利用无人机激光雷达估算红树林地上生物量

红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量（AGB）的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现象,且传统估算红树林生物量的算法对数据要求高、估算精度相对较低。针对该问题,本研究使用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）数据对比了4种梯度增强决策树算法对于估算入侵红树林物种无瓣海桑AGB的精度,同时探讨了建模过程中的变量重要性。结果表明：（1）XGBR对于评估红树林AGB具有较高的拟合能力,达到R² = 0.833 8,RMSE = 1.55 Mg/hm²;（2）研究区的无瓣海桑预测AGB的值为73.10～190.00 Mg/hm²,平均值为109.10 Mg/hm²;（3）描述冠层高度特征的激光雷达指标是估计红树林AGB的重要变量。本研究证明了UAV-LiDAR数据与XGBR模型对于估算红树林AGB的可行性,以期为红树林生态系统的蓝碳研究提供数据支撑。     

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。     

厦门西港红树林的卫星遥感测绘

厦门西港原有大面积红树林，几十年来受到很大破坏，需采取措施进行监测绘和管理，卫星遥感宏观大尺度，可以快速，准确地进行红树林的监测测绘，比传统的人工调查方法省时省力。本项目运用Ｌａｎｄｓａｔ卫星ＴＭ－ＣＣＴ数字影像磁带为信息源。通过图像计算机系统进行几保精校正，假彩色合成，ＳＣＡＬＥ线性增强和一阶直方图分段线性拉伸；训练区监督分类，以及红树林区的面积积分运算等步骤，获得了厦门西港红树林区１：５０００     

基于SPOT5的红树林遥感分类

以海南岛东寨港国家级红树林自然保护区为例,实地测量了红树林等地物光谱,获取了较为准确的红树林的光谱特征;在采用最大似然分类法提纯红树林信息基础上,结合不同红树种类的光谱特征及植被指数差异,选定可分性阈值,建立决策树分类规则,对SPOT5图像进行种间分类,并检验其分类精度。结果显示,各红树种类的使用精度都达到80%以上,且总体精度达到90%以上,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定基础。     

基于高空间分辨率的红树林卫星遥感监测技术进展

卫星遥感技术是红树林生态系统监测的重要手段。文章系统地总结了红树林的光谱特征,给出了目前应用于红树林生态监测的高空间分辨率卫星包括IRS-P6、SPOT-5、IKONOS、OrbView-3、QuickBird的主要技术参数以及它们在红树林遥感监测中的应用程度,叙述了目视解译法、波段组合法、图像分类法、专家分类法、模糊分类法和面向对象分类法等遥感监测技术方法在红树林的生态参数包括类外区分和类内区分、生物量和健康状况等的遥感提取的应用和精度对比情况。另外,对应用高分辨率卫星遥感资料监测红树林的技术发展趋势进行了讨论。     

广东省红树林资源变化遥感监测

利用1990年的Landsat-5TM、2000年的Landsat-7ETM+和2008年的CBERS-02BCCD 3期遥感影像对广东省近18a来的红树林湿地资源进行监测,并对其时空变化情况进行分析。结果表明:广东省红树林呈现不断增加的趋势,1990年、2000年和2008年的面积分别为7 733.2,8 722.0和9 593.3hm2;红树林由沿岸分散分布趋于集中分布;天然林减少,人工林增加。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

基于HY-1C卫星CZI数据的红树林长势遥感监测

红树林是一种以耐盐的红树植物为主体的潮滩湿地林生物群落,其生长状态对于海岸带具有重要意义,利用遥感技术对红树林进行监测已成为目前主要手段之一。本文以广西北海山口红树林为例,利用HY-1C卫星的海岸带成像仪数据,结合其纹理参数,提取红树林信息,并对红树林植被指数进行分析。结果表明:2018年10月至11月间,红树林的RVI值均大于1,其中部分区域大于5;红树林的NDVI值的变化处于0~0.01之间,NDVI均值都大于0.5;红树林的EVI指数值主要集中在0.2~0.7之间。不同的植被指数计算结果均表明山口红树林长势良好。     

