农作物长势综合监测——以印度为例

提出农作物长势综合监测方法,利用卫星遥感得到的NDVI时间序列数据,综合采用实时监测、过程监测和时间序列聚类监测方法,明确不同方法适用的监测尺度及监测目的,对不同范围农作物长势进行监测。改进了Crop Watch全球农情遥感速报系统运行化作物长势监测方法,克服了原有作物长势监测中实时监测方法无法反映相同区域苗情在整个生长过程中的连续变化情况的缺点。实现对相同区域作物长势连续变化的定量描述,可对作物长势进行更准确的判断。利用官方发布的作物单产变幅数据,对单产变幅较大的12个作物主产省区作物长势监测结果的准确性进行判断,结果表明:6个邦的实时监测和聚类监测方法所得结果一致,都符合作物单产变化的实际状况;4个邦的聚类监测方法所得结果对作物长势监测更为准确,更符合该区域作物单产的实际变化;1个邦实时监测结果对作物长势监测比聚类监测方法更为准确;只有1个邦采用两种方法对作物长势的监测存在误差,聚类监测方法在对农作物生长过程的连续监测及空间分布的定量化表述方面,比实时监测更为准确。3种方法可以综合使用,实现业务化运行的农作物长势监测。     

典型遥感数据分类方法的适用性分析——以遥感图像场景分类为例

目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。     

利用一种模糊神经网络对遥感影像进行分类的研究

结合遥感影像的特点,提出一种模糊逻辑系统和神经网络中的BP算法相结合的模糊神经网络,利用其进行整个遥感图像的分类,并和典型的BP神经网络进行对比,发现其优点以及存在的问题。     

粤港澳大湾区红树林长时间序列遥感监测

随着遥感数据量的爆发式增长,对变化过程分析的精细化要求与本地算力不足之间的矛盾日益突出。GEE（Google Earth Engine）地理云平台的出现,解决了用户算力紧张的行业痛点。本文以粤港澳大湾区为研究区,在GEE的支持下,构建1987年—2020年年度湿地分类数据集,分析大湾区红树林的时间阶段性特征和空间扩张过程,结合连续长历时分析对变化时间点的准确识别,揭示了保护区设立与滩涂造林等工程在红树林保护与修复中的积极成效。主要结论有：（1）截止到2020年,大湾区共有红树林2174 ha,81%的红树林集中在深圳湾、淇澳岛和镇海湾;（2）大湾区的红树林经历了由平稳发展（1987年—2003年）到快速增长（2003年—2020年）的变化过程,其主要增量来源于镇海湾（40%）和淇澳岛（28%）;（3）淇澳岛和镇海湾的红树林仍处于快速增长期,但淇澳岛增速最快,从2002年至今面积翻了30倍,深圳湾则在早期的快速增长（1987年—2009年）后进入平稳期（2009年—2020年）;（4）由于保护区设立时间较早,深圳湾成为大湾区唯一一个形成稳定核心区的红树林分布区,镇海湾虽然拥有最大的红树林面积,但林道狭窄,景观破碎,生态系统反而更加脆弱;（5）设立自然保护区和滩涂造林都对红树林面积增长起到了积极作用。本研究为大湾区海岸带湿地生态系统保护与修复提供科学的证据支持,对沿海生态屏障建设具有一定的指导作用。     

联合GEE与多源遥感数据的黑龙江流域沼泽湿地信息提取

湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用.由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重.随着大数据和云计算的兴起,为大尺度和长时间序列的空间数据处理提供了契机.本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台...     

