崂山林场林分生物量遥感反演估算研究

以Landsat TM影像和高分一号影像为数据源,结合外业实测数据,利用遥感影像和实测数据建立崂山林场生物量多元线性反演模型,比较分析不同数据源下反演出的模型精度,估测了崂山林场森林生物量。研究发现,利TM遥感影像作为数据源的崂山林场森林生物量反演模型平均精度为77.12%。高分一号遥感数据反演的生物量模型平均反演精度达到80.75%,高于TM数据源下的生物量反演模型精度。分别根据TM遥感影像和高分一号遥感影像林分生物量估测模型,估测的崂山林场2009年的林分生物量为401185.62t,2013年的林分生物量为402485.44t。     

基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。     

BP神经网络反演森林生物量模型研究

基于LandsatTM影像和DEM数据,尝试利用BP神经网络建立旺业甸林场森林生物量非线性遥感模型系统,通过实验筛选,最终利用增强型的BP网络进行训练仿真。模型仿真结果表明,增强型的BP神经网络具有自学习和自适应功能强、收敛速度快的特点,能够最大限度地利用先验样本。仿真检验结果的相对系数达0．8022,平均相对误差为15．7％,表明该模型预测的生物量与实际生物量一致性较好,能够达到较好的反演效果。     

城市公园降温效应的季节性差异研究——以石家庄市为例

为研究不同时间尺度下城市公园绿岛效应的演变过程和变化特征,选取石家庄二环内区域2014-2015年4景不同季节的Landsat8TM遥感影像数据,利用定量遥感中的地温反演模型、ArcGIS的缓冲区工具以及景观格局分析理论,对研究区公园绿岛效应的季节演变特征与景观格局指数进行分析。结果表明:1)城市公园对周边热环境的降温范围和幅度有明显季节差异,各个公园的季节差异大小各有不同;2)在夏季,公园是城市绿岛的集中所在地,其他季节则不明显;3)当内部草地和不透水面占比之和超过50%时,公园在春、秋、冬季节的绿岛效应便会明显减弱,超过80%时会成为城市热岛中心;4)当内部林地和水体占比超过55%时,公园在四季均有明显降温效应。     

基于Landsat遥感影像和1∶50 000土壤数据库的福州市耕地有机碳动态变化研究

耕地土壤碳库是全球碳库中最为活跃的部分,其变化对全球气候变化产生重要影响。目前对耕地土壤有机碳估算多采用中、小系列比例尺的土壤数据库,较少结合遥感影像与大比例尺土壤数据库进行估算。基于此,本研究采用Landsat遥感影像和1∶50 000高精度土壤数据库,以福建省福州市为例,基于遥感与碳循环过程模型对1987年和2016年耕地土壤有机碳动态变化进行研究。结果表明,利用Landsat影像反演得到的耕地土壤基础呼吸与土壤有机碳相关性强,建立的1987年和2016年模型R²分别为0.637和0.752。研究期间,全市耕地土壤有机碳密度从东部沿海向西部内陆地区递增,整体发挥着“碳汇”作用,有机碳密度和储量分别增加0.20 kg·m^-2和2.946×10⁵ t。从不同土壤类型比较得出,黄壤、红壤和水稻土是“碳汇”,有机碳密度分别增加0.70 kg·m^-2、0.40 kg·m^-2和0.19 kg·m^-2;其他土类为“碳源”,其中,水稻土碳储量最大,两期在全市总碳储量中占比均超过90%。从不同行政区比较得出,仓山区、长乐区、马尾区和连江县为“碳源区”,其他地区为“碳汇区”,其中,仓山区碳储量一直为全市最低,两期占比均不足0.5%,而福清市则一直居于全市首位,占比均高于20%。总体而言,福州市耕地土壤有机碳30年间空间动态变化显著,在不同土类和行政区间存在差异,今后应根据不同耕地土壤类型和行政区的有机碳情况有针对性进行耕地管理。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演精度对比。结果显示:使用基于多植被指数的随机森林(RF)比赤池信息量准则-偏最小二乘法(AIC-PLS)反演精度高。得到的LAI反演值和真实值之间的R~2=0.822,RMSE=1.218。研究证明通过随机森林预测具有更好的拟合效果,对冬小麦的LAI反演有较好的适用性。     

