植物物候遥感监测精度影响因素研究综述

基于植物物候的遥感监测对于研究植被对气候变化的响应具有重要的科学价值。本文在阐述植物物候遥感监测原理及其通用技术流程的基础上,分别从植被类型及其所处的地理条件、遥感数据源及其预处理、植物物候遥感识别方法和植物物候遥感监测结果评价4个方面分析了影响植物物候遥感监测精度的因素,并针对当前研究中存在的不足,探讨了提高植物物候遥感监测精度的可行性途径,即建立高分辨率的近地面遥感定点观测及数据共享网络,发展普适性更强的卫星遥感时序数据去噪及植被指数曲线重建方法,寻求稳定性更高的植物物候期遥感识别方法,探索综合运用地面观测、遥感监测与模型模拟实现物候观测空间尺度拓展的可能性。     

土地利用/土地覆盖研究中遥感图像分类精度的提高方法

合理地进行土地开发和利用是实现区域可持续发展的保障。利用遥感图像动态监测土地利用/土地覆盖状况具有快速、准确、及时的特点。如何提高遥感图像的分类精度,是动态监测中须解决的主要问题之一。该文基于传统的工作流程,探讨了在不同阶段提高遥感图像分类精度的方法,并对分类精度提高研究的前景进行了展望。     

基于阈值分割的黑龙江省森林类型遥感识别

全球变化背景下,准确获取森林覆盖是监测森林资源动态、实现林业可持续发展的重要基础。为将省级尺度森林资源清查面积资料空间化,以黑龙江省为例,利用1999-2003年该省森林资源清查面积数据,结合2000年500 m分辨率的MODIS数据,构建了基于阈值分割的森林类型遥感识别方法。该方法利用不同地表覆被类型归一化植被指数时间序列的季节分异特征,以森林资源清查面积为标准,设定森林类型的划分阈值,识别了黑龙江省森林类型的空间分布。最后,基于分层随机抽样和精度评价方法,表明森林类型识别结果与地面参考数据具有较高的一致性,总体分类精度为78.1%;特别是季节特征明显的落叶林,精度可达80%以上。本文所构建的方法可将森林清查统计数据进行准确的空间定位,同时结合多期森林资源连续清查资料和遥感信息,可为识别并量化区域生态系统生物量和碳库变化等提供科技支撑。     

基于控制区空间变异性的耕地质量监测样点布控方法

监测样点布设是实现对区域耕地质量监测的基础。为了提高耕地质量监测精度,建立了一套基于监测控制区空间变异性的耕地质量监测样点布控方法。利用Neyman法确定在给定置信度和抽样误差下的研究区最优样点总数;根据耕地质量及其影响因素划定监测控制区,为研究区进行空间分层;利用变异系数为各控制区分配监测样点;在各控制区内采用空间随机法布设监测样点。为了对比该抽样法的估算精度,又采用空间随机抽样法和基于自然质量等别、基于控制区权重的分层抽样法等进行了其余4种抽样布设方案,并计算了5种样点布设方案的Kriging估计误差,通过对比发现,在相同的取样总数下,不同的样点布设方案估算精度差别显著,基于控制区空间变异性的耕地质量监测样区分层布控方法的RMSE最小。得出科学的监测样点布设方案,可以在最小的投入下获取最大的信息量,提高耕地质量监测效率和精度。     

东亚飞蝗生境的遥感分类——以河北省黄骅地区为例

东亚飞蝗生境的分类研究是东亚飞蝗监测和防治的一项重要基础工作。本文以河北省黄骅地区为研究区,基于两个时相的TM图像,采用三种遥感波段组合方案,以及最大似然分类和基于知识的分层分类两种分类方法,进行了东亚飞蝗生境的分类研究。结果表明,三种组合方案的分类总精度相差不大,其中加入图像纹理信息的最大似然分类法的分类总精度最高。但是,基于知识的分层分类法的分类精度在各单项生境类型之间相差较小,从而显示出该方法在应用上仍有一定的优越性。     

