基于无人机影像和深度学习的渭北旱塬区土地利用精准分类

为明确基于无人机影像的旱塬区土地利用精准分类方法,尤其是算法的选择,该研究通过究获取渭北旱塬区白水县通积村不同航拍高度无人机正射遥感影像,利用多种深度学习算法和机器学习算法对土地利用分类进行研究。首先,采用大疆御2Pro获取研究区80 m和160 m不同高度航拍影像;然后对不同航拍高度目视解译结果和多种深度学习、机器学习模型预测结果进行对比分析;最后,基于表现最佳算法对其进行创新和改进。结果表明：深度学习算法的表现远远优于传统机器学习算法,其中深度学习算法中表现最好的DeepLabv3+像素精度为90.06%,比随机森林（Random Forest,RF）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分别高出24.65个百分点和21.32个百分点。基于DeepLabv3+改进的DeepLabv3+_BA模型整体分类效果最好,其像素精度为91.37%,比FCN、SegNet、UNet和DeepLabv3+分别高出7.43 个百分点、10.12个百分点、2.27个百分点和1.31个百分点,且其达到最佳精度所需的迭代次数与其他4种深度学习模型相比降低了约50%。各种算法在160 m数据集上各指标精度高于80 m。改进模型DeepLabv3+_BA具有较高的地物分类精度及较强的鲁棒性,该研究可为基于无人机影像和深度学习的土地利用信息普查提供技术参考。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选

为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。     

面向对象分类技术在开发建设项目水土保持监测中的应用

[目的]研究基于无人机低空遥感影像的面向对象分类技术在开发建设项目水土保持监测中的应用,为水土保持监测工作的信息化能力提升提供技术支撑。[方法]利用旋翼无人机获取水土保持监测目标区域的低空遥感影像,通过倾斜摄影技术构建数字表面模型,结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,采用多元特征空间指标参与最邻近分类法的监督分类,并依据位置信息的评价方法和误差矩阵对分类解译精度进行验证。[结果]本研究的水土保持监测目标区域的地物分类总体精度达到了86.10%,Kappa系数为0.841,有较好的一致性,能够满足精度需求。[结论]利用无人机低空遥感影像的面向对象分类技术实现了开发建设项目水土保持监测区域地物的快速、精确识别和分类。     

卫星遥感影像在农田灌排系统识别中的应用研究

利用监督分类、NDVI指数、屏幕数字化等遥感影像处理方法在黄河下游的山东簸箕李灌区开展农田灌排系统识别的应用研究。在对采用卫星遥感影像(SPOT、LANDSAT、ERS)识别的灌区农田灌排沟渠可视化效果进行分析、对比与评价的基础上，完成对农田灌排系统的数字化处理，得到灌排沟渠在灌区内的分布状况及总长度估值。研究表明，对SPOT XS影像进行屏幕数字化处理似乎是用来识别农田灌排沟渠的理想途径，估算的灌区干、支、斗三级沟渠的总长度具有较好的精度，然而要对农田灌排系统进行精确地分级划类还有赖于遥感识别技术、GPS定位方法与实地调查工作的紧密结合。     

