九段沙湿地植被时空遥感监测与分析

收集了研究区近20年以来的陆地卫星影像,结合以往实地调查资料,探讨了九段沙湿地优势植被群落多光谱遥感的分类方法,并对分类结果进行了现场校核,得出(1)多光谱遥感数据能够区分海三棱藨草与芦苇、互花米草植被群落;(2)季相变化的多光谱遥感数据可进一步区分芦苇与互花米草。分析了自20世纪80年代以来九段沙草滩及优势植被覆盖的时空变化,基本分为两个阶段80年代至1999年的自然演替阶段,2000年至今的人工干预阶段。结果表明(1)自然演替阶段。0m以上潮滩面积自然淤涨平均每年3.6km2;草滩平均每年增长1.2km2;芦苇仅出现于上沙的中部(除中沙1997年人工种植芦苇和互花米草外),其余均为海三棱藨草并占整体植被的80%以上,湿地自然演替速度相对较慢。(2)人工干预阶段。0m以上潮滩面积自然淤涨平均每年8.2km2,比自然淤涨速度快一倍以上;草滩平均每年增长7.86km2,增长速度远超过自然演替阶段;中沙人工引种的芦苇和互花米草群落扩散迅速,其覆盖占中下沙草滩的53.70%,其中互花米草扩散速度远快于芦苇,在中、下沙上占据了优势地位,而先锋植被海三棱藨草所占比例显著下降。     

九段沙湿地鱼类群落结构与管护现状分析

通过2008-2010年期间对上海市九段沙湿地自然保护区及周边水域的鱼类资源调查结果数据,分析了九段沙湿地鱼类的组成及主要经济鱼类的捕捞时间和捕捞方式.目前,九段沙湿地共记录到鱼类133种,隶属于18目49科,鱼类组成以鲈形目和鲤形目为主,生态类型以河口鱼类和近海鱼类最多.同时,分析了九段沙湿地渔业资源在管理和保护方面...     

基于BJ-1影像和高分辨率潮汐网格的潮滩DEM构建

平缓潮滩的测绘受到潮汐和淤泥的双重影响,难以进行大区域的人工作业。探讨利用序列遥感影像构建潮滩DEM的技术方法。基于多时相BJ-1小卫星自动提取水边线,利用中国近海高分辨率潮位网格,与卫星过境时刻的水边线进行空间关联与内插,生成带有高程值的系列水边点,并以此来构建潮滩地形三角网,最后生成格网潮滩DEM。与现场RTK验证的三个剖面的高程相比,其高程绝对误差均值小于0.2m。结果表明,应用中分辨率遥感影像进行淤泥质潮滩地形反演可以达到一定比例尺的制图精度。     

基于地面激光扫描仪的潮滩地貌研究初探

传统潮滩地貌的研究方法难以刻画潮滩的微观地貌特征,地面激光扫描仪(TLS)的应用为潮滩地貌的研究提供了新的切入点,然而目前关于TLS在潮滩地貌研究中鲜有报道。以江苏东灶港海岸一段潮滩地貌为研究对象,基于野外扫描数据,对扫描区域的点云数据进行精度评估,并尝试利用反距离加权插值(IDW)与克里金插值(Kriging)方法构建了潮滩地貌的数字高程模型(DEM)。研究结果表明:(1)通过点云数据构建的DEM数据能够实现潮滩地貌的定量模拟;(2)利用IDW插值可以便捷高效构建潮滩海量数据点的DEM;(3)利用TLS量化短期地貌变化如潮汐沉积旋回效果并不好。本研究可为利用TLS在潮滩微观地貌中的量化研究提供参考。     

岸外沙洲潮间带地形的增强型遥感构建方法

水边线法是潮间带地形遥感反演的重要方法。针对常规水边线方法在应用于地形多变的岸外沙洲潮间带数字高程模型（DEM）构建中出现的水边线交叉和缺乏表现潮沟微地形特征的问题,本文提出了一种增强型地形遥感构建方法：首先通过潮位排序,筛选出具有正确高程变化趋势、空间分离的水边线;然后对筛选过程中水边线位置相近的影像组按像元计算改进的归一化差值水体指数并进行均值序列合成,提取出合成海陆边界线,二者共同构建出初始的潮间带DEM;进一步利用低潮期的潮沟边界线和中线生成潮沟DEM,通过潮沟镶嵌处理,最终获得可表达滩面微地形起伏的潮滩DEM。该方法在江苏岸外辐射沙洲中部核心区域的模拟应用表明,对比4条验证剖面的平均结果,高程平均绝对误差为0.43 m,均方根误差为0.54 m,相关系数（r）为0.75,模拟高程与验证高程在剖面起伏形态变化方面具有良好的一致性,同时模拟DEM的空间破碎度小,能够反映更多的细节地形特征。该方法可为利用多源遥感数据构建考虑微地形变化的高精度潮间带地形DEM提供新的思路。     

