Google Earth Engine支持下的江苏省夏收作物遥感提取

江苏省是农作物种植大省,国家统计局统计数据显示,江苏省近10年冬小麦、冬油菜的总播种面积分列全国第五、第七,快速准确地获取冬小麦和冬油菜的空间分布对于该省的农业发展具有重意义。基于单机的传统遥感分类能够准确获取农作物的空间分布信息,但是耗时较长。随着地理大数据与云平台、云计算的发展,Google Earth Engine（GEE）作为一个基于云平台的全球尺度地理空间分析平台,为快速遥感分类带来了新的机遇。本文基于GEE,使用Sentinel-2数据快速提取了江苏省2017年冬小麦与冬油菜的空间分布。首先,利用GEE获得覆盖江苏省119景无云质优的Sentinel-2影像;其次,在此基础上分别计算了遥感指数、纹理特征、地形特征,并完成原始特征的构建与优化;最后,分别试验了朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树和随机森林4种分类器,比较了各分类器的分类精度,并提取了冬小麦与冬油菜的空间分布信息。得出以下结论：①GEE能够快速完成覆盖江苏省影像数据的去云、镶嵌、裁剪及特征构建等预处理,较本地处理具有明显优势;②J-M距离值位于前两位且大于1将特征数量从28个压缩到11个,有效压缩了原始特征空间;③光谱+纹理+地形特征组合训练,朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树、随机森林的平均验证精度分别为61%、87%、89%、92%。     

永康市两年完成地质灾害“三年清零”任务

永康市始终坚持以保障人民群众生命财产安全为要务,以“三年任务两年完成”为动力,大力实施地质灾害隐患“除险安居”行动,两年完成地质灾害隐患点“三年清零”任务。一是大统筹形成大合力。建立由市长任组长,相关分管分管副市长为副组长,各有关部门和各镇(街道、区)主要负责人为成员的全市地质灾害隐患综合治理“除险安居”三年行动领导小组,统一领导全市地质灾害隐患综合治理工作。     

基于无人机可见光影像的高原丘陵盆地区山药植株识别

采用四旋翼无人机采集特色作物山药种植区影像,针对山药种植时间和管护水平差异导致的植株生长差异化特征,通过筛选红绿比值指数（RGRI）、过绿指数（ExG）和过绿减过红指数（ExG-ExR）等颜色指数获取山药植株最优颜色指数计算方法;以高斯高通滤波（GHPF）增强和保留山药植株高频信息,抑制杂草、玉米植株的噪声;结合田间测量山药植株数据,通过人机交互解译方法对图像滤波增强后的影像进行灰度分割和提取山药植株信息。结果表明：1）样区总体提取精度为91.14%,样区A、B、C的提取精度分别为90.94%、91.96%、90.81%,精度验证完整性为93.16%;2）随着山药植株多株连体生长复杂程度的增强,过绿指数具有的土壤与植被的分离性仍优于红绿比值指数和过绿减过红指数;3）使用高斯高通滤波能够有效消除杂草、玉米植株的影响,减小山药植株多株连接生长所产生的干扰;4）高斯高通滤波卷积核大小79×79适用于不同时相和不同生长情况的山药植株影像处理,针对不同的山药植株生长情况和不同时相的可见光影像,需调整灰度分割的阈值参数t,单株山药植株面积S由田间测量确定。该方法以快速灵活、低成本的方式识别和计算不同生长状态的山药植株数目,适用于喀斯特山区的精准农业监测研究和现代农业生产活动。     

GEE环境下的玉米低温冷害损失快速评估

大范围、及时、准确的灾害损失评估与制图对防灾减灾、农业保险和粮食安全等至关重要。针对传统灾害损失评估方法空间尺度单一、泛化能力差、时效性低,可操作性弱等问题,本文建立了一种遥感产品耦合作物模型的多尺度的灾害损失评估方法MDLA （a Multiscale Disaster Loss Assessment）。该方法利用作物模型的多情景模拟产生大量的灾害样本,结合对应日期的遥感指标构建灾害脆弱性模型,依托Google Earth Engine（GEE）平台将其应用到高分辨率遥感影像和格点灾害指标进行逐象元评估。以鄂伦春自治旗玉米为例,基于精细校准的CERES-Maize模型的模拟,利用两个生长季窗口的LAI和冷积温（CDD）建立统计模型来刻画低温对最终产量的影响,结合Sentinel-2数据逐格点计算完成高精度损失制图。结果显示,校准后的CERES-Maize模拟物候和产量的NRMSE 分别为3.3%和8.9%。冷害情景模拟结果表明不同类型和生育期的低温冷害对玉米产量的影响不尽相同,其中生长峰值期（出苗—吐丝和吐丝—灌浆）最为敏感。回代检验显示,MDLA方法估算精度为11.4%,与历史冷害年份的实际损失相吻合。经评估,鄂伦春2018-08-09的冷害导致玉米减产23.7%,受灾面积1.86×10⁴ ha,其中高海拔地区损失较重（减产率>25%）,低温冷害对该区玉米生产构成了严重的威胁。与现有的统计回归、作物模型模拟以及同化等技术相比,其优势在于：（1）结合遥感观测和作物模型模拟技术能更好地刻画了灾害对产量的影响过程;（2）利用GEE平台快速处理海量遥感数据,提高了灾害损失评估的时效性;（3）不受地面实测数据的限制,易操作,可实现动态、多尺度（象元、田块、村,县等）的损失评估,这为防灾减损、维持粮食丰产稳产提供了保障,也为农业保险的业务化运行提供了思路。     