基于无人机影像的农情遥感监测应用

该文以中国农业科学院（万庄）农业高新技术产业园及周边地区4.2×3.1 km的范围为研究区域,利用无人机搭载RICOH GXR A12型相机进行了航拍试验,主要测试了定位定向系统（positioning and orientation system,POS）数据辅助下光束法区域网平差方法平面定位及面积测量精度,以及无人机影像的作物面积识别精度。结果表明,在无控制点约束条件下,直接采用POS数据进行光束法区域网平差后,以中误差表示的平面定位精度为X轴方向（东西方向）中误差为2.29 m,Y轴方向（南北方向）中误差为2.78 m,整体平面中误差3.61 m;采用3阶一般多项式模型进行几何精校正,X轴方向中误差为1.59 m,Y轴方向中误差为1.8965 m,整体平面中误差为2.32 m,符合《数字航空摄影测量空中三角测量规范》中对1∶10 000平地的平面精度要求,能够满足农作物面积遥感监测中作物面积调查定位精度的要求;采用监督分类和面向对象分类2种方法,对面积评价区域种植的春玉米、夏玉米、苜蓿和裸土4种地物类型进行分类,以差分GPS调查结果为评价标准,4种作物总体识别精度分别达到了88.2%（监督分类）和92.0%（面向对象分类）,单独分类精度分别为88.9%、86.7%、93.0%、86.6%和90.35%、92.61%、94.93%、93.30%。研究结果说明了无人机遥感影像获取小范围、样方式分布的作物影像方面具有广泛的应用前景,推广后能够满足全国农作物地面样方对高空间分辨率影像的需求,可以部分替代现有人工GPS测量的作业方式。     

基于High-1卫星影像的土地整治遥感监测方法研究与实践

为了找到一种可靠且高效的技术手段来提高国土部门对土地整治成效的有效监管,该文以High-1高分辨率卫星影像为基础数据,以ENVI、Auto CAD和Arc GIS软件为工具,提出了完整的利用高分辨率遥感影像对土地整治成果进行监测的技术方法和操作流程,研究了利用土地整治成果矢量图提取新增耕地、新增道路和新增沟渠信息的方法。最后利用该文方法对南水北调汉江沿线的土地整治工程的某个项目区进行了整治成果的监测和评估,通过实际应用,该方法对新增耕地、新增道路和新增沟渠的监测比分别达到了88.40%,97.34%和98.26%,监测完成后,详细的分析了三者之间监测比产生差异的原因,重点阐述了新增耕地监测比过低的原因,证明了该文方法对土地整治成果监测具有较高的效率,能够应用于土地整治的监管实践。     

无人机在小流域水土流失综合治理中的应用

以新密市尖山乡下寺沟小流域为研究对象，于2022年7月利用无人机进行低空遥感监测，获取航片722张，经数据差分解算，固定解比率达到92.683%,POS数据合格率达到98.90%,满足数据精度要求，采用Pix4Dmapper软件自动提取航片遥感影像。选取2012年5月遥感影像与此次航拍影像，分别提取土地利用、水保措施、水土流失情况等监测指标，分析近10 a水土保持效益，结果表明：2022年研究区土地利用类型分布更加细碎化；近10 a研究区实施退耕还林、修建梯田和谷坊、硬化道路等水土保持措施，减缓了水土流失；通过3D模型，直观判定流域内坡度较陡区域、不稳定边坡和滑坡等，划定水土流失重点防治区域，分区施策；可为当地水土流失综合治理提供一定的数据支撑。     

基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类

为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。     

县市级土地遥感监测中信息知识库的应用

应用遥感（RS）技术实现土地监测,投资少、时间短、效率高,为此南安市成立了国土资源信息监测研究室。本文着重讨论了应用遥感影像进行南安市土地利用分类的信息提取方法,结合GPS和人工调查建立遥感信息识别知识库,提高土地利用遥感分类的精度。还讨论了土地利用遥感监测在生产实际中的应用。     

基于高分辨率遥感影像的土地整理区农用井识别

农用井等小地物识别是土地整理遥感监测的重要内容之一。针对目前相关系数模板匹配方法效率低的缺点,该文提出一种基于土地整理规划图约束下的灰度归一化相关系数模板匹配方法,对整理区农用井进行识别。选择北京市顺义区赵全营土地整理区2006年QuickBird遥感影像作为基础数据,以TITAN IMAGE二次开发平台作为算法实现环境进行试验。结果表明,该方法在选择合适的农用井模板影像和归一化相关系数阈值后,识别准确率可达88.8%,验证了该文提出的土地整理区农用井遥感识别算法的可行性,同时为土地整理区其他小地物识别提供了一种有效途径。     

