叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统重要参数,如何以较小成本提升区域尺度的山地森林LAI的遥感估测精度,对于精确掌握森林LAI的情况和进一步了解森林生态系统有重要意义.本研究以星载激光雷达ICESAT-2/ATLAS为主要信息源,以西南山地香格里拉市为研究区,基于随机森林回归(random forest,RF)遥感估测模型,结合地面51 块LAI实测样地数据,在前期进行RF超参数优化基础上,采用决定系数、均方根误差、绝对平均误差和中位数绝对误差作为模型精度评价指标,对估测效果进行分析.结果表明:使用随机表面查找算法进行RF回归模型的超参数优化,能明显提升模型估测LAI精度.提取出的地面光斑特征参数在山地森林LAI估测中有较高的贡献度和极佳的效果,可用于区域尺度的山地森林物理结构参数LAI的估测.同时,利用随机表面查找算法优化后的RF回归模型,估测精度更高,估测结果与研究区森林分布现状吻合,具有一定普适性.最后,研究确定了使用ICESat-2/ATLAS数据产品估测 LAI是可行的,能为星载激光雷达估测中大范围的 LAI 提供一定的参考.
为了提高目前主流卫星推扫成像过程中多列条带噪声的检测效率,提出了一种基于间隔采样的快速变分条带噪声检测方法.该方法以条带噪声成分变分建模和优化求解为基础,通过间隔采样和构建带间隔采样参数的条带噪声成分估计模型,完成条带噪声成分的快速求解,然后对条带噪声成分列均值进行一元离群点检测和后处理,完成条带噪声的定位.由于采用间隔采样的策略,该方法在不损失条带噪声检测精度的情况下显著提高了检测效率.
针对传统机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)土地覆盖分类方法空谱信息协同利用能力不足或多类型特征联合利用时特征维数过高的缺陷,提出一种基于多元高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的机载MS-LiDAR点云空谱联合分割算法.该算法首先对原始多波段独立点云进行辐射校正、异常剔除及融合,形成同时表达空间位置及其对应多波段光谱信息的多光谱点云;然后,提取各激光点的多光谱、高程等特征构建空谱特征矢量,并通过特征标准化及离散化消除不同类型特征间的单位和尺度差异;再次,构建多元GMM建模目标在空谱特征空间呈现的多峰分布,获取激光点属于各类目标的响应度并按照最大响应度原则确定类属;最后,设计3D多数投票法优化分割结果.实验基于实测的Optech Titan MS-LiDAR数据验证提出算法的有效性和可行性.实验结果表明:联合多波段强度特征及高程特征的多元 GMM 的分割总体精度可达93.57%,Kappa系数可达0.912,仅联合四维特征即可实现MS-LiDAR点云的高精度分割.该项研究可为综合利用MS-LiDAR数据的多光谱及空间信息提供新途径.
合理快速评价矿山重金属污染修复的效果对于矿山生态恢复与重建治理工作具有重要意义.以德兴铜矿为例,根据野外实测植被光谱,分析矿区内主要植被的典型光谱特征;根据实验室化验的植被叶片内重金属含量,分析其重金属含量与光谱特征参数红边位置的关系;利用 2003 年和2009 年2 景Hyperion高光谱卫星数据计算矿区植被的红边位置,推断矿区植被富集重金属的情况,进而评价矿山重金属污染修复的效果.研究结果表明,在典型复垦区1 号、2 号尾矿库四周重金属污染修复取得了较好的效果;与 2003 年相比,2009 年重金属污染修复整体上取得了一定的成效,大部分区域被修复,但仍有部分新增污染区,需采取修复措施.该方法可快速、合理、大范围地评价矿区重金属污染修复的效果.
针对消费级无人机相机单一、镜头畸变大,地形建模精度受航线设计和控制测量的影响等问题,设计了不同的数据采集方案和控制点蒙特卡罗检验,分析了相机倾角、航高和控制点数量对地形建模精度的影响.在黄土高原3 个典型小流域的实验结果表明:①在进行无人机摄影测量数据处理时,应先使用蒙特卡罗检验对控制点质量进行分析,排除控制点误差再进行数据处理.②相机倾角方面,在无地面控制点时,采用较大角度的倾斜摄影不仅有利于提高样区整体精度,还优化了误差的空间分布;这与相机畸变模型的优化有关.在有地面控制点时,相机倾角对高程精度的影响不大,但是影响控制点饱和数量;相对于垂直摄影,倾斜摄影需要略多的控制点才能达到最优精度.③航高方面,在有地面控制点时,使用倾斜摄影有利于降低高程精度对航高变化的敏感性.在有地面控制点时,航高在60～160 m范围内对高程精度的影响不明显,且航高变化不影响控制点饱和数量.