东寨港红树林小型底栖动物的密度和生物量研究

2012年2月对海南省东寨港红树林滩涂沉积物小型底栖动物进行研究,结果表明,红树林中有六大类小型底栖动物,包括自由生活线虫、桡足类、涡虫、多毛类、寡毛类、海螨.在种类组成上,自由生活线虫为优势类群,在4个采样站位中,分别占小型底栖动物总数量的95.30％,97.02％,96.45％,90.53％.东寨港红树林小型底栖动物的总栖息密度为(1 082.23±563.76)个/(10 cm2),总生物量为(764.06±511.63)μg/(10 cm2).4个采样站位平均多样性指数H'分别为0.26、0.17、0.20、0.45,平均均匀度指数 J 分别为0.13、0.09、0.10、0.23.最小显著极差法(LSR)进行多重比较分析表明,4个采样点小型底栖动物差异明显.海洋线虫与桡足类的数量之比(N/C)显示东寨港红树林受到了有机质污染.     

基于遥感增强嵌套模型红树林带水沙环境对码头建设的响应研究

南海北部湾铁山港码头建设期间,邻近区域红树林带植株出现受损死亡现象。本研究构建基于遥感增强包含红树林潮间带的海湾水沙嵌套模型,评估码头建设对红树林带潮流、泥沙输移及冲淤的影响。结果表明：海湾水沙嵌套模型可充分利用南海海流模拟信息,且精细化模拟了工程建设附近海域泥沙输移规律。采用全球地表水覆盖几率遥感反演数据与当地潮位的信息融合技术,为红树林带水沙模拟提供了可靠地形信息。码头建设主要影响红树林带南部潮流,涨急时流速减小,落急时部分潮沟通道流速增大。当进港方案更改为过水钢栈桥,红树林带东南部流速略有增加。码头施工期,红树林带69%～72%范围的悬浮泥沙浓度增量介于20～50 mg/L之间。码头建设前,红树林带泥沙平均冲淤量为0.27 cm/a;进港方案分别为不过水通道和过水钢栈桥,码头建设后红树林带淤积量增加的面积占比分别为96.6%和89.3%,平均冲淤量分别为0.45 cm/a和0.36 cm/a。过水钢栈桥替换不过水通道,红树林带冲淤增量下降了50.0%。研究结论可为潮间带水沙环境模拟和红树林带保护决策提供科学依据。     

基于回归分析的滨海湿地草本植物生物量估算方法研究

为了研究利用滨海湿地草本植物的形态指标来估算植物生物量,根据黄河三角洲互花米草(Spartina alterniflora)的调查数据,运用Pearson相关系数和回归分析法,分析了互花米草的形态指标高度、密度、茎直径与地上生物量、地下生物量、总生物量的相关性,构建了回归模型。结果表明:地上生物量和总生物量均与植株高度、密度、茎直径在0.01水平上显著相关,地下生物量与植株密度在0.01水平上显著相关。将相关性显著的生物量和相应的形态指标进行回归分析发现,其拟合优度较好,其中,拟合优度最优的回归模型分别是地上生物量与高度的“J”型增长曲线模型(拟合优度为R²=0.904)、总生物量与密度的一元线性回归模型(拟合优度为R²=0.659)。经过应用精度验证,上述两个模型评价结果均较好,估算值与实测值绝对误差范围为0.01~0.17 kg/m²,相对误差范围为0.71%~12.02%,符合实际估算应用需求。研究结果说明互花米草的生物量可以通过与其相关性较高的形态指标进行回归估算获得。     

小型底栖动物生物量估算方法回顾与思考

小型底栖动物是海洋生态系统的重要组成部分,其生物量估算的准确性影响着海洋生物资源分析和生态系统动力学的研究.对常用的小型底栖动物生物量估算方法进行了介绍,并指出了我国在使用体积估算法时存在的一些问题.在此基础上,对小型底栖动物生物量估算模型研究提出了几条建议.     

