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。     

北方农牧交错带草原产草量遥感监测模型

及时准确地了解草原产草量的时空配置状况,对于科学合理地利用、管理草地,保证畜牧业生产持续稳定发展、改善生态环境等具有重要的意义。本文利用2005年的MODIS数据和同期野外实测的668个样方产草量数据,分析了5种植被指数和草地生物量之间的相关关系。研究表明:(1)分区模型优于不分区模型,在分区基础上建模更能反映产草量的实际情况;(2)通过线性、非线性模型和BP神经网络模型的对比,得出BP神经网络模型在拟合精度上优于线性和非线性模型,是最适宜监测北方农牧交错带草原产草量的模型;(3)5种植被指数中,NDVI和SAVI与草地生物量之间的拟合精度最高,是研究区最适宜使用的植被指数。     

土地空间分形结构的尺度转换特征

应用分形理论以及多元相关分析、灰色关联分析方法,分析浙江省慈溪市土地空间分形结构的尺度转换特征。结论为:①慈溪市、贵州省不同尺度分割区域的土地空间分形结构均客观存在,不因尺度不同而变化;②尺度转折点因尺度不同而出现,贵州省(省域尺度)土地利用存在尺度转折点,慈溪市(县域尺度)土地利用不存在尺度转折点;③不同尺度的慈溪市、贵州省土地空间结构的分维不仅主要受到土地类型本身几何属性的影响,而且其所受到的影响跨尺度存在;④尺度的差异造成不同影响因子的影响程度随尺度出现变化;平均图斑形状指数对慈溪市土地空间结构的分维影响最大,图斑数则对贵州省土地空间结构分维的影响最大。     

鄂尔多斯盆地东缘煤层气勘探开发历程与启示

鄂尔多斯盆地东缘煤层埋深变化较大,不同埋深的煤层气成藏特征及储层改造方式差别较大.目前煤层气勘探开发深度逐渐从1000 m以浅延伸到2000 m以深,为了研究不同埋深条件下煤层气资源高效勘探开发理论技术,系统梳理回顾了鄂尔多斯盆地东缘近30年的勘探开发实践,按照地质认识转变、技术发展、勘探工作量、勘探成果和产气量变化,...     

青藏高原草地生态系统生物量碳库研究进展

准确认识青藏高原草地生物量碳库及其变化规律对研究区域碳循环与合理利用草地资源具有重要意义。通过综述相关文献,将青藏高原草地生物量碳库的研究方法与结果概括如下:①当前草地生物量碳库的估算方法主要有4种:文献记录法、实地调查法、遥感—植被指数法和过程模型法等,而估算方法、采样标准与地下生物量估算是导致结果差异的主要因素;②文献结果显示,青藏高原草地生物量的平均碳密度为223 g/m2,碳库为277TgC(1Tg=1012g);③采用遥感的估算结果表明,近20年来青藏高原草地地上生物量碳库呈增加的趋势,总体处于碳汇状态;④影响青藏高原草地地上生物量的主要因子是降水量,温度对生物量的影响还存在不确定性,人为干扰也是影响草地生物量的重要因素。目前青藏高原草地生物量碳库的研究仍存在着一些问题,应从基础观测数据、遥感模型算法与碳—氮—水耦合过程模拟等方面开展更为深入的研究。     

SWIM模型在东北黑土区流域的适用性评价——以乌裕尔河中上游流域为例

以典型东北黑土区乌裕尔河中上游流域为研究区,引入SWIM水文模型,利用偏相关系数评价模型参数的敏感性,基于流域出水口依安水文站1961-1997年实测日径流数据和部分气象站小型蒸发皿数据,进行了多站点、多变量的模型率定和验证,并通过模拟结果与实测资料对比,探讨了SWIM模型在东北黑土区流域的适用性、存在的误差及其原因。结果表明：① 在率定期和验证期,月径流和日径流的纳希效率系数分别大于0.71和0.55,径流相对误差在6.0%以内,月径流的模拟效果好于对日径流的模拟效果;月潜在蒸散发的纳希效率系数达0.81以上;② 在月尺度上经过校准的SWIM模型可以应用于东北黑土区与径流相关的各种模拟分析;③ 但模型在模拟融雪和冻土产流方面存在一定的限制;对同时具有春汛和夏汛的年份模拟效果也较差;对年降水量出现骤增的年份年径流量的模拟结果会几倍于实测值,但基本能够重现汛期的流量变化过程。模型不仅可以为管理者对该流域水环境综合管理提供水文基础支持,对黑土区其他流域也具有一定的推广和应用价值。     

