基于Radarsat-2的冬小麦种植面积提取方法研究

为探寻基于Radarsat-2的冬小麦种植面积提取方法,以设立在江苏盐城研究区的冬小麦为研究对象,选用2014年3月3日-2014年6月7日期间5期Radarsat-2全极化影像,采用支持向量机法和最大似然法分别对各时相的冬小麦种植面积进行提取,并以地面实测GPS样方进行精度验证。结果表明,以支持向量机法和最大似然法提取冬小麦面积的精度均在4月20日达到最高,分别为66.4%和63.9%。对4月20日支持向量机法的冬小麦面积提取结果进一步进行耕地地块优化和碎小图斑去除处理后,冬小麦面积的提取精度可提高到79.6%。     

基于数据融合算法的灌区蒸散发空间降尺度研究

采用Landsat和MODIS数据,通过增强自适应融合算法(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)对蒸散发进行空间降尺度,构建田块尺度蒸散发数据集;利用2015年田间水量平衡方法计算的蒸散发数据对融合结果进行评价。在融合蒸散发基础上,结合解放闸灌域2000—2015年间种植结构信息,提取不同作物各自生育期和非生育期内年际蒸散发量,并分析了大型灌区节水改造以来,作物蒸散发占比的年际变化。研究结果表明:融合蒸散发与水量平衡蒸散发变化过程较吻合,小麦耗水峰值出现在6月中下旬—7月初,玉米和向日葵峰值出现在7月份。在相关性分析中,玉米、小麦和向日葵的决定系数R2分别达到了0.85、0.79和0.82;生育期内玉米(5—10月份)、小麦(4—7月份)和向日葵(6—10月份)的均方根误差均不高于0.70 mm/d;平均绝对误差均不高于0.75 mm/d;相对误差均不高于16%。在农田蒸散发总量验证中,融合蒸散发与水量平衡蒸散发相关性较好,两者决定系数达到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散发(ET)结果可靠,具有较好的融合精度。融合结果与Landsat蒸散发的空间分布和差异性一致,7月23日、8月24日和9月1日相关系数分别达到0.85、0.81和0.77;差值均值分别为0.24 mm、0.19 mm和0.22 mm;标准偏差分别为0.81 mm、0.72 mm和0.61 mm。ESTARFM融合算法在农田蒸散发空间降尺度得到较好的应用,可有效区分不同作物蒸散发之间的差异。不同作物在生育期和非生育期内耗水量差别较大;生育期内套种(4—10月份)耗水量最大,达到637 mm,玉米(5—10月份)和向日葵(6—10月份)次之,分别为598 mm和502 mm,小麦(4—7月份)最低为412 mm;非生育期内,小麦(8—10月份)耗水量最大,年均达到214 mm,玉米(4月份)和向日葵(4—5月份)分别为42 mm和128 mm。不同作物多年平均耗水量(4—10月份)差异较小,其年际耗水总量主要随作物种植面积的变化而变化。     

The use of remote sensing to detect the consequences of erosion in gypsiferous soils

Tillage practices on sloping ground often result in unsustainable soil losses impairing soil functions such as crop productivity, water and nutrients storage, and soil organic carbon (SOC) sequestration. A sloping olive grove (10%) was planted in shallow gypsiferous soils in 2004. It was managed by minimum tillage; the most frequent management practice in central Spain. The consequences of erosion were studied in soil samples (at 0–10, 10–20, and 20–30 cm depths) by analyzing SOC, available water and gypsum content, and by detecting spectral signatures using an ASD FieldSpecPro® VIS/NIR-spectroradiometer. The Brightness index (BI), Shape index (FI), and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were derived from the ASD spectral signatures and from remote sensing (Sentinel-2 image) data. The development of these young olive trees was estimated from the measured diameter of the trunks (17 ± 18 cm diameter). In 20–30 cm of the soil, the carbon stock (38 ± 18 Mg ha⁻¹) as well as the available water content (12 ± 6%) was scarce, affecting the productivity of the olive grove. The above-mentioned indices obtained from the laboratory samples and the pixels of the Sentinel-2 image were significantly (p < 0.01) correlated, with a correlation coefficient of around 0.4. The BI was related to the gypsum content and the slope of the plot. The FI was related to the carbon and water contents. The NDVI derived from the satellite image identified the influence of soil degradation on the trees and the carbon content. The spatial-temporal changes of the indices might help in tracking soil changes over time.     

