GF-1影像遥感监测指标与冬小麦长势参数的关系

为了分析高分一号卫星(GF-1)影像在冬小麦长势监测中的有效性和适宜性,以建湖县冬小麦为研究对象,选取12个植被指数作为遥感监测指标,运用回归分析法探讨遥感监测指标与地面实测冬小麦长势参数的关系,并以回归模型的决定系数(R~2)作为反演精度的评价指标。研究发现,叶面积指数(LAI)、密度和生物量的反演精度较高,其中LAI的反演精度在拔节期最高[监测指标:红蓝色归一化植被指数(RBNDVI),R~2:0.689 4],密度的反演精度在拔节期最高[监测指标:优化的土壤调节植被指数(OSAVI),R~2:0.543 8],生物量的反演精度在孕穗期最高[监测指标:归一化植被指数(NDVI),R~2:0.448 6],说明GF-1影像适合在拔节期进行冬小麦LAI、密度的监测,在孕穗期进行生物量监测。土壤含水量、株高和叶绿素含量(SPAD值)的反演精度较差,最佳回归模型的R~2皆低于0.360 0,说明所选的12个遥感监测指标不适合反演这3个长势参数。除乳熟期外,其他4个生育期中都是LAI的反演精度最高,可见GF-1影像的遥感监测指标与LAI的相关性最好,反演精度最高。本研究结果说明,在进行冬小麦长势监测时,不同的生育期需要采用不同的监测指标,同时GF-1影像则更适合在拔节期和孕穗期进行冬小麦的长势监测。本研究结果在一定程度上为GF-1影像在农情遥感监测中的应用提供了科学依据。     

临安市土地综合承载力评价研究

根据临安市区域特点和实际情况,从生态环境承载、社会承载、经济承载3个方面选取22项指标构建评价指标体系,研究其2005～2012年土地资源承载力的变化情况进行了研究;同时基于土地利用总体规划的目标数据,预测规划期末土地综合承载力发展水平。结果表明：①临安市土地综合承载力从2005到2012年有了很大程度的提高,发展趋势基本上呈可持续状态,其中生态环境承载力的不断提升对提高综合承载力的贡献最大;②子系统间发展不均衡。其中生态环境承载能力提升最快,与之相适应的社会和经济发展水平有待进一步提高;③以规划目标数据为依据推算的规划期末（2020年）综合承载力水平,表明了临安市土地资源利用基本能够实现可持续发展。最后,从加强土地资源高效集约利用、加快经济发展以及规划监管和政策引导等角度提出了提高土地资源承载力的建议。     

基于MODIS-EVI时间序列与物候特征的水稻面积提取

物候是植被生理生态过程与环境变化相互作用的体现,时间序列遥感数据的使用有助于揭示水稻物候特征。基于水稻物候特征建立一个可靠的水稻面积监测体系,及时、准确地监测水稻种植面积,对于粮食安全十分重要。本研究以中等分辨率成像光谱仪（Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS）为数据源,选择增强型植被指数（Enhanced vegetation index, EVI）,重构2019年和2020年EVI时间序列,提取水稻物候信息,并选择季节积分和生长季振幅两个指标,结合2019年单点EVI时间序列和水稻种植面积的统计数据,确定江苏省13个地级市水稻的季节积分和生长季振幅的阈值,并根据得到的阈值,提取2020年江苏省水稻种植面积。利用2020年水稻种植面积的统计数据和美国陆地卫星-8携带的陆地成像仪（Landsat8 operational land image, Landsat8 OLI）影像,对提取结果进行了精度验证。结果表明,水稻提取的总体精度为92.55%,Kappa系数为0.8463,水稻的制图精度为92.90%,用户精度为89.09%,与统计数据的一致性为93.90%,提取精度较高,在技术上具有可行性。该方法为大区域提取农作物种植面积提供了参考。     

GF-1卫星影像的空间分辨率对水稻识别精度的影响

基于GF-1卫星影像数据,选择建湖县3块5 km×5 km水稻种植区为试验区,分析了水稻识别精度与GF-1卫星3种分辨率之间的关系。结果表明,随着空间分辨率由2. 0 m变化到16. 0 m,混合像元内水稻所占比例从0. 92下降到0. 73,水稻图斑平均面积从1. 66 hm2上升到13. 28 hm2,水稻识别的总体精度由92. 41%降低到89. 20%;水稻识别精度与高、中、低3个农田景观破碎度密切相关,破碎度增加导致水稻识别精度下降;同等分辨率下,破碎度越高水稻识别精度越低。     

临安市土地综合承载力评价

根据临安市区域特点和实际情况,从生态环境承载、社会承载、经济承载3个方面选取22项指标构建评价指标体系,研究其2005~2012年土地资源承载力的变化情况;同时基于土地利用总体规划的目标数据,预测规划期末土地综合承载力发展水平。结果表明:1临安市土地综合承载力在2005~2012年有了很大程度的提高,发展趋势基本上呈可持续状态,其中生态环境承载力的不断提升对提高综合承载力的贡献最大;2子系统间发展不均衡,其中生态环境承载能力提升最快,与之相适应的社会和经济发展水平有待进一步提高;3以规划目标数据为依据推算的规划期末(2020年)综合承载力水平,表明临安市土地资源利用基本能够实现可持续发展。最后,从加强土地资源高效集约利用,加快经济发展以及规划监管和政策引导等角度提出了提高土地资源承载力的建议。     

遥感信息与作物生长模型同化应用的研究进展

卫星遥感技术能大面积、周期性地实时获取地表农作物信息,并且通过适当的反演方法能够定量地提供作物在区域尺度上的状况;作物生长模型应用物理数学方法从机制上定量地描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系,在单点上对叶面积指数、生物量和产量等具有很好的模拟准确性。利用数据同化算法,将作物生长模型与遥感信息进行同化,已经成为当前农作物长势监测和产量预算研究中的重要手段。在简要回顾遥感数据和作物模型2种经典耦合方法的基础上,重点综述了连续同化和顺序同化2种不同同化方式的研究进展,并对数据同化算法进行了简单介绍,最后提出存在的一些问题并探讨了未来的研究方向。     

无人机遥感技术在小尺度土地利用现状动态监测中的应用

土地利用现状的动态监测是管理部门制定土地利用政策的重要依据。无人机(UAVs)遥感技术具有机动灵活、操作简便等特点,在土地利用、农业生产和防灾减灾等诸多领域发挥重要作用。本研究以江苏省农业科学院本部为例,进一步分析空间分辨率、航向和旁向重叠度等参数对小尺度土地利用现状动态监测结果的影响。结果表明,6.0 cm空间分辨率的无人机遥感数据能够满足小尺度土地利用现状2级分类的需求。同一空间分辨率下,航向和旁向重叠度均为75%的无人机观测数据在图像拼接质量上要优于航向和旁向重叠度为70%和65%的无人机观测数据。2016-2018年研究区范围内4类地物面积减少,9类地物面积增加。其中,蔬菜地面积减少近55%,荒草地和园地面积分别减少约20%和10%,坑塘面积减少约7%;温室大棚面积增加超过70%,特殊试验田和护坡面积增加30%～40%,场地和林地面积增加14%～20%,道路面积增加略大于3%。