高分六号影像在内陆水体叶绿素a反演中的应用潜力分析

GF-6 WFV影像具有宽覆盖、高时空分辨率、高光谱分辨率等特点,目前在农业和林业遥感领域都有一定应用,但是在水质遥感中的应用潜力还缺乏系统的评估。本文以潘家口和大黑汀水库为研究区,采用2019年9月24—25日获取的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度、实测遥感反射率和准同步GF-6 WFV影像,构建了潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验反演模型,探索GF-6 WFV在内陆水体叶绿素a浓度遥感监测中的应用潜力。研究结果表明,基于GF-6 WFV模拟光谱构建的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验模型决定系数均在0.90以上,GF-6 WFV影像在水体叶绿素a遥感监测中具有应用潜力,尤其是新增的黄波段和红边波段1,有助于提高GF-6 WFV影像叶绿素a浓度遥感监测能力;GF-6 WFV影像大气校正误差降低了叶绿素a浓度遥感监测精度,GF-6 WFV影像水体大气校正精度有待改进,以提升GF-6 WFV影像水质遥感监测能力。     

地缘政治经济背景下中老-中越边境地区橡胶林时空扩展特征研究

国家间地缘政治经济关系正在驱动区域土地利用变化,边境地区首当其冲。20世纪90年代以来,全球橡胶市场的强劲需求以及中南半岛与域外国家40多个地缘经济合作机制的实施,引起了包括中国与老挝（以下称“中老”）-中国与越南（以下称“中越”）边境地区橡胶林扩展种植在内的显著土地利用变化。基于此,利用Landsat影像构建的橡胶林落叶-新叶萌生期内植被-水分指数（Renormalized Vegetation Index, RNVI）组合算法,获取中老-中越边境地区1990年代以来中老、中越地缘政治经济关键节点的橡胶林种植信息,进而揭示中老、中越地缘政治经济关系对其边境地区橡胶林扩展的影响及其国别差异。结果表明：① 在“替代种植”与边境农林合作等地缘政治经济影响下,中老-中越边境地区橡胶林种植面积由1992年的995.5 km²增加至2018年的5537.7 km²,增长近4.6倍,且呈明显的沿边性和跨境性;② 随着中老磨憨-磨丁口岸开通、中老北部九省合作机制构建等,1992—2018年,中老边境沿线30 km缓冲区内橡胶林种植面积从244.7 km²猛增到2080.6 km²,增长近7.5倍,其中,中国一侧增幅达806.7%,老挝一侧增幅为567.7%,近边境地区尤为明显;③ 随着中越关系恢复、“两廊一圈”启动与发展等,过去近30年,中越边境沿线30 km缓冲区内橡胶林种植面积由313.6 km²持续增加到1107.5 km²,增长超过2.5倍,其中,中国一侧增幅达378.0%,越南一侧增幅为140.3%,远边境地区增加较快。本研究有助于认识国家地缘政治经济关系对边境土地利用变化的影响,促进边境地理（学）发展。     

“十三五”时期黄河流域PM2.5时空分布规律及多尺度社会经济影响机制分析

黄河流域生态保护与高质量发展是我国新时代的重大战略任务。探究黄河流域PM_2.5浓度的时空变化趋势,并分析其社会经济影响因素,对该地区的大气污染防治和实现高质量发展具有重要意义。本文采用时间序列趋势估计、空间自相关分析、地理探测器和地理加权回归方法,揭示了“十三五”时期年黄河流域不同尺度（全流域以及61个地级市）PM_2.5浓度值和变化趋势的时空分异特征,定量探究了社会经济因素对PM_2.5浓度的影响机制及其时空过程。结果表明：① 在“十三五”时期,黄河流域的PM_2.5污染情况整体好转,其浓度呈波动下降的趋势,平均每年下降约4.2 μg/m³,彰显了我国大气污染防治攻坚战取得的重要成效;② 山东、河南、山西和陕西的PM_2.5浓度值较高,但山东、河南改善速度较快,山西和陕西改善速度较慢;③ 以目前的改善速率推算,在黄河流域61个地级市中,54个市将能够完成“十四五”规划中PM_2.5浓度下降10%的目标,而咸阳、西安、榆林、太原、临汾、运城、晋城7市将难以完成;④ 人口密度、工业企业数、土地利用强度是导致黄河流域PM_2.5浓度升高的主要社会经济因素,其解释力均达到50%以上;⑤ 从2015—2019年,土地利用程度指数和人口密度的主要影响区域均转移至黄河流域中部地区,建议山西、陕西、内蒙古应作为下一阶段治理工作关注的重点区域;⑥ 促进与环境承载力相协调的城乡发展、控制工业规模并提高其环保水平,是进一步治理黄河流域大气污染的重要策略。     

