松辽平原黑土有机质含量的遥感反演研究

通过分析遥感影像中裸露黑土的反射光谱值与土壤有机质含量之间的关系,尝试能否利用航天遥感影像进行研究区的农田土壤有机质含量的定量反演。研究将土壤有机质含量和ASTER遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出二者的指数关系式,并将研究区土壤有机质含量分为5个等级,表明利用遥感影像估测土壤有机质含量是可行的。     

高光谱遥感数据植被信息提取方法

利用高光谱分辨率遥感卫星影像提取植被分布信息时,需要考虑混合像元和训练样本大小的影响,以提高植被信息提取的精度。该文以广州市北部为例,利用线性光谱混合模型和支持向量机方法进行Hyperion影像分类,估计荔枝分布信息。将其结果与QuickBird 1 m空间分辨率影像进行对比,利用地图方格网中随机选取的验证点评价精度,信息提取精度达到85.7%,而光谱角度制图提取的精度仅为74.3%。结果表明,混合像元分解模型和支持向量机结合的方法和其他传统的利用光谱信息提取方法相比,能够提高植被分布信息提取的精度。     

基于高光谱的ASTER影像土壤盐分模型校正及验证

快速准确地获取土壤盐分信息是监测和治理土壤盐渍化现象的重要前提.该文以新疆维吾尔自治区典型盐渍化区域——艾比湖流域为研究区,analytical spectral devices(ASD)光谱仪采集的土壤高光谱数据和advanced space borne thermal emission and reflection radiometer(ASTER)影像为数据源,结合实测土壤盐分含量信息,对遥感定量反演土壤盐渍化现象进行研究.再经过光谱反射率数学变换后,结合相关性分析,利用多元回归方法分别建立基于重采样后的高光谱和影像光谱的土壤含盐量估算模型,对遥感影像光谱盐分估算模型进行校正,以提高遥感定量监测盐渍化土壤的精度.结果表明:ASTER影像光谱反射率二阶导数变换和ASD重采样光谱的对数的二阶导数变换所建立的盐分估算模型最佳,决定系数R2分别为0.59和0.82.经ASD重采样光谱模型校正后的ASTER影像光谱的盐分估算模型精度R2为0.91,有效地提高大尺度条件下土壤盐渍化反演精度.研究为大尺度土壤盐分定量遥感监测提供了一种有效方法.     

基于空间信息的高光谱遥感植被分类技术

高光谱数据常带有噪声,传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳,融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后,采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理,取前60个分量数据,并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法,完成研究区植被分类。结果表明,对各植被类型的平均分类精度达90.3%,而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高光谱遥感植被分类方法能有效地削弱噪声,在一定程度上提高了分类精度,在实际应用中有一定的参考价值。     

多光谱遥感结合随机森林算法反演耕作土壤有机质含量

土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)遥感反演一般以单期影像作为输入量,为研究多时相影像遥感结合随机森林提高SOM遥感反演精度的可能性,该研究以黑龙江省农垦总局胜利农场耕地范围为研究区,以Sentinel-2A和Landsat 8影像作为数据源,获取两期裸土遥感影像,构建光谱指数,以随机森林算法筛选波段和光谱指数作为输入量,构建SOM反演模型。结果表明:1)两期影像的SOM反射光谱响应波段包括二者共有的中心波长:约560、660、850 nm,以及Sentinel-2A特有的中心波长740 nm 4个波段;2)基于单期影像最佳波段和光谱指数,Sentinel-2A影像SOM最优反演模型R2为0.913,均方根误差为0.860 g/kg,精度高于Landsat 8影像反演模型;3)单期影像最佳波段引入光谱指数,相比以最佳波段作为输入量,使SOM最优反演模型的均方根误差分别提高了28.867%和8.722%;4)引入时相信息,基于单期和两期影像波段和光谱指数,SOM最优反演模型精度由高到低为两期影像(R2为0.938,均方根误差1.329 g/kg)、Sentinel-2A影像(R2为0.935,均方根误差为1.944 g/kg)、Landsat 8影像(R2为0.922,均方根误差2.022 g/kg),两期影像SOM最优反演模型的稳定性和精度略高于单期影像。研究结果证明了Sentinel-2A影像数据以及多时相裸土影像反演SOM的优势。     