深度学习农作物分类的弱样本适用性

基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件,但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农作物分类策略：以GF-1影像为数据源,将传统分类器SVM分类结果视为弱样本,训练深度卷积网络模型DCNN (Deep Convolutional Neural Networks),获取辽宁省水稻和玉米的空间分布,分析弱样本的适用性。结果显示：测试集总体精度达到0.90,水稻和玉米F1分数分别为0.81和0.90;在不同地形地貌、复杂种植结构的农业景观下均表现出良好的分类效果;与SVM结果的空间一致性为0.90;当弱样本最大面积误差比例小于0.36时,弱样本仍适用于DCNN作物分类,结果的总体精度保持在0.86以上。综上,该策略一定程度上消除了深度学习模型对大量人工标记样本高度依赖的局限性,为实现大尺度农作物遥感分类提供了一种新途径。     

基于Sentinel-1的长江干流水域面积动态变化遥感监测

本文利用Sentinel-1数据获得了2016-2020年月度长江干流上海-宜宾段水域面积,并分析其年际、年内变化规律。分析结果表明,①月度变化规律为1-5月水面面积变化相对平稳,6-8月水域面积逐步增加,在7月达到峰值;9月稍有回落,10月再次达到峰值后逐步减少至稳定。②季节性变化规律为冬季水域面积最小,夏季水域面积最大,夏季和冬季呈现明显的季节差异。③年际变化规律为2016年后水域面积呈增长趋势,其中2017-2019年水域面积相对稳定且缓慢增长,2020年面积急剧增长。分段而言,水域面积随时间的变化幅度为下游>中游>上游,中上游变化相对平稳,下游较显著。④易发生洪涝的断面主要分布在中下游段,需引起重视并做好监测预警。     

Updating land cover automatically based on change detection using satellite images: case study of national forests in Southern California

Observing dynamic change patterns and higher-order complexities from remotely sensed images is warranted, but the main challenges include image inconsistency, plant phenological differences, weather variations, and difficulties of incorporating natural conditions into automatic image processing. In this study, we proposed a new algorithm and demonstrated it by producing 2002–2008 and 2010 land-cover maps in heterogeneous Southern California based on an existing 2009 land-cover map. The new algorithm improves the baseline land-cover map quality by discarding potential bad land-cover pixels and dividing each land-cover type into several subclasses. Time series Landsat images were used to detect changed and unchanged areas between baseline year and target year t. Subsequently, for each individual year t, each pixel that was identified as unchanged inherited the baseline classification. Otherwise, each pixel in the changed areas was classified by a similar surrogate majority classifier. The demonstration results in Southern California showed that the land-cover temporal pattern captured the observed successional stages of the ecosystem very well. The accuracy assessment had an overall classification accuracies ranging from 81% to 86% and overall kappa coefficients ranging from 0.79 to 0.83.     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

基于ZY-102C星数据的遥感地质解译——以塔吉克斯坦帕米尔地区为例

为了对境外地质矿产勘查开发提供遥感信息支持,在综合前人研究成果及野外验证基础上,对塔吉克斯坦帕米尔地区的地质和构造特征进行深入分析和研究;根据不同地质体的特征影像,对照"资源一号"(ZY-1)02C星遥感图像中所显示的地貌景观、色调及纹形等,建立了塔吉克斯坦南部地区主要沉积岩、变质岩和侵入岩以及断裂构造、褶皱构造和环形构造等的遥感解译标志;通过对ZY-1 02C星的全色/多光谱相机(P/MS)和全色高分辨率相机(HR)数据的遥感地质解译效果对比,认为P/MS数据中地质体的色调差异更为明显,易于建立区域构造格架、开展岩石大类解译;而HR数据所反映地质体的微地貌、纹理及细节更为清晰,易于进一步识别各类岩性及小型构造,尤其对碎屑岩的粒度、层状构造类型、第四系、矿业活动以及特殊成分的岩石等具有较好的反映。     

2002年~2011年北极海冰时空变化分析

基于SMMR和SSM/I海冰索引数据集,建立并分析了1978-11至2014-12月36 a的南极海冰边缘线长度时间序列。南极冰缘线长度增长速度为19.54±16.31 km/a（p < 0.05）。每年海冰范围从3月开始增长,9月达到峰值然后下降;冰缘线长度也呈现稳定的周期性变化,在3~8月缓慢增长,继而略微下降,11月开始迅速增长,12月到达峰值后迅速下降。通常冰缘线长度最大值出现在12月,最小值在3月。冰缘线长度的变化与海冰范围和海冰形状FRAC指数相关,在3月、11月、12月,冰缘线长度的变化趋势与海冰形状FRAC指数一致,与海冰范围相反。在其他月份冰缘线长度的变化趋势则与海冰范围相同,与海冰形状FRAC指数相反。在5个地理分区中,印度洋区、罗斯海区冰缘线长度呈正增长趋势,别林斯高晋海区呈明显负增长趋势,西太平洋区、威德尔海区变化趋势不明显。5个地理分区的冰缘线长度都只在个别月份呈现明显的趋势变化,大部分时间没有明显趋势。     