Ground subsidence caused by the exploitation of mineral resources is not only an important factor to be considered in the development and utilization of land space,but also an obvious indication for the area of underground illegal mining.The mining distribution of mineral resources is wide and scattered,so it is very necessary to quickly and accurately identify and extract the spatial distribution of mining subsidence in large areas.In this paper,the multitemporal difference interferometric phase diagram of subsidence mining area is obtained by using synthetic aperture radar differential interferometry（DInSAR） technology,FCN-8 s,PSPNet Deeplabv3 and U-Net models are used to train the network.The results show that the U-Net model has high detection accuracy and takes short time.In order to improve the semantic segmentation and extraction accuracy of mining subsidence,the efficient channel attention（ECA） module is introduced into the traditional U-Net model for training.The ECA-UNet results show that compared with the traditional model,the intersection union ratio（IOU）corresponding to mining subsidence is increased by 2.54 percentage points.
在对遥感影像进行处理分析的过程中,云层覆盖往往会对遥感信息的提取造成阻碍.然而,地表背景环境复杂多变,由于不能有效提取云目标和背景环境间的特征差异,现有方法虽然在大多数背景环境下具有较好的云检测效果,但在某些环境下则存在明显的误分漏分,不能保持原有的检测效果,表现出稳定性差、泛化能力不足的特点.对此,该文提出了一种适用于多背景环境的云检测方法,首先基于Sentinel-2A数据,对云目标与背景环境的光谱特征差异进行分析以辅助检测样本选择,并在此基础上加入薄云最优变换(Haze optimized transformation,HOT)和云位移指数(cloud displacement index,CDI)等更有效的检测指标;最后训练得到基于随机森林的云检测模型,从背景环境和云目标种类对检测精度的影响出发,在不同背景环境的影像上与Fmask算法进行对比.结果表明,相对Fmask算法,该文方法的总体精度和F1 分数分别提高了2.2%和2.9%,总体精度和F1 分数的标准差分别降低了29.6%和72.5%,说明该方法在保持高检测精度的同时,显著提升了不同环境下云检测的稳定性,能够有效应用于多背景环境下的云检测.
川西高原是青藏高原与四川盆地间重要的生态屏障,生态坏境脆弱敏感,研究其植被归一化植被指数(nor-malized difference vegetation index,NDVI)动态变化及其驱动因子,对监测生态环境质量具有重要现实意义.以2001-2021 年MODIS NDVI 数据为基础,结合气象数据、地表因子数据以及人类活动数据,利用趋势分析、Hurst指数以及地理探测器分析时空尺度下川西高原植被NDVI的分布特征,探索影响NDVI变化的主要驱动因子.结果表明,2001-2021 年川西高原67.19%的区域植被NDVI表现为波动上升趋势;高程是影响植被NDVI的最主要因子,其解释力为 0.529,其次为≥0℃积温与气温;影响因子间交互作用为非线性增强与双因子增强,其中相对湿度∩高程的q值最高,为0.623;84%的因子组合对川西高原植被NDVI空间分布的影响存在显著差异.研究结果有助于研究植被生长的驱动机制,可为川西高原植被保护提供参考.
