基于机器学习与高光谱数据的湿地植被物种识别研究

为了探索利用高光谱高空间分辨率遥感数据进行湿地植被物种识别，笔者在分析6 种湿地植被原反射光谱、二阶微分及连续统去除光谱的基础上，利用马氏距离法和相关系数法提取特征波段，并将其作为特征参数参与C5.0 决策树分类与信息提取。结果显示：（1）基于机器学习的C5.0 决策树法总体分类精度为79.87%，Kappa 系数为0.765，与监督分类最大似然法相比，植被信息提取总体精度提高9.95%，Kappa系数提高0.114；（2）机器学习C5.0 决策树法与最大似然法相比，其独特的优势在于对藻类的信息提取精度大大提升，狐尾藻和水蕴草的用户精度提升最大，分别提升了18.67%和15.86%。该方法能够实现湿地植被物种信息的高精度提取，为同类研究提供借鉴，为湿地生态健康评价提供科学与技术上的支持。     

监督分类和决策树方法提取钦州湾湿地的对比分析

湿地生态系统对环境和社会经济的可持续发展有着举足轻重的作用。基于2010年的TM影像,经过缨帽变换后,运用监督分类、决策树方法提取钦州湾的滨海湿地;以人工目视判别解译的湿地面积作为判别依据。结果表明：运用同一评价模板,监督分类、决策树2种分类方法的精度分别为92.00%,89.00%,Kappa系数分别为0.8952、0.8582;目视解译的湿地面积为218.30 km²,2种方法得到的湿地面积分别为219.00 km²、193.70 km²。监督分类提取钦州湾滨海湿地信息的效果比决策树好。     

基于GF-1卫星数据与面向对象分类的达里诺尔湿地自然保护区土地覆盖信息提取

以达里诺尔湿地自然保护区为研究区，基于国产GF-1遥感影像，采用面向对象和传统目视解译的分类方法对研究区土地覆盖遥感信息进行提取，并对其结果进行对比分析，采取混淆矩阵对面向对象分类结果进行精度验证。结果表明：（1）充分利用了GF-1遥感影像的光谱信息，面向对象分类采取试错法确定最优分割尺度为550，形状和紧致度因子分别为0.6和0.5，各波段权重均为1。（2）面向对象分类总体分类精度达98.22％，KAPPA系数为0.96；（3）面向对象分类方法可快速准确提取类型较为复杂的土地覆盖信息，为内陆湿地精准快速提取研究区土地覆盖分类信息提供参考，以期为湿地遥感业务化监测提供技术规范。     

基于无人机影像的林地单株立木自动化提取研究——以丹霞山湿地保护区为例

利用无人机技术可以快速获取林业自然保护区高分辨率遥感影像,无人机影像在林业资源调查与监测中具备传统卫星影像无可比拟的优势。本研究以丹霞山湿地自然保护区为研究对象,基于无人机遥感影像,提出了一种人工林地单株立木自动化提取方法。研究采用遥感影像多尺度分割算法,对研究区无人机遥感影像进行多尺度分割,然后通过构建林地特征信息模型,实现对案例区人工林地单株立木自动化提取。结果表明：该方法在丹霞山湿地保护区人工林地自动化提取中具有较高的可行性,Kappa系数达到了0.979,总体分类精度达到了98.40%,能够满足人工林地提取的需要。该方法省去了人工林地分类前的人工干预和先验知识输入,大幅度提高了无人机影像在林地资源调查应用中的工作效率,为精准林业调查提供了一种新方法。     

