基于无人机遥感和面向对象法的简单地物分类研究

近年来,全国各地进行了大范围的土地利用调查,随着无人机遥感技术越来越成熟,无人机影像分析技术已深入应用到土地利用调查中,其中最多的用途是地物分类。本文选择昭通市昭阳区某乡镇区域为研究区,对采集到的无人机影像进行预处理,生成对应的正射影像;基于多种可见光植被指数,计算每3种指数合并得到影像的OIF指数,确定最佳波段组合;采用基于规则和基于样本两种面向对象分类方法,提取房屋、道路、植被等简单地物及背景。分析结果:两种方法的提取精度均达到90%以上,基于规则的面向对象分类方法精度较高,但耗时较长;基于样本的面向对象方法耗时较短,精度相对较低。两种方法相结合的全自动分类提取是下一步研究的目标。     

A simulation study of the role of raindrop erosion in the formation of desert pavements

A simple model of raindrop erosion—the combined effects of the detachment of sediment by raindrops and its transport by splash or by overland flow—is developed to examine the role of this process in the formation of desert pavements. Application of the model to soils in areas of existing pavement initially simulates the formation of pavements, but the changing sediment size distributions lead to the subsequent destruction of these modelled surfaces. An improved model that accounts for the feedback effects of the changing size distributions on infiltration and microtopography is then developed. Incorporating these effects allows simulated pavements to be maintained over longer periods. The model yields desert pavements whose particle size compositions differ in response to differences in initial soil characteristics, slope and rainfall intensity. This model is tested against empirical data from a site where there is intershrub pavement and associated mounds of fines beneath desert shrubs. The results successfully predict the accumulation of fines under shrubs but underestimate the development of the pavement between shrubs. These findings suggest that the raindrop erosion mechanism on its own cannot account for the development of the pavement and that some other mechanism leading to the surface concentration of coarse particles must also be operating.     

全球及区域模式中陆面过程的地表植被覆盖分类方法

全球和区域尺度上陆面生态系统与气候密切相关。全球和区域模式的发展对于我们认识气候与陆地生态的变化起到重要作用。在这些模型中,植被覆盖是影响大气-植被间热量、水分和CO2等交换的重要陆面参数。在分析了陆地植被覆盖分类原理基础上,介绍了目前全球不同植被覆盖分类方案,包括基于地基观测的植被分布、基于生物气候特征的分类方案（如：Holdridge的方案）;特别近年来陆面过程试验表明,各种遥感数据源（如：NOAA—AVHRR,EOS—MODIS,Landsat—TM）等为我们提供了有利的工具来监测全球植被动态,完善植被分类,并且采用高时空分辨率的全球土地覆盖状况特征,在不同时空尺度揭示植被-大气相互作用。本文分析了代表性的3种基于卫星遥感技术的陆面植被分类方案,分别是BATS（18类）、SIB（9类）、SIB2（12类）和BIOME—BGC（31类）陆地模式的植被覆盖分类方案．最后分析了目前可用于全球植被覆盖分类的新的遥感数据库。     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据,采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示：空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015 年,伊犁河谷植被覆盖度波动减 小,减速为 6.25%·(10 a)^-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占 73.16%,波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续 退化的面积占 57.55%,持续改善的面积占 13.51%。     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

陇中黄土高原丘陵沟壑区不同植被恢复模式下次降雨产流产沙特征

基于甘肃省清水县汤峪河径流小区2015—2017年的观测数据,研究不同植被恢复模式条件下坡面次降雨入渗、产流产沙特征。结果表明：不同植被恢复模式条件下的土壤入渗量与降雨强度呈二次函数关系,存在入渗量达到最大值的临界降雨强度。入渗速率与降雨历时可以用幂函数关系表达,符合考斯恰可夫入渗模型。不同植被恢复模式条件下的产流率在0.003 3~0.003 6 mm·min^-1之间,相对裸地的减流率为54%~58%。产流率与降雨强度之间呈二次函数关系（R²>0.88）,产流率的主要影响因素是降雨强度。径流含沙量平均值乔灌混合区（3.13 g·L^-1）>灌木林（2.95 g·L^-1）>乔木林（2.79 g·L^-1）>草地（2.58 g·L^-1）,径流含沙量与降雨强度呈线性递增函数关系。裸地的产沙量显著高于各植被小区（P<0.05）,是各植被小区的43~57倍,各植被小区的减沙率在93%~94%之间,减沙效益高于其减流效益。各植被坡面土壤流失量与降雨侵蚀力呈线性递增函数关系;产流率与侵蚀产沙率之间呈极显著正相关关系（P<0.01）,二者间可采用二次函数关系表达。本研究成果可为黄土高原丘陵沟壑区水土保持优化配置提供理论依据。     

1992年以来盐城滨海湿地植被动态变化研究

基于1992～2016年4个时相的遥感数据, 对盐城滨海川东港至梁垛河口岸段进行景观分类, 分析湿地植被类型及分布, 借助转移矩阵法探究滨海湿地植被的时空演变。结果表明: 茅草、芦苇、碱蓬, 米草为川东港至梁垛河口段主要湿地植被类型。1992～2016年植被总面积减少, 其中茅草几近消失殆尽; 芦苇、碱蓬面积持续缩减; 米草面积大幅增长。1992～2000年植被面积快速缩减, 大面积的茅草碱蓬地被开发为耕地; 2000～2009年养殖塘侵占湿地植被, 规模剧增。2009～2016年, 米草向海方向扩张的同时靠陆侧转变为养殖塘。川东港至梁垛河口的植被演变是自然和人为共同作用的结果。一方面受淤积型海岸影响, 另一方面受政策引导下的各类滩涂开发活动, 及互花米草的引种所带来的快速扩散的影响。本文研究结果为盐城滨海湿地管理与可持续发展提供理论参考。     

长江口南汇湿地植被的光谱吸收特征研究

植被的光谱吸收特征与植被生长状况密切相关,同时也受土壤湿度等外界因素影响。本文以长江口南汇湿地典型植被芦苇、互花米草和海三棱藨草为研究对象,在计算其光谱特征参数的基础上,分析了这3种植被的光谱吸收特征形变PSDI值。最后结合实测的土壤湿度,分析了3种植被的PSDI值和土壤湿度的相关性。研究结果发现:互花米草的PSDI值最大,海三棱藨草的PSDI值最小,芦苇介于两者之间,表明互花米草受外界的环境影响较大;互花米草的PSDI值与土壤湿度的相关性最大,芦苇的PSDI值与土壤湿度的相关性最小,海三棱藨草介于两者之间,表明互花米草适应湿地环境能力较强。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据,采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法,研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律;利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测;并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明,2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942, 15 a来增加了0.067,增长了16.0%,其中陕北地区NDVI增加明显,关中部分地区出现负增长,陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性,全省植被未变化的占52.0 %,改善部分占44.27 %,退化部分占3.73%,说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积,植被状况有所改善;其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大,关中地区植被覆盖面积有所减少,陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2),说明15a间陕西省植被较为稳定,变化程度不大;其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部,榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化,主要分布在陕北和关中地区的北部,植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%,主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势,增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1;相关性分析结果表明,年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子,同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。