基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取

为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。     

基于Landsat长时间序列数据的敦煌绿洲动态变化分析

绿洲是干旱区独特的自然景观,是干旱区人们赖以生存和发展的物质基础。以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM长时间序列遥感图像,采用最佳指数因子研究最佳波段组合并进行图像分类,基于转移矩阵分析了绿洲主要覆被构成要素的转换特征,并基于土地利用类型动态度模型进行了动态变化分析。结果表明：1975-1998年间敦煌绿洲面积呈缓慢扩张趋势（平均0.35 km²/a）;1998-2006年间绿洲面积快速增大（平均3.88 km²/a）;2006-2011年间绿洲面积基本稳定。1990-2006年间水浇地和林地的面积总体呈增加趋势;2006-2011年,人工干预加速了土地利用方式的转变。     

基于特征的时间序列聚类方法研究进展

时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组, 从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时, 传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响, 难以定义合适的相似性度量, 聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时, 聚类方法也难以实施。基于上述问题, 一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法, 不仅可以解决上述问题, 还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征, 综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展, 并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。     

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001-2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征,分析了多年的生长季降水量和历年旱情,之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明:(1)封禁项目实施之前,封禁区内外植被长势变化趋势基本一致,而在项目实施后的2016、2017年,封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外;(2)降水为影响该区域植被长势的主导气候因素,在封禁实施后的2015-2017年该区域连续3 a干旱,极大地限制了区域植被生长;(3)封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势,而封禁区外变化不明显,说明封禁提升了植被的自我修复能力;(4)嵯岗封禁保护区由3个地块组成,其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复,提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。     

基于Sentinel-2时间序列数据及物候特征的棉花种植区提取

棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年（1景/1月）36景哨兵2号（Sentinel-2）数据,构建归一化植被指数（Normalize difference vegetation index,NDVI）和红边归一化植被指数（Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI₇₈₃）时序数据;采用Savitzky-Golay（S-G）滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据（NDVI Fit）、（RENDVI₇₈₃ Fit）、物候特征（RENDVI₇₈₃ Ph）、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类（RFC）方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明：（1） NDVI和RENDVI₇₈₃时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月（苗期）到8月初（开花盛期）有明显的上升趋势,在8月末至9月（花铃期）达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI₇₈₃时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。（2） 11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。（3） RFC方法对特征数据集（RENDVI₇₈₃ Fit+物候特征优选组合）分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。（4） 研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km²,占研究区总面积的24.67%。     

基于HJ卫星IRS遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究

根据农作物收割前后的HJ-1B 卫星红外相机(IRS)遥感数据特征,提出农作物秸秆焚烧火点提取模式:利用IRS波段3(3.78 μm)与波段4(11.36 μm)结合两种经典火点探测算法首先提取出所有类型的地面火点;再利用收割前后的IRS波段2(1.72 μm)与波段1(0.9 μm)建立农作物秸秆地判定依据,从而从所有类型的地面火点中识别出秸秆火点。结合10月6日、10月21日的HJ-1B IRS影像,对10月21日江苏省农作物收割时期的秸秆火点进行提取实验,并与对应的MODIS探测结果进行相关分析,相关系数R²为0.685,验证了研究方法的合理性。     

基于Landsat TM/ETM+遥感数据的福州热环境研究

以福建省福州市为研究区,使用1994年5月12日Landsat TM、2002年3月7日Landsat ETM+和2009年3月10日Landsat TM数据,采用普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演算,反演得出福州地面温度的分布情况,并根据研究结果对福州市热环境空间分布格局及动态演变过程进行监测分析.研究结果表明...     

基于Landsat TM/ETM+遥感数据的福州热环境研究

以福建省福州市为研究区,使用1994年5月12日Landsat TM、2002年3月7日LandsatETM+和2009年3月10日Landsat TM数据,采用普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演算,反演得出福州地面温度的分布情况,并根据研究结果对福州市热环境空间分布格局及动态演变过程进行监测分析.研究结果表明:福州市存在明显的城市热岛现象,不同时相遥感数据反演得到的福州市地表温度的空间分布趋势基本一致;城区地表温度明显高于郊区,水体温度最低.1994年福州市热岛中心分布范围较小;1994—2002年间福州市高温区域明显增加,主要分布在城区建筑物比较密集的区域和裸地区域;2002—2009年间高温区增加得比较缓慢,同1994年和2002年相比,2009年城区范围内大面积高温区减少且分布比较破碎.     