浙江庆元香菇文化系统景观特征及演变

浙江省庆元县是世界人工栽培香菇的发源地, 2014年庆元香菇文化系统入选中国重要农业文化遗产。农业遗产景观是农业文化遗产在现代生活中最直观的表现,研究遗产地的景观特征和演变状况,有助于深入理解区域景观的状况及影响因素,实现遗产的有效保护和发展。本文运用Landsat 1991年、2001年、2010年和2018年的卫星影像结合实地调研,研究庆元香菇文化系统遗产地的景观现状、特征及结构,分析1991—2018年各景观类型演变规律及可能驱动要素。结果表明:1)遗产地景观类型主要包括森林、耕地、居民地和水体4类,其中森林面积达到1 643.23km~2(86.61%),是优势景观类型。2)区内山高、林密、溪流和菌菇资源丰富,形成了"河流-村落-梯田-森林"的垂直景观结构,并拥有西洋殿、菇寮等独特的香菇文化景观,人类与自然环境和谐共生。3)1991—2018年,遗产地森林面积增加139.28km~2(7.34%),耕地面积减少154.53km~2(8.15%),居民地面积增加11.86km~2(0.63%),水体面积增加3.48km~2(0.18%)。4)景观变化与相关政策密切相关, 20世纪后半期,遗产地森林砍伐严重,森林覆盖率由79.27%降低到77.97%; 21世纪以来,封山育林和生态林业建设使森林覆盖率从77.97%上升至86.61%,退耕还林和城镇化政策则分别促使了耕地面积减少和居民地面积的微弱扩张。总之,浙江庆元香菇文化系统遗产地景观结构独特,得益于当地居民林-菇共育的传统理念、香菇栽培技术的进步和当地森林保护等政策的施行,遗产地森林面积经历轻微的下降后又迅速增加,为遗产保护和传承提供了保障。     

Relationships of Spectral Reflectance with Plant Tissue Mineral Elements of Common Bean (Phaseolus Vulgaris L.) Under Drought and Salinity Stresses

ABSTRACT

Salinity and drought stresses are critical for Phaseolus vulgaris L. growth and development. They affect plants in various ways, including tissue mineral element content. Micro- and macro-elements in leaves of Phaseolus vulgaris L. (cv. ‘Blue lake’ and cv. ‘Terli’) subjected to deficit irrigation and salinity treatments were investigated, both analytically and with regards to their effect on the leaves’ spectral reflectance. B (boron), K (potassium), Mn (manganese), Na (sodium), Si (silicon) and Zn (zinc) appeared to be influenced by stress factors, mainly responding to salinity increase. The leaf spectral reflectance of the plants appeared to be significantly correlated with most of the elements under investigation. Multivariate regression identified a relationship of the reflectance at particular regions of the spectrum with phosphorus and NDVI (normalized difference vegetation index) and indicated a significant correlation with B, Fe (iron), K, Mn, P (phosphorus) and Zn. Moreover, customized spectral indices, exhibiting significantly high correlation with B, Fe, K, Mg (magnesium), Mn, Na, P, Zn and N (nitrogen), were developed.     

