南方红壤侵蚀区长汀县不同生态恢复年限下芒萁叶绿素含量的高光谱估算模型

芒萁是南方红壤侵蚀区生态恢复重要的地带性草本植物,对生态系统修复具有重要作用,监测其叶绿素含量能有效诊断生长健康状况。本文以福建省长汀县朱溪流域6个不同生态恢复年限下的芒萁叶片高光谱反射数据以及实测叶绿素含量为数据源,借助高光谱遥感技术分析不同恢复年限芒萁叶片原始光谱特征,筛选出光谱敏感波段并构建光谱指数,基于相关性分析,建立芒萁叶绿素单变量以及多元逐步回归模型,并确定最佳估算模型。结果表明：高光谱指数建立的单变量估算模型中,改进红边归一化植被指数（mNDVI₇₀₅）、叶面叶绿素指数（LCI）、红边指数（Vog）、比值光谱指数（RVI_603/407）、NDVI[603,407]高光谱指数建立的二次模型精度高,建模决定系数R²均超过了0.8,其中以高光谱指数为自变量建立的多元回归模型拟合R²值（0.886）最高。综合建模精度和模型验证精度,LCI指数构建的单变量模型以及基于高光谱指数的多元回归模型是估算芒萁叶片叶绿素含量最佳模型。本研究建立的叶绿素高光谱估算模型对快速、无损地监测水保植物芒萁生长具有重要意义。     

中国北方典型农牧交错区的土壤风蚀危险度研究

土壤风蚀及其引发的土地退化、沙化和沙尘暴是中国北方严重的环境问题之一。通过定量评估中国北方典型农牧交错地区土壤风蚀危险程度,可以为区域生态环境的保护和生态修复提供科学支撑。本文基于文献调研、兼顾数据的可获得性,建立了包括风场强度、植被覆盖率、地形起伏度、土壤干燥度等因子在内的风蚀危险程度评价指标体系。同时,依据遥感参数反演和地面气象观测数据,在地理信息系统技术支持下,形成了上述因子的空间分布数据。另外,利用层次分析方法,构建土壤风蚀危险度评价模型,得到研究区土壤风蚀危险度的空间分布。最后,结合研究区土地利用数据,探讨了风蚀危险度空间分布格局的自然环境和土地利用背景。研究表明:研究区土壤风蚀极险型区域面积为1.47×10⁴km²,强险型区域面积为6.09×10⁴km²,危险型区域面积为3.47×10⁴km²,轻险型区域面积为3.45×10⁴km²,无险型区域面积为2.19×10⁴km²。本区土壤风蚀危险度呈现出从东南到西北逐渐增强的趋势,这与区域的植被、气候,以及土地利用的空间格局具有内在的有机联系。     

印度植被净初级生产力的时空变异及其影响因素分析

本研究旨在探讨1983-2008 年间印度植被净初级生产力(NPP)的时空变化格局及其与温度降水的关系。基于遥感数据和GLOPEM-CEVSA模型估算区域植被NPP,利用分段线性回归,分析了过去26年印度植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明：（1）过去26年间印度植被年均NPP为414.29 gC·m^-2·a^-1,森林、农田和草地的NPP平均值分别为1002.32、485.98和631.39 gC·m^-2·a^-1。（2）分段线性回归结果显示,1983-2008 年间,印度植被总平均NPP呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年。占印度面积比例最大的农田植被类型的平均NPP也呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年,与总平均NPP的趋势转折点一致。（3）在空间上,印度大部分地区,发生了趋势转折,趋势转折点集中在1991-2000年间,大部分地区NPP在趋势转折点前呈上升趋势,其后呈下降趋势,与区域平均NPP的变化趋势一致。（4）印度西北部干旱地区植被NPP与温度呈负相关,与降水呈正相关。喜马拉雅山南部森林NPP则与温度呈正相关。降雨量较大的印度南部地区NPP与降水呈负相关。     

路域植被等效水厚度估算模型研究

植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义。本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R ²确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘（RF-PLS）、随机森林耦合支持向量机（RF-SVM）和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机（RF-GA-SVM）等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析。结果表明：RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI）时,调整R ²最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数（NDWI、NMDI、SRWI、SR）时,调整R ²最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求。本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑。     

