基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演对比

水体透明度能够反映光在水体中的穿透程度,影响水生植被及以光为依赖条件的水生生物的分布,获取透明度的传统方法是采用透明度盘进行测量,但也可以通过遥感方法获得.环境减灾卫星是专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,影像覆盖范围广,空间、时相分辨率较高,可以为水环境遥感提供较好的数据源.MODIS数据在近岸水体和内陆大型湖泊水环境监测中也有广泛应用,它的时相分辨率也很高,但空间分辨率低.利用HJ-1A卫星CCD数据和MODIS日反射率产品(MOD09GA),以2012年9月吉林省石头口门水库、二龙湖、查干湖、月亮泡等地的实测透明度为基础(实测点数74个,最小值为0.134 m,最大值为1.410 m,平均值为0.488 m),根据灰色关联度选取构建模型的波段组合,建立水体透明度反演模型.HJ1A-CCD数据与MOD09GA数据建立的模型R2分别为0.639和0.894,均方根误差(RMSE)分别为0.248和0.135,模型验证的平均相对误差(MRE)分别为17.1%和9.5%,RMSE分别为0.207和0.089.MODIS数据以其较高的辐射分辨率使模型精度较高,但是HJ数据在应用于透明度小于1 m的水体时精度也较高(MRE=13.5%,RMSE=0.066).HJ-CCD数据在空间分辨率上的优势使其能够获得透明度空间分布的细节信息.比较两者反演得到的湖泊平均透明度,结果较为一致.     

全球30m空间分辨率耕地遥感制图研究

耕地是全球地表覆盖制图中重要的地表覆盖类型之一,其变化影响着人类社会经济发展、粮食安全与生态环境保护.现有全球耕地制图产品空间分辨率较粗,缺乏高空间分辨率的全球耕地数据产品.本研究利用全球2000/2010两期30m空间分辨率遥感影像数据集(Landsat TM/ETM+、HJ-1)、MODIS 250m空间分辨率NDVI时间序列数据及多种参考资料,针对全球尺度30m影像中耕地提取的难点,提出基于像元、对象和知识3个层次的耕地提取方法,即基于像元尺度多特征优化的耕地分类提取、基于对象的耕地自动判别以及基于信息服务和先验知识的交互式对象处理,完成了全球两期30m耕地遥感制图,并对全球耕地的面积等信息进行统计分析.结果表明,全球2000年和2010年耕地总面积分别为19.03亿ha和19.60亿ha.精度评价结果表明,两期全球30m耕地遥感制图总体精度均达到92%以上.本研究研制的2000/2010两期的全球耕地遥感数据产品,在空间分辨率和分类精度上均优于国际上同类产品,为全球粮食安全、生态环境监测和全球变化等研究提供了重要基础数据.     

基于快速聚类方法的30m分辨率中国土地覆盖遥感制图

大范围遥感土地覆盖制图通常费时费力.本文采用一种基于特征空间变换的快速聚类方法(CBEST)对覆盖中国的508景Landsat Thematic Mapper(TM)影像进行土地覆盖制图.将中国划分为50个生态分区,每个生态分区内采用CBEST方法对TM影像进行快速聚类,CBEST平均聚类时间约为每2 min一景;通过对自动获得的光谱簇人工土地覆盖类型识别,归并光谱簇,绘制30 m空间分辨率的中国土地覆盖图,统计土地覆盖类型面积,生成主要土地覆盖类型专题图.采用2159个分布全国的验证样本对制图结果进行精度验证,得到总体精度为71.7%,Kappa系数为0.641.与当前两套全球地表覆盖产品(FROM-GLC和GlobCover 2009)的局部对比表明CBEST分类结果在各类型土地覆盖面积统计及视觉效果上存在优势.     

基于太湖气溶胶类型分区的环境一号卫星CCD大气校正

由两颗卫星组成的环境卫星星座系统所提供的CCD数据具有较高的时间分辨率,使其在内陆湖泊水环境遥感监测中具有较大的应用潜力,对其有效的大气校正方法的研究则是其定量化参数反演的前提.基于准同步的MODIS数据辅助,根据气溶胶的差异性,将太湖划分为北部湖区、其他湖区两块区域,利用辐射传输模型,研究太湖环境一号CCD数据大气校正的方法,并对2009年4月17、21、25日数据进行大气校正.研究结果表明,该大气校正方法直接使用较为成熟的MODIS各类产品,克服了传统大气校正中依赖于现场同步测量大气参数的缺陷,能够快速、有效地完成环境一号CCD数据的大气校正.基于气溶胶类型对太湖进行分区后,所求算的遥感反射率精度高于6S模型和暗像元等大气校正方法得到的结果.     