基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取

无人机遥感具有使用成本低、操作简单、获取影像速度快、地面分辨率高等传统遥感无法比拟的优势。该文通过分析仅含红光、绿光和蓝光3个可见光波段的无人机影像中植被与非植被的光谱特性,同时结合健康绿色植被的光谱特征,借鉴归一化植被指数NDVI的构造原理及形式,提出了一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段的归一化植被指数——可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)。与其他基于可见光波段的植被指数,如过绿指数EXG(excess green)、归一化绿红差值指数NGRDI(normalized green-red difference index)、归一化绿蓝差值指数NGBDI(normalized green-blue difference index)和红绿比值指数RGRI(red-green ratio index)以及仅用绿光波段的提取结果进行对比分析,结果表明:VDVI植被提取精度高于其他可见光波段植被指数,且阈值在0附近,较易确定。为了验证VDVI的适用性与可靠性,选取与试验影像同一时期拍摄但不同区域的另一影像使用同样的方法提取植被信息。结果表明:VDVI对于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息具有较好的提取效果,提取精度可达90%以上,适用于仅含可见光波段无人机遥感影像的健康绿色植被信息提取。     

引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。     

基于盲源分离的稀疏植被区土壤含盐量反演

植被对土壤光谱的干扰是目前土壤盐渍化遥感监测的重要限制因素之一,探索消除稀疏植被覆盖区植被对光谱影响的方法,对提高土壤含盐量遥感反演精度具有重要意义。本文通过对189组不同植被覆盖度且不同盐渍化程度种植微区野外实测地表可见-近红外反射光谱进行分析,比较并评价了基于原始光谱和盲源分离(blind source separation,BSS)后光谱预测土壤含盐量的结果。结果表明:地表植被覆盖严重影响基于可见-近红外反射光谱的土壤含盐量反演精度。盲源分离方法,尤其是基于方程z=tanh(y)的独立分量分析(independent components analysis,ICA)算法,可有效分解植被和土壤的混合光谱,并提高植被覆盖下基于可见-近红外反射光谱的土壤含盐量反演精度。该方法为植被覆盖区大尺度土壤盐渍化遥感监测提供了方法指导。     

沙漠腹地绿洲植被覆盖度提取及植被指数优选

[目的] 对沙漠腹地绿洲植被覆盖度提取及植被指数优选进行分析和研究，为该区选取最优植被指数反演极端干旱区绿洲植被覆盖状况提供科学依据。 [方法] 选取塔克拉玛干沙漠腹地达里雅布依绿洲天然植被作为研究对象，以无人机航拍样地影像获取的植被覆盖度为基准，采用Sentinel-2B卫星影像提取多种典型植被指数，运用回归统计方法建立植被指数-植被覆盖度统计模型，在卫星像元尺度上确定反演干旱绿洲覆盖度的最优植被指数。 [结果] ①利用Image J软件提取样方植被覆盖度精度较高，总体精度可达88.67%。 ②土壤调节型植被指数(SAVI，MSAVI)在标准回归系数、确定系数评价指标中表现良好，指示极端干旱区天然植被覆盖变化有较好的适用性。 [结论] 在极端干旱区，Image J提取稀疏植被效果较好，SAVI，MSAVI更适合绿洲植被覆盖变化研究。     

基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测

土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来,多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指数被陆续提出,并得到广泛关注和应用,但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)在农田植被覆盖区监测精度降低问题,分析了植被覆盖下的PDI误差分布规律,引入垂直植被指数(perpendicular vegetation index,PVI)作为植被覆盖表征量,在PVI-PDI二维空间对PDI模型进行调整,提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI),并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据,对PDI与VAPDI进行了比较和验证。结果表明,在裸土、麦茬、土豆、豇豆4种植被覆盖类型中,PDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.630、0.504、0.571、0.543,VAPDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.599、0.523、0.602、0.585。VAPDI在植被区的误差略小于PDI,一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过PDI和VAPDI空间分布图的比较也说明,VAPDI对土壤湿度的差别有更好的区分能力,在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。     