基于MODIS与AMSR-E数据的中国6大牧区草原积雪遥感监测研究

内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃和四川的草原区这6大牧区是中国重要的畜牧业生产基地,也是雪灾频发的区域,及时、准确地获取6大牧区雪情时空特征对于防灾减灾,指导畜牧业生产有着重要的现实意义。光学遥感与微波遥感各具优缺点,综合运用MODIS和AMSR-E数据构建草原积雪遥感监测模型,以日为监测单元,以旬为多日合成时段,对中国6大牧区在2008年10月上旬至2009年3月下旬间的草原积雪覆盖范围进行监测,并对监测结果进行检验,以此说明MODIS与AMSR-E数据在雪灾监测方面协同监测的可行性,为其他雪盖遥感监测研究提供参考。     

草原植被长势遥感监测研究进展

草原植被长势监测是草原监测的重要领域, 它能从宏观上揭示草原的生长状况及其动态变化, 从而为草原科学管理提供快速、准确的参考依据。目前长势监测主要利用遥感的方法, 即选择归一化植被指数NDVI作为反映植被生长状况的指标, 方法有同期对比法、植被生长过程曲线法、直接监测法。本文在总结草原长势监测进展与方法的同时, 指出了其中存在的问题--监测中过分依赖NDVI、不区分草原类型而使用同一种方法进行监测;对未来发展方向做了展望--监测中选用适宜植被指数、监测方法, 分区域、分类型的监测长势, 提高监测精度, 将长势监测与草原产草量、生产力结合, 为牧民生产提供指导。     

滴灌棉花ABA不同氮肥处理下与土层20 cm田间持水率之间的响应特征

利用滴灌盆栽试验,研究蕾期和花铃期不同施N水平的条件下,滴灌棉花ABA浓度与土层20 cm田间持水率之间的响应特征,结果表明:在蕾期不同处理纯N分别为N2、N4、N6 g/盆的条件下,滴灌棉花ABA含量与土层20 cm田间持水率之间的相关性系数(r)的分别为-0.946、-0.917、-0.966, T检验显著水平P为0.015、0.029、0.007;模型拟合决定系数(R²)分别为0.977、0.852、0.934;花铃期,滴灌棉花ABA含量与土层20 cm田间持水率之间的相关性系数(r)的分别为-0.788、-0.959、-0.861;模型拟合决定系数(R²)分别为0.737、0.937、0.872;因而,蕾期盆栽滴灌棉花在纯N分别为N2、N4、N6 g/盆的条件下,滴灌棉花ABA含量与土层20 cm田间持水率之间的相关性为负相关, N6 g/盆的相关性达到显著水平, N6 g/盆处理拟合决定系数(R²)达到极显著水平,其模型为对数。花铃期滴灌棉花ABA含量与土层20 cm田间持水率之间的相关性为负相关, N4 g/盆的相关性达到极显著水平,模型拟合决定系数(R²) N4 g/盆达到极显著水平其模型为指数函数。本文研究的回归模型很好地描述了滴灌棉花腾发量及需水特性,为内陆干旱区绿洲农业滴灌棉花耗水量的估算提供了新计算方法和科学依据。     

鄂东气田煤层含气量测井预测

煤层含气量计算的准确与否直接关系到煤层气开发方案的有效制定。在简要介绍了现有煤层含气量评价方法的基础
上,利用测井资料和煤岩心含气量分析化验资料,采用统计回归方法优选了煤层含气量的敏感性测井参数,并基于优选的测井参
数,运用多元回归和神经网络两种数学方法构建了鄂东气田的煤层含气量测井预测模型。利用所构建的模型对研究区内的煤层
含气量进行了预测,预测结果与煤岩心含气量室内分析数据对比表明,多元回归法和神经网络法均能较好地对煤层含气量进行预
测,但神经网络法的预测精度更高。