中国东北地区过去300年耕地开垦导致的碳收支

准确估算土地利用/覆盖变化导致的碳收支,有助于准确理解人类活动的环境影响,评估土地利用/覆盖变化对碳循环和区域气候变化的影响,为辨识历史碳排放责任提供科学参考.采用基于历史文献建立的较高空间分辨率的历史土地覆盖数据,利用簿记模型对东北地区过去300年来耕地开垦导致的碳排放量进行了估算.主要结论如下:(1)东北地区经历了大规模的移民和土地开发,全境约26%的土地被开垦为耕地,其中38%的草地被开垦,20%的森林和灌丛被开垦.(2)1683~1980年开垦导致的碳排放量高值和低值分别为2.55和1.06 Pg C,适中的估计值为1.45 Pg C,其中土壤碳库是较大的排放源,植被碳库排放量占总碳排放量的份额不到1/3.(3)黑龙江、吉林和辽宁3省耕地开垦的碳排放量差异显著,黑龙江省碳排放量最大,其次是吉林省,辽宁省碳排放量最小.(4)森林开垦的碳排放量相对较高,其次是草地,沼泽和灌丛的碳排放量相对较小.数据精度分析表明,采用较高空间分辨率的耕地数据,可以进行碳收支分县估算,提高数据精度.与前人研究结果相比,本研究碳排放估算结果较低,主要原因是土地利用数据精度的提高和生态系统分类的细化.     

全球第一个综合高分辨率土地覆盖图——中国30m分辨率全球土地覆盖图评述

<正>土地覆盖是研究人类活动与气候变化复杂的交互作用的重要基础.遥感土地覆盖制图是一个传统但仍然非常活跃的领域.在过去的45年中,全世界大约有3万多篇关于土地覆盖制图的文章发表,其中包括中文论文约1万篇.然而,这些研究绝大多数聚焦在局地尺度,极少数的研究关注全球土地覆盖制图,而且其空间分辨率较粗(300~1000 m).     

环境一号卫星高光谱遥感数据的内陆水质监测适宜性——以巢湖为例

环境一号星座的A星(HJ-1A)上搭载了超光谱成像仪(HSI),它是具有高光谱分辨率的全新国产遥感数据源,为水质遥感特别是内陆水质遥感提供了新的高光谱数据.但HSI影像的处理方法尚不完善,在广泛应用于水质遥感前对其进行质量研究和评价非常必要.本文针对HSI数据在巢湖水质监测应用方面的适宜性,对信噪比和数据真实性、倾斜条...     

全球陆表湿地潜在分布区制图及遥感验证

由于城市化和农业垦殖等人类活动不断增强,很多湿地生态系统受到侵占或干扰.保护湿地资源需要准确的湿地分布.然而由于湿地类型复杂多样,地面调查困难,大范围湿地分布制图很难完成.目前还没有专门用于湿地保护和规划且有较高分辨率的全球湿地分布数据.采用水文、气候数据结合1 km分辨率的混合地形指数(CTI)数据,利用陆表湿地和地下水位的关系,模拟出不考虑人类活动影响状况下30 s分辨率的全球陆表湿地潜在分布区.这是最高分辨率的全球陆表湿地的潜在分布数据.模拟结果显示全球陆表湿地潜在分布区面积达到3.316×107 km2.用遥感获得的实际湿地数据对陆表湿地模拟结果进行精度验证,总体精度达到83.7%.本次模拟结果可以作为构建全球湿地实际分布数据库的基础.由于模拟过程未考虑农业灌溉、建坝等人类活动对湿地的干扰破坏,因此本文对陆表湿地潜在分布区的模拟结果大于当前几种全球土地覆盖制图产品中湿地的面积.本文采用方法所需数据相对较少,精度高于其他产品.     