喀斯特山地石漠化过程中地表地下侵蚀产沙特征

喀斯特地区特殊的地表、地下侵蚀产沙是引发石漠化发生发展的重要物理过程。以喀斯特山地石漠化过程中不同石漠化状况的裸坡面为研究对象,通过模拟其地表微地貌及地下孔(裂)隙构造特征,采用人工模拟降雨试验研究其地表及地下侵蚀产沙特征。结果表明:无石漠化、潜在石漠化和轻度石漠化的裸坡在相同条件下的地表产沙量总体上高于地下产沙量,且10 min降雨时段内地下产沙量在0~100 g之间。不同石漠化强度的裸坡地表、地下侵蚀产沙量均随雨强的增大而增加;小雨强(30~80 mm h~(-1))下,随着石漠化强度加剧其地表越不易发生侵蚀,而石漠化强度达到一定程度时(基岩裸露率40%)土壤流失以地下流失为主;大雨强(150 mm h~(-1))下,地表产沙量及其分配比例随基岩裸露率变化不明显,而地下产沙量则呈先增加后减小的变化且在基岩裸露率为30%时达到最大。不同石漠化强度的裸坡地表产沙量及其分配比例随地下孔(裂)隙度变化不明显,地下产沙量及其分配比例总体上随地下孔(裂)隙度增加而增加;在不同地下孔(裂)隙度下(1%~5%),地表、地下产沙量及其分配比例随基岩裸露率变化(10%~50%)差异较大。研究结果对认识喀斯特地区石漠化发生发展机制、揭示土壤侵蚀特征、防治地表地下水土流失具有重要的理论和现实意义。     

麻窝山小流域石漠化景观格局变化特征

针对受自然和经济因素限制,历史资料较为匮乏的贵州省威宁县麻窝山喀斯特岩溶盆地,利用不同时期的遥感影像数据揭示其石漠化景观的发展过程。以多时相多种遥感影像（MSS、ETM+和AVNIR-2 ）为主要数据源,借助GIS平台和数理统计分析方法,从流域内石漠化的时空分布特点、植被退化特征和土壤侵蚀的角度分析研究区33 a来的石漠化动态变化。结果表明,流域内石漠化的形成和发展主要受人为因素的控制,并且其规模呈明显的扩张趋势。其中,在石漠化发展的前期（1977—2002年）和后期（2002—2010年）,分别表现为迅速扩张和平缓增加的特点,石漠化面积增量分别为0.42 km²和0.12 km²。同时,1980—2009年间,强烈的人为活动导致了较为严重的土壤侵蚀,侵蚀模数达到3 983.15 t/（km²·a）。     

喀斯特地区土壤侵蚀风险评价—以贵州省关岭布依族苗族自治县为例

我国西南喀斯特地区土壤侵蚀的严重后果除了土壤肥力损失、质地恶化、淤塞河渠水道等外,还有一个特殊的石漠化问题,因此喀斯特地区的土壤侵蚀风险评价研究必须综合考虑石漠化问题.土壤侵蚀风险评价首先需要确定土壤侵蚀级别,按照年均土壤侵蚀模数确定土壤侵蚀级别的方法在喀斯特地区存在很大的争议.提出一种新方法,通过求取石漠化扩展速度,也就是土壤面积损失速度,从而得到土壤抗蚀年限,对土壤侵蚀风险进行评价.具体过程以贵州省关岭县为例,在对两期TM影像(1987～1999年)进行线性光谱分离的基础上,得出研究区两个时段植被、裸     

基于GIS/RS的桂西北土地石漠化与喀斯特地形空间相关性分析

基于GIS、RS技术,探讨喀斯特地形坡度量算的适宜方法,并提取桂西北喀斯特山区地貌类型、坡度、坡向数据,结合2006年桂西北石漠化数据进行地形要素与石漠化空间相关性分析。结果表明：桂西北喀斯特石漠化与地貌类型、坡度有明显的空间相关性,表现在低山和高丘陵地形区的石漠化发生率较高;在0°-25°坡度地形区中,石漠化发生率随坡度增大而平缓下降,大于25°坡度区的石漠化发生率却大幅上升;各坡向的石漠化发生率基本相近,石漠化与坡向没有明显空间相关性。研究结果可为桂西北喀斯特山区土地利用布局、石漠化治理和生态系统恢复提供决策依据。     

Drivers of soil erosion and subsurface loss by soil leakage during karst rocky desertification in SW China