遥感在重大自然灾害监测中的应用前景——以5·12汶川地震为例

2008—05—12四川省汶川县境内发生8．0级地震,全国多个单位投入科技力量,为抗震救灾献言献策,其中遥感技术发挥了重要作用。遥感在这次汶川地震灾害监测与评估中主要起到了灾情速报、救灾空间信息保障、次生灾害动态监测和灾区重建规划等作用。通过对这次全国性的地震灾害遥感监测工作的总结与分析,指出了自然灾害遥感监测中存在的问题,并对以后的发展趋势进行了分析。     

高分辨率遥感卫星数据在城市生态环境评价中的应用模型研究

建立完善的城市生态环境监测及评价体系是目前城市环境工作一项重要内容 ,在对高分辨率遥感卫星数据特点分析的基础上 ,进行了高分辨率遥感卫星数据应用的可行性分析 ,提出了高分辨率遥感卫星数据在城市生态环境评价中的应用模型 ,并从城市生态环境评价指标体系、元数据管理体系、环境评价因子的提取和分析三个方面对该应用模型做了进一步的阐述 ,最后对该模型在厦门市环保局进行了实验研究。     

草地退化遥感评价与监测研究进展

草地退化成为中国最主要的生态问题之一,研究其时空特征、影响以及驱动因子对退化草地治理和草地资源持续利用均有指导意义。从草地退化评价与监测研究的技术手段、基础、监测方法分类、常见的遥感分级指标及其局限性等方面的研究现状进行了综述,结果发现,目前草地退化遥感评价与监测工作中存在着草地退化与草地植被长势概念混淆、草地退化程度被"高估"、现有分级指标对某些特定的退化类型不敏感等问题,利用年降水量资料对植被覆盖度、地上生物量等现有分级指标进行校正,针对特定的退化类型,引入草地群落中退化指示植物的综合算术优势度、覆盖度的相对百分数等新的综合性分级指标并对其进行遥感反演是未来发展趋势,具有广阔的应用前景。     

应用“北京一号”遥感数据计算官厅水库库滨带植被覆盖度

“北京一号”卫星是拥有多方面技术优势的一颗对地观测小卫星。本文在运用“北京一号”、SPOT5、QuickBird遥感图像对官厅水库库滨带植被覆盖度进行综合监测的基础上,对三种不同分辨率的遥感图像进行基于统计的尺度转换,并应用尺度转换的结果修正了“北京一号”图像提取的植被覆盖度。经检验,运用SPOT5和QuickBird图像对“北京一号”图像进行像元分解,将统计结果与“北京一号”图像的提取信息建立统计模型,应用该统计模型可以有效地提高“北京一号”图像提取植被覆盖度的精度。对湿生植被进行样方调查,结果证明运用像元分解和统计模型的方法使“北京一号”提取植被覆盖度的精度较运用植被指数转换模型的计算精度提高了22.7%。应用该方法可以更有效地运用“北京一号”遥感数据进行连续、大面积的植被监测。     

基于GIS的遥感影像土地利用/土地覆盖信息提取研究——以滇西北香格里拉县为例

在GIS辅助下，基于ETM＋遥感卫星数据，采用分辨率融合提取地物和基于NDVI计算的分区、分层分类以及结合有关地理数据（如DEM、坡度等）基于知识分类方法相结合，通过多步骤信息提取来完成实验区进行土地利用／土地覆盖分类研究，并对分类结果进行精度检验。研究结果表明：该方法不仅消除了单一步骤分类时多类间的相互影响，而且将遥感影像数据与地利信息系统数据有机的结合起来，具有技术操作简单，分类结果理想的特点；对城镇用地、机场用地、水库、湖泊及河流的分类识别精度可达100％，基于知识规则对农村居民地和耕地的提取精度达70％以上，较单一的信息提取方法精度有很大提高。     

基于SPOT多光谱影像的耕地质量评价——以山东省即墨市为例

基于2004 年SPOT 多光谱影像、2004 年耕地地力调查数据等, 以山东省即墨市为例, 开展耕地质量评价 研究。采用RS 技术, 从SPOT 多光谱影像中提取耕地质量评价因子, 如反映土壤肥力状况、水分状况、土壤退化状 况等不同信息的NDVI、DVI、RVI, 结合坡度信息、土地利用程度等, 构建了基于RS 技术的耕地质量评价指标体系。 根据压力- 状态- 响应框架( PSR) , 构建评价模型, 旨在开展遥感技术在耕地质量评价中的应用研究。评价结果表明, 即墨市耕地质量普遍较好。研究将该市耕地分为六个等级, 并针对不同等级因地制宜地提出了耕地资源保护的政 策建议。     

