日光诱导叶绿素荧光反演及其在植被环境胁迫监测中的研究进展

日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)作为光合作用的直接探针,能对植物的生理状态作出快速、灵敏的响应,与传统监测方法相比具备早期监测植被环境胁迫的能力,弥补了当前植被遥感监测的不足.因此,SIF在植被环境胁迫监测中具有良好的应用前景.然而,有很多因素会对SIF产生影响,使得SIF对植被环境胁迫监测的应用变得更为复杂.本文首先介绍了SIF的来源和反演方法,对比分析了各种反演方法的优缺点,剖析了SIF的影响因素,总结了目前SIF在植被环境胁迫监测中的应用研究,在此基础上指出目前SIF在植被环境胁迫监测应用领域中的不足,最终提出今后可以从SIF的影响因素、反演过程及SIF与植被环境胁迫之间的机制关系等方面开展进一步的研究,旨在为陆地生态系统碳循环及植被胁迫监测等提供理论支持.     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。     

基于有效积温的玉米冠层图像特征参数分析

为揭示滴灌水肥一体化玉米冠层图像颜色特征参数随有效积温的动态变化规律,明确有效积温对玉米冠层图像三基色RGB的动态变化影响机理,比较图像特征参数的拟合精度。以宁夏主栽品种天赐19为试验材料,于2018年在宁夏平吉堡农场开展6个不同氮素处理的小区试验,利用防抖手持云台搭载手机相机遥控获取玉米冠层垂直地面图像,提取图像色彩特征参数,以有效积温为自变量,对玉米冠层数字图像特征参数进行拟合分析并比较,并分析图像参数与叶片氮浓度的相关性。结果表明:有效积温与红光值(R)符合有理函数关系,与绿光值(G)和蓝光值(B)符合对数函数关系,通过比较可以看出,各图像特征参数中R拟合效果最好,B和G次之,均达到显著水平,图像参数与叶片氮浓度十叶期的相关系数高于六叶期。因此,数字图像参数R的拟合效果最好,可作为宁夏滴灌玉米图像监测指标和群体结构分析的参考依据,十叶期可作为该地区滴灌玉米氮素营养诊断的关键生育时期。     

基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析

受经济和气候驱动，长江经济带水田空间格局发生了显著变化，影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据，利用GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征，采用当量因子法计算生态系统服务价值（ESV），分析了水田变化的综合影响。结果表明：1）1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减，共减少了17390km²，减幅呈增长态势具有显著地域差异，长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大，水田占区域比例随之降低，中上游恰好相反。2）由于经济建设及水产养殖的发展，水田主要转化为建设用地和水系，水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈，建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛，水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3）水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响，水田转为水系对此贡献最大，其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小，水系转化为水田损失的价值最多，建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致，因此ESV增减情况具有明显差异。4）生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时，食物生产、气体调节受到严重损害，与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

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。     

基于计算机视觉的水下海参识别方法研究

海参识别是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂且海参体色随环境变化,为解决复杂多变环境下海参识别的难题,提出基于视觉图像和海参特性的水下海参识别算法。利用海参体色随环境变化而海参刺颜色稳定呈黄绿色的特点,在图像预处理的基础上设计图像融合算法突出海参刺,然后通过边缘检测获取海参刺轮廓并计算轮廓质心坐标,进而通过椭圆拟合实现海参的识别。不同于已有的利用海参主干进行海参识别的方法,提出的基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别算法以海参刺的分割和椭圆拟合为途径,解决海参体色随环境变化而引起的识别率降低的问题。试验结果表明,该算法对自然环境下的海参识别平均准确率为93.33%,具有一定的实用价值。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

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。     

吉林省西部地区生态环境状况变化调查与评估——以向海国家级自然保护区为例

指出了随着社会与经济的发展、人口的增长,人类为满足自身生存与发展的需求高强度的开发和利用资源。以吉林省西部向海保护区为例,探讨了保护区周边土地利用类型的变化,生态服务功能受到的影响。分析了该区域存在土地沙化、土壤盐渍化、水资源短缺等问题。因此,提出了科学合理地开发自然资源,保护、恢复和可持续地利用本区域的生态资源已成为当务之急。