低空遥感结合卫星影像的河道流量反演

中小型河流的径流量精准监测对干旱区生态稳定具有重要意义。然而中小型河流流量遥感精准反演存在困难。以新疆尼勒克县境内的喀什河种峰场河段为例,基于关系拟合法,依据实测水文数据、无人机数据和卫星数据,构建河宽、水深与流量之间幂函数关系模型,并利用卫星数据的时序性,反演监测河段24次不同时期的径流量。反演结果表明：当径流量为0～50 m³·s^-1和50～100 m³·s^-1时,基于河宽的水力几何形态径流量反演效果最优,均方根误差(RMSE)分别为7.15 m³·s^-1和2.81 m³·s^-1;当径流量为100～200 m³·s^-1和>200 m³·s^-1时,基于水深和河宽的水力几何形态径流量反演效果最佳,RMSE分别为13.37 m³·s^-1和1.06 m³·s<...     

K-T变换在监测小麦地表参数中的应用

利用K-T变换提取TM和MODIS遥感影像的绿度、湿度分量,在不同的分辨率尺度下监测小麦覆盖地表参数:土壤湿度(Ms)、等效水厚度(EWT)和叶面积指数(LAI),并与NDVI(归一化植被指数)、NDWI(归一化水分指数)和EVI(增强植被指数)监测结果比较.湿度分量监测Ms效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为6.08%、7.37%(RMSE),相关系数R2分别为0.49、0.31,基于绿度和湿度分量建立土壤湿度多元线性回归反演模型,利用TM影像反演土壤湿度RMSE为4.91%,反演土壤湿度和实测土壤湿度R2达0.63;绿度分量监测EWT效果更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.37 kg/m2、0.43 kg/m2,R2分别为0.51、0.28;绿度分量反演LAI精度更好,TM和MODIS遥感影像反演精度分别为0.66、0.83,R2分别为0.64、0.35.     

长江口水域多光谱遥感水深反演模型研究

利用Landsat-7 ETM 遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性可以探测水深。该文介绍单波段、双波段比值和多波段3种线性回归模型以及动量BP人工神经网络水深反演模型。选择长江口北港河道上段作为研究区,利用上述模型,分两种情况进行水深反演:一是以河道全部历史样本建模;二是将河道按自然水深划分为浅水区和深水区分别建模。结果表明:神经网络模型预测精度高于线性回归模型;水深分区后线性回归和神经网络模型预测误差均有所减小。     

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。     

河流水情要素遥感研究进展

河流是促进地貌形成和演化的重要因素,也是地球上最重要的淡水资源之一。河流的水体范围、水位/水深、流量、水质和冰情等水情要素在水资源动态监测和水文生态环境保护等研究中具有至关重要的作用。通过水文站观测河流可获得站点上的水情信息,但该方式在财力、物力方面均耗费巨大。同时,对于日益增长的河流水情信息需求,迫切需要一种能够快捷、准确补充河流实测数据的方法。遥感凭借全方位、多时相的对地观测能力极大地提升了河流水情信息获取的效率,已广泛应用于多尺度水情监测、无资料流域水文模拟等多个方面,取得了丰硕的研究成果。因此,有必要对近年来遥感应用于河流水情要素反演所取得的进展进行归纳、总结和展望,以期进一步促进遥感数据和方法在该领域的应用。论文以“河流水情要素遥感”为主题,系统归纳了河流水体遥感提取的常用传感器及方法、水位/水深遥感反演方法、河道流量遥感估算、河流水质及河冰遥感监测的研究进展,详细归纳了利用光学/微波遥感等不同类型的遥感手段获取河流水体范围、水位、水深的优势与不足,总结得出了河流水情要素遥感研究的数据、方法及应用方面的主要结论：① 新型遥感数据在河流水情要素监测中的应用愈加广泛,在空间分辨率、时间分辨率或光谱分辨率等方面不断突破,进一步丰富了河流水情要素研究的数据来源;② 多数中低空间分辨率光学影像依旧面临混合像元影响水体提取精度的问题,合成孔径雷达影像也存在数据处理算法开发难度大的问题,细小河流及非开阔水体的提取方法仍需探索;③ 大数据和云计算技术的发展为实现大尺度、长时序的河流水情要素高时空分辨率遥感监测提供了高效手段。     

