Applications of an AMSR-E RFI Detection and Correction Algorithm in 1-DVAR over Land

Land retrievals using passive microwave radiometers are sensitive to small fluctuations in land brightness temperatures. As such, the radio-frequency interference （RFI） signals emanating from man-made microwave radiation transmitters can result in large errors in land retrievals. RFI in C-and X-band channels can con-taminate remotely sensed measurements, as experienced with the Advanced Microwave Scanning Radiometer （AMSR-E） and the WindSat sensor. In this work, applications of an RFI detection and correction algorithm in retrieving a comprehensive suite of geophysical parameters from AMSR-E measurements using the one-dimensional variational retrieval （1-DVAR） method are described. The results indicate that the values of retrieved parameters, such as land skin temperature （LST）, over these areas contaminated by RFI are much higher than those from the global data assimilation system （GDAS） products. The results also indicate that the differences between new retrievals and GDAS products are decreased evidently through taking into account the RFI correction algorithm. In addition, the convergence metric （χ2） of 1-DVAR is found to be a new method for identifying regions where land retrievals are affected by RFI. For example, in those regions with much stronger RFI, such as Europe and Japan, χ2 of 1-DVAR is so large that convergence cannot be reached and retrieval results may not be reliable or cannot be obtained. Furthermore,χ2 also decreases with the RFI-corrected algorithm for those regions with moderate or weak RFI. The results of RFI detected byχ2 are almost consistent with those identified by the spectral difference method.     

高光谱和LiDAR联合反演森林生物量研究

估算森林地上生物量(AGB)对于全球实现碳中和目标至关重要。本文以美国缅因州Howland森林为研究区域,借助地面实测样地数据,对比分析协同不同数据源(高光谱和LiDAR)和机器学习算法(随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K最邻近回归)的研究,以改善Howland森林的生物量估计精度。结果表明,采用LiDAR和高光谱植被指数变量模型的最佳精度分别为0.874和0.868,协同高光谱和LiDAR变量并采用梯度提升决策树回归模型的精度为0.927,即多源遥感数据要优于单一数据源。高光谱和LiDAR数据的协同使用对于提高类似于Howland地区或更广泛区域的生物量估计的准确性,具有普遍的适用性与一定的应用前景。     

杭州市挖潜节地上天入地辟得用地新空间

最近,杭州市上城区科技工业区基地6层高的标准厂房特别“抢手”.总占地面积39着地的8幢厂房招商企业达12家,如果按单独供地计算,每家企业需要用地约10亩,29亩土地只可引进约4家企业,但改用标准厂房后,如今同样的39亩土地可以满足12家企业的厂房用地需要,     

利用无人机数码影像估算马铃薯地上生物量

株高和地上生物量AGB（Above-Ground Biomass）是作物长势监测的重要指标,因此快速获取这些信息对指导田间管理具有重要意义。本研究通过无人机搭载高清数码相机分别获取马铃薯5个生育期的影像数据,地面实测株高H（heigh）和AGB以及地面控制点GCPs（Ground Control Points）的三维空间坐标。首先,利用试验区域的影像数据结合GCPs的位置信息从生成的数字表面模型DSM（Digital Surface Model）中提取出马铃薯的株高（Hdsm）。其次,选取26种植被指数和H、Hdsm组成新的数据集与AGB作相关性分析,筛选出相关性较高的前7个植被指数同Hdsm作为估算马铃薯AGB的输入参数。然后,使用MLR（Multiple Linear Regression）、SVM（Support Vector Machine）和ANN（Artificial Neural Network）方法分别基于植被指数、植被指数和Hdsm构建马铃薯多生育期AGB估算模型,对不同估算模型进行比较分析,从而选择出AGB估算的最佳模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测株高H高度拟合（R²=0.86,RMSE=6.36 cm,NRMSE=13.42%）;各生育期基于3种回归技术均以植被指数融入Hdsm构建的模型精度最高,估算能力最强;各生育期利用MLR方法构建的AGB估算模型效果最佳,其次为SVM-AGB估算模型,而ANN-AGB估算模型效果最差。该研究可为马铃薯AGB快速、无损监测提供科学参考。     