结合Sentinel-2光谱与纹理信息的冬小麦作物茬覆盖度估算

作物茬覆盖度的估算对于探究农业耕作方式对周围环境的影响具有十分重要的意义。目前,基于多光谱影像的作物茬指数是作物茬覆盖度估算的常用方法。然而,在作物茬高覆盖区域,指数法容易出现“饱和”现象。已有研究结果表明结合影像的光谱与纹理信息有助于改善指数法的“饱和”问题。Sentinel-2作为一颗多光谱卫星,空间分辨率可达10 m,与Landsat OLI相比,具有更丰富的纹理信息。因此,探究Sentinel-2光谱与纹理信息相结合在作物茬覆盖度估算上的潜力具有重要意义。本文以山东省禹城市为研究区,分析了Sentinel-2各波段反射率、归一化差值指数以及不同窗口大小下灰度共生矩阵统计量等遥感因子与野外实测作物茬覆盖度的相关性,并利用最优子集法对遥感因子进行筛选,构建作物茬覆盖度的最优估算模型。同时,使用留一法交叉验证对模型进行评价。结果表明在单因子分析中,归一化差异耕作指数NDTI（Normalized Difference Residue Index）与作物茬覆盖度的相关性最好,相关系数达0.735。使用NDTI、5×5窗口下Sentinel-2 8A波段的相关性统计量以及12波段的方差统计量构建的多元方程是作物茬覆盖度估算的最优模型,相关系数为0.869,均方根误差为11%。与仅使用光谱信息的最优模型相比,相关系数提高了0.094,均方根误差下降了3.5%。可见,结合Sentinel-2的纹理信息有助于提高作物茬覆盖度的估算精度。     

全球变化下作物物候研究进展

作物物候是农作物重要的植物属性,不仅反映作物的生长发育状况,其变化也影响作物产量,是一种能够指示气候变化的综合响应指标。以气温升高为主要标志的全球气候变化对作物物候产生了重要影响,开展全球气候变化下作物物候变化特征及其影响机制研究对于揭示全球变化对作物生长发育过程影响及其产量形成机制具有重要的理论意义和实践价值。目前,作物物候变化及其影响因素是国内外研究的焦点和热点问题,前人已开展了大量而卓有成效的研究工作。本文侧重介绍全球气候变化下作物物候变化的主要研究进展,包括作物物候变化的驱动因子及其影响机制和作物物候主要研究方法,并探讨未来研究仍亟待解决的关键科学问题,以期为深入认识全球气候变化对农业物候的影响机理以及指导区域农业生产实践提供理论依据。     

中国远洋渔业发展历程及其特征

自1985年起,我国远洋渔业经历空白期(1949—1971年)、积极筹备期(1972—1984年)、起步期(1985—1990年)、快速发展期(1991—1997年)、调整期(1998—2006年)和优化期(2007年至今)6个发展阶段。我国远洋渔业快速发展,得益于国家适时出台的一系列扶持政策及指导意见。我国远洋渔业法律法规体系已初步建立,并在不断完善。金枪鱼、鱿鱼、南极磷虾和竹荚鱼为我国远洋渔业的主要品种。我国远洋渔业事业仍存在发展后劲不足,捕捞方式落后,国际合作门槛进一步提高,过度依赖海外市场等问题。远洋渔业仍需政府部门大力扶持,进一步深化供给侧结构性改革,对渔船进行升级换代,大力培养国际渔业履约团队,国内外市场协同发展。     

陕西镇安太平沟发现类铜镍硫化物矿化

1 研究目的(Objective) 近年来,南秦岭镇安西部整装勘查区地质找矿工作取得了重大发现与进展,使该区一跃成为陕西省找矿热点地区之一,陆续发现了一系列矿床(点),主要矿种有钨、金、银、铜、铅锌等,尤其是钨矿、铜(金)矿床(点)的发现及勘查,不仅丰富了南秦岭内生矿产的矿种类型,也提升了在南秦岭开展进一步找矿勘查的信...     

南昌市城市用地的扩展及其驱动力分析

本文通过解译多时相南昌市遥感影像,分析了28年间南昌市主要建成区扩展的时空特点,并对其驱动力进行了探讨。南昌市主要建成区的用地扩展目前处于快速增长阶段,扩展过程中分别受到了交通线和赣江的引导作用和限制作用,并且以占用耕地为主。人口、工业发展、利用外资以及政策等方面的因素构成了南昌市主要建成区用地扩展的软环境影响因子,交通区位、自然条件等硬件条件也不同程度地影响着主要建成区的扩展方向。