基于多源遥感数据的淮河流域城镇扩张研究

城镇是人类社会发展过程在空间上的重要表现形式,其空间格局与演变是城镇研究的热点问题。淮河流域是中国城镇体系的南北过渡地区,研究这一自然地理单元内城镇扩张过程,视角独特。为客观、快速、准确地重建不同时间序列上淮河流域城镇扩张过程,在DMSP/OLS数据、SPOT-VGT数据、Landsat ETM+数据等多源遥感数据的基础上,提出"DMSP/OLS夜间灯光数据相互校正—NDVI数据重建—流域城镇信息提取—流域城镇扩张分析"的研究思路,并运用该思路分析淮河流域从1998年至2013年16年间的城镇扩张过程。从城市面积、扩张强度、扩张动态度、扩张形态4方面分析了城市扩张规律。研究发现:淮河流域整体与各省扩张基本属于低速扩张型与中速扩张型;淮河流域城镇分布仍较为分散,未形成完整的城市群或城镇体系;这一时期城市扩张时空发展不均衡。     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...     

基于序列功能注释的蛋白质相互作用预测方法研究

蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)是大多数细胞过程和生物功能的基础.该研究基于蛋白质功能注释方法(FNM)首次提出了结合蛋白的重要性的方法、结构域相互作用、基因本体论注释序列和注释;然后融合不同的策略,分别建立了3种方法结合的蛋白质序列特征与FNM功能注释功能.利用蛋白质相互作用预测构建蛋白质相互作用网络是进一步理解蛋白质功能的必要前提,也是理解细胞新陈代谢及复杂疾病形成发生的基础和关键.     

融合多源图像信息的果实识别方法

光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。     

成熟期苹果树冠层器官异源图像配准

为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱

以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF（Bias-corrected random forest）,支持向量回归SVR（Support vector regression）和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。     

基于遥感数据的新疆开-孔河流域农业区种植结构提取

农作物种植结构是农作物空间格局的重要组成部分,是区域土地资源和水资源优化配置的基础。以新疆开―孔河流域农业区为研究区域,综合利用作物物候信息和2016年的MODIS NDVI时序曲线,获得不同作物生长差异明显的关键期,选择关键期的Landsat 8 OLI影像,构建主要作物提取知识规则,基于决策树方法开展农作物的分类识别。开―孔河农业区2016年主要作物种植面积为5.07×10^5hm^2,其中棉花种植面积最大,为1.97×10^5hm^2,玉米、小麦次之。博斯腾湖和开都河农业区以辣椒、玉米和小麦为主要作物,种植结构比较零散;孔雀河农业区种植结构比较单一,以棉花和香梨为主要作物。与仅利用时间序列的MODIS数据进行作物分类识别的结果对比表明,综合利用MODIS和Landsat数据的作物识别精度有显著提高,总体分类精度从62.58%提高到88.37%,kappa系数从0.53提高到0.86。该方法综合利用了MODIS数据的时序特征和Landsat数据较高的空间分辨率特征,有效地避免了MODIS数据空间分辨率不足而导致分类精度较差的情况,又避免了Landsat数据时间分辨率不足所引起的时相选择盲目性或数据冗余,在干旱区农业种植结构的提取领域具有一定的应用价值。     

渭河下游河流沿线区域生态风险评价及管理研究

以陕西渭河下游河流沿线区域为研究区,利用3S技术和多种数学建模及现代地理学中的数学方法,在美国生态风险评价的理论框架和区域生态风险评价的方法步骤下,对研究区进行了基于干旱、洪水、污染、水土流失4种风险源的综合生态风险评价。结果表明,高风险区主要分布在渭河干流、黄河小北干流、泾河和灞河的一级缓冲区内;低风险区主要位于植被覆盖度高的秦岭北坡海拔1300m以上的山地区和西安及高陵县内的部分地区。由于生态风险评价的最终目的是为环境管理提供数量化的决策依据和理论支持,因此最后对不同级别的风险区提出了具体的风险管理对策。     

藏西北高原郭扎错湖泊面积变化与气候响应分析

高原内陆湖泊以其对气候变化敏感的指示作用,常用于分析区域气候变化趋势,为气候预报预测、生态气象服务等提供科学的数据支持。笔者基于1975年郭扎错地形图、1992—2018年TM/ETM+和GF1-WFV等卫星遥感影像资料,对郭扎错湖泊信息进行提取,并分析该湖近40年时空异质性以及面积变化与气候响应之间的关系,主要得出以下结论：（1）40年来郭扎错湖泊面积波动式萎缩,萎缩了3.22 km²,萎缩率为1.30%,其中2006—2019年间萎缩最为明显,从空间上来看主要变化区域在甜水河和崇测河入湖口处;（2）湖泊面积和年平均气温变化综合反映出20世纪90年代以前该区域气候趋势表现为暖湿化,随后趋于暖干化;（3）年平均气温是湖泊萎缩的主要影响因素,年平均降水量滞后性影响冰川,从而间接作用于湖泊面积变化,年平均蒸发量对湖泊面积剧变响应较为明显。