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。     

压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置。以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测装置结构参数,研究了传感器数量、传感器安装位置和监测装置水平倾角对谷物产量监测系统测产误差的影响,确定了最优参数组合为传感器数量5、传感器安装位置0.24 cm、监测装置水平倾角5°,并对最优参数组合进行了验证试验,结果表明,谷物产量监测系统测产误差为3.27%,满足谷物产量监测的精度要求。对谷物产量监测系统田间实际效果进行了试验验证,试验结果表明,田间测产误差为5.28%,生成的产量分布图为后续田间作业管理提供了决策依据。     

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。     

基于GEE的广西北部湾沿海水产养殖池塘遥感提取

沿海水产养殖池塘带来经济效益的同时,也会引起诸多环境问题,了解其空间分布对于海岸带的科学管理和渔业可持续发展具有重要意义。广西北部湾海岸带地形错综复杂,养殖池塘沿岸线散乱分布,导致传统遥感识别方法难以实现高精度提取。针对此问题,该研究提出一种基于Google Earth Engine（GEE）平台和全年Sentinel-1和Sentinel-2时序遥感数据的水产养殖池塘识别方法,结合多阈值分割和面向对象分类提取2019年广西北部湾海岸带的水产养殖池塘。结果表明：1）广西北部湾海岸带养殖池塘面积总计199.3 km2,遍布整个沿岸地区;识别结果总体精度达到0.921,Kappa系数为0.842;2）选取4个典型区域,对比该研究方法提取结果与Google高清影像目视解译结果,在规模化集聚型养殖区域中,识别结果占目视解译的面积比例达到90%以上,在排布密集的小型池塘区域面积占比也能达到80%以上;3）以时序遥感数据作为分类特征值,能够有效排除废弃池塘、水稻田和季节性水域。该方法在大范围复杂环境中仍具有良好性能,显著提高了水产养殖池塘遥感识别的精度,能够为海岸带生态环境的智能监控、养殖区域空间优化提供技术支持。     

浙江省近海渔运船转载信息提取

渔运船是从事渔获物运输的专用船舶,能够提高捕捞渔船作业效率,增加捕捞渔船的作业强度。为掌握渔运船在海上的转载情况,从而间接了解捕捞渔船作业强度,该研究提出一种基于北斗船位数据的以设定航速阈值、距离阈值和时间阈值来提取渔运船转载信息的方法。如果渔运船和捕捞渔船距离小于50 m,且期间有持续3条以上的船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems,VMS)记录,则认为可能发生了1次转载,并记录下相遇的时长、船名、空间位置。以浙江省为例,利用该方法从2018年浙江省的北斗船位数据中提取渔运船的海上转载信息,并进行统计分析。结果表明,有转载记录的渔运船808条,参与转载的捕捞渔船3 548条,共转载28 916次。渔运船停船转载占比21.0%,以1～1.4 m/s低速航行的作业状态转载占比53.7%,转载时长小于12.5 min的占比81.3%,同时得到渔运船转载的热点分布,转载累积时长最长的空间网格为122.5°E～123°E,31.5°N～32°N,转载累积时长187 h,其次为122°E～122.5°E,28°N～28.5°N,转载累积时长150h。通过分析渔运船海上转载位置和转载累积时长的空间分布情况可掌握捕捞渔船作业的时空变化特点,为渔业限额捕捞精细化管理提供依据。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

养殖废水处理设施自动化智能化运营与管控

为实现养殖废水处理设施自动化智能化运营与管控,本文以日产废水250 m³的某规模化养殖场废水处理设施为例,通过配置视频监控系统和在线监控设备,并设置预警预报功能,来展示自动化智能化运营与管控效果。实时监控结果表明,污泥浓度、DO、pH值等关键运行参数均控制在合理范围,分别为4 000~7 000 mg·L^-1、1.5 mg·L^-1（一级好氧池）和3~5 mg·L^-1（二级好氧池）、6.5~8.5;两级AO出水水质COD、氨氮均达标,分别为70 mg·L^-1以下和10 mg·L^-1以下,保障了设施运行效果,出水水质稳定达标,规避了环境风险。通过视频监控、在线监测、预警预报等功能,可有效监控废水处理设施每个处理环节运行状态,做到及时发现问题和解决问题,从而提高设施的管控效果和效率,并降低运营人员的投入,有效降低运营费用。实际运营结果表明,废水处理设施实施自动化智能化运营与管控,既能有效提高管控效果和效率,最大程度规避环境风险,又能降低运营成本,从而实现降本增效。     

砒砂岩区水土流失治理措施调研

通过对砒砂岩区治理水土流失的生物措施及工程措施进行调研,本文对最适合砒砂岩区生长的油松、沙棘、柠条的特点进行了详细的调查分析,给出砒砂岩区植被建设的几点建议.提出了砒砂岩区综合治理的总体思路,并总结了不同类型砒砂岩区的措施空间配置模式.生物措施方面以沙棘作为砒砂岩区生物措施治理的突破口,在立地条件较好的地方栽种油松、柠条,在造林方式上宜采用混交造林;在工程措施方面要结合沙棘植物"柔性坝"技术,以大、中型拦泥库为骨架,以淤地坝为主体,建设支流坝系.实现淤粗排细,改善进入下游河道的水沙条件及泥沙组成.     

Google Earth Engine平台支持下的南流江流域生态环境质量动态监测

为探究南流江流域2000—2019年生态环境质量的时空变化,利用Google Earth Engine（GEE）平台对2000—2019年南流江流域Landsat影像进行优化重构,并耦合植被绿度、湿度、地表温度、土壤干度等生态环境指标,构建遥感生态指数（RSEI）模型对南流江流域生态环境质量进行监测和评价。结果表明：2000—2019年南流江流域生态环境质量呈现逐年好转的态势,RSEI均值从2000年的0.543 4增长至2019年的0.636 4;南流江流域生态环境质量面积变化主要以中等生态风险等级向良生态等级转移为主,其中流域上游的中生态等级面积占比减少29.90个百分点,下游的良生态等级面积占比增加28.11个百分点。研究表明,使用GEE平台重构年度无云影像,可以对常年多云覆盖区的生态环境质量进行长时序的监测和评价。     

黑土小流域沟道分布遥感监测及主控因素研究

为了对典型黑土区小流域沟道分布进行遥感监测,并解析影响其发育的主控因素,选择黑龙江省海伦市光荣村为研究区,通过对遥感影像和地形图的目视解译判读和空间分析,量化汇水区面积、坡长等12个变量,结合对264条切沟与等高线分布关系的地貌学分析、统计分析和野外详查,解译地表径流和机耕道作用等6种情形,对典型黑土区小流域切沟发育主控因素进行探讨。结果表明,研究区林地面积大小不能直接控制切沟发育,林地内活跃沟长占活跃切沟总长的46.2%。小流域汇聚坡是切沟发育的典型地形,沟长占总长的68.1%,汇聚坡导致地表集中径流,沟长占总长的63.0%。汇水区面积和坡长是影响沟长的最主要因素,而小流域坡度是影响沟密度的显著因素。同时,切沟侵蚀多伴生于农田机耕道路一侧,机耕道旁沟长约占其总长的23.3%。研究表明,黑土区切沟侵蚀主要与机耕道促进地表径流的作用密切相关,侵蚀沟综合治理必须考虑小流域景观布局和山水林田湖草综合治理,应将农田机耕道路周边大型活跃切沟防控作为黑土区保护的重中之重。