经济发展过程中,常伴随出现生态环境质量下降和服务能力失调等问题.理清生态与经济两者之间的关系、明确两者的空间差异,是实现区域可持续发展的前提.该文以 2000 年、2010 年和 2020 年洞庭湖区 3 期遥感影像及社会经济数据为基础,采用价值当量法计算生态系统服务价值,并测算湖区内24 个区县单元生态系统服务与经济的协调性、一致性指数,综合探讨生态服务与经济的变化关系及空间聚集特征,进而为区域生态服务与经济发展协调平衡提出针对性的优化措施.结果表明:①湖区生态系统服务价值总量上由2000 年的2 615.41 亿元下降至2020 年的2 556.46 亿元,空间分布上呈中部高、外围山体次之、交界丘陵平原最低的圈层式格局;②单项生态服务价值中,水文调节的贡献率最高,维持养分循环的贡献率较低,研究期内,除生物多样性和美学景观外其他类型生态服务价值均出现不同程度的减少,其中水文调节的减少量最高,占总减少量的 70%以上;③从生态服务与经济发展的时空变化情况来看,湖区内部生态差距较为平稳,经济差距持续拉大,各区县生态经济协调度良好,但生态经济一致性水平较低,生态与经济空间聚集存在明显差异,生态聚集大于经济聚集的区域主要位于洞庭湖及沿岸;④探究生态服务价值空间差异,发现人为扰动、高程、坡度、温度和降水等是重要驱动因子.因此,为促进洞庭湖区生态与经济和谐发展,削弱生态与经济差距,应在严格保护自然基底、加强人为引导利用、促进生态资源向经济产品转化等方面提出可操作性的措施.
为快速无损地获取托克托县土壤全氮含量,满足当今精准农业的要求,文章以研究区内120 个采样点的土壤全氮含量与高光谱数据为数据源,利用分数阶微分(1～2 阶)间隔 0.1 对光谱数据进行处理,筛选敏感波段,利用支持向量机(support vector machine,SVM)与BP神经网络模型共建立 24 个土壤全氮反演模型,结果表明:①经过分数阶微分处理后,光谱的波峰、波谷处信息被放大,随分解尺度的增加,其余波段的反射率逐渐趋于0;②原始光谱与土壤全氮的皮尔森相关系数r =0.61,经分数阶微分处理后,在1.1 阶处达到最大值r =-0.67,绝对值较之前提升了0.06;③BP神经网络预测模型结果优于SVM预测模型结果,本研究最佳土壤全氮预测模型为1.1 阶微分处理后建立的BP神经网络模型,建模集R2为0.75,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.16,验证集R2为0.71,RMSE为0.16,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.06,可有效反演当地土壤全氮含量,相对于原始光谱建立的BP神经网络模型精度有较高提升.因此,利用1.1 阶微分处理后的高光谱数据建立BP神经网络模型可实现对研究区土壤全氮含量的反演预测,可为当地精准农业的发展提供理论参考与技术支撑.
为了研究郴州市郴江河流域水质与土地利用关联的空间异质性特征,采集了2021 年9 月流域水质与高分遥感数据;通过不同类型、不同尺度的流域缓冲区划分,计算土地利用组分及各地类斑块形状、尺寸及分布等景观配置;利用单因子、多因子相关性分析,进行区域土地利用对水质的空间异质性影响分析.结果表明:①在水质与土地利用单因子空间异质性关联分析中,圆形缓冲区的普适性优于河岸缓冲区,而河岸缓冲区在分析建筑用地占比对各水质参数的影响方面起补充作用.在多因子空间异质性关联分析中,河岸缓冲区土地利用对水质参数的解释率普遍高于圆形缓冲区,圆形缓冲区土地利用对水质参数的总解释率最大值出现在半径700 m尺度.②不同土地利用组分对水质的影响不同,耕草地、林地、水域面积占比与水质呈正相关关系,建筑物、裸地呈负相关关系,其中耕草地与建筑用地对水质影响最大;在进行土地利用规划时,要考虑到土地利用组分的影响,合理分配人工地物和自然地物面积占比.③不同土地利用景观配置对水质影响不同.其中反映斑块形状与尺寸的景观形状指数(land-scape shape index,LSI)、最大斑块指数(largest patch index,LPI)对水质存在负面影响,反映斑块分布的散布与并列指数(interspersion and juxtaposition index,IJI)和水体氨氮(ammonia nitrogen,NH3-N)含量在小尺度内呈负相关.在进行土地利用规划时更要考虑到景观配置的合理性,例如要控制缓冲区内优势地类斑块大小.研究结论找出了最能影响水质的缓冲区大小,揭示了最能解释郴江河水质的土地利用组分及其景观配置,为郴江河水质恶化的科学治理措施提供选择依据,对水环境保护有一定意义.