基于灰色关联分析和遥感信息模型的新疆典型农区非耕地系数研究

非耕地系数反映了人类活动对耕地的影响状况。以2008年QuickBird数据为主要数据源,以伊宁县农耕区为研究区,采用灰色关联分析法研究与非耕地系数有关的因素,并利用相似性准则、量纲分析及多元回归方法建立遥感信息模型,构建单位面积内非耕地数量与其相关因素之间的数学关系。研究结果表明,在地形、土壤类型一定时,影响非耕地系数的主要因素有农区土地利用的斑块破碎度、水网密度、土地的垦殖指数等。遥感信息模型表明斑块破碎度、水网密度、人均生产率、农业人口密度与单位面积内非耕地数量呈正比,且它们对单位面积内非耕地数量的影响由强到弱依次是水网密度、农业人口密度、土地利用的斑块破碎度。耕地生产率、人均耕地与单位面积内非耕地数量呈反比。该模型反映人类活动对农区耕地的干扰状况,对土地利用和整理具有一定的指导意义。     

基于PSO-PNN模型的喀什噶尔绿洲耕地盐渍化分析

盐渍化是构成绿洲农业低产的主要原因之一,也是农业开发和可持续发展的重要限制因素。为提高盐渍化耕地生产力,促进绿洲农业的可持续发展,以喀什噶尔绿洲耕地为研究对象,利用Landsat 8 OLI遥感影像数据提取遥感指数20个,利用土地利用数据计算研究区耕地开垦年限,用线性拟合的方法将用植被光合作用模型（VPM）模拟的植被净初级生产力（NPP）数据进行降尺度,将遥感指数同土壤采样及实测数据进行相关分析,得到优选的遥感特征变量,再用粒子群优化算法（PSO）优化的概率神经网络（PNN）模型进行盐渍化程度分类,得到研究区耕地盐渍化等级分布情况,后与研究区耕地开垦年限和NPP进行叠加分析。结果表明：（1） 选取增强型植被指数（EVI）、盐分指数2（SI₂）、湿度指数（WI）、MSAVI-WI-SI特征空间（MWSI）、波段6（B6,2.11~2.29 μm）5个遥感参量通过PSO-PNN模型进行盐渍化程度反演准确率约为80%。（2） 耕地开垦年限越大的区域盐渍化程度越低。新开垦的耕地主要分布在研究区东部,而研究区西部大都为开垦年限在45 a以上的老绿洲农业区。（3） 耕地盐渍化严重降低了耕地农作物生产力。研究区耕地NPP较高的区域大都分布在西部,较低的区域大都分布在东部,与盐渍化程度等级分布大致相反。上述研究方法与结果可为后续使用遥感参量进行盐渍化反演的研究提供参考,对干旱半干旱区的盐渍化耕地改良具有一定的参考意义。     

基于无人机遥感的黄河下游河南段河滩地植物群落多样性研究

周期性的农业活动和水沙变化已经显著改变了黄河下游河滩地的植物群落结构,快速、准确地获取河滩地的植物群落多样性信息,可以为黄河流域生态保护和恢复提供参考依据.以位于河南省新乡市原阳县朱贵村南部的黄河下游河滩地的植物群落为研究对象,采用最大似然、人工神经网络、面向对象和随机森林分类方法,利用无人机多光谱遥感影像数据,对河滩...     

干旱区农作物长势综合监测

大面积农作物生长状况的监测是一个比较复杂的问题 ,目前还没有较为成熟的办法。我国已经完成和正在开展的农作物遥感监测与估产主要是在华北平原和东北平原等大面积农作物种植区 ,而西北内陆特别是新疆这样的耕地零星分布、具有特殊的地理环境和气候特点的地区 ,很少有人涉足这方面的研究。本文以遥感信息为主 ,在地理信息系统和全球定位系统的支持下 ,以新疆北部为实验区 ,通过对相邻年份归一化植被指数 (NDVI)的对比 ,结合野外调查与历史产量的分析 ,实现大面积农作物长势监测。该方法将遥感技术的宏观快速、地理信息系统的信息管理和空间分析以及全球定位系统的精确定位监测有机地结合起来 ,取得良好的应用效果。     

