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%。     

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法，使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感，对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测，进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析，最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明，该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响，又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息，变化检测的精度较高；主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化，能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性，适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。     

全国水土保持监测信息系统设计构想

监测信息化是水土保持信息化的重要组成部分。开发覆盖全业务领域、功能齐全、上下协同,集系统应用、数据库管理、信息共享与服务等于一体的水土保持监测信息系统,可有效提高水土保持监测的信息化和信息社会化服务水平。当前,应充分分析系统需求,完善系统顶层设计,明确系统服务层次、业务管理内容与用户,设计科学、完善、实用的系统功能和数据库。通过系统配置与安装部署,强化系统应用,提高水土保持监测工作与业务管理效率,进一步推进水土保持信息化,并支撑国家和地方水土保持生态建设。     

基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演

以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。     

有色黏虫板对柑橘木虱的监测及防治研究进展

柑橘黄龙病是柑橘生产中的重大病害,随着其在全球范围内的传播蔓延,该病已成为近年来柑橘生产和研究中普遍关注的热点。柑橘木虱(Diaphorina citri Kuwayama)是传播柑橘黄龙病菌(Candidatus Liberibacter asiaticus)的主要虫媒,对柑橘木虱种群的准确监测与有效防控是控制柑橘木虱传播黄龙病的关键所在。有色黏虫板是一种利用昆虫趋色性,对小型飞行昆虫进行监测与诱杀的重要物理防治手段。有色黏虫板同样适用于监测和诱捕柑橘木虱,但黏虫板的颜色、光源、气候条件、悬挂黏虫板的植物种类及其挥发性信息化合物成分等都会影响黏虫板对柑橘木虱的诱集效果。本文在综合国内外柑橘木虱防控技术的基础上,将近年来利用有色黏虫板,监测与防控柑橘木虱的最新进展进行综述,并对有色黏虫板的发展前景给予展望。     

西藏自治区水土保持监测的任务与策略

西藏自治区复杂多样的地质地貌及独特的高原气候,导致区域内生态环境十分脆弱,水土流失严重。对水土流失现状及水土保持情况进行动态监测,及时而准确地了解生态状况与变化原因,可为水土保持生态建设的决策制定、水土流失防治措施设计等提供科学依据。总结近年西藏自治区水土保持监测工作取得的成效及存在的问题,结合水土保持监测的目标、内容及特点,提出西藏自治区水土保持监测的任务及相关策略。     

工业生产水污染现象的监测处理分析

指出了随着社会经济的不断发展,我国工业污染问题也越来越严重,并投入大量的资金进行了工业污染治理。对我国工业生产导致水污染问题进行了探究,提出了检测处理工作的改进措施,为提升我国水污染检测提供参考。     

北仑区环境应急监测应对措施和能力开发研究

调查了北仑区域内的潜在环境风险源,对环境应急监测应对措施和能力开发进行了全面分析研究,提出了相应的应对措施。