耦合WorldView-2和珠海一号影像的红树林物种分布

红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较,较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分（WorldView-2）和高光谱（珠海一号）卫星影像,本文旨在利用随机森林分类方法,比较不同特征选择算法（极端梯度提升（XGBoost）、极端随机树（ERT）、连续投影算法（SPA））和不同空间分辨率（WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m）对红树林物种分类精度的影响,并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征（52个光谱特征及196个纹理特征）,珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明,XGBoost方法优于ERT和SPA,在影像特征选择中具有巨大优势;与其他空间分辨率相比,2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度;耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度（分辨率：2 m,总体精度：88.98%,kappa系数：0.846）高于单一的WorldView-2影像（分辨率：2 m,总体精度：83.47%,kappa系数：0.768）和珠海一号影像（分辨率：10 m,总体精度：78.50%,kappa系数：0.703）;另外,林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力,有利于红树林生物多样性保护及科学管理。     

山区河流两岸泥石流形成的机理和力学条件

泥石流是山区沟谷的主要地质灾害类型之一,对其开展研究是很有价值的,但目前对其进行的针对性研究很少。本文重点研究山区沟谷泥石流形成的机理和力学条件。根据地形地貌、气候环境条件与土质学原理,研究了山区河流泥石流的形成机理及影响因素。河流两岸山坡岩土结构、人为活动与持续降雨或暴雨是山区河流泥石流形成的主要影响因素,不同土质结构与组成的土层的滑移破坏机理也不相同。山区河流泥石流的物源可概化为粘性土块体与松散砂砾两种典型固相物质。基于剪切破坏理论,建立了粘性土块的失稳滑动平衡条件;基于动量理论与重力分解原理,提出了松散砂砾启动的力学计算公式和失稳条件。     

灌河下游营养盐浓度的季节变化及其入海通量研究

2017年2月~2019年9月在灌河下游采集水样,分析了其中各种形态营养盐的浓度以及月动态变化情况,估算了灌河的营养盐入海通量。结果表明,NO3^-和NH4⁺是溶解无机氮(DIN)的主要存在形式,其平均值分别为(74.66±45.06)、(83.67±87.22)μmol/L。NO3^-浓度与欧洲以及国内一些河流相当,NH4⁺浓度显著高于世界上其它河流。PO4^3-的平均浓度为(3.38±2.14)μmol/L,显著高于世界河流的平均水平(0.32μmol/L),与欧洲和北美地区富营养化严重的河流相当。SiO3^2-的平均浓度为(80.27±27.65)μmol/L,同国内及世界上其它河流相比,该含量处于较低水平。不同形态氮、磷浓度存在显著的季节变化,从2017—2019年它们的浓度显著降低,这主要是由于环保督察后大量畜禽养殖场的关闭或迁移使得排放入河的各形态氮、磷大量减少所致;硅浓度的年际变化不大。灌河每年约有0.61×10⁴ t的DIN和0.28×10³ t的PO3^3-进入南黄海,SiO3^2-的年输送通量约为0.60×10⁴t。     

无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类

无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征,如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题.针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和LiDAR点云数据,本研究旨在利用极端梯度提升算法(XGBoost)的“特征重要性”属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征:基于无人机高光谱影像的单一特...