Sentinel-2影像红边谱段对不同生长期区域优势树种识别的影响

以中国东北赤峰市美林地区5种典型优势树种为研究对象,采用与当地森林植被生长期相对应的5景Senti-nel-2影像,借助支持向量机模型(SVM)与递归特征消除算法(RFE),根据可见光-近红外波段(VNIR)与不同红边谱段(RE)及红边指数(REVI)组合条件下的森林优势树种可分性测度及结果精度差异,探讨Sentinel-2影像不同红边谱段及其指数特征对区域优势树种遥感识别的影响.结果表明:Sentinel-2影像红边谱段的不同组合方式对不同生长期优势树种识别影响存在显著差异(P<0.05),其中VNIR+B5+B6为生长盛期的最佳组合方式,能够在VNIR基础上将生长盛期的识别精度均值提升约7.71％;叶全变色期是进行优势树种识别的最佳时期(P<0.05),该时期基于VNIR波段的识别精度均值达71.28％,在叠加红边波段B5+B6后提升至75.41％.此外,采用SVM-RFE算法构建适用于不同生长期的最佳REVI组合,其平均识别精度能够在全年5个生长期达到72.00％～84.31％,相比同时期基于RE+VNIR组合的最优识别结果平均提升了10.77％;在此基础上,构建适用于全生长期的优选植被指数PSRI+mSAVI+CIred-edge时间序列,可实现89.03％的平均识别精度,比单时相最佳REVI组合提升了4.72％～17.03％.研究证明Sentinel-2影像红边谱段及其衍生指数特征在区域森林优势树种识别中具有较高的应用价值,可为快速、准确地提取不同生长期森林植被信息提供技术方法参考.     

近十年淮南矿区地表热环境时空演变分析

地表温度是描述陆表过程和反映地表特征的重要参数。研究矿区地表温度的时空演变特征,对于理解煤矿开采活动对矿区生态环境的影响具有重要意义。淮南矿区是我国东部典型的高潜水位煤矿区,为了探究该区域地表温度的时空异质性与开采扰动的关系,利用2008—2018年5期Landsat影像进行地表温度的反演和下垫面信息提取,结合热力景观格局指数和城市热岛比例指数的计算,分析近十年来淮南矿区地表热环境的时空演变特征。结果表明:淮南矿区地表温度分布格局及其变化与下垫面结构及其变化密切相关。2008—2018年间,淮南矿区地表温度总体以中温区为主,其次是次低温和次高温区,高温区和低温区面积及其占比相对较低。由于城镇和矿井建设,以及煤矿开采产生的煤矸石堆积和开采沉陷积水,建设用地和水域面积不断增加,植被面积不断减少,相应的低温区、次高温和高温区增长,中温和次低温区减少,总体上城市热岛比例指数不断增加,热岛效应不断加剧;低温区斑块破碎度和复杂度不断减小,优势度不断增大。其他温度级斑块破碎度和复杂度,景观团聚程度和连通性,多样性和均匀度变化分为2008—2013、2013—2015和2015—2018三个阶段,其中2013—2015年人类干扰强度较大,斑块破碎度和复杂度增大,景观团聚程度和连通性,多样性和均匀度减小。研究成果为淮南矿区生态环境的恢复治理和城市产业规划提供了科学依据。