地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

时空协同的精准农业遥感研究

高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路,基于高分辨率遥感影像,开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法,该方法在利用DEM数据进行分区的基础上,根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异,分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法,方法以地块为基本单元,在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范,以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中,对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言,形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%,规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言,其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异,基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明,协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。     

精准地理应用驱动的高分遥感协同计算研究

高分遥感智能解译是实现地理信息精细生成与快速更新的重要途径,从基于遥感开展精准地理应用的背景出发,解析了遥感信息产品生产与落地应用中的局限性,阐释了遥感回归地理应用问题的必要性以及其中“精（形态）”“准（内容）”图谱特征耦合的关键性。以地理学指导智能遥感研究为基本认识,提出了基于精细地理场景开展高分辨率遥感地学分析的发展方向和技术思路,以及时空/星地两个层面相协同的智能计算模式,并以中国贵州省关岭县石漠化耕地评价为应用案例,利用分区分层感知/时空协同反演/多粒度决策3个基础模型,在复杂山地区开展精准应用驱动的高分遥感协同计算。结合实验结果,通过对不规则网格空间表达、时序特征多模态重建、多源不确定性解析以及不确定性引导的迭代优化等关键科学问题的探讨分析,给出面向未来的探索方向和研究思路,为地理学指导下的智能遥感研究以及遥感支撑的精准地理应用提出发展路径。     

基于时序遥感的撂荒地监测及空间格局特征分析

针对耕地撂荒监测的迫切需求,文章发展了一种基于光学时序特征的撂荒地遥感识别方法,利用Sentinel-2时间序列数据构建耕地NDVI时序曲线,基于撂荒地和非撂荒耕地NDVI在监测时间窗口内的振幅差异,通过F1指数迭代式选取撂荒地识别的最佳振幅分割阈值,构建撂荒地识别规则,并在广东省湛江市坡头区开展耕地撂荒监测试验,分析撂荒地块的景观格局特征。研究表明：1)对比撂荒地与非撂荒地的NDVI时序曲线形态发现,撂荒地全年NDVI时序曲线变化平缓,变化幅度较小;非撂荒耕地由于作物生长发育的物候过程,NDVI时序呈现较大的变化幅度。2)通过迭代式选取振幅分割阈值,撂荒地与非撂荒地NDVI振幅的最佳分割阈值为0.42,在该分割阈值下,撂荒地和非撂荒地的识别精度分别为91.83%和90.20%。3)对撂荒地景观格局特征分析结果表明,2020年坡头区耕地撂荒面积为14.65 km²,约占耕地总面积的10.1%,撂荒地块普遍面积较小、形状不规则,空间上分布零散,少有大面积撂荒现象。