本研究联合1948-2014 年GLDAS_2.0 数据和 2000-2021 年GLDAS_2.1 数据,构建河南省 1948-2021 年逐月土壤含水量数据集.利用M-K趋势分析和突变检验、小波分析、互相关分析,揭示河南省土壤含水量的时空分布特征及主要影响因素.结果表明:重构的2000-2014 年逐月土壤含水量与GLDAS_2.1 提供的月度土壤含水量的平均偏差为2.09 mm,平均绝对误差为13.01 mm,均方根误差为18.26 mm,数据是可信的.基于该构建的土壤含水量数据,1948-2021 年土壤含水量则以0.301 0 mm/a的速度减少,其中,春季河南省土壤含水量的变化率为-0.236 8 mm/a,夏季土壤含水量的变化率为-0.085 5 mm/a,秋季土壤含水量的变化率为-0.380 5 mm/a,冬季土壤含水量的变化率为-0.240 3 mm/a.空间上,土壤含水量变化整体上由南向北递减,与降水和蒸散发具有明显的一致性.垂向上,单位深度土壤含水量为2.63 mm/cm.小波分析与互相关分析表明降水是影响土壤含水量的主要因素.本研究不仅揭示了河南省长时间序列的土壤含水量及其时空分布特征,还可为河南省地表水资源科学管理提供依据.
基于现有生态系统服务理论与方法,通过引入文教科研指标、优化气体调节指标,提出了湖南省本土自然资源生态系统生产总值(gross ecosystem product,GEP)核算指标体系,集成构建了GEP格网化评估模型,在30m×30m格网尺度评估分析了全省2000 年、2010 年和2020 年GEP时空演化特征.研究结果表明:①时间维度,近 20a间湖南省GEP上升3.34×105亿元,增幅达40.28%;各生态系统类型对GEP贡献的排序为:森林＞农田＞草地＞湿地＞城市.②空间维度,湖南省GEP总体呈现出西部和东南部高、中部和北部低的空间分布格局;西部武陵山片区增长率高,北部洞庭湖区增长率低.③与已有10 km×10 km研究结果相比,本研究高空间分辨率GEP结果在水域及城市生态系统呈现的空间分布细节信息更多.④各单项生态系统功能价值量对湖南省GEP的贡献度排序随时间呈现规律性变化,土壤保持功能价值量的贡献对武陵山片区和洞庭湖区GEP变化占据主导作用.研究结果可为湖南省自然资源监管及生态环境保护提供科学决策依据.
为研究高分遥感技术在洞庭湖区河湖采砂监管中的应用,基于近 20a来航天航空高分遥感影像,采取人机交互解译与实地调查验证相结合的方法,总结河湖砂石开采的地表要素类型与涵义,建立河湖采砂遥感解译标志,剖析具有代表性的典型案例.研究表明:河湖砂石开采遥感解译标志不同于前人总结的陆域矿山开采的解译标志,其采矿设备为采砂船,"挖洲"开采面致使水涯线呈锯齿状,运矿设备为运砂船,中转场地有堆沙场和砂石码头,采场附近出现水体浑浊、洲滩萎缩等地表覆盖变化.通过华龙堆砂场的变迁、城陵矶砂石码头治理和东洞庭湖飘尾洲非法采砂等3 个典型案例分析,表明高分遥感技术可为河湖砂石监管提供技术支持.
水下地形测量是测绘科学的重要分支,与人类开展海洋、湖泊等作业密切相关.在探测浅水区水下地形时,传统声学方法面临船体搁浅风险,被动光学方式则存在测量精度低等缺陷.机载激光测深技术的出现为解决浅水水深测量难题提供了新的手段,其在近岸区域应用可填补浅水区水下地形数据空白.文章首先简要介绍了机载激光测深系统的组成和原理;其次,对激光测深数据的获取做了说明,并重点讨论了机载激光测深数据处理的关键技术,包括波形数据处理、误差修正和点云数据处理等;最后,总结了机载激光测深存在的技术难点及未来的发展趋势.
针对珠三角地区广泛分布的地表水、植被易造成合成孔径雷达干涉(interferometry synthetic aperture Radar,InSAR)技术失相干和多云多雾多雨高湿的气候易造成严重的InSAR大气延迟"噪声"的问题,以珠三角东南部的深圳市龙岗区为研究区,采用干涉相干性最优原则生成小基线集技术(small baseline subset InSAR,SBAS InSAR)干涉像对连接图,使用35 景Sentinel-1A影像获取了2019 年9 月—2020 年11 月龙岗区的地表形变信息,而后与永久散射体InSAR技术(persistent scatterer InSAR,PS InSAR)反演结果进行对比,最后分析、推断了地表形变成因.结果表明:①SBAS InSAR和PS InSAR反演的地表形变场基本一致,SBAS InSAR在大形变量区域的相干点密度远大于PS InSAR,说明干涉相干性最优原则的SBAS InSAR反演结果准确、可靠,反演完整形变场更具优势;②龙岗区及周边的地表形变成因主要有持续强降雨触发的岩溶塌陷或斜坡失稳,工业采排水导致的地下水文地质环境变化,地下施工引发的采空沉降,新建高层建筑施加的地基静荷载等.研究技术路线可为珠三角地区地质灾害隐患InSAR早期识别的自动化、工程化应用提供借鉴.
