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。     

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。     

基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析

在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现mRMR（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance）算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现mRMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同：在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。     

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

矿区高分遥感影像智能提取应用研究

文章通过深入研究广西某矿区航空遥感影像,以遥感影像基元模型为基础,辅以土地利用规划、现状信息建立影像基元与地理实体对象之间的关系,构建地理实体逻辑推理组合规则,进行遥感信息地理实体分类提取,进而对分类结果进行精度对比评价,实现高分遥感影像空间信息提取的自动化、智能化处理.     

区域碳收支能力估算的面向对象遥感分类方法

全球气候变暖问题是人类面临的最艰巨的挑战之一,通过先进的面向对象分类方法可以提高碳排放与碳汇能力的研究水平,对于控制区域气候变化具有推动作用。本文利用面向对象分类方法,以广西百色市右江区为研究区域,选取Landsat 8 OLI和Google Earth影像数据提取区域地物信息,并针对研究区地势复杂的特点,采用设置多种尺度参数的方法,选取最优尺度进行影像分割。同时,引入隶属度函数法、最邻近分类法和CART决策树分类器3种方法,基于影像光谱差异、几何形状、对象纹理等特征,逐层逐级地实施面向对象分类,随后加以针对性的精度评价分析并检验分类结果。通过总结分析前人的地物碳系数转换关系并结合高精度面向对象分类结果,构建了基于土地覆被类型的碳收支能力估算模型,并根据已有的基于CASA模型的碳收支能力估算方法加以精度校验,最终估算出右江区碳收支能力为-399.64万t。此外,本文结合右江区行政区划、人口分布、DEM等相关数据对区域碳收支能力进行了专题性剖析。结果表明,面向对象分类方法是研究小区域碳收支能力的有效途径,在区域碳循环评估中具有更好的准确性和预见性,有效促进碳收支平衡研究领域的发展。     

基于Google Earth Engine与多源遥感数据的海南水稻分类研究

水稻是中国乃至亚洲的重要粮食作物之一,稻米产量关系到民生福祉。及时、准确的水稻分布信息是监测水稻产量、调控农业资源配给的基础。遥感(Remote Sensing)技术能够提供大范围地表的时间序列光谱变化特征,常用于大尺度范围的作物监测。然而,传统基于水稻生长关键时期光谱特征的分类、提取方法对遥感数据的时间分辨率要求较高。由于我国南方水稻产区湿热,雨季云污染降低了遥感数据的有效时间分辨率,因此上述方法在该地难以推广。融合多源遥感数据的分类方案变相缩短了卫星的重访周期,使多云气候区基于遥感影像的水稻分类成为可能。然而,集成多源数据所需更高的数据处理效率和存储需求也成为限制省级乃至更大范围水稻分类的主要因素。本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,在线调用中分辨率的光学、微波遥感数据,创新性地采用了按月提取、按直方图大小提取特征的方式,采用随机森林分类器,绘制海南省2016年10 m分辨率水稻种植分布图。实验结果证明,该方法可以用于南方多云地区水稻分类,提取结果能够体现不同地类之间的差异,且与实际地表的地块边界、纹理符合良好。经过地表样本点的验证,总体精度为93.2%,满足实际应用需求。因此,本研究采用的自动分类流程能够准确、高效地提取海南省的水稻种植范围,可以向其他地区大范围推广。     

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。     

基于决策树的多角度遥感影像分类

快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题.本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据,对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究.通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现:(1)无论使用哪种分类器,相比于天底角观测方式,多角度观测都能获得更高的分类精度,特别是能显著提高灌木,林地和草地类型的分类精度,说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息,更好地区分地物.(2)与MLC分类法相比,决策树算法的分类精度更高,特别是随机森林和C 5.0方法最为突出,说明决策树的分类能力要优于MLC法.使用多角度数据集时,这种差别更明显,说明决策树能更有效地利用多角度信息.(3)4种决策树算法(J48,Random Forest,LMT,C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果,说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息.     

遥感影像混合像元的分解——基于加权后验概率的支持向量机分类算法

混合像元是遥感影像中普遍存在的现象,对此,本文提出基于加权后验概率的支持向量机进行影像混合像元分解。该分类算法可判定端元种类的同时得到每种地物的后验概率,从而进行非线性模型的混合像元分解。由于加权后验概率的支持向量机分类算法能够减少分类器受土地覆盖类型模糊样本点的干扰,因此,改善了非线性混合像元分解模型的精度。首先,由样本点计算得到核函数参数值,然后,计算影像中每一种土地覆盖类型的后验概率,将其作为各个两类支持向量机分类器的权系数并求得多类后验概率值,确定影像每一种土地覆盖类型并得到丰度值。本文采用TM多波段遥感影像验证该方法的可行性,实验区位于我国东北部的大兴安岭中北段地区,土地覆盖类型包含农田、居民地、水体、荒地等。将本文提出的混合像元分解方法结果与标准支持向量机模型分解的结果对比表明,以加权后验概率的支持向量机遥感影像混合像元分解方法精度优于标准支持向量机模型。     