基于遥感指数的生态变化评估——以常宁市为例

利用遥感技术进行区域生态变化评估,能够得到周期长、现时性强的结果。以常宁市为例,采用遥感生态指数方法来监测水土流失区的生态变化,选取1990年,2002年及2009年的Landsat TM遥感图像,分别提取绿度、湿度、热度和干度4个生态因子作为评估指标,结合主成分分析方法,定量、客观地评估研究区域20 a间生态变化。结果表明,遥感生态指数方法能够很好地评价水土流失区生态修复的效果,其中,遥感生态指数值上升了22.39%,生态为优良等级所占的面积比例先从1990年的13.086%下降到2002年的4.006%,再上升到了2009年16.699%,说明常宁市经过20 a的水土流失治理,该区域的生态质量先急剧下降再有了较大的改善。通过对常宁市调查分析,以植树造林和施工预防为主的措施对生态质量的改善有较好的效果。     

基于RS和GIS的农作物估产方法研究进展

实时获取农作物长势及产量等信息对于现代农业的发展具有重要意义。近年来,随着遥感技术(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)广泛应用于农作物估产领域,相继出现了一些较为实用的估产方法,主要有结合辅助数据的估产方法、基于植被指数的估产方法、基于特定模型的估产方法和基于农作物估产平台(软件)的开发等。其中,基于植被指数的估产方法又分为单一和多植被指数估产2类方法。在对近年来该领域大量文献深入研究的基础上,着重就几类热点方法展开论述,并对每类方法的优势和缺陷进行了评述,最后对该领域需要进一步研究的方向进行了探讨和展望,以期为后续研究提供参考。     

湖泊碳循环研究中遥感技术的机遇与挑战

湖泊碳循环是全球碳循环过程中的重要环节,随着全球碳循环研究的不断深入,湖泊碳循环对全球碳循环的影响,以及其对全球气候变化的调节作用越来越受到关注.然而,由于湖泊分布的破碎性(大于0.002 km2的湖泊约有1.17×108个,并零星地分布在全球)和多样性(流域生态多样性,湖泊类型多样性,分布的气候带多样性等),使得全面...     

基于GF-1遥感影像面向对象的海岸线自动提取——以秦皇岛为例

近年来,人类活动的影响加上自然因素的作用引起了一系列海岸带生态环境问题,因此,如何快速准确地提取海岸线已成为一个热门的研究课题。本文基于高分一号遥感数据,运用面向对象分类方法,结合光谱、几何等特征在图像上提取海岸线,利用已有"908基线"进行精度验证,得到沙质岸线、淤泥质岸线、生物岸线以及基岩岸线的均方根误差分别为1.7 m、34.79 m、15.27 m和4.69 m。     

Indicator kriging applied to absorption band analysis in hyperspectral imagery: A case study from the Rodalquilar epithermal gold mining area,SE Spain

A new approach to the analysis of hyperspectral data for the purpose of surface compositional mapping is presented in this paper. We use an interpolated value of the absorption band position and the absorption band depth for the diagnostic of mineral absorption features. Using thresholds for this depth and position, the data is transformed to indicator [0,1] values. By kriging these values, we obtain the probability of exceeding certain absorption depth and the probability of a pixel exhibiting absorption features within a specified wavelength region. Using Bayesian statistics, the indicator kriging derived probabilities are used to produce a hard classification result. By adapting the prior probabilities to the dominant mineralogy in the various alteration facies mapped, data stratification is achieved. The classification results are compared to results derived using the spectral angle mapper and maximum likelihood classification. In addition, the results are statistically compared to field spectral data classified into dominant mineralogy. The indicator approach and the spectral angle mapper produce favourable results relative to field data and in comparison to the maximum likelihood classifier. A data set from the Rodalquilar high-sulfidation epithermal gold system in SE Spain, consisting of HyMAP airborne imaging spectrometer data and ASD field spectra focusing on the key minerals alunite, kaolinite, illite and chlorite, is used to illustrate the methodology.     

