基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。     

多时相SAR数据下的岭南早稻提取与时空变化分析

针对岭南地区在水稻生长期内高质量光学影像较少、难以实现对水稻种植情况进行有效监测的问题，该文利用多时相哨兵一号数据，提出一种基于阈值分割法快速提取水稻标签范围、运用U-Net深度学习模型提取水稻分布范围的方法，并分析广东省雷州市2019—2021年早稻分布时空变化情况。(1)通过对比，U-Net模型提取效果优于支持向量机算法，2019年早稻面积提取精度为87.63%,2020年为91.47%;(2)雷州市早稻种植范围持续扩大，与2019年早稻分布范围相比，2020年和2021年新增早稻种植范围主要分布在河流两岸；(3)相对于2019年，2020年和2021年由早稻种植区转变为非粮种植区的面积主要集中在南渡河中下游的附城镇、南兴镇等地，主要改种的农作物是西瓜。利用多时相哨兵一号数据可以建立长时间序列、稳定、及时、免费的水稻种植监测系统，能够实现对岭南重要产粮区耕地“非粮化”的有效监测。