基于高光谱反演的复垦区土壤重金属含量经验模型优选

以工矿复垦区为实验区域,基于ASD Field Spec 4高光谱遥感数据,结合实测的土壤重金属含量,利用回归分析与特征选择方法,开展了基于高光谱数据的土壤重金属含量反演研究与实验并进行了经验模型优选。通过对光谱曲线进行一阶微分、对数一阶微分以及对数倒数的一阶微分等数学变换有效提高了光谱数据与土壤重金属含量的相关性。在此基础上采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVMR) 3种回归分析模型开展土壤重金属含量反演实验,结果表明偏最小二乘回归(PLSR)对研究区内土壤中重金属含量的反演最为有效,尤其对区域内主要障碍因子镉(Cd)元素含量的反演效果最佳,验证集决定系数R2为0. 76。基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、Relief F算法3种特征选择方法对偏最小二乘回归(PLSR)模型进行优化,结果表明粒子群算法(PSO)可有效降低特征波段变量维度,进一步提高模型反演精度,使决定系数R2由0. 76提高至0. 84。综上,基于高光谱数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)与粒子群算法(PSO)相结合的方法,可有效对工矿复垦区土壤中的重金属含量进行测度,可为复垦区土地的质量和生态指标监测提供理论方法和技术支持。     

延河流域骨干坝拦沙量反推与未来可拦沙年限预测

定量研究延河流域淤地坝拦沙贡献率和未来可拦沙潜力,对流域淤地坝建设效益分析具有重要的参考价值。根据延河流域1952—2018年的径流输沙数据和2011年全国水利普查中的骨干坝建坝年限、控制面积、总库容和淤积库容等资料,构建了延河流域骨干坝拦沙量反推计算模型,计算了延河流域骨干坝逐年拦沙量与减沙贡献率,预测了骨干坝未来可拦沙年限。结果表明:不同年代延河流域骨干坝年均拦沙量持续增加,2000—2011年多年平均拦沙量为401万t/a,达到最大值;人类活动是延河流域年输沙量减少的主要因素,1997—2005年和2006—2011年人类活动对延河流域减沙量的贡献率分别为63.44%和84.98%;骨干坝拦沙量在人类活动减沙量中的占比呈减小趋势,1997—2005年占比24.67%,2006—2011年占比7.46%;截止2019年,延河流域62%的骨干坝未来拦沙年限为30年以内,并且北部骨干坝未来可拦沙能力大于南部骨干坝。研究结果可为延河流域水土流失防治与效益评价、水土保持措施规划与布局以及流域综合管理等提供参考依据。     

基于伴随方程法的鱼饲料热特性参数反演

比热、导热率和导温系数是鱼饲料重要的热特性参数,其在干燥及冷却工艺参数的调整、饲料湿热传递仿真模拟研究中均有重要应用。为了探究鱼饲料的热特性,同时探究反演算法求解饲料热特性的适应性,该研究以草鱼（成鱼）膨化饲料为研究对象,建立基于伴随方程法的反演模型;利用自行搭建的热传导试验装置并配合红外热像仪（测温精度±0.1 ℃）,以获得饲料试样的温度分布规律;利用此数据可反演计算含水率为11%～17%的饲料在20～80 ℃温度范围内的比热、导热率和导温系数。使用差式扫描量热仪（Differential Scanning Calorimetry,DSC）和热特性分析仪分别测量饲料的比热和导热率,并计算导温系数,将此作为实测值;将反演算法所得值作为计算值。对二者进行线性拟合,决定系数R2均大于0.980,说明比热和导热率的计算值与实测值的误差较小,结果表明基于反演算法的鱼膨化饲料热特性参数测定方法是可行的。同时,结果表明,草鱼膨化饲料在11%～17%含水率和20～80 ℃温度范围内的比热为1.710～1.840 kJ/(kg?℃)。饲料比热随温度的增大而显著增大（P<0.05）。当含水率由11%增大至17%时,饲料的比热显著增加（P<0.05）,且呈线性规律。饲料的导热率为0.086～0.148 W/(m?K),当温度由20 ℃增大至80 ℃时,草鱼膨化饲料导热率显著增大（P<0.05）;含水率对其影响同样显著（P<0.05）。饲料的导温系数为5.701～10.003 m2/s,且受温度和含水率的影响均显著（P<0.05）。研究可为鱼饲料热特性参数的测定提供一种新思路。