基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究

利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。     

基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类

滨海湿地是具有重要功能的特殊海陆过渡带生态系统,精准获取滨海湿地植被时空分布信息具有重要意义。传统的湿地遥感观测研究集中于高空间、高光谱分辨率影像分类,往往受限于数据成本和覆盖范围,仅适用于小区域湿地监测。Sentinel-2A/B卫星影像时空分辨率高且免费共享,为大区域滨海湿地动态监测提供了可能。本文采用2018年Sentinel-2影像,提出像元级SAVI时间序列及双Logistic植被物候特征拟合重构模型,采用随机森林算法进行盐城滨海湿地植被分类,探讨Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征分类方法的适用性。结果显示,分类总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,分类结果与湿地实况相吻合,比常规单一时相分类精度总体提高19.57%。植被判别物候特征参数可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。研究表明,基于像元级时间序列植被物候特征的分类方法能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”植被的有效区分,对大区域滨海湿地植被分类具有很好的适用性,有效提高了滨海湿地植被分类精度。     

基于 NDVI 物候特征的华南地区冬种马铃薯遥感提取方法

马铃薯是华南地区的特色冬种农作物,其地块的“早稻―晚稻―冬种马铃薯”三季种植模式具有特有的植被指数时间序列曲线特征。利用这一特征,提出一种基于 NDVI 时间序列数据和 SAM 的冬种马铃薯种植面积提取方法。以广东省惠州市稔平半岛为研究区,冬种马铃薯面积为研究对象,采用 2011 年 HJ-1 A/B CCD 遥感数据为主要数据,计算每一景影像的 NDVI 后以时间为坐标轴排列成 NDVI 时间序列数据集,在此提取冬种马铃薯种植区的 NDVI 时间序列参考曲线,使用光谱角度匹配（SAM）方法,计算每个像元的 NDVI 时间序列曲线与 NDVI时间序列参考曲线的光谱夹角值,根据 Rule 图像的统计参数确定夹角阈值,达到快速有效地在遥感影像上提取冬种马铃薯对应像元的目的。结果表明：研究区总体提取精度为 82.70%,重点种植区域提取精度为 93.75%,可见基于 NDVI 物候特征的 SAM 方法能够有效提取研究区冬种马铃薯的种植面积。     

北京百花山地区土系鉴定及其在不同土壤分类体系中的分类与制图参比

根据中国土壤系统分类的原则和方法，将北京百花山地区的16个土壤剖面分类为10个土系，并将这16个土壤剖面分别按中国土壤系统分类与地理发生土壤分类系统进行分类参比，结果表明，土系与土种单元在性质上基本一致，以它们为基础进行大比例尺调查制图所得图斑也必然相似；而在土系与土种以上的分类阶层，因为所使用的分类标准不同，两个分类系统划分的分类单元和据此进行的制图图斑则不一样；以土类为基础进行小比例尺制图，使用中国土壤系统分类只能复区制图，而使用地理发生土壤分类系统则可以单区制图。     

基于无人机遥感的喀斯特高原峡谷区火龙果单株识别提取方法

基于小型无人机搭载可见光镜头作为数据获取手段,通过对比可见光波段差异植被指数（VDVI）、过绿指数（ExG）、过绿减过红指数（ExG-ExR）、归一化绿红差异指数NGRDI和绿叶指数（GLI）5种可见光波段颜色指数方法应用于喀斯特高原峡谷区典型经济作物火龙果植株识别的适宜性,结合可视化空间建模工具模型构建器,提出一种以单植株平均面积分割株丛的思想,对火龙果进行植株识别分割和单株提取方法研究,结果表明：1）VDVI相比EXG、NGRDI、ExG-ExR、GLI等植被指数更适宜作为火龙果的识别分割方法;2）当VDVI的OTSU阈值取0.037时,能最大程度地分割目标地物与背景地物;3）通过人机交互基地实测获取的实际株数与提取株数验证,获得火龙果植株单株提取精度为91.7%。结果证实：以低空无人机可见光波段影像为数据源,VDVI指数作为识别方法,株丛分割应用于喀斯特高原峡谷区火龙果的单株识别提取具有可行性。     

