一种改进深度卷积神经网络的海岛识别方法

受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。     

基于Landsat 8遥感影像的土地利用分类研究——以四川省红原县安曲示范区为例

以四川省红原县安曲示范社区2013年7月23日的Landsat 8OLI影像为数据源,参照国家土地利用分类标准,结合示范区的野外实际调查资料、数字高程模型、草地资源类型等辅助信息,建立了较为准确的解译标志。将目视解译结果视为地表真实状况,对非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类的结果进行精度验证。结果表明,监督分类方法对红原安曲示范区的土地利用分类结果与实际类别吻合最好,其分类总体精度可达85.02%,其中面积占示范区总面积约99%以上的草地、湿地、道路及水体的分类精度分别达88.66%、83.42%、83.73%和85.26%。     

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.     

The value of vegetation cover for ecosystem services in the suburban context

Latin-American cities can be characterized by dynamic processes of urbanization that encroach upon the natural and semi-natural surrounding landscapes. Our study presents the effects of landscape development, transformed from semi-natural conditions into a mostly disperse suburban settlement. We explore the impact that this transformation has had on this context by three ecosystem services that regulate rainwater runoff, enhance microclimate conditions and help to improve air quality by monitoring vegetation cover. We have designed a spatio-temporal hierarchical analysis which employs remote sensing techniques to capture the structural changes of this landscape over long, medium and short term scales on two spatial levels. This methodological approach was tested in the Metropolitan Area of Santiago (MAS) as case study area. Despite of the increase in impervious surfaces due to urban processes, there has also been an increase in vegetation cover, which has led to an improvement in the provision of the above-mentioned ecosystem services. Hence, if diverse urbanization processes continue and they are coupled with an increase in vegetation cover, the provision of ecosystem services could also expand. This phenomenon can be observed in some areas, where public and private green spaces are created and maintained. Our data analyses give evidence that certain types of suburban areas which increase the share of vegetation cover can provide daily ecological benefits for urban neighborhoods, and beyond, for adjacent areas. Moreover, suburban development can successfully provide ecological benefits to citizens. Such processes can only be ecologically sustainable if the composition of vegetation is well-adapted to the regional climatic conditions.     

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。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

基于镧系金属有机框架材料检测水体中酰胺类除草剂残留的可视化技术研究

研发水体中酰胺类农药残留简便快捷的检测技术，对评估农药造成的水体污染和提出相应的治理对策具有重要意义。以共掺杂镧系金属离子 (Eu3+ 和Tb3+) 作为配位金属离子，分别利用水热法和微波法制备了镧系金属有机框架材料 (lanthanide metal-organic frameworks, Ln-MOF)，对其结构和性质进行了表征，并采用所制备的Ln-MOF对水体中残留的5种常见酰胺类除草剂 (乙草胺、异丙草胺、丙草胺、敌草胺和异丙甲草胺) 进行了定性和定量分析。结果表明:与水热法相比，采用微波法制备的Ln-MOF样品呈蓬松的簇状、结晶度好，且具有更高的发光效率，故选择微波法制备Ln-MOF。农药残留检测试验结果表明，不同除草剂对Tb3+和Eu3+的发光会产生差别性猝灭，并使整体发射光发生变化，进而实现水体中农药的可视化检测。进一步研究发现，荧光强度比值I (Tb3+)/I (Eu3+) 与丙草胺浓度在0.1~1 mmoL/L范围时呈线性相关，线性相关系数R2 = 0.998，检测限 (LOD) 为0.08 mmoL/L。另外，该材料对于用湖水配制的除草剂溶液也具有一定的定性检测能力。本研究结果展现了Ln-MOF用于水体中酰胺类除草剂的定性、定量分析具有良好应用前景。     

中国东北漫川漫岗典型黑土区沟道侵蚀特征

[目的] 通过对450 km²黑土区进行实测调查，旨在评估研究区沟道侵蚀现状。[方法] 选取沟道侵蚀严重的450 km²的漫川漫岗黑土区为调查区域，首先在谷歌卫星影像上进行侵蚀沟识别和定位，再对侵蚀沟立体形态进行实地测量。[结果] ①研究区土地利用以耕地为主，耕地、建设用地、林地、草地分别占研究区总面积的85%，8%，6%，1%。②研究区坡耕地占86%，坡度0.25°~3.0°占64%，大于5°的占12%。③共有侵蚀沟1 049条，其中耕地中侵蚀沟577条，占总侵蚀沟条数的55%；沟壑密度1.2 km/km²，按沟壑密度衡量沟蚀强度为中度；沟壑面积比例为2.89%，以此界定沟蚀强度为剧烈。④研究区侵蚀沟平均长度、宽度、深度和面积分别为996，13.1，2.7 m和2.4 hm²。[结论] 漫川漫岗黑土区沟道侵蚀严重，主要危害坡耕地，但侵蚀沟相对较小，易于治理。     

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。