基于实测光谱模拟Landsat-8 OLI数据估算非光合 植被覆盖度

定量的估算非光合植被覆盖度（Fractional Cover of Non-photosynthetic Vegetation, f_NPV）对草原生态系统碳储存、植被生产力、土壤侵蚀和火灾监测均具有重要的意义。本文以锡林郭勒草原实测高光谱和样方盖度为数据源,利用NPV（Non-Photosynthetic Vegetation）、PV（Photosynthetic Vegetation）、BS（Bare Soil）的平均光谱通过线性光谱混合模型模拟得到混合场景光谱,寻找区分NPV/PV/BS的敏感性波段,然后分别评价不同多光谱指数与f_NPV的相关性。最后利用野外混合场景实验验证光谱指数估算f_NPV的有效性。在此基础上,探讨基于OLI数据的NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）-DFI（Dead Fuel Index）特征空间是否满足三元线性混合模型的基本假设。结果表明：短波红外（SWIR）波段是区分NPV/PV/BS的敏感性波段,以此为基础构建的OLI-DFI指数具备有效区分NPV/PV/BS的潜力。在模拟混合场景条件下,OLI-DFI和MODIS-DFI指数均与f_NPV呈显著相关,决定性系数R²分别为0.84和0.94,均方根误差RMSE分别为0.09和0.05,而NDI和NDSVI指数与f_NPV相关性很低。与模拟混合场景相比,在野外混合场景下OLI-DFI和MODIS-DFI指数估算f_NPV的有效性均有一定程度的降低,R²分别为0.65和0.75,RMSE分别为0.14和0.12。基于OLI数据构建的NDVI-DFI特征空间满足三元线性混合模型的基本假设,可有效的估算f_NPV。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

基于高分影像光谱特征的广西海岸带红树林精细分类与制图

准确了解我国海岸带红树林种类组成有助于红树林资源调查、保护和利用。本文基于广西海岸带2018—2020年共 14景GF-2多光谱影像,通过植被指数法和一阶微分法进行光谱特征数据重构,使用支持向量机分类方法,对广西海岸带红树林开展种间精细分类研究。结合现场数据以茅尾海为例,通过与原始数据和一阶微分的分类结果进行对比分析,来验证光谱特征数据重构对红树林种类识别的有效性。结果表明,基于光谱特征重构数据的分类精度最高,为91.55%,Kappa系数为0.8695,分别比原始数据和一阶微分提高了6.92%和11.17%。以此开展了广西整个海岸带红树林类型识别,结果表明,广西主要分布有7种真红树分别为桐花树、白骨壤、无瓣海桑、秋茄、红海榄、木榄、老鼠簕和一种盐沼草本植物茳芏,湿地植被总面积为7402.98 hm²,防城港市、钦州市和北海市红树林面积分别为1826.16、2496.18和3080.47 hm²,其中桐花树和白骨壤为广西红树林优势物种,分布面积最大,分别为3372.09 hm²和3445.17 hm²,二者占总面积的92.09%,其次为茳芏287.50 hm²占总面积3.88%,无瓣海桑与红海榄次之,面积分别为135.97 hm²和126.52 hm²,共占红树林总面积的3.55%,老鼠簕、木榄和秋茄面积极少,均不足20 hm²,三者相加不足红树林总面积的1%。北仑河口、山口和茅尾海3个红树林自然保护区的红树林总面积分别为1009.21、715.56和1546.62 hm²。本文基于高分数据的光谱特征数据重构方法开展红树林精细分类研究,可以为广西红树林管理、保护和重建提供技术和数据支撑。     

数据工程项目监理机制的理论与实践探讨

数据可以独立于应用系统单独存在 ,即构成一个数据工程。在数据工程建设中引入监理机制是时代的呼唤 ^{[1 ]}。文章首先分析了我国工程中数据工程出现的问题 ,说明了实行数据监理的必要性。然后针对数据项目的特殊性 ,结合工程监理的实践 ,对数据监理的机制、内容、流程等进行了探讨 ,对数据监理的特点、难点及具体操作规范进行了详细分析。     

