基于遥感的干旱监测方法研究

在全球变暖的气候背景下,近年来干旱频发且不断加剧,对人类的生产生活造成了严重的影响。目前,干旱监测已成为全球气候变化研究的一个热点课题。遥感技术以其客观、及时、经济、覆盖范围广、数据连续等优点,已被证明是干旱监测中最具前景的技术手段。本文基于遥感原理,介绍了归一化植被指数、温度状态指数、标准化降雨指数和标准化降雨蒸散指数等几种常见的干旱指数,综述了运用不同指数干旱监测的主要应用。最后针对目前研究中存在的问题,对今后研究的主要方向作出了展望。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

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。     

The use of remote sensing to detect the consequences of erosion in gypsiferous soils

Tillage practices on sloping ground often result in unsustainable soil losses impairing soil functions such as crop productivity, water and nutrients storage, and soil organic carbon (SOC) sequestration. A sloping olive grove (10%) was planted in shallow gypsiferous soils in 2004. It was managed by minimum tillage; the most frequent management practice in central Spain. The consequences of erosion were studied in soil samples (at 0–10, 10–20, and 20–30 cm depths) by analyzing SOC, available water and gypsum content, and by detecting spectral signatures using an ASD FieldSpecPro® VIS/NIR-spectroradiometer. The Brightness index (BI), Shape index (FI), and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were derived from the ASD spectral signatures and from remote sensing (Sentinel-2 image) data. The development of these young olive trees was estimated from the measured diameter of the trunks (17 ± 18 cm diameter). In 20–30 cm of the soil, the carbon stock (38 ± 18 Mg ha⁻¹) as well as the available water content (12 ± 6%) was scarce, affecting the productivity of the olive grove. The above-mentioned indices obtained from the laboratory samples and the pixels of the Sentinel-2 image were significantly (p < 0.01) correlated, with a correlation coefficient of around 0.4. The BI was related to the gypsum content and the slope of the plot. The FI was related to the carbon and water contents. The NDVI derived from the satellite image identified the influence of soil degradation on the trees and the carbon content. The spatial-temporal changes of the indices might help in tracking soil changes over time.     

甘肃省草原产草量动态监测模型

利用MODIS数据和地面实测资料,研究了甘肃省不同草原区的最适草原生物量遥感估算模型,并反演了甘肃省2005-2009年的草原产草量,分析了其空间分布特征.结果表明,不同草原区适合的植被指数和反演模型类型存异,其中河西走廊高平原荒漠草原区适合的植被指数是RVI、模型类型为对数模型,甘南高原草甸草原区适合的植被指数是EVI、模型类型为指数模型,而黄土高原温性草原区适合的植被指数是NDVI、模型类型为二次多项式模型.甘肃省2009年草原总产鲜草3 718.30万t,整体呈现东北低、西南高的空间变化过程,形成3个高产中心,分别是甘南高原、祁连山北麓中东段和陇南南部.与1985年相比,2005年草原明显减产(相对变化率V=19.34％),但2005-2009年间甘肃省草原产草量有总体上升的趋势.     

Land surface temperature retrieval for arid regions based on Landsat-8 TIRS data:a case study in Shihezi,Northwest China

Scientific interest in geophysical information about land surface temperature （LST） is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including environmental and agricultural monitoring. Therefore, the research of LST retrieval has become a hot topic. Recent availability of Landsat-8 satel- lite imagery provides a new data source for LST retrieval. Hence, exploring an adaptive method with reliable ac- curacy seems to be essential. In this study, basing on features of Landsat-8 TIRS thermal infrared channels, we re-calculated parameters in the atmospheric transmittance empirical models of the existing split-window algorithm, and estimated the ground emissivity with the help of the land cover classification map of the study area. Further- more, a split-window algorithm was rebuilt by virtual of the estimation model of the updated atmospheric transmit- tance and the ground emissivity, and then a remote sensing retrieval for the LST of Shihezi city in Xinjiang Uygur autonomous region of Northwest China was conducted on the basis of this modified algorithm. Finally, precision validation of the new model was implemented by using the MODIS LST products. The results showed that the LST retrieval from Landsat-8 TIRS data based on our algorithm has a higher credibility, and the retrieved LST is more consistent with the MODIS LST products. This indicated that the modified algorithm is suitable for retrieving LST with competitive accuracy. With higher resolutions, Landsat-8 TIRS data may provide more accurate observation for LST retrieval.     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

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。     

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。     

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。