基于SNPP/VIIRS夜光遥感数据的东、黄海渔船时空分布及其变化特点

基于SNPP (Suomi national polar-orbiting partnership)卫星的VIIRS (visible infrared imaging radiometer suite)传感器获取的2013年1月至2017年12月夜光遥感渔船数据,对东、黄海渔船时空分布及其变化特点进行了研究。结果表明:(1)遥感获取的渔船数据基本能够反映中国东、黄海捕捞活动和渔业资源时空分布变化的特点,如2月受天气和中国春节的影响,南、北渔场渔船分布范围大幅减少, 8月南渔场和10月北渔场受当年生渔业资源补充及近海索饵群体集聚的影响,渔船分布范围及数量均达到最大值;同时,渔船时空分布及重心变化也反映了黄海暖流、台湾暖流、沿岸流及长江冲淡水等对渔业资源时空分布的影响。(2)渔业政策实施的效果在夜光遥感渔船数据中有很好的体现,在禁渔期间,船次数有明显减少,但捕捞活动并没有完全消失,仍可能存在违法捕捞行为。(3)南渔场年船次总数呈下降趋势,南、北渔场渔船空间分布重心均呈西移趋势,可能与渔业资源量及空间分布变动等因素有关。受天气等因素影响,遥感数据可能存在一定问题,但研究结果表明, SNPP/VIIRS夜光遥感数据仍可为中国近海灯光诱捕作业的监测提供有效的数据支持。     

在森林二类调查中用TM影象代替航片的研究实例

简述了在内蒙古两个林业局的森林二类调查中用ＴＭ影象代替航片进行区划、调绘、定位和面积量算、测树因子估测的试验方法和结果。试验与生产同步展开，进行了对照，数据表明，用１：５万ＴＭ影象代替航片进行区划、调绘、求积，其精度均能满足规程要求，但在测树因子估测方面尚不理想。     

高光谱遥感技术在现代林业中的应用与发展

以高光谱遥感技术为例，阐述了遥感技术在林业中关于森林信息获取、森林监测和森林健康评价等各方面的运用和发展，以及“3S一体化技术”在现代林业中广泛应用的必然发展趋势。     

星-地结合对水稻高温热害监测模型的研究

全球气温变暖和高温事件的频繁出现,水稻遭受高温热害而造成严重损失的概率随之增加。笔者基于星-地结合的方法研究水稻高温热害监测模型,模型利用遥感的手段提取水稻种植区、反演水稻抽穗开花期、估算最高气温和平均气温,同时结合自动气象站的数据与遥感估算气温重构更精确、更完整、更客观的最高、平均气温的数据,最终根据水稻高温热害指标判断水稻高温热害并完成模型的构建。此模型能实现水稻抽穗开花期高温热害的定性、定量、程度的监测。对2017年安徽省高温热害的监测和检验结果显示,模型达到了较好的使用效果。     

水产腐败群体感应系统与天然抑菌剂的研究进展

冷藏水产品是优质动物蛋白的重要来源之一,低温物流过程中会受微生物侵染发生腐败变质而产生不良风味。腐败细菌在生长环境中能够依靠群体效应调控自身致腐行为。综述了水产品中的特定腐败菌及群体感应的研究进展和各类天然抑菌剂在水产中的应用,分析了目前腐败希瓦氏菌作为冷藏水产品优势腐败菌的腐败能力与群体感应的关系,提出了水产品腐败机理研究的新思路。     

基于多时相遥感信息的中国农业种植制度空间格局研究

多熟种植是中国重要的种植制度,对保持和增加粮食产量和促进农村经济发展有重要意义。复种指数受自然条件和农村社会状况的影响处于不断变化之中,及时获取其变化信息对估计粮食产量变化及其原因和农业发展科学决策有非常重要的意义。中国地域辽阔,作物种植制度复杂多样,传统的统计方法不能及时满足政府获取种植制度变化的要求。卫星遥感是探测大尺度土地覆被格局及变化最有效手段,因此可以作为获取区域和全国尺度作物复种指数的一个重要途径。该研究探讨了应用多时相遥感数据定量表达全国种植制度信息提取的方法及可行性,采用峰值特征点检测法结合作物生长季相特征及农田管理特点(播种和收获)提取了中国农田的多熟种植信息,并与统计数据的复种指数进行比较验证,为进一步进行农业种植制度变化研究奠定了基础。     