基于无人机影像和飞控数据的灾场重建方法研究

低空无人机以其机动、快速、经济等优势,在灾害应急事件中逐渐发挥作用,而灾场三维重建也因其突破了常规无人机遥感无法快速提供三维空间信息的局限,在灾害测量中的地位日益凸显。该文面向灾害测量需求,探索一种基于低空影像和无人机自身飞控数据的灾场三维重建方法。在系统规划与平台设计的基础上,选取某滑坡区进行试验。依据计算机视觉原理,通过特征提取、影像匹配、运动与结构重建等实现了相机位置及姿态的恢复,并通过地理注册最终完成了灾场影像三维重建。通过布设地面标识点并与其GPS RTK测量坐标比对,证实灾场重建模型的相对误差低于4‰。     

基于ETM+的表观荔枝波谱反射率反演研究

试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM＋影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.     

地貌分带下基于ICESat-2与GF-1的珊瑚礁水深遥感优化反演方法

研究以中国南海西沙群岛华光礁西部剖面为试验区,采用高分一号（GF-1）遥感影像及“冰、云和陆地高程2号”（ICESat-2）星载激光测高数据,基于珊瑚礁地貌分带建模优选策略构建了试验区25 m以浅水深遥感反演模型,并将模型外推应用至西沙群岛有实地调查水深数据的珊瑚礁剖面研究区。建模结果显示,礁坡和深潟湖地貌采用波段比值二项式回归模型,礁坪、浅潟湖和点礁地貌均采用多波段比值回归模型,可以使得地貌单元内基于GF-1影像的水深遥感反演达到最优效果。模型反演水深数据与实地调查水深数据相关系数为0.95;实地调查水深数据与ICESat-2深水区数据综合验证结果显示,模型均方根误差为1.34 m,平均绝对误差为1.08 m,平均相对误差为17.10%。研究表明,本文提出的基于地貌的主被动遥感水深反演模型显著改进了珊瑚礁区中分辨率遥感水深反演模型的精度,可为大范围珊瑚礁区高精度的水深反演提供方法支持。     

无人机遥感在红树林资源调查中的应用

低空无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicles）遥感系统具有数据采集灵活、低成本且可快速获取超高分辨率影像的特色,是传统航空遥感和卫星遥感的重要补充。以广东省和广西壮族自治区交界处的英罗港港湾两侧为研究区域,将无人机遥感系统用于红树林资源的遥感调查,通过无人机航拍获取高分辨率影像,并且使用拼接的影像和目视解译方法提取红树林空间分布信息,进一步选择典型研究样地,采用面向对象的最近邻分类方法对红树林树种类型进行分类研究,并对比综述了无人机遥感和常规航空航天遥感技术对红树林资源调查监测的优缺点,无人机遥感系统非常适用于红树林资源调查。通过2 h 30 min的3架次无人机航飞工作,获取了研究区域25.29 km²的无人机影像,基于无人机影像和面向对象遥感分类方法提取的红树林空间分布信息精度超过了90%。未来无人机遥感系统将可成为调查和监测红树林资源的重要技术手段,可为相关管理部门对红树林资源的保护、管理、开发等方面的工作提供基础信息和技术支持。     

基于ETM遥感影像的二滩库区水深反演研究

在常规测量研究的基础上,通过分析ETM遥感影像不同波段对水体、水深的敏感性,选取二滩水电站库区上段37断面以上河段,基于GIS平台建立了水深和相应的ETM适宜波段间的比值法水深遥感反演模型,从而快速获取大范围水域水深信息,整体精度达到80%以上.遥感反演水深作为评价浅水区泥沙淤积及其发展趋势的经济可行的方法之一,为库区泥沙淤积研究提供了新的思路.     

