辽西肖家营子地区金矿遥感信息提取及成矿预测

对TM图像作比值及主成分分析,选择能突出金矿蚀变的高特征向量值所在的主分量进行彩色合成,通过空间滤波及非监督分类处理,图像上显示出似晕圈状的彩色异常区。经野外验证,部分彩色异常区与化探异常分布范围相叠合,新发现的3处金矿点金品位分别达到2.74×10^-6、9.61×10^-6和9.6×10^-6。结合图像上的彩色异常信息和取样分析结果,在进行成矿条件分析后,提出了三处金(银铜)遥感综合成矿预测区。     

运用遥感和地学信息探讨华北地台北缘边界断裂

华北地台北缘与兴蒙褶皱系的界线为一深大断裂带,属于一级大地构造单元之间的界线。笔者通过对覆盖全区50万km²陆地卫星TM图像解译,参考重力、航磁及有关地质资料,结合笔者对其不同区段的野外调查,对此断裂带的展布位置、性质及其控矿作用取得了一些新的认识。     

热红外遥感技术在演马矿水害防治决策中的初步应用

从矿坑突水资料分析入手,了解到矿坑直接充水水源为L⁸灰岩岩溶水,间接充水水源为奥陶系岩溶地下水(简称奥灰水).因此,探明L⁸灰岩岩溶水补给通道及地下水渗入L⁸灰岩的进水口是防治水害的关键。鉴于岩溶水活动往往会导致地表覆盖层热辐射特征发生变异,为此,选择热红外遥感方法探测与地下水活动有关的冷、热异常,对发现矿区地下水活动特征有一定意义。通过对演马矿井热红外遥感图像的解译,发现了两个L⁸灰岩进水口,即泄入第四系底砾岩层中的奥陶系灰岩岩溶水运移到第四系覆盖的L⁸灰岩层露头处时渗入L⁸灰岩的部位,该两个进水口已得到证实。     

联合星载高光谱影像和堆栈集成学习回归算法的红树林冠层叶绿素含量遥感反演

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC（Canopy Chlorophyll Content）作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星（OHS）影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集,综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选;分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型,探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型,验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异,评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明：（1）通过数据降维和变量选择处理,从高维度OHS数据集选取了8个特征变量,其中RSI_（12,17）、DSI_（12,18）和NDSI_（6,12）组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高;（2）联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型（Score=0.999,RMSE=0.963 μg/cm²）的训练精度优于最优RF机器学习回归模型（RMSE降低了7.531 μg/cm²）,明显优于最优Lasso线性回归模型（RMSE降低了19.383 μg/cm²）;（3）在最优堆栈集成学习回归模型下,OHS数据反演红树林CCC的精度（R²=0.761,RMSE=16.738 μg/cm²）高于Sentinel-2A影像（R²=0.615,RMSE=20.701 μg/cm²）;（4）联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法（R²=0.356,RMSE=49.419 μg/cm²）。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度,并得到了最优特征变量;OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高,是估算红树林CCC的最优反演模型;OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC（R²均大于0.61）,而OHS数据的估算精度更高（R²大于0.75）;SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC（R²小于0.4）,且对红树林CCC数值存在系统性低估。     

逐步回归分析在岩石波谱及化学成分分析中的应用

该文主要介绍应用回归分析方法探讨岩石波谱与岩石化学成分之间的相关性, 据其进一步查明控制沉积岩、岩浆岩、喷出岩和变质岩岩石波谱特征的主要化学成分的研究成果。研究发现H₂0⁺和H₂O^-的波谱特性是不同的。该研究成果对评价和应用岩石波谱特征提供了一种有前景的新方法。     