3个时期达里诺尔国家级湿地自然保护区土地利用动态研究

受气候暖干化和人类活动影响,蒙古高原干旱区内陆湿地土地利用变化显著,及时掌握湿地土地利用变化,可为湿地自然保护区土地资源管理提供参考依据。[方法]本研究以1994、2005和2016年达里诺尔国家级自然保护区Landsat-TM/OLI影像为数据源,采用决策树分类、转移矩阵和动态度等方法对其进行动态分析。[结果]结果表明：研究区土地利用类型分类总体精度较高,主要以草地、林地、湖泊为主,沼泽、沙地、滩地、裸地所占比例较小。1994—2005年238.93 km2地物发生变化,占总面积18.81%,其中,林地和草地分别增加了19.25%和10.94%;沙地和裸地分别减少了66.63%和47.19%。2005—2016年,191.72 km2地物发生变化,占总面积15.09%,其中,沙地和滩地分别增加了19.73%和12.64%;裸地、沼泽和林地分别减少了59.51%、21.36%和15.72%。[结论]研究区地物覆盖类型变化明显,1994—2016年草地、林地、滩地面积增加,湖泊、沼泽、裸地面积减少。土地利用类型主要转移的方向为湖泊类型转化为滩地和沼泽,沼泽和裸地类型转化为草地,总体上湿地功能具有退化趋势。     

扎龙湿地表层沉积物中磷形态的分布特征

表层沉积物中磷形态的浓度是衡量湿地富营养化程度的最基本指标,为了对研究区表层沉积物中总磷及磷形态的空间分布特征进行分析,通过SMT法对扎龙湿地表层沉积物中280个采样点的磷含量进行测量,在GIS的支持下,利用Kriging插值方法了解其空间差异并探究原因。结果表明,研究区表层沉积物中总磷（TP）含量在202~1014 mg/kg之间,主要以无机磷（IP）形态存在,平均占TP的56%。TP主要集中在研究区的中部地区,并呈现出由西南向东北递减的趋势,且南部和北部地区含量较低;各形态磷的分布特征均与TP相似;有机磷（OP）的分布特征主导了TP的分布;各形态磷之间均呈现显著相关,揭示出扎龙湿地表层沉积物中各形态磷间可能相互转化;研究区内源负荷严重,对扎龙湿地富营养化具有较大潜在威胁。     

扎龙湿地叶绿素 a浓度的协同克里格插值

研究扎龙湿地叶绿素a含量的空间分布情况,可以为水环境质量监测提供依据.选取分布在扎龙湿地西北部的克钦湖,中部的仙鹤湖,西南部的南山湖等3个较大的湖为研究区,采用协同克里格方法,以随机抽取的48个采样点的叶绿素a含量数据为目标变量,并以这48个采样点的反射率数据为辅助变量,对3个湖水中叶绿素a含量进行插值分析.结果表明:克钦湖的水体叶绿素a浓度分布总体上是南湖比较低,北湖较高,总趋势是由南向北递增.仙鹤湖的叶绿素a浓度大致趋势是东部偏中心的位置浓度较高.南山湖的水体叶绿素a浓度总体比较高,西北-西南区域比东北-东南区域高.这与同步的水质采样数据基本一致,反映了3个湖富营养化状态的实际情况.     

基于HJ卫星的中国南方地区甘蔗面积提取研究

为了研究大范围甘蔗种植面积的提取方法，以广西、云南、广东湛江和海南为研究区，以30 m空间分辨率的多时相HJ卫星影像为数据源，采用基于NDVI时间序列的决策树分类模型提取研究区内2014/2015年度甘蔗种植面积。结合农业部门的统计数据对甘蔗种植面积提取结果进行精度评价，总体精度达到87.5%。对研究区广东湛江甘蔗种植区域进行抽样调查，抽样调查精度达到93.2%，Kappa系数为0.81。表明该方法可以高效地应用于中国南方地区的甘蔗种植空间信息识别。     