玉米叶面积指数的CHRIS/PROBA数据反演分析

叶面积指数(LAI)是衡量植被生态状况和估算作物产量的一个重要指标。LAI的反演是定量遥感研究的重要内容。传统的经验统计反演方法基于单一观测角度的遥感数据进行,忽略了地物反射率的方向性。若在反演中加入多观测角度的信息,则有可能提升LAI反演的精度。以2008年甘肃省张掖市玉米实验区为研究区,利用欧空局的CHRIS/PROBA多角度高光谱数据对比分析了传统植被指数NDVI、RVI、EVI的变化规律及其反演玉米叶面积指数LAI的精度,并根据NDVI随观测角度的变化规律,构造出新型多角度归一化植被指数MNDVI,分别对实测叶面积指数进行线性回归并利用实测数据对估算LAI进行精度验证,结果表明：新型MNDVI指数相比于传统NDVI、RVI、EVI对LAI的反演精度有了显著提升,估算模型决定系数R²达到0.716,精度验证均方根误差为0.127,平均减小了33.3%。     

红树林遥感动态监测研究进展

红树林动态是地理学、生态学和湿地学等学科关注的热点之一。遥感技术具有宏观性、高效性和经济性等特点,在红树林动态监测中发挥日益重要的作用。本文通过关键词对Web of Science和中国知网2个数据库自2000年以来发表的文章进行梳理和归纳,从研究区域分布、文献数量、遥感监测数据源与方法、全球红树林动态以及全国红树林动态变化分析5个方面总结了近20年来国内外对于红树林遥感动态监测研究进展。研究结果表明,多传感器高时空分辨率数据将成为红树林遥感动态监测的重要数据源。将雷达数据和光学遥感数据进行融合,有助于进一步提升红树林卫星遥感监测能力。无人机平台搭载多种类型的传感器（如多光谱、高光谱或激光雷达传感器）,可以从不同方面获取红树林生态系统参数,结合遥感智能分析算法,有助于推动红树林遥感研究向纵深方向发展。红树林遥感动态监测相关研究表明,全球红树林总面积范围大致在1.1×10⁸ ~2.4×10⁸ hm²,总体仍呈减少趋势,而在区域上中国红树林面积则有所恢复。本文最后对红树林遥感动态监测的发展趋势进行了展望。     

基于归一化的矢量空间数据盲水印算法

对于鲁棒矢量空间数据水印技术而言,几何变换攻击是难以对付的一种攻击。现有的抗几何变换攻击算法难以抵抗顶点攻击,因此,借用数据归一化的思想,本文提出了一种归一化的矢量空间数据盲水印算法。该算法在嵌入水印前将空间数据的坐标值进行归一化处理,以实现对平移和缩放的不变性,并通过修改顶点坐标数据的归一化值来嵌入水印。水印被多次嵌入,实现了水印的盲提取。实验结果表明,该方法对平移、缩放、増删点、裁剪、压缩、要素排序、数据格式转换等攻击具有较好的鲁棒性,同时能控制水印嵌入引起空间数据误差的大小。     

一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法

积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。     

基于线性递推滤波算法的地震反应谱计算方法

为提高地震反应谱的计算精度和效率,将线性递推滤波算法（linear recursive filtering method, LRFM）引入地震反应谱计算中,基于单自由度动力系统方程推导采用该方法计算反应谱的一般表达式。为验证本文方法的计算精度和效率,采用合成正弦简谐波作为系统输入,分别利用LRFM方法、Duhamel逐步积分法、Newmark-β方法和精确解法（ASM）计算得到反应谱结果,并与ASM方法作对比来验证其误差,结果表明LRFM方法稳定性好、计算效率高。为进一步证明本文方法处理实际数据的效果,选取ESM强震数据库中不同卓越周期和频谱的强震加速度数据,对比分析LRFM方法和ASM方法在不同阻尼条件下的反应谱计算结果。结果表明,LRFM方法的计算结果与ASM方法一致,加速度反应谱的计算结果随着阻尼的增大存在一定误差,但总体计算结果可满足精度要求。本文提出的LRFM方法可快速高效地计算得到反应谱信息,对于快速评估场地的地震强度特征及工程结构的受力情况具有重要意义。     

