基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究

草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法（Random Forest,RF）对草原地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明：① 随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;② 随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm²;③ 应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。     

地物非线性重叠函数的可视化解法及其在地表通量遥感反演中的应用

本文从全球变化研究的需求分析入手 ,分析了地表通量遥感估算的重要科学意义 ,讨论了地表通量遥感过程中面临的几个关键问题 ,构建了地表通量遥感估算系统。对二层蒸发模型中的植被和土壤表面温度分解提出了可视化解算的思路。对遥感真实温度中的等效比辐射率 ,尝试利用蒙特卡罗方法进行计算 ,并对几种特定空间分布 ,特定类型树冠森林的四分量的方向性特性进行了详尽的分析。遥感反演地表真实温度 ,土壤和植被表面温度的分解是地表通量遥感中的关键步骤。     

干旱区草原地上植被生物量估算——以乌图美仁大草原芦苇植被为例

草原是干旱区生态系统中重要的可再生资源。本文基于草本植被的结构特征,利用ASAR和TM数据,结合MIMICS模型,提出了一种估算干旱区草原地上植被生物量的方法。该方法将光学遥感数据容易反演的叶面积指数（LAI）作为反演生物量模型的参数之一,并利用LAI成功估算了单位面积内的草本植被密度。将地上生物量作为输入变量代入改进的MIMICS模型,利用查找表方法,计算出地上植被生物量。然后,将该方法应用于乌图美仁草原的地上植被生物量的反演。结果表明,该方法能够成功地反演干旱区草原草本植被地上生物量,精度达到R²=0.8562,RMSD=0.6263。最后,分析了该方法估算植被生物量的误差来源。     

基于遥感信息的新安江水文模型参数推求方法——以老灌河流域为例

我国水文气象站少且空间分布不均衡,水文模型参数难以获取极大限制了其在防洪预警中的应用。针对新安江水文模型在无水文资料地区应用的局限性,本文提出了一种基于遥感信息的新安江模型参数推求方法,实现了可率定的模型参数的推求:利用土壤特性与土地覆被遥感信息推求流域张力水蓄水容量;基于流域土地覆被遥感信息提取不透水面积比;利用流域土壤特性及叶面积指数遥感影像间接推算流域自由水蓄水容量。利用本文方法推求了老灌河流域新安江水文模型参数并进行了日径流模拟,实验结果表明,流域水文模拟中利用遥感信息推求出的模型参数的准确性可以达到80%以上。     

森林碳蓄积量估算方法及其应用分析

近些年来,森林锐减、土地退化、环境污染、生物多样性丧失,特别是人类活动产生的C0₂浓度急剧上升和由此导致的温室效应等是目前人类面临最严峻的全球环境变化问题,所以全球碳循环问题日益成为全球变化与地球科学研究领域的前沿与热点问题,其中陆地生态系统碳循环又是全球碳循环中最复杂、受人类活动影响最大的部分。而森林生物量占整个陆地生态系统生物量的90%,因此,为了正确评估森林在全球碳平衡中的作用,了解森林生态系统在碳循环中的作用,森林的碳动态研究正日益成为人们关注的重点。本文总结了估算森林固碳量的几种方法--样地清查法、模型模拟法和遥感估算法,分析了它们的特点及应用等有关问题。     

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。     

遥感图谱认知理论与计算

近年来,随着对地观测技术的迅猛发展,卫星遥感领域逐渐进入了大数据时代。针对当前遥感应用的需求和特点,开展与视觉认知相结合的高分辨率遥感认知理论与方法研究是可行且必要的。在此背景下,受地学信息图谱思想启发,本文对遥感认知领域的图谱问题进行了研究,系统地提出了遥感图谱认知理论与计算方法论,旨在规范高分辨率遥感信息提取流程,构建精细化、定量化、智能化、综合化相结合的遥感信息解译模型。整套方法体系由横向“自底向上的分层抽象”和纵向“自顶向下的知识迁移”2个方向上的认知计算组成,分别对应了“由谱聚图”、“图谱协同”和“认图知谱”3大图谱转化过程。论文对涉及的概念、基本思想、关键技术及难点问题进行了重点分析,强调综合利用大数据、逐步融入知识来实现不同层次的遥感认知,以期为数据源极大丰富条件下的遥感信息解译提供新的视角。     

遥感信息与知识交换共享元数据系统设计

随着遥感技术的飞速发展,遥感数据成为城市规划、地球科学研究、数字地球等重大科学研究和工程建设的重要数据源。但随着遥感数据量的不断增加和应用领域的扩大,如何科学有效地管理、存储、更新和重用已有的遥感数据资源,已成为当前空间信息元数据研究的热点。因此,有必要制订专门用于描述遥感数据及其相关资源的元数据系统,满足用户正确了解和使用遥感数据的需要,推动遥感数据共享。本文在研究和参考现有国家和国际地理信息元数据标准的基础上,设计了针对遥感信息与知识交换共享的元数据系统,该系统实现了遥感数据、相关辅助测量数据、应用方法模型以及传感器、平台等相关知识等信息的统一、规范表示,为遥感信息与知识交换共享搭建了元数据层次上的平台。     