基于遥感数据和多因子评价的中国地区建设光伏电站的适宜性分析

中国属于太阳能资源丰富的国家之一,光伏装机量位居世界第一,未来其装机量仍会不断增加。本文拟利用遥感技术获取区域太阳能资源的时空分布,采用多因子评价模型对中国地区大型光伏电站区域适宜性进行评估,以期为光伏电站的选址提供科学依据。结合太阳总辐射、日照时数的稳定程度、离路网的距离、离城镇的距离和坡向5个因子,通过设定海拔以及土地覆盖类型对应的限制区域,利用MuSyQ辐射产品、DEM、道路网数据、VIIRS夜间灯光数据、土地覆盖产品得到因子图层,使用层次分析法确定各因子在模型中的权重,借助GIS进行叠加分析并分为“低适宜”、“较适宜”、“适宜”、“非常适宜”和“限制区”5类,得到光伏电站建设的空间适宜性分布。研究结果表明,西北地区的适宜区占全国的53.0%,“非常适宜”区占全国的47.3%,其累计光伏电站装机量占全国的45.6%。建设光伏电站的“适宜”和“非常适宜”区面积的大小与装机量的多少没有明显的线性关系。“非常适宜”区作为光伏电站的最佳建设场所,光伏发电潜力大于2016年全国发电量的5倍。同时,国家政策制定的装机规模指标以及光电补贴政策对光伏电站的选址也起了一定的指向作用。     

“一联三生”体系下粤港澳大湾区智慧城市群的构建

自1978年以来,我国城镇化经历了外延粗放扩张式的快速发展模式,不具有可持续性。城市群作为推进后城镇化发展阶段的主体形态,其智慧化建设成为重要的研究内容。但智慧城市群建设如果缺乏理论指导,会陷入一定的盲目性。因此,本文力图通过对城市的“智慧”和城市群的空间概念体系的本质认知,构建“互联互通、生产、生活、生态”（简称为“一联三生”）体系下的智慧城市群理论框架。结果表明：① 智慧城市与智慧城市群的建设需要“命运共同体”的灵魂引领。在对心理学领域“智慧”充分认知的基础上,提出“以人为本的自主调节”的智慧城市灵魂。自主调节包括实时的智慧感知、智慧评估和智慧优化;② “一联三生”构成城市群空间概念体系,包含“一联”和“三生”等4个主题内容;③ 实现“一联三生”的智慧感知、智慧评估和智慧优化是智慧城市群构建的核心内容。结合粤港澳大湾区实际,提出了粤港澳大湾区智慧城市群的建设目标与内容,并探讨了地理空间信息在粤港澳大湾区智慧城市群建设中的支撑作用,为我国智慧城市群的框架构建提供理论参考。     

利用物候差异与面向对象决策树提取油菜种植面积

及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率（10~30 m）农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明：在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数（NDVI）,近红外波段（NIR）和亮度（Brightness）信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。     

全球LNG海上运输网络演化及中国贸易现状分析

随着“碳达峰”、“碳中和”发展目标的提出,液化天然气（Liquefied Natural Gas,简称LNG）作为清洁低碳能源逐渐受到能源市场的重视。在此背景下,重点分析LNG海上运输网络演化模式,对掌握全球能源格局动态和中国的进口贸易现状具有重要意义。本文利用船舶轨迹数据和复杂网络理论,聚焦2018—2020年全球LNG海上运输网络演化趋势;同时针对中国的贸易现状,重点分析中国LNG进口来源、主要进口港分布及进口量排名前三的进口港的货源流入状况。结果表明：① 2018—2020年,全球LNG海上运输网络呈扩大趋势,并呈现出“无标度”特性;同时骨干网络节点连接的“广度”和“深度”正在增强,全球LNG贸易存在趋于垄断的风险;② “一带一路”国家贸易参与度强,中北美、南亚和东南亚地区的进口港数量和进口航次数增长尤为明显,萨贝塔、邦尼按照贸易出口量排名已进入全球前八;③ 网络的平均最短路径值在2018—2020年逐年递增,“转运港”业务新模态逐渐兴起;截止到2020年共有21个转运港口参与LNG贸易中,美国占据全球转运的主导地位;④ 中国的LNG进口货量规模发展迅速,海上运输网络流向趋于多元,但澳大利亚仍占据主要来源地位;按照进口量统计天津港、深圳港和永安港排名前三,“减碳”压力促使经济发达地区建设接收站并且不断增大进口量。     

基于TAVI的山区毛竹林LAI反演分析

本文采用地形调节植被指数（TAVI）,以RapidEye高分辨率多光谱遥感影像为数据源,对福建省永安市毛竹林山区进行了叶面积指数（LAI）地面实测、遥感建模及反演分析。通过TAVI与归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）的对比研究,结果表明：（1）毛竹林实测LAI与TAVI、NDVI和RVI线性回归的决定系数（R²）分别为0.6085、0.3156和0.4092,最佳非线性回归的R²分别提高到0.6624、0.5280和0.6497。LAI与NDVI或RVI非线性（U曲线）模型可以很好地解释LAI-VI的散点分布规律,但难以解决LAI-VI间因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题,因此,在山区大面积推广应用需慎重。（2）通过实测LAI的验证表明,LAI-TAVI回归模型可有效避免因地形影响导致的“同物异谱”和“异物同谱”问题。TAVI具有良好的削减地形影响作用,可用于山区植被LAI的遥感反演。     