耕地整治质量潜力测算方法

现有耕地整治质量潜力测算大都直接利用农用地分等成果进行,忽略了耕地整治工程措施可改造的耕地质量限制因素与农用地分等因素的非衔接关系,掩盖了土地整治对耕地限制因素可改造程度差异。该文基于耕地整治可改造因素修正,以沈阳市为例,建立了服务于土地整治的耕地质量评价指标体系及质量潜力计算模型（修正法）。结果表明：该方法评价整治前沈阳市耕地质量利用等为5.6等,整治后耕地质量可提高1.2个利用等;得到的耕地利用等指数与基准作物实际产量相关系数R2为0.8517,精度高于农用地分等结果。修正法测算的耕地整治质量潜力增强了耕地整治工程措施与耕地质量限制因素的结合程度,避免了某些限制因子难以改造或难以达到最优值而导致的整治潜力结果偏差,提高了潜力测算结果的科学性和应用性,可为市级土地整治规划提供方法参考。     

小尺度乡村景观生态评价及重构研究

本文旨在小尺度上对乡村景观进行生态化评价, 辨识乡村景观建设的主要生态环境问题。在北京市大兴区、河北省曲周县和江苏省常熟市各选取1个研究区, 基于高分辨率遥感影像, 通过实地野外调查建立小尺度景观数据库。从景观空间结构和属性两方面进行评价, 采用情景分析研究乡村景观植被建设潜力。研究结果显示, 不同研究区整体上形成高度相似的网格化景观格局。线状景观组成在3个区域间差异显著, 注重田埂、田间路、防护林和沟渠的建设以维持农田景观多样性。农田防护林普遍存在主林带间隔过大的问题。农田基础设施地表过度硬化成为当前建设模式突出的生态问题, 在大兴区和常熟市分别达到28.46%和56.19%。防护林在林木覆盖率与绿量评价上显示出不弱于面状林地的重要性, 但面临结构简单、树种多样性低下、残缺断带率高达18%~38%的不足。情景评价显示线状植被具备较大的建设潜力, 合理规划能有效提升乡村林木覆盖率0.58%~1.16%、增加绿量2.22%~19.59%。本研究表明, 小尺度评价能辨识出乡村景观建设所面临的主要生态环境问题以及生态景观建设方向。     

北京市平原区农田景观及其要素的质量评价研究

农田景观中的防护林、道路和沟渠是土地整治等农田工程项目的重要对象,对于这些要素的评价有利于提高对农田景观要素功能、质量及相互关系的理解。本研究以农田景观要素为评价对象,借鉴层次分析法建立了北京市平原区农田景观评价体系,通过半定量模糊评价法结合实地调研,以北京市平原区的通州、顺义、大兴3区作为案例进行评价研究。结果表明:1)北京市平原区农业景观整体与各要素都处于一般、中等水平,3个调研区之间没有显著差异;2)对4个农田景观要素的评价结果则存在显著差异,道路和沟渠的评分高于中等水平,而防护林和大田低于中等水平;3)4个要素之间的相关系数分析显示,与沟渠相比,防护林和道路对大田整体质量的提升具有更为重要的作用。实地调研显示由于在已有的土地整治工程建设中缺乏对景观生态功能的考虑,北京市平原区农田景观要素存在农田防护林和绿化植被多样性低、大田开阔性不高、道路硬化过度、沟渠污染严重的问题,需在今后的农田工程项目中予以更多重视。     

农用地整理对碳储量和粮食产能的影响

农用地整理对区域生态系统的空间格局和功能产生的影响需要持续不断的予以关注和调节。该文以福建省建溪流域为例,采用碳储量多源模型和耕地生产潜力模型估算了建溪流域的碳储量和粮食产能,分析了区域尺度农用地整理对碳储量和粮食产能的影响。研究表明:与2010年相比,2016年碳存储总量降低了38.28×10~6 t,为369.29×10~6 t;整理区以1.41%的土地贡献了整个建溪流域1.70%的碳储量减少量,农用地整理对建溪流域生态系统的固碳服务有负作用;2016年建溪流域的粮食产能提高了10.83×10~4t,为124.46×10~4t;农用地整理项目区占建溪流域耕地面积的14.61%,贡献了20.87%的粮食产能提高值,有效提高了建溪流域耕地的粮食产能。农用地整理所产生的碳效应不容忽视,在农用地整理中需要注重生态措施的运用。     

