高的遥感数据。近年来,低空无人机遥感技术的快速发展为精细尺度上植被空间格局的研究提供重要技术支持。利用2 cm空间分辨率的低空无人机遥感数据结合地面群落调查,在精细尺度上研究了宁夏沙坡头草方格生态恢复区内植物群落的空间格局变化。研究结果表明,沙坡头地区草方格生态恢复工程实验区域,相对于未实施生态恢复工程的裸露沙丘区域,植物物种多样性和植被盖度显著提高。恢复工程实施4年后,平均植被盖度增加3倍,物种丰富度增加1倍。在植被恢复过程中,随着植被盖度的增加,植被斑块表现出规模上升、破碎化程度下降、形状复杂化、空间自相关减弱等格局特征变化。这些空间格局特征的变化表明大型植被斑块趋于恢复,整体微环境的改善有利于单独生长的植物个体存活,整体上生态系统退化为裸地的风险降低。利用低空无人机遥感手段,对草方格生态恢复工程的植被恢复过程进行了详细、高分辨率的空间格局调查及分析,结合地面群落调查,从多个方面证明了草方格生态恢复措施的有效性。基于无人机的系统格局连续长期监测有助于深入理解干旱区生态恢复机理,对于科学开展荒漠化生态恢复措施也具有重要价值。     

吉林省1：2500000植被图及其说明

以100个以上地点的植被调查研究资料为基础,编绘了吉林省1:2500000植被图。这是一幅小比例尺的现生天然植被图。鉴于温带植物群落的优势种明显,本图的图例设计,采用了优势种原则。图例以由高海拔到低海拔,由东南到西北,先森林后草原,先地带性植被后非地带性植被,先群落后个体为序作了编排和描述。共划分出18个基本图例和6个超比例尺符号,全图可能概括地示出了吉林省植被地理分布规律。     

山东南部景观生态对策研究

在对山东南部气候、地貌、土壤、植被等景观生态要素研究的基础上,以地貌和基质为基本线索、以植被为标志建立了该地区的景观生态分类系统．该系统为二级分类系统,包括７个景观型、１７个景观亚型,其中,景观型根据植被（植被型或栽培植被型）划分,景观亚型根据地貌、植被（群系组或栽培组合）划分．以景观亚型或景观亚型的组合为基本单位,以１∶１００万土壤图为基础底图,参考多种比例尺的卫星照片、植被图、土地利用图、地貌图等,编制了山东南部１∶１００万景观生态类型图;在景观生态类型图上量算了各景观亚型的面积．据此详细分析了山东南部稀疏植被景观、常绿针叶林景观、落叶阔叶林景观、旱地作物景观、水旱轮作景观、湖泊景观等主要景观型的生态问题,提出了相应的生态对策     

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。      

遥感判图植被类型的研究

认识一个地区的植被,首先涉及到的是鉴别植物类型和植被分类问题.《中国植被》分出29个植被型,560余个群系,植被类型描述的主要对象是群系[1].《云南植被》根据所采用的植被分类原则和依据,划出12个植被型,169个群系和209个群丛,植被分类至群丛一级[2].面对如此庞大的分类系统,在中比例尺图上却只能反映到植被亚型和群系.为满足本课题研究目标,我们采用以反映现状植被的原则,便于今后动态监测.经过近二年的研究,金沙江流域(云南部份)1.091×105km2范围内有自然植被和栽培植被共23个植被类型,制作了1:250000的数字化植被图.     

沉积硅藻揭示的历史时期水生植被信息以梁子湖为例

水生植被是浅水湖泊生态系统最重要的生态特征之一, 了解其群落历史演化特征, 对生态退化湖泊的修复有着重要指导意义。研究选择长江中下游地区代表性草型湖泊梁子湖, 基于梁子湖沉积岩芯210Pb/137Cs测年、沉积硅藻序列和梁子湖长期水生植被监测记录, 探讨利用沉积硅藻记录来重建该湖历史时期水生植被演替特征的可行性。研究结果表明: 梁子湖沉积硅藻记录对历史时期水生植被的演替有较好的反映; 基于此, 对梁子湖过去近200年的水生植被覆盖度进行了重建; 与湖泊流域历史环境信息的对比分析表明洪水是影响该湖水生植被发育的一个重要因素。研究结果证实了在浅水湖泊中, 沉积硅藻可揭示历史水生植被的信息, 并为该湖的水生植被保护提供科学依据, 同时对该区富营养湖泊的生态修复有重要的指导价值。       

高时空分辨率植被覆盖获取方法及其在土壤侵蚀监测中的应用

土壤侵蚀是全球性生态问题,准确监测区域土壤侵蚀状况是评估区域生态质量和生态保护成效的基础。准确获取高时空分辨率植被覆盖信息并与降水动态匹配是土壤侵蚀准确监测的关键。然而,受卫星传感器限制,大区域高时间分辨率与高空间分辨率遥感数据无法同时获取,高空间分辨率植被动态遥感监测面临巨大挑战。为解决这一问题,本研究提出了一套多源遥感数据融合的高时空分辨率绿色植被覆盖度(半月尺度,空间分辨率2 m)获取方法,并与半月尺度的降水因子匹配应用于CSLE开展了天津市蓟州区的土壤侵蚀监测。研究结果表明:1)降雨和植被覆盖度因子在一年之内变异较大,半月降雨量的平均值为43.32 mm,变异系数可达150%,绿色植被半月植被覆盖度的平均值为54.74%,变异系数为18%。考虑土地覆盖类型的高时空分辨率绿色植被覆盖度融合方法,可以获取合理的高空间分辨率绿色植被覆盖度动态,为高空间分辨率土壤侵蚀监测提供了一个有效手段;2)土壤侵蚀发生范围与强度与降水及植被因子在年内的动态匹配高度相关,土壤侵蚀发生范围最大为10月上半月,发生面积为137.55 km~2,土壤侵蚀发生强度最为严重为7月下半月,25 t/hm~2以上土壤侵蚀发生面积为12.70 km~2;3)高时空分辨率植被与降水因子耦合下的土壤侵蚀监测结果与地面一致性较好(判定系数可达0.88),明显好于仅用一期高空间分辨率植被因子的土壤侵蚀监测结果(判定系数仅为0.097),采用高时空分辨率植被与降水因子耦合的土壤侵蚀监测方法可以大幅度提高土壤侵蚀监测的准确性,本研究为其他区域准确开展土壤侵蚀监测提供了一套有效的方法。     

煤矸石场植被恢复初期生态绩效评价

以山西潞安矿业集团司马煤业有限公司煤矸石场生态恢复5年内(2009—2013年)的植被-土壤系统为研究对象,在固定监测样地调查的基础上,以空间变化代替时间变化,对煤矸石场人工种植乔木层条件下,草本植物自然恢复初期的生态绩效进行了评价,结果表明:1)相较于1a恢复期,煤矸石场植被恢复初期植物群落基本特征、土壤物理性质、土壤化学性质及其综合生态绩效在5a恢复期时均达到了"优"级水平;2)在足够长的恢复期内,人工种植乔木层条件下,草本植物的自然恢复可以实现矿区的植被重建;3)基于AHP-FCE评价模型,以1a恢复期为基准,通过各恢复期生态指标与1a恢复期相比的恢复程度设定绩效等级,对煤矸石场植被恢复初期的生态绩效进行评价,避免了以往选取天然次生群落为恢复目标,但又不确定其是否为最佳恢复效果的盲目性,为生态绩效评价提供了新思路。