深度语义分割支撑下的尾矿库风险检测

尾矿库是矿山企业选矿的必要设施,同时对周围环境也是一个重大的危险源。为研究流域范围内尾矿库的溃坝路径以及对矿区地表造成的风险,以赤城县为例,利用GF-1高分辨率遥感影像,基于遥感RS（Remote Sensing）及地理信息系统GIS（Geographic Information System）手段对尾矿库的流域风险进行了监测分析。首先,通过分析尾矿库在遥感影像上的纹理、色调、形状以及大小等特征,制作了用于目标检测的尾矿库样本集,然后,在原始SSD目标检测网络基础上添加了反卷积模块和连接模块构建多尺度融合目标检测算法MSF_SSD,在目标检测结果基础上使用PSPnet算法实现尾矿库结构分割,得到了尾矿库内部结构—坝体以及库区,运用RS与GIS技术对尾矿库的上游汇水面以及事故可能径流进行提取,进而基于Arc Hydro模型模拟尾矿库的溃坝路径。最后,通过构建溃坝路径的缓冲区,得到尾矿库发生溃坝所造成的地物影响范围及面积。研究结果表明：赤城县尾矿库的溃坝路径总体是从西向东,从北向南,受溃坝影响的地物总面积达到480 km²。其中,林地176.52 km²,耕地175.52 km²,城市建设用地43.74 km²,农村建设用地2.47 km²,水体17.72 km²,草地和牧场分别为3.60 km²、1.22 km²。研究成果可用于分析尾矿库溃坝造成的地物损失以及影响范围面积等信息,提升尾矿库的风险管理水平及应急响应能力,为有关部门制定决策提供理论依据。     

植被光能利用率遥感估算

光能利用率表征植被通过光合作用将所截获/吸收的能量转化为有机碳的效率,是遥感估算植被生产力的关键参数。由于植被分布和气候环境的综合影响,光能利用率表现出显著的空间异质性和时间动态性,光能利用率的不确定性成为后续生产力模型估算精度不高的重要原因。本文以Fluxnet全球通量站点数据和MODIS LAI/fPAR产品为数据源,比较了5种遥感植被生产力模型中的光能利用率估算方法,并在此基础上考虑光照散射条件对光能利用率的影响,结合晴空指数,利用逐步线性回归方法和参数优化方法建立不同植被类型的光能利用率估算模型。验证结果表明,考虑晴空指数可提高光能利用率估算精度,两种方法估算得到的光能利用率值RMSE均低于0.5 gC·MJ^-1,逐步线性回归法尽管机理欠缺,但由于选择因子较多,光能利用率估算精度较高（R²=0.461,RMSE=0.403 gC·MJ^-1）;广泛应用的参数化方法由于考虑的因子较少、模型形式较固定,光能利用率估算精度稍低（R²=0.306,RMSE=0.489 gC·MJ^-1）。本文所建立的光能利用率估算模型可应用于区域或全球植被光能利用率及生产力的估算。     

基于AERONET数据的气溶胶光学特性分析

大气气溶胶的监测对全球气候变化、区域空气质量和公共健康等研究具有重要的意义,而中国台湾岛四面环海,地理位置特殊,若忽略其大气环流和局地排放源造成的气溶胶特征时空异质性将会导致气溶胶参数反演误差。因此本研究使用中国台湾岛多个具有代表性的AERONET（AErosol RObotic NETwork）观测站历史数据和MODIS气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）反演产品,分析5个典型站点气溶胶参数及其类型的时空变化特征及差异,分析结果表明：（1）各站点AOD年平均值逐年下降,呈现春季最高（0.5257）的季节变化特征和双峰结构的日变化规律,主导气溶胶类型为城市工业型（仅鹿林站点为海洋型）。（2）中国台湾地区风向多为东北风,风速越大,AOD值越低,海洋型气溶胶占比越高;反之则以城市工业型气溶胶为主。（3）?ngstr?m波长指数（AE）、单次散射比（SSA）、复折射指数虚部、不对称因子平均值分别为1.3283、0.9564、0.0054、0.7292;相比于北京（39.9768°N,116.3813°E）站,台湾“中央大学”AOD年平均值、季节变化、主导气溶胶类型均存在较大的差异。（4）MODIS AOD分站点验证精度较高,而在高山鹿林站的验证精度稍低（R²=0.5925）;而利用不同气溶胶类型的分类验证结果显示,城市工业（R²=0.7238）、生物质燃烧（R²=0.6161）和次大陆型（R²=0.5116）精度较高,但海洋型（R²=0.1585）、大陆型（R²=0.1111）AOD验证精度显著降低。本研究表明,中国台湾岛气溶胶类型呈现西南沿岸站点秋冬季次大陆型占比上升,西北沿岸大陆型上升的时空特征差异,细化气溶胶参数的时间差异和时间动态变化信息将对气溶胶卫星反演算法在环流特征明显的近海区域有着重要指导作用。     

西藏色林错湖面增长遥感信息动态分析

根据1972年陆地卫星MSS,1992年TM与1999年ETM⁺3个时相的遥感数据信息,对西藏色林错湖面增长进行动态分析后,发现近30a来湖面逐渐扩大,从1707km²增大到了1823km².本文分别从气象学、构造地质学及高原隆升等方面分析了湖面扩大的原因.认为很有可能是由于温室效应,使得气温上升,冰雪、冰川融化和冻土软化释放水注入色林错,进而引起湖面增长.并就其所揭示的环境信息进行了初步探讨.     

