Evaluating the relationship between biomass,percent groundcover and remote sensing indices across six winter cover crop fields in Maryland,United States

Winter cover crops are an essential part of managing nutrient and sediment losses from agricultural lands. Cover crops lessen sedimentation by reducing erosion, and the accumulation of nitrogen in aboveground biomass results in reduced nutrient runoff. Winter cover crops are planted in the fall and are usually terminated in early spring, making them susceptible to senescence, frost burn, and leaf yellowing due to wintertime conditions. This study sought to determine to what extent remote sensing indices are capable of accurately estimating the percent groundcover and biomass of winter cover crops, and to analyze under what critical ranges these relationships are strong and under which conditions they break down. Cover crop growth on six fields planted to barley, rye, ryegrass, triticale or wheat was measured over the 2012–2013 winter growing season. Data collection included spectral reflectance measurements, aboveground biomass, and percent groundcover. Ten vegetation indices were evaluated using surface reflectance data from a 16-band CROPSCAN sensor. Restricting analysis to sampling dates before the onset of prolonged freezing temperatures and leaf yellowing resulted in increased estimation accuracy. There was a strong relationship between the normalized difference vegetation index (NDVI) and percent groundcover (r² = 0.93) suggesting that date restrictions effectively eliminate yellowing vegetation from analysis. The triangular vegetation index (TVI) was most accurate in estimating high ranges of biomass (r² = 0.86), while NDVI did not experience a clustering of values in the low and medium biomass ranges but saturated in the higher range (>1500 kg/ha). The results of this study show that accounting for index saturation, senescence, and frost burn on leaves can greatly increase the accuracy of estimates of percent groundcover and biomass for winter cover crops.     

卫星测高数据监测青藏高原湖泊2010年—2018年水位变化

青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指标。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息。本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP）和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊2010年—2018年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较2003年—2009年趋缓,年均变化率0.159 m/a。从地域分布上,北部湖泊的水位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,2010年—2012年和2016年—2018年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其他时间水位相对稳定或略有下降。     

基于遥感影像的北部湾金滩变化研究

以北部湾金滩砂质海滩为研究区域,以2000～2008年的28景Landsat-ETM+为数据源,通过多时相遥感影像水边线高程技术确定地形坡度,计算出金滩海滩高程变化、淤涨速度,得出坡度为2.3%,海滩同高程水边线向海方向推移速度为2.7 m/a,高程变化为+0.068 m/a。通过本研究,将从整体上把握北部湾金滩的变化特征,为开发建设金滩提供了参考依据。     

Regional‐scale mapping of groundwater discharge zones using thermal satellite imagery

Mapping groundwater discharge zones at broad spatial scales remains a challenge, particularly in data sparse regions. We applied a regional scale mapping approach based on thermal remote sensing to map discharge zones in a complex watershed with a broad diversity of geological materials, land cover and topographic variation situated within the Prairie Parkland of northern Alberta, Canada. We acquired winter thermal imagery from the USGS Landsat archive to demonstrate the utility of this data source for applications that can complement both scientific and management programs. We showed that the thermally determined potential discharge areas were corroborated with hydrological (spring locations) and chemical (conservative tracers of groundwater) data. This study demonstrates how thermal remote sensing can form part of a comprehensive mapping framework to investigate groundwater resources over broad spatial scales. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

2021年夏季中国大陆涝渍灾害时空分布分析

涝渍害是中国除干旱以外对农作物影响最严重的气象灾害,涝渍害的发生和发展对人民的生命和财产安全以及农作物的生长发育产生巨大的影响。2021年7月至8月间,中国北方多地降水达到历史观测极值,而相应时期地面的涝渍害发生和发展状况及其时空特征并未得到有效研究。因此,本研究首先利用中国大陆土壤水分站点日数据和被动微波遥感卫星SMAP反演土壤水分日产品获取中国高精度表层土壤湿度数据（0—10 cm）;随后,结合田间持水量数据计算土壤表层相对含水量。在此基础上,以连续10 d土壤相对含水量大于等于90%为标准,分析中国大陆2021年7月1日—8月25日的涝渍害时空分布情况。结果表明：（1）融合后的土壤水分产品较原始的SMAP微波土壤水分产品精度具有明显的提高;（2）中国东北地区水稻田种植区的土壤相对含水量大于等于90%的最长持续天数均为56 d,土壤的水分长期处于饱和状态,说明了本文方法能够较为准确的反应出土壤涝渍害的情况;（3）中国东北及华北地区受灾较为严重,其中黑龙江的西部和河北、河南、山东发生的涝渍面积最大。中国大陆耕地部分受涝渍灾害区域占到总耕地面积的1/2左右,重灾区面积为1.940×10⁵ km²;（4）黑龙江的西部及河北、河南、山东等地较往年降水偏多,这与涝渍害受灾区基本吻合。     

卫星海洋遥感数据的无损压缩及解压算法

在分析卫星海洋遥感单轨三级数据产品特征的基础上,针对游程编码无损压缩算法特征,提出了优化游程编码压缩算法,运用该算法实现了海洋遥感三级数据产品的无损压缩,并与流行的WinRAR压缩软件进行了比较测试,结果表明上述算法对海洋遥感数据均有较高的压缩率,优化游程编码压缩算法在空间复杂度及时间复杂度上均有明显的比较优势,可极大节约海洋遥感数据的存储与共享发布空间。     

改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。     

汶川地震区北西向断裂带遥感分析

利用北京一号小卫星遥感影像判读汶川地震区的断裂构造,发现了一系列100km左右等间距排列的北西向断裂,结果已部分地得到实地考察验证。龙门山断裂与北西向断裂的交汇部位发生强烈地震的几率较高。这些新发现将对汶川Ms8.0级地震发生机理、龙门山断裂带活动性分段、断裂同震位移自南西向北东、由右旋走滑逆断层向右旋走滑断层转变等重大问题提供了新的合理解释。     

改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析

高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别。FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题。文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中。聚类分析试验结果表明：通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度。     

偏振激光雷达探测大气—水体光学参数廓线

激光雷达在上层水体垂直廓线的遥感中展现出巨大优势。本文研制了一套高垂直分辨率的实时探测偏振激光雷达,提出了一种基于偏振激光雷达回波信号的反演算法,采用Fernald理论和多次散射原理反演非均匀大气—水体的衰减和退偏光学产品,以高效稳定地处理偏振激光雷达实验数据。展示了一个中国内陆水体激光雷达探测实例,观测到了两次气溶胶积聚现象和一次水体浑浊现象。对实验数据的分析表明,退偏比主要由前向多次散射和后向单次散射产生的退偏两部分组成。当多次散射强度较大时,退偏比的变化主要取决于多次前向散射退偏;反之,则主要依赖于单次后向散射退偏。