基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论：从总体精度和Kappa值可知,SSHC和．KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3％,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80％以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80％。     

时空视角下的南京江北新区国土空间用地格局分析

利用地理国情地表覆盖分类数据,从时空视角分析2015—2019年南京江北新区国土空间格局现状及变化情况,结果表明:南京江北新区国土空间用地比例相对均衡,呈现“城镇—生态”协调发展的空间格局,基本符合区域发展定位;2015—2019年,南京江北新区国土空间用地的变化趋势为城镇用地增长、农业用地和生态用地减少,且农业用地减少速率快于生态用地。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

云南省金沙江流域土壤流失方程研究

云南金沙江流域是长江中上游水土流失最严重的区域。本项研究以“通用土壤流失方程”(USLE)为蓝本,运用小区实验等手段,综合分析了各个侵蚀因子,建立了云南金沙江流域土壤流失方程A=R·K·LS·c·P,并确定了方程中诸因子的求算方法和数值,以及该流域土壤允许流失量,为方程的应用提供了基本的技术数据。同时,还进行了方程的检验,方程计算值与小区实测值的相对误差在6.3％以下,表明该方程在实际应用中是可靠的。该方程的建立,可为云南金沙江流域预测预报土壤侵蚀,制定土地合理利用规划方案、水土保持措施和土地生态安全格局提供了一套可靠的科学方法和依据。     

1992-2015年中亚五国土地覆盖与蒸散发变化

1991年苏联解体,中亚五国独立使得土地覆盖与蒸散发格局发生深刻变化。以中亚五国为研究区,采用欧空局气候变化项目（CCI）土地覆盖和全球陆地数据同化系统（GLDAS）蒸散发数据,分析1992-2015年土地覆盖与蒸散发时空变化特征,进一步研究耕地蒸散耗水特征。结果表明：① 中亚五国土地覆盖变化具有阶段性特征,耕地扩张引起土地覆盖格局变化。1992-2003年耕地快速增加（1.1万km ²/a）,林地和草地大幅减少。2003-2015年耕地增速趋缓（0.3万km ²/a）,林地和草地有一定恢复,裸地和水体持续减少,城镇用地持续增长。耕地共增加12.3万km ²,林地和草地分别减少4.0万km ²和2.3万km ²,且集中于哈萨克斯坦中北部。裸地减少3.5万km ²,集中于哈萨克斯坦西南部,水体减少3.1万km ²,集中在咸海湖泊。乌兹别克斯坦耕地减少、裸地增加,吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦土地覆盖变化幅度较小;② 中亚五国蒸散发变化与土地覆盖格局基本一致。蒸散发总体呈增加态势（6 mm/a）,1992-2003年快速增加（11.3 mm/a）,2003-2015年缓慢上升（2.4 mm/a）。中亚五国年蒸散发达到276.8 mm,东南部的吉尔吉斯斯坦（347.3 mm）和塔吉克斯坦（302.9 mm）最高,中北部的哈萨克斯坦（297.9 mm）次之,西南部的乌兹别克斯坦（211.0 mm）和土库曼斯坦（150.0 mm）最低;③ 中亚五国蒸散耗水结构受耕地面积大小的影响。中亚五国耕地蒸散耗水的贡献由24.7%增至27.9%,土库曼斯坦耕地蒸散耗水仅占本国的11%,其他国家均超过25%。草地、林地和裸地的蒸散耗水贡献降低,但哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦仍以草地和林地蒸散耗水为主（≥ 50%）,土库曼斯坦（61.3%）和乌兹别克斯坦（46.4%）的裸地蒸散耗水占绝对优势。本文明确了中亚五国土地覆盖连续动态变化过程,细化各国土地覆盖与蒸散发特征及差异,增强对土地覆盖与蒸散发现状的认识,可为水土资源管理和生态环境保护提供数据参考。     

长江口北支湿地分类及生境特征

长江口北支湿地可以划分为海岸潮滩湿地生境、河口湿地生境和人工湿地生境3大类,生境类型丰富。分析了每类湿地生境的特征,最后指出由于人类的高强度干扰,生境破碎化严重,生物多样性降低,湿地生态服务功能减弱。     

湖南省地质遗迹类型及开发保护建议

湖南省地壳经历了漫长的地质演化过程,造就了各种岩石类型.历次的地壳运动,造就了不同地质单元和多种地质遗迹,通过调查,并根据湖南省的实际情况,将湖南省地质遗迹分为7大类20种.基于湖南省的地质特征,探讨了湖南省地质遗迹的分布特征,并提出了其开发保护的建议.     

老挝北部Sentinel-2 A/B云覆盖适宜阈值界定及其影像获取概率时空差异

光学卫星影像云覆盖时空特征评估是衡量其作为重要遥感监测数据源的前提。Sentinel-2 A/B影像因其免费获取、多光谱（红边）、更高时空分辨率等优势,已在全球不同尺度陆面植被与生态监测中受到重视。相较于Landsat等同类影像产品,有关Sentinel-2 A/B的云覆盖分析还未见报道。本文利用2016—2018年老挝北部所有5288景Sentinel-2 A/B影像（Granule/Tile）的云覆盖元数据,基于不同云覆盖阈值（0~100%）水平下的影像获取概率差异确定了影像获取概率分析的云覆盖适宜阈值,并揭示了云量特征阈值水平下的影像获取概率时空差异。主要结论如下:① Sentinel-2 A/B影像获取概率分析云覆盖适宜特征阈值为20%（即云覆盖≤20%）,该阈值水平下老挝北部Sentinel-2 A/B影像的逐月累积平均获取概率最高（约27.41%）;② 在20%云覆盖阈值水平下,老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率差异在时间上与旱季（11月—次年4月）雨季（5月—10月）的时间分布较为吻合。旱季获取概率约为42.91%,3月概率（50.27%）最大,4月与2月次之,时间上与刀耕火种焚烧与橡胶林落叶特征吻合;雨季相应概率约为11.81%,6月最低（约1.26%）;③ 老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率在空间上存在东西差异,旱季西部省域单元（如琅南塔）影像获取概率远高于东部,雨季西部地区影像获取概率则略低于东部地区。本研究既可为后续开展大区及全球Sentinel-2 A/B影像云量分析提供借鉴,也对开展联合国减少森林砍伐和退化排放（UN-REDD）计划引发的土地利用变化如刀耕火种农业演变、橡胶林扩张等遥感监测有指导意义。     

小良试验站三种植被类型地表径流效应的对比研究

本文分析研究了３种植被类型下的地表径流在汇流、洪峰及径流过程上的特征，差异是巨大的。在径流过程上桉树林和裸地的变地剧烈，几乎没有什么调蓄作用，洪峰流量占一次性降水径流量的绝大部分，涨水和退水流量都较小。本文应用灰色系统ＧＭ（２，１）模型，成功地预测了以年和以月为时间尺度的地表径流序列，其预测模型可以用来对这些时间尺度的地表径流进行预报。