基于综合判别法的广东省水土流失状况遥感分析

以2009和2010年10 m分辨率的ALOS多光谱遥感影像为数据源,采用计算机自动分析与人机交互判别相结合的方法,对广东省水土流失状况进行了遥感分析。结果表明:广东省土地利用以林草地、水田、建筑用地、水域和旱地为主,植被覆盖状况良好,珠三角和粤西地区地形平缓,粤北山区地形起伏较大;全省水土流失总面积20945.87 km 2,其中自然侵蚀面积14781.06 km 2,人为侵蚀面积6164.81 km 2;全省水土流失以轻度和中度侵蚀为主,主要分布在河源、梅州和云浮等地,其中生产建设活动导致的人为侵蚀集中分布在惠州、清远和广州等地。     

基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施，而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型，是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题，该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System，PPK-GPS），获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列，并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理，使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系，使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列，消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后，根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度，共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明，本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm，表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较，本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

TRMM在海河流域南系的降水估算精度评价及其对SWAT模型的适用性

准确估算区域降水对水文过程评价和水资源管理意义重大。为评估TRMM 3B42V7降水产品在海河流域南系的估算精度及其在土壤和水评估模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)中的适用性,利用28个气象站降水观测数据(2007-2016年)和101个雨量站观测数据(2010-2016年)开展研究。研究表明:站点尺度上,3B42V7降水产品对月降水估算的均方根误差小于15 mm,平均误差小于8.5 mm;在湿润季节的估算精度更好。流域尺度上,日降水估算精度较差,相关系数小于0.6。分区尺度上,3B42V7能够很好地捕捉到不同等级降水强度,但对微量降雨有所低估;山区和平原的年降水量均出现高估现象,平原区较为突出;此外,3B42V7能够较好地捕捉到研究区内极端降水的时间和空间分布。分2种情景进行水文模拟,利用月平均流量对模型进行校准和验证,在情景Ⅰ中,验证期模拟结果较好,决定系数在0.56~0.96之间,纳什效率系数在-11.09~0.94之间。TRMM 3B42V7可为海河流域及其类似区域的水资源管理提供参考。     

浙江庆元香菇文化系统景观特征及演变

浙江省庆元县是世界人工栽培香菇的发源地, 2014年庆元香菇文化系统入选中国重要农业文化遗产。农业遗产景观是农业文化遗产在现代生活中最直观的表现,研究遗产地的景观特征和演变状况,有助于深入理解区域景观的状况及影响因素,实现遗产的有效保护和发展。本文运用Landsat 1991年、2001年、2010年和2018年的卫星影像结合实地调研,研究庆元香菇文化系统遗产地的景观现状、特征及结构,分析1991—2018年各景观类型演变规律及可能驱动要素。结果表明:1)遗产地景观类型主要包括森林、耕地、居民地和水体4类,其中森林面积达到1 643.23km~2(86.61%),是优势景观类型。2)区内山高、林密、溪流和菌菇资源丰富,形成了"河流-村落-梯田-森林"的垂直景观结构,并拥有西洋殿、菇寮等独特的香菇文化景观,人类与自然环境和谐共生。3)1991—2018年,遗产地森林面积增加139.28km~2(7.34%),耕地面积减少154.53km~2(8.15%),居民地面积增加11.86km~2(0.63%),水体面积增加3.48km~2(0.18%)。4)景观变化与相关政策密切相关, 20世纪后半期,遗产地森林砍伐严重,森林覆盖率由79.27%降低到77.97%; 21世纪以来,封山育林和生态林业建设使森林覆盖率从77.97%上升至86.61%,退耕还林和城镇化政策则分别促使了耕地面积减少和居民地面积的微弱扩张。总之,浙江庆元香菇文化系统遗产地景观结构独特,得益于当地居民林-菇共育的传统理念、香菇栽培技术的进步和当地森林保护等政策的施行,遗产地森林面积经历轻微的下降后又迅速增加,为遗产保护和传承提供了保障。     

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FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

3种遥感产品检测黄土高原森林变化及差异比较

基于Landsat Vegetation Continuous Fields（LVCF）、MODIS Vegetation Continuous Fields（MVCF）和MODIS Land Cover（MODLC）等遥感产品和森林清查数据（NFI）检测2000-2015年黄土高原森林分布及变化。结果表明:1）2000-2015年黄土高原森林覆盖度升高，基于LVCF和MVCF的全区森林覆盖度均值分别由2000年的7.8%和9.6%增加到2015年的9.7%和13.2%。2）遥感产品估算的森林分布空间格局和面积差异较大，基于LVCF、MVCF和MODLC估算的黄土高原森林面积在2000年分别为726.6×10⁴、604.7×10⁴ hm²和325.1×10⁴ hm²，2015年分别为926.2×10⁴、998.3×10⁴ hm²和400.1×10⁴ hm²。3）遥感产品估算的省级尺度上森林面积与NFI的不一致性因省份和年份而异，LVCF与NFI一致性整体略优于MVCF，MODLC与NFI差异最大且估算的森林面积远低于LVCF、MVCF和NFI。4）遥感产品检测的陕西和山西2省的森林面积增加值与NFI一致性高于宁夏；基于遥感产品估算的宁夏森林面积及增加幅度均远低于NFI。     

基于无人机遥感的棉花主要生育时期地上生物量估算及验证

利用棉花主要生育时期的无人机近红外影像数据，提取4种不同的植被指数，通过与棉花地上生物量的实测值建立拟合关系，分析了不同植被指数在棉花各生育时期的估算效果并对其进行了验证。结果表明，随棉花生长，归一化植被指数（NDVI）、宽动态植被指数（WDRVI）、比值植被指数（RVI）和差值植被指数（DVI）均从苗期开始显著增加，其后则表现为基本稳定的“饱和”现象，但棉花实测生物量在不同生育期均有显著差异。植被指数与棉花实测生物量的拟合结果显示：NDVI和DVI的二元线性拟合模型对苗期生物量拟合效果最佳（R²=0.84，RMSE=0.13 kg·m^-2）；WDRVI和DVI的二元线性拟合模型对花蕾期生物量拟合效果最佳（R²=0.87，RMSE=0.52 kg·m^-2）；RVI的非线性拟合模型对花铃期生物量拟合效果最佳（R²=0.79，RMSE=0.95 kg·m^-2）；WDRVI和RVI的二元线性拟合模型对盛铃期生物量的拟合效果最佳（R²=0.86，RMSE=0.96 kg·m^-2）。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。     

北疆盐碱地空间分布特征分析

为了探究北疆盐碱地空间分布过程中盐碱化程度与经度、纬度及海拔高度之间的关系，基于1985年土壤调查结果，结合2015年Landest 8遥感解译去除人工绿洲结果，采用2 km×2 km网格单元，以盐碱地面积占总面积的比例作为检验区域盐碱化程度的指标，对盐碱地分布情况进行统计和分析。结果表明，北疆地区盐碱化程度受地形和降水的影响明显，特别是受土壤类型的影响更为密切；北疆地区盐碱化程度，由西向东呈增大趋势（P=0838），主要集中分布在E90°～E96°范围内，盐碱土占总面积的比例为7562%；由南向北呈减小趋势（P=-0768），主要集中分布在N40°～N43°范围内，盐碱土占总面积的比例为7782%；由低到高呈减小趋势（P=-0767），主要集中分布在-160～500 m范围内，盐碱土占总面积的比例为4741%。北疆盐碱地空间分布特征的分析对于揭示北疆盐碱化程度的变化规律，促进北疆盐碱土资源的合理开发和维持地区生态安全具有重要的意义。