舟山群岛-宁波深水港群遥感综合调查

利用TM/ETM⁺和SPOT开展港口现状、海岸类型和仓储场地的调查;利用ERS-2SAR调查探测锋面和内波等海洋环境要素;利用TM/ETM⁺和NOAA探测调查区的悬浮泥沙分布情况。最后,结合常规调查数据,对舟山群岛—宁波深水港群港口资源进行了综合评价。     

全球海洋次表层温度异常遥感反演的季节时空变化特征

卫星遥感反演海洋内部多时相、大尺度热力结构信息对于了解海洋内部复杂、多维的动力过程有重要意义。本文采用随机森林回归模型，利用卫星遥感观测的海表参量（海表高度异常（SSHA）、海表温度异常（SSTA）、海表盐度异常（SSSA）和海表风场异常（SSWA）），反演不同季节、不同深度层位（1000 m深度以上）的海洋次表层温度异常（STA），并用Argo实测数据作精度验证，采用均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）以及决定系数（R²）评价模型在全球及洋盆尺度上的反演精度。结果显示，全球海洋16个深度层位的平均R²在春、夏、秋、冬四季分别为0.53、0.60、0.54、0.66，NRMSE分别为0.051、0.031、0.043、0.044。随着季节的变化，模型反演性能有所波动。模型在印度洋的反演效果最佳，不同季节、不同深度层位上的平均R²和RMSE分别为0.71和0.18 ℃，而大西洋的反演精度最低，平均R²和RMSE分别为0.46和0.25 ℃。研究表明随机森林模型适用于全球不同季节的STA遥感反演，且在不同洋盆上均有较好的反演效果；不同季节上，上层STA有明显变化信号，空间异质性显著，但300 m以深，STA信号较弱且基本不随季节变化。本研究可为长时序、大尺度海洋内部参量信息遥感反演与重建提供依据，有助于进一步发展深海遥感方法。     

应用多时相遥感资料对能源基地水资源和地质环境进行综合评价与分析──以神府-东胜煤炭基地为例

本文通过多时相遥感资料的动态对比解译,分析了神府-东胜地区48000km²（包括矿区2756km²）范围地区的地质环境特征及主要环境地质问题的现状和演变发展趋势,并对全区地质环境质量进行了综合评价。     

利用AMSR2和MODIS数据的土壤冻融相变水量降尺度方法

本文基于站点实测土壤温度和土壤湿度数据分析,发现温度指数TI(Temperature Index)和土壤冻融相变水量呈现幂函数关系,温度指数能够反映相变水量的变化。使用MODIS地表温度产品计算温度指数,在AMSR2卫星观测尺度上与相变水量建立了关系,从而对土壤冻融相变水量进行了降尺度研究。采用CTP-SMTMN数据采集仪观测网络上的站点观测到土壤水分对土壤冻融相变水量降尺度结果进行了验证。结果表明,土壤冻融相变水量降尺度结果与实测值较为接近,在土壤相变水量大于0.01(m³/m³)时,RMSE为0.0085(m³/m³),MAE为0.0059(m³/m³)。这种通过温度指数对土壤相变水量进行降尺度的方法具有简便,可行,可靠的优势,适合在冻融交替期计算较湿润土壤在冻融过程中产生的相变水量。同时,这种降尺度方法能够生成小尺度上的相变水量产品,实现了热红外遥感和被动微波遥感的优势整合,对研究地气水热平衡,气候变化,土壤冻结强度以及冻融侵蚀强度等具有重要意义。     