农地重划区生态保育工法之初步探讨

农地重划乃以土地重划的方式,将农地重新规划整理,建立标准丘块,并配置完善的农水路,透过土地交换分合,集中农户土地,便于田间农事管理。台湾地区迄今已办理的农地重划面积达38.3万多hm²,约占台湾耕地面积44%,对农场结构改善、加速农业现代化及增加农民所得,成效良好。以往政府仅着重在农路、灌溉、排水等系统,即以农业机械化耕作,增加农作物产量为主,因此农水路之设计施工,多以输水效益、结构体之安定性为考量,即以混凝土渠道取代传统上利于生态发展的土渠与干砌石水路,造成水路生态空间的逐渐丧失,     

旱寒区输水渠道防渗抗冻胀研究进展与前沿

渠道在农业灌溉和长距离调水工程中作为首选输水形式发挥着重要的作用。但因旱寒区输水渠道渗漏与冻胀互为因果形成恶性循环，导致渠道渗漏、冻胀、隆起、架空、失稳滑塌等冻融老化破坏普遍且严重，直接影响工程输水效率及渠道的安全运行与效益发挥。该研究着重从探究渠道冻融破坏机理而进行的室内试验和现场原型监测、工程力学模型、水-热-力耦合数值模型及防渗抗冻胀技术等方面论述了旱寒区输水渠道防渗抗冻胀的研究进展；在此基础上，指出了太阳辐射、冻融、盐渍化等复杂环境及冬季输水、水位骤降等运行工况下的渠道多场耦合破坏机理及相应的多场耦合数值模型、衬砌-冻土相互作用模型、失效准则与设计方法、防渗抗冻胀措施标准化及渠道灾变过程与防控技术等渠道防渗抗冻胀有待研究的问题和难点；探讨了完善和提升旱寒区渠道防渗抗冻胀的设计理论与方法、建立全生命周期内的灾变链动态演变预警模型等未来发展方向及趋势，为旱寒区输水渠道工程科学设计与安全高效运行提供指导。     

沙化土地整治背景下的沙漠化监测预警

为保障中国粮食及生态安全,对沙化土地整治开发过程进行沙漠化监测预警尤为必要。该文以科尔沁左翼后旗为例,基于Landsat 8 OLI影像,利用决策树分类实现沙漠化监测,并将监测结果引入"压力-状态-响应"模型,综合沙漠化影响因素和人为响应措施,实现沙漠化预警,最后与各类土地整治项目标准进行比对分析,对研究区土地整治项目实施的效果进行评价。1)研究区沙漠化形势较为严峻,沙漠化面积占研究区总面积的88%,其中以轻度和重度沙漠化为主,两者占研究区总面积的61%,另外极重度沙漠化占6%,主要位于科左后旗西部;2)沙漠化预警警度分为重警、中警、轻警和无警,其中沙漠化中警面积最大,沙漠化重警与极重度沙漠化空间分布大致相同,但前者更趋向于研究区西北方向的牧区,沙漠化无警和轻警则主要位于科左后旗东部的农区;3)在土地整治项目中,高标准基本农田建设项目和农用地整治项目以沙漠化无警面积最大。宜农后备土地开发项目、土地复垦项目以沙漠化轻警和中警为主,而沙漠化重警则主要零星分布于农用地整治项目、宜农后备土地开发项目和饲草料基地建设项目中。总体来看,研究区在土地整治背景下,进一步沙漠化的风险不高,但局部沙漠化重警区须加以关注。研究结果可为研究区后续土地整治规划调整提供决策依据。