基于SPOT遥感影像的九段沙潮沟信息提取及分维研究

以长江口九段沙为研究区, 应用灰度形态学提取了九段沙湿地的潮沟信息, 并对提取出的潮沟信息分区域采用网格法进行了分维研究, 得出了九段沙不同区域潮沟的分维值, 并对分维值进行了比较与分析。比较发现, 九段沙不同区域的分维值, 上沙最大, 下沙次之, 中沙最小。而在不同区域的不同岸段中, 处于上沙北部沿岸的潮沟分维值大于上沙其它地区; 处于中沙、下沙西北-东南沿岸的潮沟分维值分别大于中沙、下沙的其它地区。这主要与它们所处地理位置水动力条件不同有关。另外也计算了九段沙南岸与北岸的分维值, 发现南岸的分维值要大于北岸, 这与其发育时间、水动力条件和长江口深水航道工程等有一定联系。     

一种基于自适应窗口滤波的DEM获取算法

在分析了一种基于固定窗口滤波的DEM获取算法的基础上,提出了一种自适应窗口滤波的DEM获取算法,改变移动窗口的大小进行分块拟合来反演地面的高程值,获取DEM数据.利用海岸带区域IKONOS卫星影像匹配生成的三维坐标数据集进行了实验,实验证明了该算法的有效性.     

盐城淤泥质滨海湿地DEM构建及其精度评估研究

以盐城保护区核心区为例,利用2002年野外高程测量数据,运用Kriging和TIN两种不同思想的插值方法对研究区DEM的构建与精度评估两个问题展开研究.研究结果表明:1)Kriging插值验证显示:均差接近于0,均方根标准误差接近于1.证明采用Kriging插值同时考虑数据本身约束性条件的模型是可行的.同时,运用等高线和等高点数据生成的TIN,效果同样比较理想.2)对两种DEM进行了精度评估,数据显示误差都在可控范围之内.其中Grid-DEM的绝对误差最大值为0.162 m,平均绝对误差为0.063 m,平均相对误差为4.20％;而TIN-DEM的最大值仅为0.028 m,平均绝对误差和平均相对误差只有0.005 m和0.36％.3)在对两种DEM的比较中发现:无论是绝对误差还是相对误差,Grid-DEM都要远高于TIN-DEM,两者最大值相差0.134 m;在受人类干扰较强以及经常受潮汐影响而处于不断变化的区域,Grid插值要明显差于TIN插值.但从DEM表面整体光滑度来看,Grid-DEM却要优于TIN-DEM.     

基于三角网构建海底DEM的抽稀算法

为压缩海量水深数据,实现在高分辨率下快速、完整和准确地表示海底地形,提出了一种基于三角网拓扑结构的数据抽稀方法。该方法利用Delaunay三角网的模型优势,快速寻找与水深点相关的区域。根据水深点对区域贡献度大小决定取舍。实验表明,该方法充分顾及海底地形变化趋势,能有效识别海底地形特征点,并且抽稀速度快、失真小、精度高。     

利用卫星影像提取小比例尺海图信息的精度分析以及系统的开发

提出基于遥感的影像图和DEM影像图,进行海图地形和DEM等高线数据数字化提取并将提取结果导出到其他GIS系统中的新技术方法。该技术处理速度快,生成的影像图和提取地形数据具有精度高(可达到1 m)的特点。这项新的处理技术可达到提高实际测绘中的劳动效率,降低外业测量人员的野外工作强度,及时更新地理信息、简便地校验测量的质量精度和节省作业经费的目的。     

基于光学遥感的海岛潮间带和湿地信息提取--以东沙岛(礁)为例

基于高分辨率遥感图像,采用相似三角形原理,结合海岛多年潮汐数据进行了海岛潮间带的确定;利用克里格（Kriging）插值方法,对水深图中海岛浅水区域的水深点数据进行单元网格化处理,在遥感图像的辅助下,进行了海岛湿地范围的界定。在此基础上,确定了东沙岛潮间带和湿地的范围,提取了各自的面积,并对结果进行了分析。     