As an extreme manifestation of environmental degradation, karst rock desertification is caused by soil loss and rock exposure. In some areas with serious rocky desertification, there is no soil to be eroded or leaked. The soil loss in these areas superimposes soil erosion and unique subsurface loss by soil leakage through fissures, pipelines, sinkholes, etc., which directly reduce soil resources and accelerate rocky desertification. However, the factors driving soil erosion and subsurface loss by soil leakage are still unclear. Rainfall experiments were conducted on simulated slopes with surface-exposed bedrock and subsurface fissures based on field investigations in a karst rocky desertification area of Guizhou Province, China. Four factors, including rainfall intensity, slope gradient, bedrock exposure rate and subsurface fissure degree, were considered in the experiment. We found that the amount of soil surface erosion and subsurface leakage loss is driven not only by the runoff volume but also by other influential factors. Rainfall intensity is the driving factor determining the amount of surface erosion and subsurface leakage loss of soil and water and the relationship between them. The slope gradient plays a leading role only in subsurface fissure flow leakage loss. The bedrock exposure rate drives the surface soil erosion rate, shows a critical value (30%), and dominates the fissure flow leakage loss rate. Subsurface fissure density plays an important role in the surface loss of soil and water; however, an increase in the subsurface fissure density does not obviously accelerate the subsurface leakage loss of soil and water. Although this result, obtained from laboratory simulations, may differ at the field scale or larger, it could provide a foundation for systematic studies on soil erosion/leakage and insights into the relations between rocky desertification and soil erosion/leakage and their driving factors in karst rocky desertification.     

不同背景条件下喀斯特石漠化光谱模型建立与空间分析

在喀斯特地区不同背景条件下,采用光谱特征与数学分解模型相结合的方法对石漠化信息进行分类,可提高对石漠化智能分类的准确性和时效性。以贵州省毕节市鸭池示范区为例,利用不同平台和波段遥感数据,在3S技术支持下进行处理、分类、解译和分析喀斯特石漠化的空间分布状况与特征,对石漠化光谱特征进行定量研究,掌握不同条件和不同影响因子下石漠化光谱特征的变化规律,得出了该区石漠化的空间分布与状况特征,可为其它地区石漠化遥感智能解译提供参考。     

果化示范区土壤pH值的空间自相关及其主导因子

[目的]探索空间异质性较大的岩溶区的土壤pH值空间自相关尺度及其空间结构,分析影响典型岩溶区土壤pH值空间结构的主要环境因子。[方法]应用经典统计学方法与"3S"技术。[结果]不同深度土壤pH值的空间分布均存在高度的正向全局空间自相关和明显的空间聚集区,各深度土壤pH值的空间孤立区分布较少;影响不同深度土壤pH值空间分异的环境因子排序为:植被覆盖度石漠化程度地质背景。[结论]土壤pH值的空间分异受到了不同植被覆盖条件下酸性物质含量的影响。石漠化程度和地质背景对土壤pH值的影响,实质上是典型岩溶环境的综合反映。     

利用Landsat热红外遥感调查广西平果县石漠化现状和变化特征

喀斯特石漠化是我国西南地区严重的生态问题,通过对喀斯特地区岩石热特性的探究,提出基于热红外遥感的石漠化监测方法.以平果县为研究区,利用2006年Landsat 5和2014年Landsat 8热红外遥感影像计算亮温,参考高分影像建立典型样本区并分析样本区亮温,确定不同石漠化等级的亮温阈值,最后对全县石漠化进行等级划分,并分析平果县石漠化变化.平果县2014年石漠化分级结果显示:非石漠化占18.47％;潜在石漠化32.9％;轻度石漠化占24.8％;中度石漠化占18.94％;重度石漠化占4.89％.平果县2014年石漠化整体情况较2006年有所好转,局部区域石漠化有恶化的趋势.本研究通过确定适当的夏冬季亮温差阈值可以有效地对石漠化程度进行分级划分,该方法与已有方法相比,具有物理意义明确、方法简单有效、结果客观等优点,具有推广应用价值.     

粤北典型岩溶山区土地石漠化程度遥感评价

采用2004年冬季的TM遥感影像,结合遥感技术、GIS技术和主成分分析方法,构建了石漠化现状评价模型,并对粤北典型岩溶山区土地石漠化的发展程度进行了评价。评价结果表明,粤北典型岩溶山区石漠化程度依然严重,74.03%的石漠化土地面积被划分为中度以上石漠化等级,主要分布在阳山县中部和乳源县西北部。评价结果与野外调查情况基本吻合,表明采用遥感技术获取石漠化景观表征因子,在ArcGIS平台中运用主成分分析方法进行石漠化现状评价是可行的。