嫦娥一号图像数据处理与全月球影像制图

“中国首次月球探测工程全月球影像图”是我国第一幅覆盖月球的遥感影像图, 将成为嫦娥工程后期探测和月球科学研究的重要基础图件. 详细介绍了嫦娥一号CCD图像数据的获取、数据特点和数据质量, 描述了图像数据的处理方法和流程, 按制图规范对图像数据进行了镶嵌拼接和处理, 制作了覆盖全月球的1:250万比例尺影像图, 并进行了影像图的定位精度分析. 数据处理和制图结果表明, 嫦娥一号CCD数据及其定位精度能够满足1:250万比例尺的制图要求, 制作的“中国首次月球探测工程全月球影像图”, 其相对定位精度优于240 m, 平面定位精度约为100 m~1.5 km, 定位精度略好于2005联合控制网(ULCN2005)和克莱门汀基础地图(2.0版); 对所有像元进行了逐一光度校正, 大大改善了全球图像的一致性, 是目前覆盖最全、图像质量最好、定位精度最高的全月球影像图.     

基于多源卫星数据的小型水体蓝藻水华联合监测——以天津于桥水库为例

近年来水体富营养化呈扩张趋势,蓝藻水华不仅在太湖等大型湖泊频发,水面面积较小的天津于桥水库等也形势严峻,亟需加强卫星遥感监测.但是,以往在太湖等业务化使用非常成功的MODIS等卫星数据(约500 m),由于空间分辨率较低,难以满足小型水体的监测要求;而Landsat-8等空间分辨率较高的卫星数据(30 m),通常重返周期较长,无法满足水华高频监测需求.本文以天津市于桥水库(面积约80 km2)为研究区,针对常用的卫星数据,从空间、时间、光谱范围和数据可获取性共4个方面,评价不同卫星数据蓝藻水华监测能力和算法,同时对不同卫星监测结果一致性进行评估.结果表明:(1)筛选出国产HJ-1A\B CCD、GF-1 WFV和美国Landsat-8 OLI这3种卫星波段合适,空间分辨率较高,适用于桥水库蓝藻水华监测,但考虑到其重返周期较长,建议多星联合观测;(2)各个卫星监测结果与卫星影像目视解译结果基本一致,均方根误差和相对误差均分别控制在0.78 km2和4.9%以内;(3)不同卫星监测结果一致性良好,一致性精度达到99.5%;(4)根据历史影像结果,发现于桥水库2016年水质开始呈富营养化,藻华现象在夏、秋两季最为严重.研究表明,针对小型水面水体蓝藻水华监测,利用较高分辨率数据联合监测,是一种有效的替代策略,今后可在更多小型水域推广.     

全球陆表水体高分辨率遥感制图

陆表水体是地表覆盖的重要组成之一,是气候变化研究、生态环境评估和宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息.本文介绍了全球地表覆盖遥感制图项目中陆表水体总体研制情况.项目通过收集、处理美国陆地卫星Landsat TM/ETM+、国产环境减灾星(HJ-1)等影像,实现了2000年、2010年两个基准年度的全球30 m分辨率多光谱影像的有效覆盖,影像纠正精度满足1:20万制图要求,两期影像配准中误差控制在1个像元以内.根据30 m分辨率尺度的水体光谱特征与几何形态,合理地设计提取指标,结合基于像元分类法简单易操作、面向对象分类法可综合利用各种规则知识的优势,开展水体信息的精细化提取,最后利用人机交互来进一步优化完善分类结果,实现全球水体的高精度遥感制图.完成的全球陆表水体数据成果GlobalLand30-water 2000和GlobalLand30-water 2010,属目前全球尺度下最高分辨率的分类成果,自评估总体精度为96%.该数据是开展全球陆表水体空间分布格局分析、揭示地域差异、研究时空波动规律以及进行生态环境健康诊断等相关研究工作的重要基础数据.     

基于小波融合的ASTER数据自组织特征映射神经网络分类研究

重点介绍了有自组织功能的两层结构的神经网络Kohonen自组织特征映射, 两层之间各神经元实现全连接并且在竞争层各神经元之间还存在侧连接, 实现了有效的竞争和抑制, 提高了自适应的学习能力, 因此成为国际遥感数据分类的研究热点. ASTER卫星数据是新型遥感数据, 包括3个15 m分辨率波段和3个30 m分辨率的短波红外波段. 选择天津大港ASTER数据作为方法实验数据, 首先对数据进行了小波融合, 然后进行了土地覆盖类型的神经网络分类研究. 研究结果与相同训练点的最大似然监督分类比较, 总体提高分类精度7%, 特别对城镇分类精度提高近一倍.     