基于多源遥感数据的淇澳岛红树林范围提取研究

本文使用Landsat-8影像、Sentinel-2影像、高分6号影像和ASTER GDEM数据等多源遥感数据,采用随机森林监督分类方法提取珠海淇澳岛红树林分布范围,对比不同影像数据提取红树林的精度及适用性。实验结果表明：使用三类遥感影像分别进行红树林范围提取,Sentinel-2影像提取红树林范围总体精度最高;在三类遥感影像中分别增加DEM数据、波段指数和纹理信息后,红树林范围提取精度可进一步提升;增加DEM数据后,精度提升最明显,高分6号影像增加纹理信息后,精度也有较大提升。通过对比可知,Sentinel-2影像拥有较多的光谱波段及适中的空间分辨率,是最合适的红树林范围提取数据源,而ASTER GDEM数据便于区分红树林和陆生植被,是比较好的辅助数据。通过对多源遥感影像及辅助数据提取红树林范围进行对比分析,为红树林遥感提取数据源选取及红树林提取精度提升提供了参考和借鉴。     

基于TRMM卫星资料的渤海降水遥感估算研究

降水是全球能量平衡和水分循环中的关键要素,但海洋区域实时、准确的降水观测资料难以获取,因此,遥感卫星资料在海洋降水及全球能量和水分循环研究领域具有十分重要的应用前景。本文基于1998~2012年6个气象站点(岛屿或海岸带)的实测降水资料,评估TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)V7版本3B42、3B43两个降水产品对渤海降水量的估算精度,在此基础上,分析并揭示渤海区域年、季和月降水量的时空特征。结果表明:在日尺度,3B42产品对渤海降水量的估算效果总体较差,而在月、年尺度,3B42、3B43产品与实测降水量比较接近,而且,3B43产品的估算精度稍高;总体上,TRMM表现出低估降水的特点,且当实测月降水量大于300 mm时,这种特征尤为显著;1998~2012年,渤海年降水量表现出明显的年际丰枯变化特征,多年均值为631.6 mm;夏季降水量占年降水总量的62.0%,7月是降水量最丰富的月份;空间上,渤海中南部降水量相对较高,而近岸区域降水量相对较低;受大气环流等因素的影响,夏季降水量重心向西北方向偏移,冬季则向东南方向偏移。     

红树林与互花米草盐沼交界区空间格局变化规律的遥感分析

红树林和盐沼是世界上重要的滨海湿地类型。在我国东南部沿海,互花米草盐沼和红树林之间的竞争成为一个重要的问题。为了研究红树林和互花米草盐沼之间的空间竞争规律,选取福建漳江口红树林国家级自然保护区为研究区域,收集了1988年至2014年27年间共15期覆盖该区域的Landsat影像和Google Earth影像,采用最大似然分类法提取出红树林与互花米草盐沼的近30 a历史变化信息。历史遥感影像分析表明:1)红树林面积20世纪90年代增长速度最快,2004年以后增长速度变慢;2)互花米草最早出现在2002年,此后以缓慢的速度朝着地势高的区域扩散,2010年后互花米草的扩散速度加快;3)红树林与互花米草的交界区基本保持稳定,部分区域表现为红树林略微向外扩张;4)影响红树林与互花米草盐沼交界区空间格局的因素可能有潮沟的分布和红树林的林冠完整性等。     