针对近海沿岸复杂地理环境中"同谱异物"效应导致传统方法提取水产养殖塘边界模糊、精度较低的问题,提出了基于U2-Net深度学习模型的沿海水产养殖塘遥感信息提取方法.首先,对遥感影像进行预处理,选择合适的波段组合方式以区分养殖塘和其他地物;其次,通过目视解译进行样本制作;然后,利用U2-Net深度学习模型训练并提取沿岸养殖塘;最后,利用局部最佳法确定养殖塘范围.实验结果表明,该方法平均总体精度达到95.50%,平均Kappa系数、召回率和F值分别为0.91,91.45%和91.01%;在养殖塘个数及面积评价方面,提取出养殖塘区19 块,共计9.79 km2,区块数和面积的平均准确度分别为94.06%和93.18%.本研究能够快速、准确地开展海岸带区域养殖塘制图,能够为海洋资源管理和可持续发展提供技术支持.
针对传统的全色锐化融合中细节信息提取不准确、融合光谱精度不高等问题,结合非下采样轮廓波变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的多尺度多方向分解特点和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,PCNN)脉冲同步发放特性等优点,提出了一种基于NSCT和PCNN的遥感图像全色锐化算法.该算法首先采用NSCT变换提取全色图像细节特征,然后将该特征注入PCNN模型获得的非规则分割区域,最终采用统计加权方式获取高分辨率的多光谱遥感图像锐化融合结果.采用WorldView-2 和GF-2 高空间分辨率遥感图像数据集实验结果表明,该算法在细节保持和光谱一致性等评价指标上均优于其他遥感图像融合算法,验证了该算法有效性.
变化检测是遥感领域的重要研究方向.针对现有条件随机场变化检测技术的不足,通过改进全连接条件随机场(fully connected conditional random field,FCCRF),提出一种全新的合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像变化检测方法.首先,对生成SAR差分影像的对比算法进行总结,将其划分为像素级、邻域级和超邻域级3 个层级;然后,选取对数比、邻域比和改进非局部图3 种典型对比算法,生成3 组互补差分影像;最后,通过扩展FCCRF二元势函数的高斯核个数对FCCRF进行改进,并利用改进后FCCRF模型生成变化检测图.所提出变化检测技术能够综合利用2 期SAR影像的原始影像、3 组互补差分影像和影像全局空间信息.另外,本文通过提出一种简单有效的参数确定策略,使得FCCRF能够全自动进行变化检测.4 组真实SAR影像数据的实验结果表明,本文方法可行有效.
准确获取土地利用/覆盖(land use/land cover,LULC)信息,对区域空间规划和可持续发展具有重要指导意义.地表形态的复杂性、地物类型的多样性、遥感图像特征的非线性给传统的遥感图像分类方法带来了挑战,且传统方法未充分利用遥感图像所蕴含的丰富信息.文章发展了一种随机森林遥感图像分类方法,融合指数与主成分分量开展LULC信息提取.首先,选择研究区影像进行云量筛选、影像中值合成,得到年际遥感影像;其次,计算多种指数,提取主成分分量,将其融入到遥感图像波段堆栈中;然后,构建不同机器学习算法分类器;最后,基于混淆矩阵,使用总体精度与Kappa系数对分类结果进行评估.在杭州湾区域的实验结果表明,植被指数、水体指数、建筑物指数与主成分分量的辅助决策能够提高分类的准确性,总体精度和Kappa系数分别为 91.42%和 0.894 2,高于传统随机森林、分类回归树和支持向量机等方法.融合指数和主成分分量的遥感图像分类方法能够准确地提取遥感图像中的地表覆盖特征,得到高精度的土地利用分类结果,为地表精细分类提供方法支持.