基于土地利用动态变化的太湖地区景观生态风险评价

在GIS和RS技术支持下,以遥感数据和土地利用数据为基础,以行政区划为评价单元,定量分析太湖地区1990-2008年土地利用变化及其转化关系;从土地利用变化和景观结构角度构建景观生态风险评价模型,定量评价了研究区内景观生态风险的时空动态变化特征.结果表明:太湖地区景观生态风险分布与区内土地利用方式和强度具有较高关联.景...     

全球30m分辨率人造地表遥感制图研究

伴随着全球人口增长与经济发展,城镇化进程预计将在全球范围内持续加速,而人造地表是城镇化在地表覆盖上的直接体现.一方面,人造地表的扩张为工业生产、经济活动、人员居住等提供合适的场地;另一方面,人造地表深刻改变了地球的自然表面,进而影响地表热量交换、水文过程以及生态系统等自然过程.因此,对全球人造地表进行精确制图对于自然科学与社会科学等相关领域研究都具有重要意义.本研究以全球2000与2010年两个基准年的30m分辨率遥感影像为基础,完成了全球两期30m分辨率的人造地表制图任务.首先,根据人造地表的地理内涵与30m分辨率影像上提取的可行性,从斑块层面上提出适用于该尺度的人造地表定义;其次,考虑到人造地表的光谱复杂性与空间异质性,对现有像素级分类与对象级分割技术进行组合,以实现较高精度的人造地表斑块提取;最后,通过人工编辑与质量控制的手段,进一步保证全球范围内的人造地表制图精度.独立精度评价结果显示,该地表覆盖分类产品的用户精度达到80%以上.可以认为,该套产品是目前全球尺度上,人造地表或相关地表覆盖类型产品中分辨率与精度都最高的分类成果.该数据将为开展全球城镇时空格局分析、生态环境健康诊断等相关研究工作提供重要的基础数据.     

遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测

文章简要地总结了中国科学家对全球高精度土地覆盖产品的贡献,展望了大数据时代土地覆盖制图在云计算、人工智能等方面所面临的机遇和挑战,提出了遥感大数据支持下的全球土地覆盖连续动态监测的可行性和实现路径.     

基于Landsat-8与ZY3多源遥感影像的城镇居民地识别与再分类研究

精细的居民地数据对地震灾害风险分析具有重要意义。 为得到具有较高时效性与精细度的居民地数据, 充分发挥其对人口、 建筑物空间展布的指示作用, 本文综合利用多源遥感影像的优势, 基于分层分类思想开展城镇居民地识别与再分类研究。 以甘肃天水秦州区的主城区为例, 采用具有较高时效性的Landsat-8 OLI影像, 建立决策树分类模型识别出居民地轮廓; 在居民地轮廓内部, 进一步采用资源三号卫星(ZY3)高分影像, 利用面向对象方法进行居民地内部的建筑群再分类, 最后得到了具有不同精细程度的居民地数据。 实验结果中Landsat-8土地覆盖分类总体精度为92%(其中居民地识别率达86%), 城镇居民地再分类的总体精度为81%, 说明了本文研究方案的可行性。     

全球历史LUCC数据集数据可靠性的评估方法及评估案例

土地利用/土地覆被变化(LUCC)既是全球变化的表现形式,也是全球变化的重要驱动力,准确的全球历史LUCC数据产品是正确认识LUCC对全球变化影响的基础.但国际上已有的多套全球历史土地利用/覆盖数据集存在彼此矛盾之处,且均已被许多区域尺度重建结果证明存在很大偏差,改进全球历史土地覆盖数据产品精度是国际LUCC和过去全球变化研究关注的重点领域.从时间过程和空间分布两个方面评估已有土地覆盖数据产品的可靠性,是改进数据集质量的基础和前提.理论上,判断全球土地覆盖数据产品可靠性的高低的标准是其与实际土地覆盖数据("真值")的相近程度或偏差大小,但与现代全球土地覆盖数据产品可提供实地抽样验证不同,可用于历史产品可靠性评估的历史证据是极其有限的.有鉴于此,本文构建了全球LUCC数据集数据可靠性评估框架,并针对可用于历史土地覆盖数据评估的数据和指标的类型和特点,提出4种评估方法,包括:(1)以定量重建的区域LUCC数据为基准的准确性评估;(2)基于区域发展史实的合理性评估;(3)基于自然和人文特征及专家知识的合理性评估;(4)基于多套数据一致性的可能性评估,并给出了5个历史耕地可靠性的具体评估案例.该方法亦适用于林地、草地等其他土地类型的评估.     