时序Sentinel-1A数据支持的长江中下游汛情动态监测

合成孔径雷达（SAR）因其对地观测全天候、全天时优势,成为多云多雨天气限制下洪水动态监测中不可或缺的数据来源之一。由于GEE（Google Earth Engine）云计算平台的兴起和短重访Sentinel-1数据的可获取性,洪水监测与灾害评估目前正面向动态化、广域化快速发展。顾及洪水淹没区土地覆盖变化的复杂性和发生时间的不确定性,基于时序Sentinel-1A卫星数据提出了针对大尺度范围、连续长期的汛情自动检测及动态监测方法。该方法首先,利用图像二值化分割时序SAR数据实现水体时空分布粗制图,逐像素计算时间序列中被识别为水体候选点的频率。然后,利用Sentinel-2光学影像对精度较粗的初期SAR水体提取结果进行校正,得到精细的水体分布图。最后,针对不同频率区间的淹没特点,采用差异化的时序异常检测策略识别淹没范围：对低频覆水区利用欧氏距离检测时序断点,以提取扰动强度大、淹没时间短的洪涝灾害区;对高频覆水区利用标准分数（Z-Score）检测时序断点,以提取季节性水体覆盖区。在GEE平台上利用该方法,实现了2020-05—10长江中下游地区全域洪水淹没范围时空信息的自动、快速、有效监测,揭示了不同区域汛情发展模式的差异性。本文提出的洪水快速监测方法对大尺度下的汛情动态监测、灾害定量评估和快速预警响应具有重要的现实意义。     

基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据 农作物种植面积提取方法 —小区域冬小麦实验研究

利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出 了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系, 通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明：(1)Pan-CPI模 型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法; (2)精度分析结果表明：Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如： 5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85 左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上; (3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改 善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。     

高分四号卫星在干旱遥感监测中的应用

高分四号(GF-4)是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的一颗地球同步卫星,为探索GF-4号卫星在大面积干旱监测中的应用,本文对该卫星在快速监测大面积干旱方面的应用能力进行了初步探讨。以2016年内蒙古自治区巴林左旗和巴林右旗地区严重旱灾为例,利用NDVI差值对该区域的干旱情况进行了监测,并与MODIS NDVI产品进行对比分析,得到了研究区内2016年干旱分布情况,结果表明其总体趋势与MODIS NDVI产品一致,且细节信息更加丰富。本文主要是GF-4卫星数据结合GF-1卫星数据对内蒙部分干旱区域进行监测和分析,体现了国产高分辨率卫星数据,尤其是GF-4卫星数据,对提高中国突发灾害的应对能力具有重要意义。     

基于遥感的黄土高原典型区植被退化分析——以泾河流域为例

以黄上高原泾河流域为例,首先利用遥感植被指数和气候干燥度指数之间的回归模型,模拟出了潜在植被指数,在此基础上通过遥感监督分类方法得出泾河流域现生植被分布格局和潜在植被的分布格局,并利用转换矩阵方法得出了植被退化的空间态势.结果表明:泾河流域最主要的潜在植被类型是针阔叶疏林(32.44%)、阔叶落叶林(31.28%)和中牛灌丛(23.71%).与现生植被相比较,有25.08%的阔叶落叶林潜在分布区被开垦为农作物,13.32%退化为针阔叶疏林,13.04%退化为中生灌丛,14.22%变化为旱生灌丛,仅有25.90%的面积保持了阔叶落叶林植被;针阔叶疏林分布区主要退化为农作物(26.01%)、旱生灌丛(20.99%)、草甸(17.12%);中生灌丛主要退化为草甸(30.29%)和温带草原(43.21%).植被的退化以流域中部、南部的黄土残塬沟壑区退化最为严重,其次为流域北部的黄土丘陵区,而流域东部的子午岭山区和流域西部的六盘山区植被退化相对较轻.