陕北黄土高原地区土地利用/覆被分类及验证

陕北地区自退耕还林工程实施以来,区域土地覆被发生巨大变化,退耕后土地利用/覆被分类有利于实现退耕前后土地利用/覆被动态监测,评价退耕还林工程进展程度。该文在前人分类系统的基础上,通过对研究区不同土地覆被类型分布特征的实地调查,首先构建了适合陕北地区的土地覆被分类系统;其次依照上述分类系统,以MODIS/NDVI数据、DEM数据和陆面温度数据为依据,采用决策树分类方法对2008年陕北地区土地覆被进行分类;最后采用野外调查数据和Google Earth高分辨率遥感数据,利用误差矩阵的方法对分类结果的整体精度和典型区域不同土地覆被类型的区分精度进行验证。结果表明,基于上述方法的土地覆被分类不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且不同的土地覆被类型之间也得到较好的区分。     

NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响

遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。     

鄱阳湖流域NDVI时空变化及其与地表径流的关系

根据鄱阳湖流域4个子流域1982-1999年归一化植被指数（NDVI）数据集和4个水文站的径流数据,采用年代际差异变化、相关分析、Morlet小波分析方法,对鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系进行研究,并从年内、年际两个角度研究各子流域的NDVI时空变化特征。结果表明：分析期内鄱阳湖流域各子流域多年平均NDVI的年内变化趋势一致,年平均NDVI总体上都呈增加趋势,NDVI主要受到降水、径流的影响。相关分析显示,整个流域年NDVI与径流量间呈显著正相关,径流量与滞后3个月的植被NDVI间相关性最高;子流域的径流量普遍存在着12个月、部分存在35、62个月左右周期的震荡信号,各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异,其中12个月周期最强,短周期强于长周期;NDVI与径流量具有同等的周期变化特点。     

水蚀流域土地覆被格局土壤保持能力空间分布式评价

以丹江口水库以上的汉江流域为例,利用植被覆盖度、坡度加权的上游有效汇流面积空间分布型式和驱动-阻力耦合空间分布拟合函数2个指标,评价水蚀流域土地覆被格局土壤保持能力,并基于研究区14个子流域水文站泥沙资料进行验证.结果表明：汉江干流沿岸河谷盆地和丹江口水库周边丘陵区子流域是研究区城镇和农田的主要分布区,植被覆盖度低,距离汉江较近,当前覆被格局土壤保持能力相对较低,是河流泥沙的主要直接来源地;有效汇流面积空间分布型式和驱动-阻力耦合空间分布拟合函数能有效反映流域泥沙输出,可作为评价流域土地覆被格局土壤保持能力的指标.该评价方法基于土地覆被格局与土壤侵蚀的作用机制,简单易行,可为评价土地覆被格局土壤保持能力、土地覆被格局变化的土壤侵蚀效应提供一种简捷的途径.     

基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。     

利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积

通过对湖北省江陵县各种地物MODIS数据NDVI时序特征的分析,选取夏秋作物轮作期（5月下旬）和NDVI均值为标准,采用分层方法区分秋收作物（中稻、晚稻、棉花）区与其它区,然后利用BP神经网络法对三种作物进行监督分类,得出了三种作物种植的空间分布。并将结果与ETM数据的神经网络监督分类值作为标准值进行了误差分析,得出其平均误差率为13.6%,能准确反映江陵县秋收作物分布状况,该分层模式加BP神经网络监督分类方法适用于多种作物种植区的作物分类。     

艾比湖流域气溶胶光学厚度与土地覆被景观格局关联分析

土地覆被-景观格局直接或间接影响大气环境,了解大气环境对土地覆被-景观格局的响应,对维护和改善生态环境具有重要的意义。该研究基于环境一号卫星HJ-1B CCD数据,研究艾比湖流域土地覆被-景观格局与气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的关联关系,首先通过CCD数据反演AOD,然后利用分维数分析和贡献分析方法,定量分析土地覆被-景观格局对AOD的影响。结果表明:1)研究区AOD主要集中于绿洲及人口集聚区,从绿洲的中心到绿洲边缘气溶胶光学厚度逐渐降低,且在南部山区集聚呈带状;2)流域平均AOD与景观指数PD、ED、LSI和AI之间均存在着高度相关性,且景观的组成和空间结构都影响着流域AOD的空间分布;3)通过分维数分析,可知耕地和盐渍地的AOD密度从高值中心到外边界下降,但在其他的土地覆被类型上变化相反,盐渍地和耕地是流域主要空气污染的贡献者;4)应用贡献分析法进一步阐明了耕地和盐渍地可以增加空气污染,而林草地的效果相反。土地覆被变化和人类活动是影响艾比湖流域AOD空间分布主要原因,对AOD与土地覆被-景观格局变化的定量研究可以使研究者更好地了解AOD与土地覆被-景观格局的关系,进一步为土地政策的制定和土地利用规划提供参考。     