NOAA18/AVHRR与FY-3A/VIRR的OLR产品一致性和差异性分析

卫星的射出长波辐射OLR(Outgoing Long-wave Radiation)数据具有不同程度的误差。为满足业务和科研工作的需要,对国产卫星FY-3 A/VIRR的OLR产品与其他同类卫星产品进行一致性和差异性分析是非常必要的。采用风云三号A星(FY-3A)扫描辐射计(VIRR)的OLR日平均产品作为被检验数据,美国大气海洋局NOAA18卫星上搭载的甚高分辨率扫描辐射计(AVHRR)OLR日平均产品作为检验源数据,使用相关系数、平均偏差、均方根误差、相对误差等检验方法,对两种产品进行一致性和差异性分析。结果表明,两种OLR资料大部分相关系数较大,平均偏差、均方根误差和相对误差较小,个别资料相关系数较小,平均偏差、均方根误差和相对误差较大。如2010年4月23日、7月13日和10月13日,相关系数、平均偏差、均方根误差、相对误差分别为(0.63,7 Wm^-2,31 Wm^-2,0.12)、(0.5,-5 Wm^-2,45 Wm^-2,0.125)和(0.3,-200 Wm^-2,225 Wm^-2,0.85)。这些偏差主要发生在高山和海洋地区,并且暖季相对冷季偏差较大,可能是由于高山、海洋地区和暖季较强的对流活动造成两种资料的对比结果存在一定的差异;此外,由于FY-3A为上午星,NOAA18为下午星,过境时间存在一定的差异,也给二者的对比结果带来一定的差异。     

“一带一路”沿线国家1992年—2015年土地覆盖变化的时空格局及其驱动力分析

土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡，并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992年—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集，本文分析了1992年—2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明：1992年—2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00×10³ km²、57.97×10³ km²和260.39×10³ km²，森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14×10³ km²、34.22×10³ km²、74.28×10³ km²和44.41×10³ km²。2000年—2015年与1992年—2000年相比，沿线土地覆盖变化的区域空间格局基本一致，但区域变化呈现了新的特征。东南亚区建设用地扩张明显加速，耕地面积增速下降，森林面积减速上升，灌木面积减速下降明显；东亚区建设用地持续高速扩张，耕地面积持续减少，森林面积减速明显下降，草地面积持续增加；中东欧区建设用地扩张速度明显下降，耕地面积减速上升；俄罗斯建设用地扩张持续缓慢，森林面积稳中有升，草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。     

中国南方森林冠顶高度Lidar反演—以江西省为例

激光雷达(Lidar)与光学遥感的有效结合对中国南方区域森林冠顶高度反演意义重大,而国产卫星将为中国森林生态研究提供新的数据源。本文联合利用大脚印激光雷达GLA和国产MERSI数据,在实现GLAS波形数据处理和不同地形条件下森林冠顶高度反演算法基础上,建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS+MERSI联合反演关系模型,进行了江西地区森林冠顶高度反演。总体上,GLAS激光雷达森林冠顶高度估算精度较高;且在与MERSI 250 m数据的联合反演模型中,针叶林模型精度较好(R²=0.7325);阔叶林次之(R²=0.6095);混交林较差(R²=0.4068)。分析发现,考虑了光学遥感生物物理参数的GLAS+MERSI联合关系模型在区域森林冠顶高度估算中有较高精度,且在空间分布上与土地覆盖数据分布特征非常一致。     

珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算

夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据,但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率,而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据,则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据,通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区）,然后与3个夜间灯光指数（NTL_nor、HSI、VANUI）进行回归分析,分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型,并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中,基于VANUI的乘幂估算模型的R²最高,且RMSE最小,因此精度最高;（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m²,其中厦门市的年均AHF最高,达10.98 W/m²,泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之,年均值在0.98—1.95 W/m²,而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低,均值在0.38—0.46 W/m²;（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同,AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明,基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。     

农田垄行结构对被动微波遥感土壤壤湿度反演的影响

根据离散方法建模垄行结构农田表面微波发射率,与地基多频率微波辐射计实测发射率比较发现：二者之间的平均绝对偏差小于0.01 ,证实了利用离散化方法建模农田表面微波发射率的可行性.在给定条件下不同观测方位角农田表面微波发射率与平坦表面的发射率差值在0.02 与0.05 之间,这说明农田结构微波辐射具有各向异性,行结构对发射率的影响在农田电磁波辐射建模过程中不可忽略.本文分析了不同土壤湿度条件下农田垄行结构可能引起的土壤湿度反演误差,结果表明,土壤湿度变化范围是0.02—0.5 cm³/cm³,垄行结构引起的土壤湿度反演误差为0—0.1 cm³/cm³, 此误差超过了土壤湿度反演的容限值,因此在进行农田参数的遥感提取过程中不可忽略周期性垄行结构对表面发射率的影响.     