基于ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据融合高精度提取南极地区地形信息

为了更好地保证从中山站到DomeA的南极内陆冰盖考察,该考察路线沿线的地形信息是必需的．虽然Radarsat南极制图计划fRAMP）能提供迄今为止最高精度的全南极数字高程模型（DEM）,其最高水平分辨率为200m,但其真正的水平分辨率根据源数据的比例尺和区域覆盖密度不同而不同．对于冰架和内陆冰盖地区,水平精度约为5km．在东南极内陆冰盖地区和远离山脉地区该DEM的垂直精度估计为±50m,因此更高精度的地形数据还不存在．为了满足将来对地形信息更高精度的要求,由于ASTER光学影像具有高的空间分辨率05m）,而ICESat／GLAS测高数据有较高的高程精度（13．8cm）,因此本文融合ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据提取了该考察路线高精度数字高程模型．首先选择一些测高数据点作为ASTER提取DEM过程中的高程控制,以减少匹配错误．由于从75°～81°S范围没有合格的ASTER立体数据覆盖,并且在该范围内ICESat轨道覆盖度大,观测数据比较密集,因此在该区域仅使用ICESat测高数据提取DEM,最后生成覆盖整条路线的DEM．分析结果表明DEM精度得到很大的提高,DEM的绝对垂直精度某些地区优于15m,除了影像009—001外,其余所有结果精度都在30m以内．其内部精度优于15m,某些情况下优于7m．生成的结果达到1：50000制图标准．结果表明在南极地区,综合利用各种遥感数据提取南极地区冰面地形信息是一种经济有效的手段．     

基于遥感和典范对应分析方法优化生态地理分区——以中国区域为例

选取适当生态地理边界对遥感影像进行分割,降低分区单元内土地覆盖复杂程度,可有效提高遥感土地覆盖分类精度.本研究将气象、高程、土壤等环境数据与季节性植被遥感信息相结合,利用典范对应分析(CCA)和k均值聚类等进行生态地理分区的划分,旨在提出适用于区域遥感地表分类的生态地理分区方案.以我国为例的研究结果表明,季节性植被遥感信息与CCA相结合,能够有效筛选出区域生物地理格局主导环境因子,可将这些主导因子作为生态地理分区的区划指标.本研究中,温度要素是我国生物地理格局的主导驱动力,水分要素次之.以MODIS MCDl2C1(2005年)和GlobCover(2004~2006年)全球土地覆盖分类产品来评价生态地理分区内土地覆盖复杂程度,结果表明,本研究的生态地理分区在土地覆盖类型均数、主要土地覆盖类型面积比例以及主、次要土地覆盖类型面积比例之和等方面,均优于已有研究结果,且主、次要土地覆盖类型的植物物种和性状特征差异比较明显,表明利用表征植被季节特征的环境主导因子进行生态地理区划,可以有效降低生态地理分区内地表覆盖复杂程度,更利于地表覆盖遥感分类.     

遥感影像空间分辨率变化对湖泊水体提取精度的影响

湖泊面积是表征湖泊水情变化的重要指示因子,如何从不同空间分辨率遥感数据中获取客观准确的水面信息,是当前遥感应用研究中的难点问题.本文以鄱阳湖为例,通过选用丰水期和枯水期代表性Landsat ETM+遥感影像,采用最邻近法(NN)和像元聚合法(PA)两种重采样方法,分别获取分辨率逐渐降低的不同分辨率的影像数据,结合归一化差异水指数法研究水域面积随遥感影像分辨率降低的变化趋势及其误差变化特征,同时深入分析不同影响因素对水体提取精度的差异.研究结果表明:(1)空间分辨率是影响鄱阳湖水体提取精度的重要因素之一,随着遥感影像空间分辨率的降低,提取水域面积的精度相对30 m分辨率时呈逐渐降低的趋势,但整体精度较高,最低精度在67.64%以上;(2)NN重采样方法对遥感影像波段亮度值的均值影响不大,但PA重采样后影像的均值和标准差随分辨率逐渐降低且变化更有规律;(3)水体阈值在PA重采样后变化较大,NN重采样后变化较小,因而采用30 m分辨率时获取的阈值提取PA重采样后鄱阳湖水体误差较大,提取NN重采样后的湖泊水体误差较小.本研究结果对于全球变化影响下湖泊水体信息遥感精确提取具有重要的参考价值.