基于中等分辨率遥感影像的桃源县竹林信息提取研究

为了提高竹资源调查效率,为资源的合理开发和科学规划提供依据,以湖南省桃源县为研究对象,以中等分辨率Landsat TM遥感影像、桃源县二类调查资源分布图等为数据源,利用ENVI 4.5对Landsat TM进行图像预处理,运用非监督分类、最大似然分类、马氏距离分类、最小距离分类4种分类法对竹林信息进行提取,并对其精度进行评价。结果表明：非监督分类、最大似然分类、最小距离分类、马氏距离分类总体精度分别为60.47%、92.15%、71.70%、82.81%,Kappa系数分别为0.4263、0.8890、0.6085、0.7595。监督分类的精度比非监督分类要高,其中最大似然法分类的总体精度、用户精度、Kappa系数均比其他3种分类精度要高,在保证竹林分类精度的同时,其他植被类型的分类精度也能得到满意的结果,因此它是进行竹林信息提取的较为理想的方法。     

基于HY-1C/CZI数据的冬小麦早期识别研究

[目的]为充分发掘海洋一号C星(HY-1C)CZI数据的农业应用潜力,[方法]该文以HY-1C/CZI数据为基础数据源,结合土地利用现状数据、目视解译结果数据,以河南省商丘市及其附近区域作为研究区,对早播冬小麦、晚播冬小麦、裸地及建筑、森林、水体五类地物的光谱特征进行了分析,并在光谱分析的基础上基于决策树分类方法对冬小麦区域进行了提取。[结果]冬小麦面积提取结果表明,2018年研究区内冬小麦总播种面积69.42万公顷。以目视解译获得的地面验证点数据对提取结果进行精度验证,结果表明,冬小麦提取结果的总体精度为91.80%,Kappa系数为0.84,冬小麦用户精度和制图精度分别为91.88%和92.91%。 [结论] 基于HY-1C/CZI数据可以实现对冬小麦的早期识别和提取,提取精度较高,达到了其他相似数据源相近的识别精度,表明基于海洋一号卫星CZI数据具有一定的农业应用潜力。     

基于高分卫星影像的青岛市冬小麦种植信息提取

为了准确获取青岛市主要农作物冬小麦的种植信息,以GF-1/16 m卫星影像为主要数据源,将高程、土地利用和田间调查数据作为辅助数据源,根据冬小麦主要发育期与其他地物在GF-1/16 m卫星影像上的光谱差异,计算得到4月份为青岛市冬小麦遥感面积提取的最佳时相。在最佳时相内,采用决策树分类法,通过分区解译方式,提取出青岛市2017年冬小麦种植面积和分布区域,并利用GF-2融合后 1 m卫星影像、地面调查数据和统计局公布数据对分类结果进行精度验证。结果表明:利用GF-1/16 m卫星影像在幅宽、时间和空间分辨率的优势,将土地利用和高程等引入决策树分类模型,进行区域尺度的冬小麦种植面积遥感估算的方法是可行的。经精度验证,2017年青岛市冬小麦遥感解译总精度为94.3%,Kappa系数为0.857。遥感提取面积略小于统计局公布数据,面积总量提取精度为93.6%。本研究为基于高分卫星影像的区域尺度作物种植面积提取提供参考。     

南洞庭湖湿地龙虎山次生林林分空间结构研究

为了优化洞庭湖湿地典型森林类型林分空间结构,充分发挥湿地森林涵养水源、保持水土和调节气候等多项功能,以南洞庭湖湿地龙虎山林场次生林群落为研究对象,依据现代森林生态和森林经理学原理,在现有林分空间结构分析方法的基础上,应用混交度、大小比数分析林分空间结构的树种隔离程度和林木大小分化程度,并提出应用角尺度和空间密度指数在分布角度和林木分布密度上分析林分空间分布格局的新方法,克服了传统研究中用角尺度不能确切反映树木个体之间距离的不足。结果表明：南洞庭湖龙虎山林场次生林林分1、2、3、4的混交度分别为0.29、0.43、0.46、0.16,属于弱度混交与中度混交的过渡类型,树种隔离程度不高,与多次人为干扰有关;平均大小比数分别为0.45、0.43、0.7、0.22,其先锋树种生长优势明显;平均角尺度分别为0.65、0.47、0.53、0.40,平均空间密度指数为0.65,其值分布在[0.485,0.806]的区间,总体分布格局呈均匀分布向随机分布演替的趋势,接近于近自然的随机分布状况。龙虎山林场次生林群落林分空间结构是洞庭湖湿地区域森林生态系统空间结构恢复和近自然经营研究的较理想的森林群落。     