基于国产高分辨率影像的图们江口中、朝、俄三国湿地景观格局对比分析

图们江是我国重要的国际性河流之一,受中国、朝鲜、俄罗斯三国政策、经济、文化等因素影响,三国的湿地景观截然不同。本文以我国国产高分辨率卫星GF-1和GF-2影像为数据源,通过对图们江口湿地的实地踏勘,建立了图们江口湿地遥感分类体系,包括湖泊、河流、沼泽、滩涂、坑塘、水田和水库共7类。采用目视解译方法,提取了图们江口湿地信息,对图们江口湿地现状和中、朝、俄湿地差异进行了分析。利用Fragstats景观分析软件,选取了斑块数(NP)、最大斑块指数(LPI)、斑块平均面积(MPS)、加权平均形状指数(SHAPE)、加权平均分形维数(FRAC)、香农多样性指数(SHDI)和香农均匀性指数(SHEI)等几个景观格局指数分析了图们江口湿地景观格局特征。结果表明:(1)研究区湿地总面积为39 503.38 hm²,以沼泽和湖泊为主,呈现近日本海聚集分布格局。(2)俄罗斯湿地面积占各国研究区湿地总面积比例最大,朝鲜次之,中国最小;朝鲜湿地开发程度最高,湿地破坏较严重。(3)朝鲜湿地破碎程度在三国中最重,中国次之;朝鲜因水田开发较严重,景观规则度最高;中国湿地多样性较其他两国丰富。     

海岸带滩涂地貌演变遥感方法研究

遥感技术是进行海岸带资源调查的有效技术手段,对水利工程规划、防灾减灾、滩涂开发利用等方面有较大的实用价值。在海岸带资源调查中,传统的地面调查方法不仅工作量大,而且实施起来非常困难;遥感技术由于具有感测范围大、获取信息快、更新周期短的特点,为海岸带资源调查和地貌演变的分析和研究提供了较好的方法和手段。文章探讨了遥感技术在江苏省安台线(海安、东台之间海域界线)勘界工作中的运用,采用较新的卫星遥感影像作为工作底图,同时利用1988—2003年之间不同时相的七景影像监测滩涂的演变,在提供了准确的滩涂地形、地貌资料的基础上,通过监测潮沟的变化推断出滩涂的演变,为海域勘界工作提供了有力而可靠的依据。     

一种高性能的大区域遥感影像管理模型

在金字塔模型的基础上,应用一种能够快速提供多分辨率影像、具有高分布性能的大区域遥感影像管理模型———瓦片金字塔模型,并给出了模型的相关数据结构。该模型支持大区域遥感影像、瓦片独立压缩和分布式存储。分析显示:对于不同大小的遥感影像,模型都能提供一致的服务性能。     

六盘山两侧晚新生代红黏土高程分布及其新构造意义

晚新生代红黏土广泛发育于青藏高原东北部陇西高原和鄂尔多斯高原,它不仅是我国北方晚新生代气候和环境变化的载体,而且其高程分布特征也记录了高原地区新构造运动过程。运用遥感技术和数字高程模型(DEM)技术,结合野外调查,分析了六盘山两侧红黏土空间分布特征,并结合已有的红黏土年代学资料及其沉积特征,探讨了青藏高原东北缘的构造隆升,指出红黏土在陇西地区开始沉积以来,六盘山两侧存在多期构造差异性隆升。由于陇西地区隆升速率相对较大,最终使六盘山两侧的构造-地貌格局从原先的东高西低转变为西高东低。     

基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究

赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。     

基于无人机遥感的黄海绿潮搁浅生物量估算

浒苔在近岸搁浅后会破坏海岸景观,干扰水上运动,给滨海旅游业造成严重影响。本文使用无人机搭载的多光谱和可见光传感器对山东半岛的海阳、乳山和文登的三个海滩搁浅的浒苔进行航拍监测,并结合地物光谱测量数据,分别选择归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)和虚拟基线高度浮藻指数(VB-FAH)对海滩搁浅浒苔与岸边植被及非植被(海水、沙滩)进行识别评估,并分别估算了三个研究区搁浅浒苔的生物量。研究结果表明:NDVI可以识别植被和非植被,但无法区分潮间带上部和潮间带下部分布的浒苔;DVI和VB-FAH对植被和非植被的区分度不高,但对不同分布的搁浅浒苔具有一定的区分度,其中, DVI对潮间带上部和潮间带下部分布浒苔的识别能力优于VB-FAH。因此,通过对岸边植被进行腌膜,利用DVI构建海滩搁浅浒苔生物量估算模型,实现了海滩搁浅浒苔生物量的估算。海阳、乳山和文登三个海滩搁浅浒苔的生物量分别为1 468 t、745 t和5 034 t,本文提出的方法可以为搁浅浒苔的清理和资源合理分配提供技术支持。     

图像灰度匹配算法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。     

基于背景场的一种新的赤潮监测算法

Remote sensing has been proven to be an effective means of monitoring red tides. The spectral information is an important basis for establishing a model to monitor red tides. The spectral curves of red tide events are analyzed and compared with multiyear monthly averaged spectral curves based on MODIS data from July 2002 to June 2012, as well as spectral differences at the same location during red tide presence and absence. A red tide monitoring algorithm is developed based on the background field to extract the red tide information of the East China Sea （ECS）. With the application of the algorithm in the ECS, the results reveal that the developed model can effectively determine the location of red tides, with good correspondence to the results from an official bulletin. This demonstrates that the algorithm can effectively extract the red tide information.