2001-2020年澜湄流域热带地区土地覆被变化对蒸散发的影响

准确量化土地覆被变化对蒸散发的影响是深刻理解全球变化背景下的水资源响应机理的重要前提。该研究基于土地覆被产品MCD12Q1、蒸散发产品MOD16及涡动相关等数据,通过构建剔除气候变化的动态分析方法,量化了2001-2020年间澜湄流域热带地区土地覆被变化对蒸散发耗水量的动态影响。结果表明：1）MCD12Q1与MOD16在该流域的精度较高,其中MCD12Q1的总体精度为82.3%,MOD16在8 d以及月尺度上的RMSE仅略大于1 mm/d;2）2001-2020年研究区植被整体退化明显,其中森林转变为灌木和灌木转变为农田约占流域变化面积的61.2%;3）2001-2020年期间主要土地覆被变化导致区域蒸散发耗水量减少约278.87亿m3,主要土地覆被变化区气候差异导致蒸散发耗水量增加190.96 亿m3。总体上,澜湄流热带地区植被整体呈现出退化的趋势,主要表现为森林转变为灌木和灌木转变为农田。该地区土地覆被变化区域也使得其近20年内蒸散发耗水量减少,改变了土地覆被变化区域水资源循环过程。以上研究结果可为澜湄流域热带地区水资源安全提供有效监测,对地区土水资源合理配置提供重要的科学参考依据。     

基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究

准确、及时地获取农作物的空间分布信息,对于指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。为了检验长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)算法在基于时序遥感数据进行作物分类中的优势,该文以临汾盆地为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对MODIS NDVI进行平滑处理,并采用ESTARFM(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)算法对滤波后的MODIS NDVI和Landsat NDVI进行融合,生成空间分辨率为30 m、时间分辨率为8天的时序NDVI。基于Landsat NDVI利用LSTM算法进行作物分类,同时,基于融合NDVI分别利用LSTM算法和神经网络(neuralnetwork,NN)算法进行作物分类,并对比3种方法的分类精度。结果表明,Savitzky-Golay滤波后的时序MODISNDVI能够反映不同作物的物候特征;基于融合NDVI的分类精度明显高于基于LandsatNDVI的分类精度,表明融合后的时序NDVI由于具有更高的时间分辨率,能够更加突出不同作物的物候特征,显著提高作物分类精度;基于融合NDVI和LSTM算法的分类精度高于基于融合NDVI和NN算法的分类精度,前者的冬小麦面积估测精度高于后者的估测精度,表明LSTM算法的分类精度高于NN算法。该文可为基于遥感影像进行不同作物种植区域提取的研究提供重要的方法参考。     

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现,依据中国植被编码体系在MODIS数据试验的基础上,对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计,包括7大类22个二级类别,并利用2001～2002年MODIS1km时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类,结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。     

基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法

为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。     

基于高分辨率遥感影像的青海湖沙柳河流域土地覆盖监督分类方法对比

[目的]研究高寒河源区土地覆盖的精准分类方法,为地物分类提供参考,分类结果可为青海湖流域土地资源与生态环境监管提供数据支撑。[方法]运用高分辨率遥感影像,通过6种监督分类器(平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机)对青海湖沙柳河流域的土地覆盖进行分类,最后通过最佳提取方法统计得出青海湖沙柳河流域土地覆被概况。[结果]支持向量机、神经网络和最大似然的分类精度较高,其总体分类精度均大于96%,Kappa系数均大于0.95,平行六面体的分类精度最低,误差较大。综合各种分类精度及分类图像局部细节,支持向量机分类效果最佳。通过解译可知沙柳河流域土地覆被以草地为主,占流域总面积的71.09%,裸地和湿地分别占流域总面积的16.26%和10.24%,水体、农田和建筑用地面积较小,共占流域总面积的2.41%。[结论]运用高分辨率遥感影像,通过支持向量机分类器可实现对青海湖沙柳河流域土地覆被的良好分类。整个流域植被覆盖度高,生态环境良好。     

