“一带一路”沿线地区城市扩张和形态变化分析

尽管越来越多的人认识到“一带一路”沿线各国的城市化进程对其经济、政治和环境系统所起的重要作用,但对监测区域范围内城市扩张和形态变化的比较研究却极为有限。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集、1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据和2000—2015年LandScan人口数据,本文首先分析了1992—2015年“一带一路”陆域城市用地增长的空间格局和十大分区城市用地面积的动态。其次,通过分析3个时间点（1992年、2003年和2015年）上同心环内城市用地密度的时空变化,量化了“一带一路”沿线80个城市的扩张和形态变化。最后采用3种统计模型（线性、幂律和指数函数模型）来分析城市用地面积、加权灯光面积和城市人口之间的长期关系。结果显示,“一带一路”陆域城市用地面积占土地总面积的比例从1992年的0.24%上升至2015年的0.56%,并且非洲和亚洲的发展中国家是“一带一路”监测区域城市化的主要贡献者。同心环内城市用地密度从城市中心到城市边缘呈递减趋势,且城市间的空间分布完全不同。中国、欧洲、非洲、西亚、东南亚和印度6个分区人口数超过100万的城市间比较显示,除了中国城市形态变得分散,其他分区城市形态总体变得紧凑。分析结果也显示,夜间灯光信号所反映的城市经济活力和城市人口分布趋势在不同程度上影响城市空间扩张和形态变化。     

基于遥感与GIS技术的土地利用时空特征研究

为了研究土地利用、土地覆盖的时空变化，本文在遥感技术与GIS技术的支持下，对土地利用的的时间动态特征和空间动态特征进行了定量分析。具体表现为通过数学建模，以湖北省为例，对湖北省近五年来的土地利用类型、土地利用程度、耕地状况、森林植被覆盖、城市扩展、水域湖泊状况等时空特征进行了动态分析，同时对湖北省土地利用变化的驱动机制进行了分析，为定性定量研究我国的土地利用、土地覆盖的时空演变提供了一种思路与方法。     

融合土地覆盖和土壤水分产品的近地表空气温度空间化方法

空气温度是评价人居环境的重要指标,与人类的生产生活息息相关;其观测对于水文、环境、生态和气候变化等方面的研究具有重要意义。传统的大范围空气温度观测数据一般通过气象站点获取,但由于气象观测站点空间分布离散稀疏的特点,所获取的数据不能精确描述空间连续的空气温度变化情况。因此,实现基于遥感数据的近地表空气温度精准估算具有重要的现实意义。本研究基于精细的地表覆盖类型、空间连续的土壤水分、地表温度（LST）数据,并结合其他辅助数据,构建了近地表空气温度空间化模型,并对近地表空气温度影响因子进行评估,发现地表覆盖类型对近地表空气温度的影响最大,土壤水分为最活跃的影响因素,经验证,模型精度较高,R²接近0.85,RMSE为0.5℃。本研究获取的精确空间连续的近地表空气温度信息,能够充分表达其空间异质性,为农业气象灾害灾变过程监测、农作物生长过程模拟、区域气候变化分析等研究提供良好的近地表空气温度数据支撑。     

黄河流域生态环境综合评价及其演变

在定性分析黄河流域自然生态环境特点的基础上，针对黄河流域不同的地理特征与生态环境特征，从气候环境、水文环境、土地覆盖、土壤侵蚀、土地利用和地形地貌等方面选择评价指标，在遥感与地理信息系统技术支持下，首先通过一系列的模型计算与遥感影像解译，分别生成黄河流域1980年代末期与1990年代末期数值型的生态环境背景因子，而后应用主成分分析法对生态环境质量进行了综合评价，得出了不同空间尺度下的反映黄河流域1980年代末期与1990年代末期生态环境质量的分级图，并对黄河流域近10年间的生态环境演变进行了分析。     

