黄河源区植被NDVI时空变化特征与气候变化响应分析

基于2000～2014年MODIS NDVI遥感数据和同时期气候数据,采用趋势分析法、简单相关分析法、偏相关分析法、复相关分析法等多种时间与空间分析方法,探讨了黄河源区植被NDVI时空变化特征与气候变化响应。结果表明,过去15年内,黄河源区植被NDVI在时间变化上呈缓慢增加趋势,空间上呈由东南向西北递减的分布格局。在时间上,植被NDVI与气候因子均呈上升趋势,气温和降水上升趋势分别通过0.05和0.01的显著性检验。偏相关系数空间分布上,整体上植被NDVI受降水量的影响要大于受气温的影响。复相关系数空间分布上,通过0.01、0.05、0.1的显著性检验像元占比分别为3.26%、5.63%、4.09%。黄河源区北部植被NDVI主要受降水因子影响,西南部和中部植被主要受气温因子影响。     

1997—2017年间广西北部湾红树林演变分析

以1997-2017年为研究期,以广西北部湾海岸为研究区域,基于LANDSAT5、LANDSAT8遥感影像数据从人为和自然两方面对20年来的广西北部湾红树林时空演变进行了分析。结果表明研究期内,1997年至2007年间红树林面积持续减少,其后急速增长,然后趋于稳定;沿海养殖业、海岸线的延伸均对红树林呈负相关关系,表明养殖业、海岸线向内陆延伸造成红树林呈现减少趋势,而相对而言,海岸带的城市建设对红树林的影响较小。在自然因素方面,年平均气温与红树林呈负相关性,而年平均降雨量与红树林呈正相关性。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

不同农机驾驶方式对玉米播种出苗率的影响——基于无人机多光谱影像的测算

为验证无人驾驶、辅助驾驶和人工驾驶对玉米播种出苗率的影响,以鲜食玉米为试验作物,划分区域进行无人驾驶、辅助驾驶、人工驾驶播种,在保障土壤条件和管理方式基本一致的情况下,使用无人机采集出苗期多光谱影像,利用超绿值(ExG)和最大类间差法相结合的方法提取农田背景中玉米苗特征图像,计算归一化植被指数(NDVI)。基于实测计算的出苗率与区域NDVI,建立对应关系,利用空间分析技术计算无人驾驶、辅助驾驶、人工驾驶方式下出苗率情况。结果表明：基于无人机多光谱影像测算方法的无人驾驶、辅助驾驶、人工驾驶播种出苗率分别为67.47%、66.30%、52.83%,实测出苗率分别为72.19%、66.23%、55.49%,差异度分别为-4.72%、0.07%、-2.66%。出苗率为无人驾驶区>辅助驾驶区>人工驾驶区,无人驾驶区出苗率最高,且出苗率较为均匀,基于无人机多光谱影像的测算方法较为准确。该方法为实时估算玉米出苗率提供理论依据。     

结合注意力机制与YOLOv5的松材线虫病受害木检测

松材线虫病是我国近几十年来最严重的一种森林病害,加强疫情的监测迫在眉睫。本研究在自建数据集的基础上采用3种不同的注意力模块(CBAM、SE和CA)改进YOLOv5算法并结合数字正射影像图自动识别松材线虫病受害木,分别对比了改进模型CBAM-YOLOv5、SE-YOLOv5、CA-YOLOv5与YOLOv5模型的识别效果,实现了对变色松树和枯死疫木检测效果的提升。结果表明：3种注意力改进策略的变色松树查全率、平均精度和F1分数显著提高,查准率不逊色于YOLOv5模型;综合考量查全率和F1分数指标,SE-YOLOv5模型的变色松树和枯死疫木检测效果最好,其F1分数分别达到89.7%和76.9%,比原模型分别提高了5.5%和5.4%,其检测精度分别为91.7%和80.3%,较YOLOv5模型分别提升了4.7%和5.1%;在理想置信度阈值情况下3种注意力改进策略的变色松树和枯死疫木查全率均值分别为85.4%和76.6%,基本满足实际检测需求。对各注意力改进模型检测层的特征图和热力图进行剖析可以看出,嵌入注意力机制有利于提取高贡献度的特征成分,可以提升变色松树特征提取的准确性。因此,改进的YOL...     

基于无人机影像的山核桃单木检测及冠幅与树高的提取

针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在...     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标,应用多期国产高分辨率卫星遥感数据,辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像;叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。通过目视解译与提取识别,检测林地和林木的变化情况,结果表明:卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。