渭河(陕西段)河道自净需水量研究

建立了河段自净最小需水量计算模型。为了使研究区段内的水质达标,该区段内的自净需水量应该是从区段内所有河段最小需水量中取其最大量。应用该方法分达标排污和现状排污对渭河(陕西段)河道自净需水量做了计算。结果分析表明:渭河河道自净需水量随年径流流量变化不大,自净缺水严重,主要出现在非汛期,达标排污较于现状排污,自净需水量大幅度下降,自净缺水主要出现在1,2,12三个月。     

A global classification of river regimes

Global analysis of streamflow regimes is a neglected aspect of comparative hydrology. The regionalization of river regimes provides a useful tool for extrapolation of hydrological variables and for the identification of natural flow regimes where intensive river regulation has occurred. Previous studies at the global scale have used climatic characteristics to define regime types and the boundaries of climatic zones for extrapolation. These procedures have been made necessary by the lack of a suitable data set of stream flows with a global coverage. Such a data set has now been assembled for the first time and is used here to produce a classification of seasonal flow regimes based on a cluster analysis of the monthly mean flows expressed as percentages of the mean annual flow. Clustering was carried out using the within-group average method with cosine similarity measure after removing streams with no significant seasonal fluctuations. A set of algorithms in the form of a decision tree are presented. They can be used to place any stream into this classification and the process can be halted at any desired level of subdivision up to the 15-group level selected for global mapping in this paper. A preliminary world map of regime types is presented and is the first to be drawn on the basis of streamflow characteristics alone.     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

Hydrologic data derived from digital elevation models (DEM) has been regarded as an effective method in the spatial analysis of geographical information systems (GIS). However, both DEM resolution and terrain complexity has impacts on the accuracy of hydrologic derivatives. In this study, a multi-resolution and multi-relief comparative approach was used as a major methodology to investigate the accuracy of hydrologic data derived from DEMs. The experiment reveals that DEM terrain representation error affects the accuracy of DEM hydrological derivatives (drainage networks and watershed etc.). Coarser DEM resolutions can usually cause worse results. However, uncertain result commonly exists in this calculation. The derivative errors can be found closely related with DEM vertical resolution and terrain roughness. DEM vertical resolution can be found closely related with the accuracy of DEM hydrological derivatives, especially in the smooth plain area. If the mean slope is less than 4 degrees, the derived hydrologic data are usually unreliable. This result may be helpful in estimating the accuracy of the hydrologic derivatives and determining the DEM resolution that is appropriate to the accuracy requirement of a particular user. By applying a threshold value to subset the cells of a higher accumulation flow, a stream network of a specific network density can be extracted. Some very important geomorphologic characteristics, e.g., shallow and deep gullies, can be separately extracted by means of adjusting the threshold value. However, such a flow accumulationbased processing method can not correctly derive those streams that pass through the working area because it is hard to accumulate enough flow direction values to express the stream channels at the stream's entrance area. Consequently, errors will definitely occur at the stream’s entrance area. In addition, erroneous derivatives can also be found in deriving some particular rivers, e.g., perched (hanging up) rivers, anastomosing rivers and braided rivers. Therefore, more work should be done to develop and perfect the algorithms.     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

1 Introduction Automated extraction of drainage features from DEMs is an effective alternative to the tedious manual mapping from topographic maps. The derived hydrologic characteristics include stream-channel networks, delineation of catchment boundaries, catchment area, catchment length, stream-channel long profiles and stream order etc. Other important characteristics of river catchments, such as the stream-channel density, stream-channel bifurcation ratios, stream-channel order, number…     

天山山区典型内陆河流域径流组分特征分析

通过对天山南北坡的两个典型流域降水、地下水、河流、融冰雪水δD和δ¹⁸O及水化学检测,基于同位素径流分割模型定量分析了年内径流组分特征。结果表明：（1）两条河流的径流组成中地下水为构成径流的主要成分,其次是冰川融水,融雪水及降水,但南北坡径流组分表现出较明显的差异,乌鲁木齐河流域中冰川融水的比重要大于黄水沟流域,对气候变化响应明显。（2）两条河流在不同季节径流组分也表现出较大差异,春季径流组分差异最为明显。     