Parameter identification of JONSWAP spectrum acquired by airborne LIDAR

In this study, we developed the first linear Joint North Sea Wave Project (JONSWAP) spectrum (JS), which involves a transformation from the JS solution to the natural logarithmic scale. This transformation is convenient for defining the least squares function in terms of the scale and shape parameters. We identified these two wind-dependent parameters to better understand the wind effect on surface waves. Due to its efficiency and high-resolution, we employed the airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) system for our measurements. Due to the lack of actual data, we simulated ocean waves in the MATLAB environment, which can be easily translated into industrial programming language. We utilized the Longuet-Higgin (LH) random-phase method to generate the time series of wave records and used the fast Fourier transform (FFT) technique to compute the power spectra density. After validating these procedures, we identified the JS parameters by minimizing the mean-square error of the target spectrum to that of the estimated spectrum obtained by FFT. We determined that the estimation error is relative to the amount of available wave record data. Finally, we found the inverse computation of wind factors (wind speed and wind fetch length) to be robust and sufficiently precise for wave forecasting.     

海面溢油光学卫星遥感监测能力分析

 海面溢油对海洋生态的影响具有频率高、范围广和危害大的特点。卫星遥感已成为海面溢油监测的重要手段。本文从海面油膜光谱特性出发,与常用的光学卫星传感器建立对应关系,根据对不同光学遥感卫星的空间分辨率、时间分辨率、幅宽和波段数等主要物理参数的对比分析认为,MODIS传感器和HJ-1卫星有较强的海面溢油监测能力。故此,采用MODIS、BJ-1、HJ-1和FY-3光学卫星影像,对2006年3月和2011年6月渤海海面溢油污染事故进行了遥感监测。MODIS遥感图像可以清晰反映出2006年和2011年这2次溢油污染事故中海面油膜信息,HJ-1卫星遥感影像则能反映出2011年溢油污染事故中海面油膜信息,而BJ-1和FY-3卫星遥感影像不能反映出海面油膜信息。HJ-1、BJ-1和FY-3卫星在波段设置上相似,但是,BJ-1和FY-3卫星不能反映出油膜信息,所以,本文进一步对这2次溢油事件中的MODIS遥感影像的油水光谱反差和海水光谱方差进行计算,并对结果进行比较分析,实验结果表明,当MODIS某一波段的海水光谱方差小于油水光谱反差时,则该波段可以显示出油膜信息;而当油水光谱反差小于或接近海水方差时,则不能反映出海面油膜信息。从波谱响应、空间分辨率和时间分辨率,以及监测实例中说明MODIS传感器有较强的海面溢油监测能力。     

Parameterized first-guess spectrum method for retrieving directional spectrum of swell-dominated waves and huge waves from SAR images

A method to retrieve ocean wave spectra from SAR images, named Parameterized First-guess Spectrum Method (PFSM), was proposed after interpretation of the theory to ocean wave imaging and analysis of the drawbacks of the retrieving model generally used. In this method, with additional information and satellite parameters, the separating wave-number is first calculated to determine the maximum wave-number beyond which the linear relation can be used. The separating wave-number can be calculated using the additional information on wind velocity and parameters of SAR satellite. And then the SAR spectrum can be divided into SAR spectrum of wind wave and of swell according to the result of separating wave-number. The portion of SAR spectrum generated by wind wave, is used to search for the most suitable parameters of ocean wind wave spectrum, including propagation direction of ocean wave, phase speed of dominating wave and the angle spreading coefficient. The swell spectrum is acquired by directly inversing the linear relation of ocean wave spectrum to SAR spectrum given the portion of SAR spectrum generated by swell. We used the proposed method to retrieve the ocean wave spectrum from ERS-SAR data from the South China Sea and compared the result with altimeter data. The agreement indicates that the PFSM is reliable.     