PRESENT STATUS AND CAUSE OF LAND DESERTIFICATION IN THE YARLUNG ZANGBO RIVER BASIN

ＴｈｅＹａｒｌｕｎｇＺａｎｇｂｏＲｉｖｅｒ，ａｌａｒｇｅｒｉｖｅｒｗｉｔｈｈｉｇｈｅｓｔａｌｔｉｔｕｄｅｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ，２０５７ｋｍｉｎｌｅｎｇｔｈ，ｆｌｏｗｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｏｕｔｈｅｒｎｐａｒｔｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉＸｉｚａｎｇ（Ｔｉｂｅｔ）Ｐｌａｔｅａｕｆｒｏｍｗｅｓｔｔｏｅａｓｔａｎｄｄｒａｉｎｓａｎａｒｅａｏｆ２４０４８０ｋｍ２ｂｅｉｎｇａｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｒｅａｔｏｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｎｇｅｓ（Ｇｕａｎｅｔａｌ．，１９８４；Ｙａｎｇｅｔａｌ．，…     

THE CAUSES AND DEVELOPMENTAL TREND OF DESERTIFICATION IN THE MIDDLE REACHES OF THE YARLUNG ZANGBO RIVER AND ITS TWO TRIBUTARIES IN XIZANG

ＴＨＥＣＡＵＳＥＳＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡＬＴＲＥＮＤＯＦＤＥＳＥＲＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＩＮＴＨＥＭＩＤＤＬＥＲＥＡＣＨＥＳＯＦＴＨＥＹＡＲＬＵＮＧＺＡＮＧＢＯＲＩＶＥＲＡＮＤＩＴＳＴＷＯＴＲＩＢＵＴＡＲＩＥＳＩＮＸＩＺＡＮＧＤｏｎｇＧｕａｎｇ...     

雅鲁藏布江中游地区城乡居民点多尺度空间分异及自然因素影响分析

西藏高原土地面积广阔,但适宜人类居住的空间却高度集中于局部地区,其中雅鲁藏布江中游地区是西藏高原最重要的人口承载区。利用核密度、空间“热点”探测和地理探测器等方法,从“居民点斑块-样带-研究区全域”构成的点-线-面多尺度揭示了雅鲁藏布江中游地区城乡居民点的规模、形态和密度的空间分异特征,并分析了自然因素对城乡居民点空间分异的影响。结果表明：① 全域尺度上,雅鲁藏布江中游地区各乡镇居民点规模空间差异较大,基本形成以“彭措林乡-增期乡”为轴线的南北对称态势,居民点形态普遍规则,密度总体偏低;② 样带尺度上,仅有拉萨河样带的密度分布呈线性分布,雅鲁藏布江样带和湘曲-年楚河样带的规模、形态和密度以及拉萨河样带的形态和规模在各自方向上均呈现非线性分布,即居民点东西方向呈现分布规模和形态“两端大中间小”、分布密度“两端小中间大”的特征,而南北方向规模、形态和密度均呈现“南大北小”的特征;③ 斑块尺度上,居民点规模普遍较小,面积小于1000 m ²的数量高达19 099个,占比达到55.14%;斑块形态比较规则,形状为规则类型的数量有21 256个,占比为61.37%;分布密度整体偏低,全域仅为0.34个/km ²;④ 自然要素中,海拔对居民点规模和密度的影响最大,地势起伏度和河流邻近性对居民点形态影响显著,而降水量对居民点的规模、形态和密度影响均不显著。     

塔里木河流域综合治理生态要素变化的遥感分析

采用多种类、多时相遥感数据对塔里木河流域综合治理后的耕地变化和干流绿色走廊带的植被、沙质荒漠化和盐碱质荒漠化等主要生态要素进行了动态监测,结果表明:(1)1999-2008年间,流域耕地面积逐步扩大,从167.17万hm2增长到207.51万hm2。其中,塔里木河干流区耕地面积增加最快,叶尔羌河、开都河-孔雀河与和田河三流域稳步增加,而阿克苏河流域耕地面积先增加,后减少。除阿克苏河流域外,塔里木河流域等其他三流域和塔里木河干流,在2004-2008年间的面积增长速度明显大于1999-2002年和2002-2004年两个时段。(2)2002-2004年间,塔里木河干流绿色走廊带生态环境明显改善,主要表现为植被覆盖度的提高、沙质荒漠化土地面积的减小和强度减弱、盐碱质荒漠化土地的强度减弱等。耕地面积的大幅度增加引起的灌溉用水量的增大,对长期采用输水实现塔里木河的生态功能恢复具有长期性制约作用。     

MODIFICATION OF AGRICULTURE LANDSCAPE IN THREE-RIVER AREA IN XIZANG

Ｔｈｅｔｈｒｅｅｒｉｖｅｒａｒｅａ（ｔｈｅｍｉｄｄｌｅｄｒａｉｎａｇｅａｒｅａｏｆｔｈｅＹａｒｌｕｎｇＺａｎｇｂｏＲｉｖｅｒｂｅｔｗｅｅｎｉｔｓｔｒｉｂｕｔａｒｉｅｓｏｆｔｈｅＬｈａｓａＲｉｖｅｒａｎｄｔｈｅＮｙａｎｇｑｕＲｉｖｅｒ）ｉｓａｎｅｃｏ...     