基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施,而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型,是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题,该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System,PPK-GPS）,获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列,并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理,使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系,使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列,消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后,根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度,共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明,本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm,表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较,本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

基于土壤微波辐射布儒斯特角反演土壤含水率

在利用被动微波遥感技术进行裸露地表土壤含水率(Soil Moisture Content,SMC)的反演中,土壤粗糙度是制约反演精度的最关键因素。该研究利用改进的积分方程模型(Advanced Integral Equation Model,AIEM)进行地表多角度微波发射率的模拟,探索地表微波辐射多角度信息用于提高地表SMC反演精度的可行性。基于不同SMC和不同粗糙度地表多角度V极化发射率数据的变化趋势提取土壤介质布儒斯特角,结果表明,土壤布儒斯特角对SMC具有较高的敏感性,C波段(6.6 GHz)不同含水率土壤的布儒斯特角分布在60°～80°范围内。基于AIEM模拟数据的分析发现,土壤布儒斯特角正切值与SMC具有较好的线性关系,线性拟合决定系数为0.94,均方根误差为0.027cm~3/cm~3,并得到了基于布儒斯特角的裸露地表SMC反演算法。基于模拟数据的算法验证结果表明,算法的SMC预测值与理论值的决定系数为0.95,均方根误差为0.024 cm~3/cm~3。算法在不同土壤粗糙度自相关函数下均表现出稳健的特性,SMC预测精度最大均方根误差为0.027 cm~3/cm~3,最小为0.023cm~3/cm~3。基于布儒斯特角的SMC反演算法利用的是多角度土壤发射率的相对变化而非其绝对数值,该研究为SMC的多角度被动微波遥感提供了一种不同的研究思路。     

2008－2018年拉萨市温室蔬菜地时空变化特征

随着居民对蔬菜消费需求的不断提高,拉萨市温室蔬菜地得到快速发展,但对温室蔬菜地格局变化过程仍缺乏清楚的认识。该研究基于2008－2018年11期拉萨市高清遥感影像,结合实地调研,采用重心转移分析、地统计分析等方法,研究了2008－2018年拉萨市温室蔬菜地时空格局变化特征。结果表明：1）2008－2018年,拉萨市温室蔬菜地面积总体呈波动上升趋势,年均增长率为6.93%。研究时段内,温室蔬菜地变化经历了发展、调整、稳定三个阶段,各阶段年均变化率分别为11.08%、-2.13%和0.77%。2）研究时段内,拉萨市城关区和堆龙德庆区温室蔬菜地比例下降56.2%,达孜区和曲水县温室蔬菜地比例上升51.58%,温室蔬菜地分布重心向远离城区的城郊转移,向东南方向迁移了约4 896 m。3）新增温室蔬菜地向高海拔和大坡度区域转移,海拔3 675～3 800 m范围内温室蔬菜地面积比例由22.05%上升到30.41%,坡度6°～10°区域温室蔬菜地面积占比上升5.92%。4）温室蔬菜地新增源于耕地,减少多因为建设用地扩张。蔬菜需求量大和温室蔬菜收益高是温室蔬菜地面积增加的基本动力,区域土地利用调整是温室蔬菜地格局变化的重要推动力。     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

中国东北漫川漫岗典型黑土区沟道侵蚀特征

[目的] 通过对450 km²黑土区进行实测调查,旨在评估研究区沟道侵蚀现状。[方法] 选取沟道侵蚀严重的450 km²的漫川漫岗黑土区为调查区域,首先在谷歌卫星影像上进行侵蚀沟识别和定位,再对侵蚀沟立体形态进行实地测量。[结果] ①研究区土地利用以耕地为主,耕地、建设用地、林地、草地分别占研究区总面积的85%,8%,6%,1%。②研究区坡耕地占86%,坡度0.25°~3.0°占64%,大于5°的占12%。③共有侵蚀沟1 049条,其中耕地中侵蚀沟577条,占总侵蚀沟条数的55%;沟壑密度1.2 km/km²,按沟壑密度衡量沟蚀强度为中度;沟壑面积比例为2.89%,以此界定沟蚀强度为剧烈。④研究区侵蚀沟平均长度、宽度、深度和面积分别为996,13.1,2.7 m和2.4 hm²。[结论] 漫川漫岗黑土区沟道侵蚀严重,主要危害坡耕地,但侵蚀沟相对较小,易于治理。