TRMM卫星降水数据在区域干旱监测中的适用性分析

为了评估高时空分辨率的卫星遥感降水产品在干旱监测中的适用性,该文基于热带降雨卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)产品和气象站点的观测数据,利用标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)分别计算了2种数据源的不同时间尺度(1、3、6和12个月)的河南省1998-2016年干旱事件发生的年际和空间变化。结果表明:TRMM 3B43月尺度降水数据与气象站点的观测数据具有显著的相关性,相关系数均高于0.9,除少数情况下,TRMM 3B43对降水存在略微高估现象;两种数据源计算的各时间尺度(1、3、6和12个月)存在着很高的一致性,波动幅度随着时间尺度的增大而减小;1998年以来河南省春季发生干旱事件的年份是2000、2001年,夏季发生干旱事件的年份是1999、2014年,秋季发生干旱事件的年份1998、2001、2007年,冬季发生干旱事件的年份1999、2012年,另外,基于SPI-12得出发生干旱的年份是1999、2001、2012和2013年;根据站点的不同时间尺度的两种数据源的SPI时间序列进行相关性分析,其相关系数都高于0.7,两者间的一致性很高,说明TRMM数据能够替代站点观测数据进行干旱的监测与评估。     

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。     

基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析

受经济和气候驱动，长江经济带水田空间格局发生了显著变化，影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征，采用当量因子法计算生态系统服务价值（ESV），分析了水田变化的综合影响。结果表明：1）1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减，共减少了17390km²，减幅呈增长态势具有显著地域差异，长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大，水田占区域比例随之降低，中上游恰好相反。2）由于经济建设及水产养殖的发展，水田主要转化为建设用地和水系，水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈，建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛，水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3）水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响，水田转为水系对此贡献最大，其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小，水系转化为水田损失的价值最多，建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致，因此ESV增减情况具有明显差异。4）生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时，食物生产、气体调节受到严重损害，与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。     

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。     

一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法

梨树的树龄测定是古梨树保护监管以及开发其经济价值工作中最初也是最重要的一步,现有的古树树龄测定方法主要都是针对单棵古树,不适合对大量(超过上千棵)的梨树进行树龄测定。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法,在确定梨树树龄梯度后,通过无人机获取梨树遥感图像,合成梨树图像后,进行分割,得到单棵梨树的图像,利用RESNET模型自动获取图像深层特征,从而实现对梨树树龄梯度的识别。实验结果表明:该方法目标识别准确率为85.56%,优于其他方法,时间效率则远胜传统树龄测定方法。因此,该方法具有较高的使用价值,可以大幅度降低梨树树龄测定成本开支,具有实际意义。     

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。     

1992—2015年呼伦贝尔草原区不同草地类型分布时空变化遥感分析

【背景】 呼伦贝尔草原作为我国温性草原的重要组成部分,其独特的地理位置、典型的生态及气候特点、代表性的生产方式决定其在草原畜牧业生产中的重要地位,同时也是我国北方的绿色生态屏障,发挥着生态缓冲区功能。草地作为重要的陆地生态系统之一,在农牧业生产、生态及环境保护、气候变化等方面具有重要的意义。【目的】 明确不同草地类型的空间分布及变化规律,为草地研究及管理提供依据。【方法】 以呼伦贝尔草原区不同草地及地物类型为研究对象,以1992年、2015年遥感影像为数据源,采用支持向量机、面对对象分类法获得研究区地物类型空间分布数据,以地统计方法分析时空变化特征,结合植物-生境学分类法划分地带性草地类型潜在分布、社会统计数据、地物类型转化过程分析气候变化、人类活动对草地类型分布的影响。【结果】 研究区耕地、林地、沙地碱地、人工表面4种地物类型面积增加,草地、水体面积减少。草地作为研究区最大的覆盖类型,1992年、2015年分布面积为7 601 258 hm²、7 148 085 hm²,减少幅度5.96%。研究区分布典型草原、草甸草原、低地草甸、山地草甸及沼泽,前3种草地类型分布面积较大,共占研究区总面积70%以上,后2种草地类型分布面积相对较少,占2%左右。除典型草原面积增加外,其他草地类型面积减少,典型草原面积增加283 790 hm²,增加幅度7.12%;草甸草原减少面积最大,减少563 439 hm²,减小幅度28.72%。研究区水分状况相对较湿润的草地类型向相对干旱的类型转换占据主导地位,1992—2015年转移面积466 687 hm²,水分状况相对较干的草地类型向相对湿润的类型转移面积212 330 hm²。【结论】 呼伦贝尔草原区不同草地及地物类型空间分布变化较为剧烈,气候变化的影响具有趋势性、长期性、难恢复性,人类活动的影响具有破碎性、可逆性、易恢复性。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究

为提高无人机喷洒除草剂的精准度,以阔叶型杂草、禾本科杂草作为研究对象,针对传统图像识别技术准确率低,边缘信息丢失严重等问题,提出基于改进Canny边缘检测算法和BP神经网络相结合的大豆杂草图像识别方法。首先采用改进后的Canny算法对图像进行特征提取,然后将提取到的结果转化为特征矩阵向量,作为BP神经网络的输入层,最后通过BP神经网络进行大豆杂草图像识别,区分出不同种类的杂草。试验结果表明,改进后的Canny算法同BP神经网络相结合的方法在阔叶型杂草和禾本科杂草识别上,准确率分别为95.67%和93.33%,较传统Canny算法同BP神经网络相结合的方法准确率分别提升5.83%和5.66%。