经济下行中净土地使用权抵押登记的风险及防范

土地使用权按地上建筑情况可分三类：一是地上建筑领有合法产权证（房产证）的;二是地上建筑已经竣工并通过国土部门土地复合验收但地上建筑因故未领取房产证或地上建筑已灭失的土地使用权,这类土地使用权证实践中叫做正式证（以下简称正式证）;     

关于进一步加强征地管理切实维护被征地农民合法权益的意见 （2014年9月10日）

近年来,我省认真执行国家土地管理法律、法规和有关征地政策规定,有序推进征地工作,妥善安排被征地农民生产生活,较好地保障了各类建设用地需求。但是,一些地方仍存在征地程序不规范、征地信息不公开、补偿安置不到位、社保政策不落实等问题,损害了被征地农民的合法权益。为进一步加强征地管理工作,切实维护被征地农民合法权益,促进社会和谐稳定,现提出如下意见。     

利用无人机激光雷达估算红树林地上生物量

红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量（AGB）的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现象,且传统估算红树林生物量的算法对数据要求高、估算精度相对较低。针对该问题,本研究使用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）数据对比了4种梯度增强决策树算法对于估算入侵红树林物种无瓣海桑AGB的精度,同时探讨了建模过程中的变量重要性。结果表明：（1）XGBR对于评估红树林AGB具有较高的拟合能力,达到R² = 0.833 8,RMSE = 1.55 Mg/hm²;（2）研究区的无瓣海桑预测AGB的值为73.10～190.00 Mg/hm²,平均值为109.10 Mg/hm²;（3）描述冠层高度特征的激光雷达指标是估计红树林AGB的重要变量。本研究证明了UAV-LiDAR数据与XGBR模型对于估算红树林AGB的可行性,以期为红树林生态系统的蓝碳研究提供数据支撑。     

科尔沁沙地沙丘固定过程中植物生物量及土壤特性

为了解沙丘固定不同阶段植物群落的生物量特点及土壤理化特性的变化规律,研究比较了科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙质草地4种生境的地上、地下生物量,并分4层土壤深度分析了土壤理化特性的演变特征及相关关系.结果表明:(1)植物地上生物量与地下生物量显著正相关,0~10 cm土层地下生物量最大,随着沙丘的固定,地下10～20、20～40、40～60 cm深度土层的生物量显著增加,植物地上生物量依次增大,分别为2.20、98.10、131.41、190.38 g·m^-2,地下地上生物量比依次为10.44、1.67、0.81、1.18;(2)随着沙丘的固定,表层土壤容重由1.62 g·cm³下降到1.33 g·cm³,各土层的粉沙和极细沙的占比依次增加,中沙比例依次减小,土壤碳氮含量、碳氮比、pH值、电导率均逐渐增加;(3)地上、地下生物量均与表层土壤碳氮含量、pH值、电导率显著正相关,土壤碳、氮含量均与pH值、电导率、土壤水分含量显著正相关,与土壤容重显著负相关(p<0.05).综上所述,沙丘恢复过程中植物生物量的增加与表层土壤颗粒细化、营养物质增多、水分增加密切相关,土壤-植被系统构成了有机的综合体.     

绽放在中华大地上的地质奇葩

山,在这里竞秀：水,在这里灵动：美,在这里展现．情,在这里聚焦。 2010年4月20日,中国地质博物馆、国土资源部科普基地管理办公室与北京市房山世界地质公园管理处联合主办的（中华大地——中国世界地质公园》摄影展在北京拉开帷幕。这次摄影展以建设优美环境、珍惜地球资源为主题,取材于我国已建成的22家世界地质公园,集自然艺术摄影和地质专业摄影于一体,