Remote Sensing Inversion for Simulation of Soil Salinization Based on Hyperspectral Data and Ground Analysis in Yinchuan,China

The Pingluo area, as an experimental study area in Yinchuan, has been subjected to major environmental degradation due to soil salinization problems. Soil salinization is one of the main problems of land degradation in arid and semiarid regions. In the present study, remote sensing was integrated with mathematical modeling to evaluate soil salinization adequately. To detect soil salinization, soil water content and electrical conductivity of soil samples were analyzed. The reflectance of soil samples was measured using a spectrometer (SR-3500) with 1024 bands. Indices of soil salinity, vegetation and drought were analyzed using Landsat images over the study area. Based on Landsat images, physicochemical analysis, reflectance of sensitive bands for soil salinization and environmental indices, canopy response salinity index (CRSI), perpendicular drought index (PDI) and enhanced normalized difference vegetation index (ENDVI), a new model was established for simulation and prediction of soil salinization in the study area. Correlation analyses and multiple regression methods were used to construct an accurate model. The results showed that green, blue and near-infrared light was significantly correlated with soil salinity and that the spectral parameters improved this correlation significantly. Therefore, the model was more effective when combining spectral parameters with sensitive bands with modeling. After mathematical transformation of soil reflectance, the correlations of bands sensitive to soil salinization were 0.739 and 0.7 for electrical conductivity and water content, respectively. After transformation of vegetation reflectance, the correlation coefficient of soil salinity became 0.577. After inversion of the model based on soil hyperspectral and water content, the significance became 0.871 and 0.726, respectively, which can be used to predict soil salinity and water content. The spectral soil salinity model had a coefficient of 0.739 for soil salinity prediction. Among the salinity indices, the CRSI was selected as the most significant, with R² of 0.571, whereas the R² for PDI reached only 0.484. Among the vegetation indices, the ENDVI had the highest response to soil salinity, with R² of 0.577. After scale conversion, the correlation percentages between CRSI and measured soil salinity and between ENDVI and measured soil salinity increased to 16.2% and 8.5%, respectively. Following the correlation between PDI and soil water content, the percentage of correlation increased to 11.6%. The integration of hyperspectral remote sensing, ground methods and an inversion method for salinity is a very important and effective technique for rapid and nondestructive monitoring of soil salinization.

     

基于遥感的东北农牧交错区景观格局与变化研究——以吉林省长岭县为例

根据1980年和2000年的两期Landsat-MSS、Landsat-TM数据,应用景观空间格局指数分析了地处东北农牧交错带的长岭县景观结构及其变化特征。结果表明:耕地始终是研究区域内的基质景观;该地最显著的变化为高覆盖度草地面积的大量减少,耕地和盐碱地面积的增加;各景观类型的斑块在大小上有很大差异;多样性和均匀性减少,景观异质性程度下降。     

基于结构方程模型的南方丘陵山地农户福祉与生态系统服务关系——以广东省乐昌市为例

以农户福祉和生态系统服务关系为研究视角,选取地处南方丘陵山地重点生态功能区的广东省乐昌市的8个地形地貌相似、但发展存有差异的村庄为研究对象,基于实地调研、问卷访谈等,采用模糊综合评价法对其2005及2018年农户福祉发展水平进行综合评价;并利用结构方程模型,对农户福祉与生态系统服务之间的关系进行耦合分析。结果表明：1）2005—2018年,农户福祉水平各指标均有一定程度的提升,其中农户收入水平、居住条件等显著增加,其评价值分别由2005年的0.294和0.245增加到2018年的0.385和0.422,同时农户对生态保护的意识逐渐加强。2）农户对生态系统服务功能的认识程度整体呈上升趋势,特别是对文化服务功能的感知有较大的提升,其感知值由2005年的0.251增加到2018年的0.370。3）生态系统四大服务功能与农户福祉水平均存在一定的耦合关系,其中供给服务、文化服务与农户福祉的关系密切。4）加强提升生态系统的文化服务能力,大力发展“特色种植＋林下经济＋生态旅游”等低影响经济发展模式,有利于生态系统服务维护与农户福祉的提高,促进重点生态功能区生态环境和农村经济社会的持续发展。