利用Sentinel-2影像超分辨率重建的红树林冠层氮含量反演

氮素是植被整个生命周期的必要元素,红树林冠层氮素含量（CNC）遥感估算对红树林健康监测具有重要意义。以广东湛江高桥红树林保护区为研究区,本文旨在基于Sentinel-2影像超分辨率重建技术进行红树林CNC估算和空间制图。研究首先基于三次卷积重采样、Sen2Res和SupReMe算法实现Sentinel-2影像从20 m分辨率到10 m的重建;然后以重建后的影像和原始20 m影像为数据源构建40个相关植被指数,采用递归特征消除法（SVM-RFE）确定CNC估算的最优变量组合,进而构建CNC反演的核岭回归（KRR）模型;最后选取最优模型实现CNC制图。研究结果表明：基于Sen2Res和SupReMe超分辨率算法的重建影像不仅与原始影像具有很高的光谱一致性,且明显提高了影像的清晰度和空间细节。红树林CNC反演波段主要集中在红（B4）、红边（B5）、近红外波段（B8a）以及短波红外波段（B11和B12）,与“红边波段”相关的植被指数（RSSI和TCARIre1/OSAVI）也是红树林CNC反演的有效变量。基于3种方法重建后10 m的影像构建的模型反演精度（R²val>0.579）均优于原始20 m的影像（R²val=0.504）;基于Sen2Res算法重建影像构建的反演模型拟合精度（R²val=0.630,RMSE_val=5.133,RE_val=0.179）与基于三次卷积重采样重建影像的模型拟合精度（R²val=0.640,RMSE_val=5.064,RE_val=0.179）基本相当,前者模型验证精度（R²cv=0.497,RMSE_cv=5.985,RE_cv=0.214）较高且模型变量选择数量最为合理。综合重建影像光谱细节及模型精度,基于Sen2Res算法重建的Sentinel-2影像在红树林CNC估算中具有良好的应用潜力,能为区域尺度红树林冠层健康状况的精细监测提供有效的方法借鉴和数据支撑。     

地基激光雷达灌丛化草原小叶锦鸡儿生物量估算

小叶锦鸡儿是内蒙古灌丛化草原中最具代表性的景观植物，准确估算小叶锦鸡儿灌丛的地上生物量对研究灌丛化草原生态系统、监测草原灌丛化程度具有重要意义。地基激光雷达TLS(Terrestrial Laser Scanning)可通过获取高密度点云数据准确估算灌木体积，被广泛应用于反演灌木生物量，但在灌丛化草原中尚未得到有效应用。本研究首先在中国科学院灌丛化草地植被恢复试验区获取了5个样方(10 m×10 m)共42株灌丛的TLS点云数据及实测生物量信息；然后分别使用整体凸包法、切片凸包法、切片分割法、体积表面差分法、体素法5种方法计算灌丛体积并与实测生物量进行回归分析；最后，通过留一交叉验证对5种方法建立的生物量估算模型精度进行对比分析。结果表明：TLS可在不破坏植被的情况下实现快速、准确地小叶锦鸡儿灌丛生物量反演，是传统野外调查方法的可靠替代技术。研究中采用的5种方法均能较好地估算灌丛生物量，其中：（1）相比于整体凸包法（R ²=0.87, p<0.001, RMSE=30.50 g），切片凸包法（R ²=0.89, p<0.001, RMSE=28.01 g）与切片分割法（R ²=0.88, p<0.001, RMSE=29.03 g）可有效减弱离群点造成的体积高估，生物量估算精度有所提升；（2）格网大小为3 cm、高度统计变量选取标准差时，体积表面差分法计算的体积与实测生物量拟合度最好(R ²=0.89, p<0.001, RMSE=28.89 g)，表明高度标准差是估算小叶锦鸡儿灌丛生物量的强预测因子；（3）体素法解释了生物量估计值90%的变化(R ²=0.90, p<0.001, RMSE=26.28 g)，是适合小叶锦鸡儿灌丛生物量反演的最优模型。