重庆南部TM图像植被指数与植被覆盖度信息的关系研究

以TM影像为数据源,以重庆南川市为研究区,结合地面调查数据,利用ERDAS遥感处理软件,对植被覆盖度信息提取方法及植被覆盖度与植被指数的关系进行了研究。运用统计分析方法,分析得出研究区植被覆盖度与归一化差异植被指数(NDVI)之间具有显著的相关性,研究结果可为利用遥感资料进行大面积植被覆盖度估算提供了理论依据。     

近20年华北粮食主产区冬小麦种植面积遥感快速提取研究

【目的 】基于遥感数据,研究快速提取华北粮食主产区近20年（2001—2020年）冬小麦种植面积的方法,生成准确的长时间序列冬小麦面积遥感产品,为政府决策机构和科研单位的工作提供数据支持。【方法 】文章基于经过滤波重构的MODIS植被指数产品,分析了研究区不同纬度下冬小麦在整个生长季中的时序特征,考虑到不同区域冬小麦物候差异,提出了一种关键生长季时序NDVI曲线匹配的方法,在无样本的条件下,快速提取冬小麦面积。通过使用统计年鉴进行面积验证,并结合目视解译的样本和高分辨率数据哨兵2号提取的结果,计算混淆矩阵并进行精度评价。【结果 】与2001—2018年的统计年鉴数据对比,平均相对误差为16.1%;与目视解译和哨兵2号分类结果中的6 459个采样点的精度评价相比,总体精度达到87.4%,kappa系数为0.61。【结论 】根据冬小麦的物候特征,通过提取NDVI的时序特征并采用时序NDVI曲线匹配算法,可以快速准确地提取华北粮食主产区冬小麦的种植面积和分布情况。     

基于迁移学习的嫩江市主要农作物遥感分类

【目的 】机器学习模型在农作物分类研究领域有着较高精度,但如何利用历史样本用于当前时间的作物分类是一个难点。迁移学习的核心思想在于找到已有数据与新数据之间的相似性,文章旨在探索迁移学习方法使用历史样本进行作物分类的可靠性。【方法 】该文以嫩江市为研究区域,基于实地采样数据与遥感数据,用随机森林（Random Forest,RF）分类器,结合多种遥感指数,对2020—2021年嫩江市玉米与大豆种植区域进行分类;利用动态时间规整方法,以2020—2021年实地采样数据生成2022年的分类样本,用RF对2022年嫩江市的玉米与大豆种植区域进行分类。【结果 】（1）对2020—2021年玉米与大豆种植区域进行分类,RF的平均总体精度达到97.8%。（2）对动态时间规整方法生成的2022年玉米与大豆种植区域进行分类,RF的总体精度达到87.5%。【结论 】基于迁移学习的作物识别方法达到较高精度,具有实践意义,可提高历史时期样本的利用效率。     

关中地区李树遥感辨识的最佳时相与方法

【目的 】探寻李树遥感辨识的最佳时相与方法,为关中地区以及其他果区的李树遥感监测提供理论与方法支撑。【方法 】文章以关中地区为研究区域,基于16种地物样地的感兴趣区数据,采用反射光谱及其差分序列对比与分析、光谱距离法、图像增强处理与分析法、图像差值与比值法、光谱指数法、光谱指数变化分析法和辨识方法优化组合7类方法,探究李树遥感识别并对辨识精度进行了验证。【结果 】（1）李树遥感辨识的最佳时相为盛花期;（2） R660/R555阈值法对盛花期的李树具有较强的辨识效能;（3）两指数（NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可以较高精度将盛花期的李树与同时期的梨树、冬小麦、冬油菜、撂荒地予以区分,但是该方法难以将李树与其他10种果树精确区分;（4）三指数（R660/R555、NDVI3-19与R485+R555）阈值联用法可将盛花期的李树与同时期除撂荒地以外的其他地物予以精确区分,但是该方法对李树与撂荒地的区分精度依然不够理想;（5） NDVI10-19阈值法可将10月中旬的李树与撂荒地精确区分;（6）四指数（R660/R555、NDVI10-19、R485+R555与NDVI3-1...