基于出行时空数据的分时租赁汽车与网约车出行场景比较研究

分时租赁和网约车同属共享汽车,但规模对比悬殊。找到差异化的出行场景有利于分时租赁在网约车主导的共享汽车市场中谋求立足之地。本文以北京地区某分时租赁公司2017年5月1日—30日的出行订单和2018年4月23日—29日的网约车出行订单为研究对象,结合城市兴趣点数据,利用地理信息层次聚类、关联规则等方法挖掘两共享汽车的典型出行场景,并进行比较分析。研究表明：① 网约车主要服务于“通勤出行”和“市内商务区之间的出行”,2种出行场景分别占网约车订单总量的40.3%和28.7%;② 分时租赁主要服务非通勤出行,其特色出行场景是“往返城市旅游景区的出行”、“城市旅游景区之间的出行”和“外城住宅商务混合区的午夜出行”,分别占分时租赁订单总量的24.4%、6.9%和5.5%。③ 在分时租赁的特色出行场景中,分时租赁与网约车或传统租车等共享出行方式相比费用更低,仅占其费用的25%~35%,具有较大的竞争优势。本研究有关出行场景挖掘的方法和结论可以为北京市分时租赁的推广以及其他共享出行研究提供借鉴和参考。     

黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取

及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素：对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。     

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

基于多层神经网络与Sentinel-2数据的大豆种植区识别方法

大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。     

华南地区典型种植园地遥感分类研究

华南地区种植园地广泛分布,类型混杂多样,导致园地分布信息难以正确获取,为农业管理造成了较大困难。本研究基于Landsat8 OLI数据,通过数据融合、特征优化,应用随机森林算法构建面向对象的种植园地分类规则集,对华南地区典型经济作物香蕉、柑橘、葡萄、蒲葵、海枣、番木瓜和火龙果等进行类别识别,同时对比贝叶斯分类法、K最邻近分类法、支持向量机法、决策树分类法的分类效果。结果表明：数据融合会在一定程度上影响分类结果精度;植株形态、光谱特征接近,种植期交错是影响华南地区典型园地分类精度的重要原因;以中分辨率影像为数据源,面向对象的随机森林算法应用于种植园地分类研究总体精度可达88.05%,Kappa系数0.87,可以有效区分华南地区典型种植园地类别;相比于其他算法,随机森林算法在分类精度、可靠性和稳定性上具有一定优势,可为园地作物生长监测和种植管理提供科学依据。     

面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。     

基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究

榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度神经网络（DNN）3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示：① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。     

基于GF-1/WFV数据的三江源草地月度NPP反演研究

准确认识三江源植被生产力月度尺度的时空格局变化,对三江源畜牧业生产以及生态保护政策制定具有重要意义,可稳定获取的重访周期为4 d的16 m分辨率GF-1/WFV数据使中等空间分辨率的月度NPP产品生产成为可能。本文建立了一套以GF-1/WFV为基本数据源的中等空间分辨率草地月度NPP估算技术方法,并评估了其在三江源地区应用的可行性。在黄河源区玛多县的实验表明以GF-1/WFV为基础,以MODIS13Q1数据为补充,可以获得覆盖全区的中等空间分辨率月度NDVI数据,据其反演得到的草地NPP,地面验证精度在70%以上,优于MODIS NPP产品精度,且能更为详细地反映草地生产力变化的空间差异,在青海三江源地区利用GF-1/WFV数据生产中等空间分辨率的草地月度NPP产品是可行的。     

基于特征空间优化的随机森林算法在GF-2影像湿地分类中的研究

由于季节性的植被动态和水文波动,湿地遥感影像分类常常比较困难。本文采用优化特征空间的随机森林算法（Random Forest）对吉林省白城市通榆县东部地区预处理后的GF-2影像进行湿地分类研究,具体分为2步：① 对研究区遥感影像进行多尺度分割和对象特征的提取。针对一些学者获取最佳分割尺度时仍受主观因素影响较大的情况,本文通过改进全局最优分割方法来获得最佳分割尺度。② 在最优分割的基础上,基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与相同条件下（同数据、同分割尺度、同训练样本,同特征空间）的K-NN、SVM、CART 3种算法以及未优化特征空间的RF算法的分类结果进行了比较。结果表明,基于优化特征空间的RF算法的分类结果总精度和Kappa系数分别为93.038%和0.9177,而K-NN、SVM和CART 3种分类算法的分类结果的总精度分别为83.357%、78.068%、77.136%,未优化特征空间的RF算法分类结果总精度为90.937%。相较于K-NN、SVM、CART 3种分类算法,RF算法在GF-2湿地影像数据中具有更好的分类性能,同时优化特征空间的RF算法精度有所提高,在湿地资源管理中可以发挥非常重要的作用。