准噶尔盆地西南缘人工绿洲演变初探

本文以1989年和2000年TM影像为基础,结合部分统计资料,分析了准噶尔盆地西南缘沙湾-石河子-玛纳斯人工绿洲近20年的变化特点。分析结果表明:该研究区人工绿洲面积增加显著,由1989的6077.62km2增至2000年的6995.02km2,且主要增长期为1995年以后,1998-2002年增长尤为明显;绿洲内部存在一定程度的弃荒现象,1989-2000年间有365.29km2农用地被荒弃;绿洲的增长以外延式增长为主,开发原有绿洲内部空地为辅;同时,北部莫索湾绿洲土地盐碱化现象明显。     

成都市城市景观格局时空演变特征及生态效应驱动研究

景观变化是人类社会经济活动与地域环境间相互干扰、相互作用的复杂动态过程,分析和评价成都市景观格局的时空特征,景观格局变化对生态环境质量的影响,以期促进人与自然和谐,维护城市生态系统稳定性、国土空间格局优化和公园城市建设提供科学依据。基于2000—2020年成都市历史遥感数据,运用遥感、GIS技术和Fragstats软件,分析研究区土地利用/覆被类型,定量研究成都市景观格局变化及其生态效应。结果表明：(1)20年间成都市土地利用结构发生明显变化,由农业用地占主导的土地利用格局逐渐转变为耕地、林地和人造地表占优势的局面,约占研究区总面积的94.71%,成为成都市的主导土地利用/地表覆被类型。20年间增速最快的是人造地表,单一动态度达44.58%,其次为水体和林地;增速最慢的为草地和湿地。(2)20年间成都市土地利用空间变化面积达237 303.17 hm²,占研究区总面积的16.56%,表现出耕地、草地和林地的大量转出和人造地表、林地大量转入的特征。(3)景观类型以耕地为主,人造地表景观类型是20年间变化最大的景观类型,形成了较大的集聚斑块且逐年扩大。整体景观格局受人...     

新疆旅游经济非均衡演变的时空特征分析

本文以区域经济学为基础,运用标准差和变异系数等方法,分析了新疆15个地州近10年旅游经济的区域非均衡发展的总体水平及时空特征,揭示了新疆旅游经济水平在国民经济中产业地位的分异规律,探讨了旅游区域差异的动因,提出了缩小地区差异、协调新疆旅游业发展的对策。     

应用MODIS数据估算草地生物量

利用新一代EOS/MODIS卫星遥感数据,针对MODIS的应用特点,借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法以及植被指数的研究进展.以天山北坡乌鲁木齐南郊的草地为研究区,通过野外实地采样得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据.并利用ENVI软件,提取典型区各样点的植被指数,分析遥感植被指数与植被生物量的相关关系,从而建立植被指数在不同季节草甸和草原的生物量估测模型.     

基于GF-1影像的普达措国家公园森林地上生物量遥感估算

精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量。研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm2;普达措国家公园森林地上生物量为7085614t,平均生物量达136.01t/hm2,表明公园内寒温性针叶林发育完好;海拔3 500～4000m区域森林生物量平均值最高,为126.56t/hm2,与生态保护目标分布范围相符;不同坡向生物量存在差异,阴坡和半阴坡平均生物量高出其他坡向20.48%,立地条件较优。研究结果证实基于GF-1优化的生物量经验模型具有对亚高山天然林地上生物量的估算潜力,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

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。