一种湿地河流叶绿素a遥感反演方法

叶绿素a作为一项重要的水质安全评价指标,其浓度的准确监测对水产行业发展、水生态系统平衡和人类饮水安全等有着重要意义。随着对地观测卫星传感器空间和光谱分辨率的提高,遥感技术在河流水质时空变化监测中发挥着越来越重要的作用。本文以新疆巴音布鲁克湿地河流水体为研究对象,同步采集了水体反射光谱和水样,并在实验室对叶绿素a、浊度等水质参数进行测定。首先,基于光谱波段对叶绿素a浓度的敏感性分析,构建了多种光谱指数模型;然后,提出以4.50 mg/m³作为水体叶绿素a浓度分级阈值,利用三波段半分析模型因子D3B与叶绿素a的线性关系建立水体叶绿素a浓度分级标准,进而对比评估了11种经验、半分析模型分别在全部样本数据集和两级叶绿素a浓度数据集中的精度表现;其次,根据各模型精度结果选用三波段半分析模型D3B和蓝绿波段比模型OC₂V4,组成叶绿素a分级反演算法OC₂-D3B,其精度（R²=0.96,RMSE=0.32 mg/m³,MAE=0.24 mg/m³,MRE=5.71%）相比以上2种单一算法提高了50%以上;最后,本文利用Sentinel-2影像,对湿地河流水体叶绿素a浓度的空间分布特征和季节时序模式进行了分析,得到该水域夏季叶绿素a含量最高,春秋季次之,冬季最低的结论。此外,本研究还发现气温相比其他环境因子对水体Chl-a浓度的控制作用更加明显。     

多源多时相遥感影像相对辐射归一化方法研究

为满足多源、多时相遥感影像定量化信息提取的应用需求,本文发展了一种半自动化的相对辐射归一化方法。将多源遥感影像的相对辐射归一化分为传感器辐射校正与针对光照等外部因素的辐射归一化2个过程。首先,基于晴空影像,采用分类回归的方式获取传感器辐射校正系数;然后,利用样本传递再分类的方法实现多源影像的半自动分类和传感器辐射偏差校正;最后,基于NDVI差值直方图和类别约束的PIFs自动选取方法,实现影像的相对辐射归一化。采用准同期的GF1-WVF1和Landsat8-OLI影像以及多源时序影像对方法进行了验证,结果表明,本文方法可以对传感器间的辐射偏差进行有效纠正,并在整体上获得比传统方法更好的辐射归一化精度;同时,多源时序影像的辐射校正结果也表明,本文方法能够有效地消除时序影像间的辐射特征波动,使植被等地类的季相变化信息得到更准确地表达,为多源时序影像的协同利用提供了借鉴方法。     

地质资料数据辅助信息符号库建设介绍

由于地质资料数据量庞大,符号种类繁多,表达形式不同,影响了地质信息的展示效果和后期的服务共享。该文在GB/T958-2010《区域地质图图例》的基础上,结合国家正式发布的地质图图例标准,根据二级项目组的实际需求,对地质图图例符号进行了归并,图例符号代码由原来的10位编码改为6位编码,大大减少了数据库建设的冗余量;同时,制作了对应的点状、线状和面状符号,统一了ArcGIS平台下符号表达方式和显示的一致性,规范了子图、标注等符号的显示方式,优化了符号、图案与花纹的复杂程度,提高了在宏观视图中的显示效率,满足了地质资料数据信息化建设的需求。     

铅污染水稻的冠层高光谱特征研究

本研究通过铅污染土壤中的水稻盆钵栽培试验,考察了水稻对土壤重金属铅的吸收以及铅对水稻生长的胁迫,并借助地面高光谱辐射仪器获取多个生育期（苗期、分蘖前期、分蘖盛期、拔节期和孕穗期）的水稻冠层高光谱反射数据。在进行光谱测量的同时测定了水稻植株体内的铅含量与冠层叶片叶绿素含量。分析结果表明:铅污染胁迫下水稻冠层叶片叶绿素含量与叶绿素a、b组成变化明显,可见光区间520nm～560nm和630nm～690nm处是铅污染水稻对冠层反射高光谱敏感的特征波段。通过模拟高光谱分辨率遥感传感器MODIS的相应波段（第4通道:545nm～564nm、第1通道附近:620nm～670nm）以及考虑叶绿素的荧光特征（760nm）,本研究分别选择敏感波段中的552nm,672nm与760nm构造了复合归一化污染指数CNDPI（Compos-ite Normalized Difference Pollution Index）,分析发现CNDPI能够明显地区分不同铅污染水平的水稻。在分蘖前期采用适当的冠层光谱反射率形式（敏感波段、CNDPI）可以实现水稻铅污染的遥感监测。