面向土地利用调查的时空数据库构建技术

为了满足"一调""二调"等不同时期土地利用变化数据管理与分析的需要,文章在分析时态数据库构建中存在的问题的基础上,引入变更事件、重建事件和多基态,建立了基于事件组的多基态修正模型,实现了"一调""二调"土地利用数据一体化存储;针对"一调""二调"空间数据不一致的几何重建和语义转换问题,提出通过重建事件表实现重建前后要素归档及查询;同时,针对土地利用数据管理的现状以及数据形态,提出了土地利用变更增量提取、时态拓扑关系构建的方法,实现了土地利用时空数据库的构建。最后,以武汉市汉南区数据为例开发了原型系统,实验结果表明本文提出的模型、方法具有较强的实用性。     

作物病虫害高光谱遥感进展与展望

作物病虫害作为影响农作物品质、产量及威胁粮食安全的主要因素,仅依靠人工田间调查对其进行监测已不能满足当下农业生产精准高效的需求。高光谱遥感作为能够获取地表物体连续波谱信息的遥感技术,已经成为当下作物病虫害监测识别的重要手段。本文对作物病虫害高光谱遥感监测识别的研究进展进行综述,通过对该领域发表文献的统计以及对主要机构、团队、数据源的分析,明确了病虫害高光谱遥感监测的研究热点和趋势;在此基础上,分析高光谱技术及其作物病虫害的监测识别机理,从病虫害胁迫探测、分类识别、危害严重度定量分析及早期检测四个方面综述相关技术及研究现状;通过探讨当下高光谱遥感病虫害监测识别面临的挑战,提出作物病虫害标准图谱库的建立、星载高光谱传感器的完善以及星空地一体化监测平台的搭建是当前作物病虫害高光谱遥感监测识别技 术落到实处的关键,也是未来发展的重点方向。     

基于多源数据的乡村功能空间特征及其权衡协同关系度量

本研究基于土地利用、兴趣点、社会经济统计等数据,从乡镇尺度揭示了北京生态涵养区经济发展、农产品生产、社会保障、生态服务、旅游休闲以及综合功能的空间特征,并运用Spearman秩相关分析、生产可能性边界（PPF）、权衡强度指数等定量探讨了多功能间的权衡-协同关系及其权衡程度。结果表明：① 经济发展、社会保障和休闲旅游功能的空间格局相似;生态服务功能与经济发展、社会保障和农产品生产功能的空间格局基本相逆。② 经济发展与农产品生产/社会保障功能为显著协同关系;经济发展/农产品生产/社会保障与生态服务功能为显著权衡关系。③ 按照“‘权衡强度越小,功能间共生发展’‘权衡强度越大,最多发展一种功能’”的思路,以追求乡村功能组合的综合效益最大化为目标,将生态涵养区划分为I（4种功能共生）、II（3种功能共生）、III（2种功能共生）和IV（单一功能发展）4种类型区。研究结果将为区域乡村振兴规划编制提供参考,为乡村功能协同发展路径设计提供技术支撑。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

基于高分辨率遥感影像的设施农业资源信息采集技术研究

结合设施农业空间位置分布规律及其在高分辨率遥感影像上的纹理特征体现,设计了批量设施自动生成算法,并基于GIS组件开发了基于高分辨率遥感影像的设施农业信息采集系统;该系统以高分辨率遥感影像为基础底图,结合批量设施自动生成算法进行数字化,实现了人机交互式半自动化信息采集。     

基于HJ1A-HSI超光谱影像的耕地有机质遥感定量反演

以环境小卫星超光谱影像为主要数据源,在耕地有机质实测样本的支持下,开展光谱反射率及其变化形式与有机质的相关性分析,筛选耕地有机质响应的敏感波段与特征组合算法,利用多元回归分析方法,建立基于HSI影像的耕地有机质定量反演模型。研究结果表明,耕地有机质的HSI影像响应波段均位于可见光与近红外波段间,其中以540～860nm范围最佳,相关系数均在0.5左右;HSI反射率对数一阶微分预测模型精度最高,模型及其检验的决定系数都在0.7以上,均方根误差在0.2%左右,可用于顺义区耕地有机质全覆盖空间填图。因此,环境小卫星的超光谱影像对耕地有机质含量具有较好的光谱响应能力,其空间覆盖能力有助于开展县域尺度的耕地有机质遥感反演和空间填图。     

土地利用变更的遥感应用分析

发现变化区域和变更类型是土地利用变更信息提取的主要任务,随着遥感技术的发展,土地利用变化信息提取的方法趋向于结合高分辨率的卫星影像和现有的影像处理方法来产生变化信息模板。本文全面总结分析了土地利用变更信息获取的技术和方法,并在此基础上进一步研究了基于RS和GIS技术的土地利用变更信息获取技术方法,以及高分辨率遥感影像在土地利用变更信息提取中的应用分析。     

基于BP模型和Ward法的北京市平谷区乡村地域功能评价与分区

构建乡村地域功能评价指标体系,借助BP神经网络模型揭示平谷区“生产-生活-生态”功能分异特征;运用Ward法划分功能区,服务于平谷区乡村转型发展和功能区布局。结果表明：① 在多项功能综合作用下,平谷区基本形成了“平原地区生产功能较强、镇中心及周边村域生活功能明显、山地区以生态功能为主”的功能分布格局。② 基于评价结果和空间属性,平谷区划分为西部平原生产区、东部山地生态生产区、中部平原城市生活区、中部近郊平原生活区、东部丘陵生态生活区和北部山地生态区。其中,西部平原生产区、中部平原城市生活区、北部山地生态区是平谷三生空间功能发展的优势区域,分布相对集中。按照“强功能重优化、中等功能重提升、弱功能重改善”的原则提升乡村地域功能,促进地区均衡发展。