中亚地区植被对气候变化的响应机制初探

为了解气候变化对中亚干旱半干旱地区植被的潜在影响以及分析不同典型植被对气候因子的时间响应,应用2000年—2013年的MODIS-NDVI时间序列数据集与CHELSA气候再分析数据进行回归分析和时间序列相关分析,分别提取NDVI/降水/温度的空间格局及变化趋势、NDVI与降水/温度的线性相关关系与时间响应模式,再结合土地覆盖/利用类型与陆地生态分区数据了解典型植被以及不同生态分区NDVI对气候因子响应的相关性和差异性,进而帮助探讨中亚地区植被对气候变化的响应机制。研究结果表明：（1）中亚地区NDVI值普遍偏低,总体呈现出高海拔向低海拔减小趋势;降水空间分布总体呈东部到西部递减,且随着海拔降低降水量随之下降;温度由西部到东部递减,新疆则是由中部向外部递减。2000年—2013年间,中亚地区NDVI、降水与温度变化趋势存在显著地域差异。（2） NDVI与降水在大部分地区呈显著正相关关系,负相关的像元分布于中部、南部相对湿润的地区以及河流、湖泊沿岸;NDVI与温度在中亚东部、北部正相关关系显著,西部干旱与半干旱地区相关性较低,少部分为负相关。不同典型植被NDVI对降水和温度的相关性差异显著。...     

近20年青藏高原云分布特征及云参数时空变化分析

准确估算云量是了解青藏高原云参数时空特征的基础。通过相关分析、回归分析、趋势分析方法,分析了近21年来青藏高原云分布的动态变化。利用MODIS云量日产品（MOD08＿D3）数据和ERA5再分析资料,分析了青藏高原不同阶段云量分布和云参数的时空特征。结果表明,高云区云量中心位于墨脱县（77.3%）,林芝（72.5%）地区云量最大,青藏高原日平均云量在过去21年间减少了0.04%。季节分布上,夏季出现水云的概率最高（31.7%）,春季出现冰云的概率最高（26.5%）。每年出现的冰云比水云高2%左右。在全球变暖背景下,青藏高原上空水汽含量呈减少趋势,云水含量呈逐渐增加趋势。年平均云水含量比大气总水汽含量高约0.01 cm,云水总含量增加约0.04 cm。本研究为理解云水资源对全球气候变化和青藏高原地区水循环的影响提供了依据。     

无人机影像辅助下的路桥病害智能检测

路桥表面病害状况评估是路桥养护的一项重要内容。目前病害检测主要基于移动测量车和目视判断,具有工作量大、获取危险度高的缺点,而低空飞行的六旋翼无人机能够拍摄到人工无法获取到的多角度路桥照片,在路桥检测方面具有巨大的优势。本文基于无人机影像开展路桥病害检测相关研究,提出了一种新的路桥病害检测方法。首先通过多部件形变模型模拟病害目标,并在无人机影像中全局搜索,检测出潜在路桥病害区域。试验表明,本文算法在复杂背景下能够有效检测病害,目标检测精度达80%,具有很高的效率和鲁棒性。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

斯里兰卡亚洲象栖息地生境质量时空变化及分异特征

斯里兰卡亚洲象栖息地是全球重要的亚洲象保护区,象群分布密度约为其他地区的10倍,但由于生境破碎与丧失以及人象冲突等原因导致亚洲象数量急剧下降.对斯里兰卡亚洲象栖息地的生境质量监测与评估能够为亚洲象及其栖息地的保护政策制定与规划提供理论依据,并在全球物种多样性保护中具有重要意义.为评估斯里兰卡亚洲象栖息地的生境质量,综合...     

“一带一路”沿线国家1992年—2015年土地覆盖变化的时空格局及其驱动力分析

土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡，并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992年—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集，本文分析了1992年—2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明：1992年—2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00×10³ km²、57.97×10³ km²和260.39×10³ km²，森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14×10³ km²、34.22×10³ km²、74.28×10³ km²和44.41×10³ km²。2000年—2015年与1992年—2000年相比，沿线土地覆盖变化的区域空间格局基本一致，但区域变化呈现了新的特征。东南亚区建设用地扩张明显加速，耕地面积增速下降，森林面积减速上升，灌木面积减速下降明显；东亚区建设用地持续高速扩张，耕地面积持续减少，森林面积减速明显下降，草地面积持续增加；中东欧区建设用地扩张速度明显下降，耕地面积减速上升；俄罗斯建设用地扩张持续缓慢，森林面积稳中有升，草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。