基于遥感数据的伊宁市城市扩展及其驱动力分析

以新疆伊犁哈萨克自治州直属市-伊宁市为例,以1990-2015年的 Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为数据来源,采用最大似然法提取土地利用信息,通过城市用地扩展的变化分析、城市土地利用的动态度分析、城市用地的转移特征分析、转移矩阵特征分析、土地利用变化率分析、单一土地利用动态度分析等方法,对伊宁市城市信息和城市扩展及其驱动力进行回归分析和相关性分析。结果表明：（1）1990-2015年间建设用地扩展速率和扩展强度的变化趋势基本一致,最大值分别为7.85%、18.64%,出现在2000-2005年间。（2）研究期间建设用地重心总体上向西北方向转移2 087.79 m。（3）建设用地扩展空间主要来自于耕地、未利用地、林地。（4）经济发展、人口增长是伊宁市建设用地扩展的主要驱动因子,两个因素的相关性达到0.988和0.996。本项研究成果为更准确、更快捷地掌握伊宁市城市扩展变化的规律、合理布局城市改造及其未来发展方向提供客观的科学依据。     

基于多源遥感和机器学习方法的科尔沁沙地植被覆盖度反演

植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R²分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R²=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。     

2015—2020年中国土地利用变化遥感制图及时空特征分析

持续地开展国家尺度土地利用/覆盖变化遥感监测对于新时代国土空间规划和“美丽中国”蓝图绘制具有重要的科学价值。本文采用Landsat 8 OLI、GF-2等卫星遥感数据,融合遥感大数据云计算和专家知识辅助人机交互解译方法,研发了中国土地利用变化（2015—2020年）和2020年土地利用现状矢量数据（CLUD 2020）,建立了完整的30 a（20世纪80年代末—2020年）每隔5 a的30 m分辨率中国土地利用动态数据库。基于CLUD 2020数据,从全国和区域两个尺度揭示了2015—2020年中国土地利用变化的总体规律、区域分异和主要特征。研究表明：将遥感大数据云计算生成的30 m分辨率植被覆盖变化和地表类型变化检测信息融入到人机交互遥感解译方法,可有效地提高大范围土地利用变化遥感制图的效率和变化图斑辨识的准确性;精度评价表明,CLUD 2020一级类型制图的综合精度达95%。总体上,全国范围内国土空间开发强度与2010—2015年比较进入相对稳定状态。期间全国耕地面积仍保持减少态势,空间分异特征为耕地南减北增,东北松嫩平原及其与三江平原交界区大规模的旱地向水田转移,西北新疆南部开垦和北部退耕/撂荒并存;全国城乡建设用地持续增加,空间分异特征表现为由以往的沿海地区和超大、大城市集聚转向中西部地区的大中小城镇周边蔓延为主。全国范围的林草自然生态用地面积持续减少,但强度与2010—2015年比较有所下降;受气候变化的持续影响,青藏高原地区的河流湖泊等水域面积显著增加。以上土地利用变化格局与“十三五”期间国家高质量发展、生态文明建设宏观战略和气候变化的影响密切相关。     

村域尺度土地利用现状分类体系的构建与应用 ——以山东禹城牌子村为例

随着LUCC到GLP研究的不断深入,我国空心村土地整治实践的相继推进,以及高分辨率遥感数据的陆续产生,深入开展村域尺度的土地利用调查与评价研究具有迫切现实需求,而构建村域尺度土地利用现状分类体系则是支撑村庄土地利用用地调查与评价的重要前提与关键。参考《土地利用现状分类》国家标准(GB/T21010-2007),构建了基于0.25m分辨率中科高清遥感影像的村域尺度土地利用现状分类体系,并在山东省禹城市牌子村进行了实际应用。构建的基于高分辨率遥感影像的土地利用现状分类体系,不仅准确反映了牌子村的土地利用结构及其用地特征,而且还测算出该村所具备的土地资源整治潜力,取得了良好的实际应用效果。基于0.25m高分辨率遥感数据所构建的村域土地利用现状分类体系有据可依,简单易行,成果明确。研究成果可直接为我国村庄特别是空心村土地综合整治潜力的调查与评价提供技术方法的有益参考和有力支持。