遥感数据的高斯金字塔尺度上推方法研究

尺度转换是遥感信息科学领域的研究热点,其传统研究方法大多局限于统计模型,对数据的空间结构信息考虑较少,很难满足遥感数据的多尺度表达要求。基于此,针对遥感数据的尺度不一致问题,本文提出了一种利用高斯金字塔的图像模糊特性进行遥感数据尺度上推的方法,在对金字塔每一层的数据高斯模糊的基础上,通过多次连续的降采样,得到一系列不同尺度的数据,从而满足实际应用的空间分辨率要求。为了验证本文所提方法的有效性,本文选择Landsat7 ETM影像和ASTER GDEM为研究数据进行尺度上推,并与传统的最邻近、双线性以及立方卷积等方法进行了实验对比,采用均值、方差、均方根误差、平均绝对误差等评价指标,以及相同分辨率的ASTER GDEM和SRTM DEM的等高线套合结果来衡量高斯金字塔方法的性能。实验结果表明,本文使用的高斯金字塔尺度上推方法能够有效地实现连续遥感数据的尺度转换,在保持遥感数据局部细节特征的基础上,较好地保持了原始遥感数据的信息量以及空间结构特征。     

RSIN-网格支持下的遥感信息服务平台及其应用

作为一种具有广泛应用前景的高性能计算技术,网格计算将在遥感信息领域起着重要作用。本文介绍了遥感信息网格服务节点(RSIN)的体系结构,以及在RSIN平台上构建遥感反演应用的方法和关键技术。最后以一个中国陆地遥感气溶胶定量反演实例的形式进行了实验。结果表明在网格技术的支持下,在RISN平台上可以实现大范围海量卫星遥感数据的近实时反演。     

面向对象的森林植被图像识别分类方法

 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。     

结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法

树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率A_d为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。     

分形定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法与实验

遥感影像观测尺度是遥感信息提取研究的重要内容之一,也是遥感信息提取的焦点。以往,遥感影像尺度特征的分析大多基于地统计学,其主要体现遥感影像中的线性特征,而实质上遥感影像中既存在线性特征,又存在非线性特征。因此,在深入剖析遥感影像尺度效应及分形特征机理的基础上,本文探讨了分形理论定量选择遥感影像最佳空间分辨率（也称最佳像元观测尺度）的方法。以IKONOS全色影像的建筑用地、耕地、林地为研究对象,分别使用FBM、DBM、TPM 3种分形维数计算模型,实现了3种地物在不同空间分辨率下分形维数的计算。实验结果表明,每种地物的分形维数是随空间分辨率的增大,总体呈下降趋势,且在某些特征空间分辨率上会出现拐点。从遥感影像尺度效应分析可知,遥感影像空间格局随尺度的不同,其内部结构也不同。且随着尺度的增大,很多细节将会被忽略,影像的粗糙度也随着降低。而分形维数是目前为止描述对象自相似性和不规则度的唯一基本量化值,其直观上与物体表面的粗糙程度相吻合。因此,这些拐点对应的分形维数对地物的最佳空间分辨率的选择具有一定指示意义。通过本文研究可知,使用分形理论方法研究遥感影像最佳空间分辨率（或最佳像元观测尺度）,打破以往观测尺度方法研究范畴,从不同角度去分析遥感影像观测尺度问题对GIS研究与地学应用具有一定的理论和指导意义。     

林下植被遥感反演研究进展

林下植被在森林生态系统碳、水和营养元素的累积和循环方面有着重要作用与科学意义。多角度、高光谱和激光雷达遥感系统凭借对森林分层结构的敏感性,成为量化林下植被的重要手段。本文综述了森林林下植被的遥感反演研究进展：首先讨论了林下植被的定义,其次对当前林下植被的遥感反演现状作了深入分析,总结了多角度、高光谱和激光雷达遥感观测的森林背景的反射率、林下植被的叶面积指数、高度和覆盖度的遥感反演原理和方法。基于不同卫星观测角度下森林冠层和森林背景对总反射的贡献差异,林下反射率可通过多个角度的观测数据进行反演。此外,借助激光雷达穿透冠层直接观测林下植被的优势,总结了激光点云数据和回波波形信息反演林下植被的覆盖度和高度的方法,以及今后使用遥感技术反演的难点和获取林下植被信息的主要发展方向。     

对Beer-Lambert定律间接测量森林LAI的误差低估分析

 叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是表征植被冠层结构的核心参数。在地面对LAI的间接测量是遥感反演算法验证和改进的重要手段,而目前基于Beer-Lambert定律的森林LAI地面间接测量方法存在着严重的低估问题。本文通过理论分析,指出Beer-Lambert定律在应用到森林叶面积指数测量时,LAI低估的根本原因来源于叶面积体密度、消光路径及叶倾角投影G函数在空间上的不均匀性,并定量评估了冠层非随机分布对LAI测量结果的影响,发现植被冠层的非随机分布会对LAI的测量带来20％~40%的误差。这一结论,对于Beer-Lambert定律的简单修正应用于森林LAI间接测量时仍存在着较大的局限性,尚未能根本上解决LAI的低估问题,故间接测量LAI的理论和方法需进一步深入研究。     

基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

遥感与GIS集成及其在森林资源监测中的应用

从遥感与GIS集成应用的思路出发，对该集成技术在森林资源监测领域中的应用进行了研究，提出了基于SuperMap GIS技术的网格化遥感影像、遥感样地判读、分类判读、成果统计等技术环节紧密结合的新思路，改进和完善了国家森林资源连续清查的遥感应用模式，建立了集遥感数据、监测成果为一体的信息管理系统，丰富了监测成果信息，提高了监测效率，具有较强的实用价值和良好的应用前景。     

基于高分辨率遥感目标特征库的地震灾情快速评估方法

高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。