基于GIS/RS和USLE鄱阳湖流域土壤侵蚀变化

将空间信息技术（RS和GIS）和通用土壤流失方程（USLE）相结合对鄱阳湖流域土壤侵蚀量进行计算。分别利用1990年和2000年TM/ETM+影像分类得到两期土地利用/覆盖类型图,结合鄱阳湖流域数字高程模型（DEM）、土壤类型分布图和流域降雨资料分别获取USLE模型中各因子值的空间分布,最后计算流域2个年份的土壤侵蚀空间分布图。研究表明：鄱阳湖流域土壤侵蚀区域主要分布在赣江上游,信江上游,抚河上中游和修水上游地区;鄱阳湖流域1990年和2000年大范围土地经受着Ⅰ级微度与Ⅱ级轻度侵蚀,其侵蚀面积之和分别占流域面积的97.38%和97.30%;而流域产沙主要来源于Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀,所占土壤侵蚀总量分别为58.16%和51.20%,其中中度以上等级的侵蚀对产沙量的贡献是不可忽视的;从1990年到2000年土壤侵蚀等级变化呈现了由中等级侵蚀（Ⅱ级轻度侵蚀和Ⅲ级中度侵蚀）向低等级（Ⅰ级微度侵蚀）和高等级侵蚀（Ⅴ级极强度和Ⅵ级剧烈侵蚀）的2个极端演化的趋势。鄱阳湖流域土壤侵蚀量从1990年到2000年增长幅度达6.3%;土壤平均侵蚀模数都约为1 100 t/(km2·a),属于Ⅱ级轻度侵蚀。分析2个年份的土地利用/覆盖变化,发现鄱阳湖流域湿地和农田面积减少,建筑用地增加均是造成土壤侵蚀量增加的因素,而降雨侵蚀力因子空间格局也对土壤侵蚀空间分布具有重要影响,最后提出了鄱阳湖流域水土保持规划措施。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

基于时序NDVI的露天煤矿区土地损毁与复垦过程特征分析

露天煤矿区是人类活动强扰动地区之一。该文以阿巴拉契亚煤田区韦恩县为研究区域,应用遥感时序分析法分析了像元尺度的土地损毁和复垦过程特征。得出结论:1984-2010年间,韦兹县露天开采扰动区域占采矿权范围的45.80%,其中植被恢复区域占开采范围的66.45%,开采时间越早,植被恢复像元比例越高;开采造成的地表无植被覆盖期时长中位数为6 a,均值为7 a;已充分复垦的区域,NDVI值恢复至采前水平的加权平均时长为12 a。基于像元变化轨迹的研究,除揭示土地损毁-复垦过程特征外,能较好地反映空间异质性,可以为土地复垦管理和相关政策决策提供科学依据。     

Monitoring the effects of land use and cover type changes on soil moisture using remote-sensing data: A case study in China's Yongding River basin

We used a radiation-transfer equation estimate of July surface temperatures (T_s) in China's Yongding River basin based on thermal infrared Landsat TM images from 1987 and 2005 and Landsat ETM+ images from 2000. Based upon the T_s–NDVI relationship space, we analyzed the scatterplot of T_s versus NDVI to calculate a temperature–vegetation dryness index (TVDI). We used a linear regression model between soil moisture and TVDI to estimate soil moisture to depths of 10 and 20 cm. We produced a land use and cover type map by classification of the Landsat images, and used the map to study the influence of land use and cover type changes on soil moisture. Some areas of farmland in 1987 had been converted into grassland by 2000, and soil moisture mainly increased, with increases ranging from 20 to 60%. From 2000 to 2005, most of the grassland in the northern part of the study area and some grassland in the central area were converted into farmland, and soil moisture decreased by up to 60%. Soil moisture decreased most obviously in areas where forest was converted into grassland, with decreases ranging from 60 to 100% in most areas.     

近40年鄱阳湖枯水期水体面积变化特征及驱动因素分析

湖泊是维持生态平衡的重要因素,鄱阳湖作为我国最大的淡水湖,由于枯水期提前且持续时间延长导致水体面积发生变化.研究鄱阳湖枯水期水体面积的变化特征及其驱动因素对区域生态环境的稳定及经济发展具有重要意义.利用1973-2018年鄱阳湖枯水期遥感影像数据,采用Mann-Kendall趋势检验法、Mann-Kendall突变分析...     

1990-2015年乌苏里江流域土地覆被变化

[目的] 分析1990—2015年乌苏里江流域内中国和俄罗斯两国区域土地覆被变化特征和差异,为该流域内人地关系研究和土地资源管理提供科学参考。[方法] 以Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,采用基于面向对象的遥感分类方法,提取乌苏里江流域1990年和2015年的土地覆被信息,分析乌苏里江流域土地覆被变化的主要特征。[结果] 1990—2015年的26 a间,乌苏里江流域内农田、湿地面积变化较为明显。农田呈扩张趋势,面积增加6 089.69 km²,增长率18.4%。其中,5 416.7 km²农田由湿地转化而来,农田扩张主要发生在中国境内区域。湿地、林地面积分别减少了5 683.51和844.09 km²,减少率分别为56.4%和3.51%。俄罗斯境内土地覆被变化作用强度较弱,各土地覆被类型间变化率均不超过2%。[结论] 气候、地形、农业宏观政策和农业生产方式等是推动乌苏里江流域土地覆被变化的影响因素;其中,农业生产方式的转变和规模的扩大是该流域土地覆被变化的最主要驱动力。     

基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类

为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。