基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究

准确计算珊瑚礁的面积是评估其资源、环境效应的基础,但我国迄今对南海珊瑚礁的面积估算仍缺乏共识,缺少可靠的估算方法是导致这一现象的重要原因。针对这一问题,本文以西沙群岛羚羊礁为例,提出了一种利用多时相多光谱遥感影像低成本半自动化估算珊瑚礁面积的方法。首先快速目视确定地貌带分界线的粗略位置,然后利用基于梯度向量场的主动轮廓线模型（Gradient Vector Flow-Snake, GVF-Snake）实现这些分界线位置的自动精化,最后将不同时相的瞬时分界线转换为面要素进行多时相的融合,从而得到珊瑚礁的面积。基于53景Sentinel-2 多光谱成像仪（MSI）影像的实验表明,羚羊礁的总面积为17.22 km2（Landsat 8 陆地成像仪（OLI）用于方法稳定性的验证,得到的羚羊礁面积为17.29 km2）,其中礁前斜坡、礁坪?潟湖坡、潟湖的面积分别为1.76 km2、10.29 km2、5.17 km2。该数值与实测数据具有较好的一致性。具体地,该方法获得的地貌带分界点与实测水深所指示分界点的位置偏差能控制在0.2～4.9 m的范围内（不超过0.5个像素）,珊瑚礁最外轮廓线与30 m等深线的位置偏差亦在1个像素大小内（5.7～9.5 m）,而估算面积与高分辨率WorldView-2影像解译得到的面积差异为0.02%。同时,该方法获得的珊瑚礁边界线的完整度、正确度、提取质量精度能够由单时相平均的60%、64%和54%分别提高至84%、83%和72%。此外,该方法能够减小基于不同遥感数据源的珊瑚礁面积估算结果的差异,即6景以上的多时相Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI影像提取的珊瑚礁面积标准差分别不超过0.01 km2和0.05 km2,仅相当于珊瑚礁总面积的0.2%和0.5%。总而言之,该方法能够用低成本的10 m分辨率Sentinel-2 MSI和30 m分辨率Landsat 8 OLI影像获得接近1.8 m分辨率WorldView-2影像的面积估算精度,且具有良好的稳定性和可靠性。     

红树林区遥感测绘动态图的编绘与设计：以海南岛清澜港为实验区

本文运用先进地理信息系统处理工具ＡＲＣ／ＩＮＦＯ系统，采用遥感分析手段，对海南岛清澜港红树林区进行动态空间人专题描绘，来反映红树林区历年的变化，以期提供红树林区的动态管理监测科学的方法和依据。     

1990—2019年中国红树林变迁遥感监测与景观格局变化分析

为监测近期中国红树林的空间分布状况和分析近30年我国红树林演变趋势,本文以1990年、2000年和2010年3个时期Landsat TM以及2019年Landsat OLI和GF-1 WFV卫星遥感影像为数据源,基于SVM结合目视解译的方法完成了红树林信息提取,利用动态度模型、质心模型和景观格局指数开展了相关分析。本研究利用红树林与盐沼植物的物候差异来解决两者混生对红树林提取精度的影响。研究结果表明:(1)近30年来,我国红树林分布面积总体呈缓慢增加趋势,2019年我国红树林面积为21 612.9 hm2,相比1990年共增加6 107.7 hm2,2010—2019年全国红树林增长速率最高,达到1.72%。全国红树林分布重心向东北方向偏移,初步表明红树林分布有向寒冷区域偏移的趋势;(2)近30年来,我国红树林趋于破碎化,红树林斑块形状越来越复杂且内部连通性降低;(3)设立红树林保护区对红树林保护起到了主导作用,2019年国家级和省级保护区内红树林面积在全国占比达到64.63%。从2000年开始,国家级保护区增长变缓,省级保护区成为红树林的增长活力点。     

海冰密集度卫星遥感反演研究进展

海冰密集度是海冰的重要参数之一,在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势,已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度,回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况,包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明,被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式,已发展出许多成熟的业务化算法;主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源,海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）图像分类向深度学习算法发展;光学遥感海冰密集度算法较为成熟,但受限于云层和夜晚限制,其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制,3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据,开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代,基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展,需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务,致力于提高我国的海冰预报能力。     

面向对象的红树林信息提取

红树林是世界上最重要的生态系统之一,对于海岸带的保护起着非常重要的作用。然而,由于红树林所处的地理环境,对其进行实地调查是很困难的。遥感的出现,为我们研究红树林提供了一个很好的技术手段。但由于红树林的光谱信息与其他植被光谱信息的相似性,给红树林信息的提取带来了很大的困难。基于IKONOS卫星影像,采用面向对象的信息提取方法,利用简单的决策树分类方法进行了海岸带红树林信息提取的实验,得到了很好的结果,并与其他方法进行了比较。