明代省域耕地数量重建及时空特征分析

基于明代册载田亩、屯田和人口数据,以及相关赋役制度和土地制度等史料,考察了明代册载田亩和屯田数据的合理性,辨识了导致明代册载数据失实的主要因素,重建了明代典型时点省域耕地面积。结果表明：① 册籍讹误、官民田和卫所屯田的分类统计及山、塘、湖、荡等非耕地的登册起科,是导致洪武和万历年间册载数据失实的主要原因。② 洪武年间河南和湖广册载田亩数据人均耕地面积畸高,其原因为“册籍讹误”,订正后的数值分别为41万今亩和18万今亩;该时期研究区阙载的屯田总额约为5620万今亩。③ 非耕地的登册起科主要出现在南方地区,且洪武和万历年间浙江、南直隶、江西、湖广等省的册载田土数据中非耕地占比分别为24.7%、23.3%、4.4%、3.7%和28.9%、16.2%、19.2%、11.6%。④ 洪武二十六年（1393年）至万历十一年（1583年）,研究区耕地总量由49 550万今亩增至75 430万今亩;省域土地垦殖变化呈现明显的区域差异,河南和山东两省垦殖率增量超过15个百分点,湖广和四川超过3个百分点,而其余各省增量低于1个百分点。区域历史时期土地利用/覆被变化数据重建,不仅是区域生态环境效应模拟的客观需求,也可为充实和完善全球数据集提供参考。     

上海中心城区河流水系百年变化及影响因素分析

分析上海中心城区河流水系1860~2003年变化情况,研究表明:①140余年来中心城区有历史记载河流消失至少310条段,总长超520 km,水面积减少约10.46 km²,水面率下降3.61%。中心城区所在水利片河流水系结构破坏,水系分枝比受河道消亡影响明显降低,水系分维数异常;②中心城区河流水系阶段性集中消亡,消亡驱动力因消亡时期而异;③初步估算,140余年来中心城区河道槽蓄容量减少超过2 029×10⁴m3、单位面积可调蓄容量减少5.06×10⁴m³/km²。河道槽蓄容量较百年前减少超过80%,城市河网调蓄能力明显削弱,且1950~1990年市政雨水泵站累积增加数目与同期区域内河道累积消失数量、长度和槽蓄容量间均呈显著正相关性。     

南海珊瑚礁经济价值评估

根据已有的基础数据、国外文献资料及野外调查资料,利用生产效益法和数值转移法估算南海珊瑚礁的经济价值（包括渔业经济价值、海岸保护价值、旅游休闲价值、生物多样性价值）以及由于过度捕捞、破坏性捕捞和陆源沉积物污染而造成其经济价值的损失。结果显示：南海珊瑚礁年经济价值为156.5亿元,其中渔业价值占90%,为140.4亿元;其次是海岸保护价值,占5.5%,为8.7亿元;而旅游休闲价值和生物多样性价值分别为5.3亿元和2.1亿元。珊瑚礁如果维持可持续利用的状态,并考虑10%的贴现率,未来20 a珊瑚礁总的经济价值为1 370亿元。由于南海珊瑚礁面临最大的威胁是人类不合理的利用,其对今后20 a珊瑚礁带来的经济损失是258.8亿元,其中因破坏性捕捞造成的损失为249.6亿元,占总经济价值损失的96.4%,而因过度性捕捞和陆源沉积物造成的经济损失分别是3.3亿元和5.9亿元。人类干扰对今后20 a南海珊瑚礁造成的经济价值损失占未来20 a南海珊瑚礁总经济价值的18.98%。     

新疆荒漠化现状、成因及对策

新疆远离海洋、深居内陆、地形封闭、干旱缺水,沙漠戈壁包围绿洲,绿洲呈分散分割状。森林覆盖率1.68%,盆地中心分布着两大沙漠,生态环境脆弱。40多年来,新疆在改造沙质荒漠化、土壤盐渍化、水域治理、中低产田等荒漠化治理中,取得了重大成就,同时,人口也增长了2.9倍,人类活动使生态平衡失调。荒漠化土地总面积79.59×10⁴km²,其中沙质荒漠化面积52.05×10⁴km²;盐碱土总面积847.6×10⁴hm²,现有耕地中31.1%的面积受到盐碱危害;山区云杉林已减少2.3×10⁴hm²,落叶松减少2.4×10⁴hm²,平原林退化更为严重;80%的草场均有不同程度的退化,产草量下降35.4%~75.8%;湖泊较70年代减少一半,耕地土壤肥力下降。根据新疆荒漠化发生发展的特点与原因,总结防治经验,形成有效的防治方法、措施与体系,新疆的荒漠化是可以防治的。     

新疆内陆河流水质模型及模拟治理规划

将污水排放口污染物质的实测值与河流中同种物质的量，通过各河段推求的参数Ｋ１建立起数学关系，利用这种数学模型来预测和模拟河流各河段的各种污染物质量，这是当前流域水质管理和污染治理规划最经济适用的办法。