基于Landsat-8 影像森林植被信息计算机自动提取研究

Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI（operational land imager,陆地成像仪）和TIRS（thermal infrared sensor,热红外传感器）2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明：Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。     

基于支持向量机的北京市湿地变化预测研究

为了实现北京市湿地的可持续发展与科学管理,利用遥感和GIS技术对北京区域遥感数据进行分析,进而获取湿地不同类型数据,由于湿地面积是典型的小样本数据,将支持向量机引入到时间序列模型定阶的方法中,然后采用K交叉验证方法寻找最优参数,建立北京湿地变化预测模型。通过对北京湿地历年数据进行模拟,并与RBF神经网络的预测模型作比较来验证SVM预测模型的有效性,运用此模型预测北京湿地未来的变化。结果表明：时间序列模型预测湿地变化有较高的预测精度和较强的泛化能力。预测结果显示：北京湿地在未来几年内,水库、河流,运河,沟渠面积将逐年减少,水稻田面积将持续下降,养殖面积将增大。其预测结果符合现实北京湿地变化趋势,研究结果为北京湿地的可持续发展和科学管理提供了依据。     

基于CA-MARKOV模型的北京湿地资源变化预测研究

为了掌握北京湿地资源近20年的变化情况和未来的变化趋势,采用CA-MARKOV模型对北京湿地资源时空格局变化进行模拟预测,以北京市1992年、2002年和2007年3期湿地类型遥感解译结果为数据基础,通过确定CA-Markov模型的空间研究对象、约束条件、模型参数、转换规则（包括研究区降水、温度、湿度及地形信息）,利用2002和2007年2期数据计算步长为5年的转换规则,1992年和2007年2期数据计算步长为15年的转换规则,预测2012年和2022年北京湿地的时空变化情况。结果表明,预测2012年北京湿地面积总量为48402.8 hm2,相对2007年湿地面积减少了7.38%,年均减少率为1.47%,2022年北京湿地面积继续减少。预测结果得出了北京市湿地资源合理、科学的动态变化趋势。     

基于物候特征参数的橡胶树种植信息遥感提取研究?

为了更好地监测橡胶树的生长状态,客观准确地获取橡胶树的种植的地理位置信息,采用非对称高斯函数对海南岛内MODIS EVI时间序列数据进行滤波处理,定义作物物候特征参数并计算海南岛每个像元的特征参数值;统计分析基于MODIS EVI数据的海南岛橡胶树样区作物关键物候特征参数值变化规律;根据橡胶树样区特征参数值变化规律建立海南岛橡胶树种植信息提取算法,提取结果采用不同比例的橡胶树混合像元分类法表示。根据提取算法对海南岛2011年橡胶树种植信息进行提取,用验证数据对该提取算法进行精度检验与实用性评价,检验结果显示该算法的平均分类精度达85.97%,可以用来提取橡胶树种植信息。     

大庆湿地景观及保护策略研究

为了了解大庆湿地动态变化状况,基于遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）平台,以2007年SPOT 5影像和Landsat TM遥感图像为基础数据源,结合1986年和2001年数据资料,分析了近20年大庆湿地面积的时空演变过程以及景观动态度分析。结果表明,目前大庆湿地存在严重问题,面积萎缩、景观破碎化加剧、污染日益严重,保护和合理的开发利用湿地资源是大庆可持续发展战略的重要任务之一。针对其现状,从建立稳定生态系统、保障生态用水、实行湿地修复工程和加大法律法规执行力度4个方面提出可行对策,为有效地保护大庆湿地资源、增强湿地功能提出了科学依据。