Ecological vulnerability analysis of Tibetan towns with tourism-based economy: a case study of the Bayi District

This paper provides a generalizable mode for the ecological vulnerability evaluation for tourism planning and development in high mountain areas. The Bayi District located in southeastern Tibet is taken as a typical town to study the conflict between the protection of natural ecological environment and the exploitation of tourism resources. Based on the Sensitivity-Recovery-Pressure (SRP) framework, a set of vulnerability evaluation systems for plateau tourism regions were developed. The spatial principal component analysis (SPCA), remote sensing and GIS technologies were integrated to apply for spatial quantification of evaluation index system. The ecological vulnerability of the Bayi District was divided into five levels: potential, mild, moderate, severe, and extreme, and our results showed that significantly severe and extreme vulnerability areas were mainly distributed throughout the southwestern and central northern alpine pasture and glacial zones. Potential and mild vulnerability areas were mainly distributed in the vicinity of the Yarlung Zangbo River tributary basin. Then three tourism development and environmental protection zones were classified and appropriate measures for the protection were proposed. It also provides a reference for the spatial distribution of a range of areas that require different protection measures according to ecological vulnerability classification.     

Spatio-temporal variability of periphytic protozoa related to environment in the Niyang River,Tibet, China

The Niyang River, a main tributary of the Yarlung Zangbo River, is an important and typical plateau river ecosystem in Tibet, China. At present, few studies have focused on its aquatic living resources and river ecology. In this study, the composition, abundance, and diversity of periphytic protozoa were investigated across four seasons from 2008 to 2009 to better understand their spatio-temporal patterns and relationship to the environment. Our investigation shows that periphytic protozoa in the Niyang River contained 15 genera, belonged to Tubulinea, Alveolata, Discosea and Rhizaria, Alveolata possessed most genera, up to nine, with highest share in abundance, exceeding 50%, Difflugia and Glaucoma were dominant genera. Moreover, four diversity indices of periphytic protozoa, including species richness, total abundance, Shannon-Wiener diversity index and Pielou's evenness index, displayed a significant descending trend as the seasons continued, in the order of winter, spring, summer and autumn; with a significant difference existing between winter and summer(or autumn) for Shannon-Wiener diversity index and species richness( P 0.05). Four of these diversity indices also presented a V-shaped pattern between the upper middle course of the Niyang River and the confluence of the Niyang River and Yarlung Zangbo River, with the lowest value occurred in the middle course of the Niyang River. However, no significant variation was found through the Niyang River( P 0.05). In addition, canonical correlation analysis(CCA) shows that the densities of Difflugia, Glaucoma is, Enchelydium, Cyphoderia, and Enchelys correlate with water temperature, alkalinity, hardness, pH, and dissolved oxygen, respectively. Lastly, the relationship between periphytic protozoa diversity and the environmental factors of the Niyang River can be predicted using classification and regression trees(CART) annalysis, which suggests that the total abundance and Shannon-Wiener diversity index would be higher when the elevation is above 3 308 m. On the other hand, the Shannon-Wiener diversity index and Pielou's evenness index would be lower when pH and ammoniacal nitrogen have lower or higher values. Finally yet importantly, close attention should be paid to periphytic protozoa and its environment to ensure sustainable development of the Niyang River ecosystem.     

基于沙地指数模型的沙地监测方法

沙漠化是干旱、半干旱地区的重要生态环境问题,我国西北地区沙漠化土地分布广泛,加剧的沙漠化问题影响着区域经济和社会的发展,遥感技术的进步为沙漠化评估与制图提供了重要手段。本文以内蒙古自治区浑善达克沙地为研究区,基于面向对象方法,对研究区Landsat8 OLI影像进行沙地最优尺度分割。以分割对象为基础,实验在冬夏季影像上分层分阶段提取沙地。在冬季影像上,本文提出新比值型指数RSBI（Ratio Soil Brightness Index）对沙地进行提取,精度较SBI指数提高4.11%。后基于改进型植被覆盖度指数（FMSAVI）与反照率（Albedo）构建二维特征空间,建立沙地分类指数模型（DCI）,对夏季影像沙区分类。该方法总体精度为83.24%,较NDVI-Albedo二维特征空间模型精度提高5.59%,较FMSAVI模型提高16.20%。本文结合RSBI指数与FMSAVI-Albedo特征空间反演的DCI指数模型来提取沙地信息并对沙地分类,减少了沙地提取误差,提高了分类精度,为沙地信息的研究提供了新思路。