亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识建模

亚马孙河流域地表覆盖时空变化影响着全球气候和生态系统的稳定,目前亚马孙河流域地表覆盖的研究广泛,具有海量数据和信息,但缺少系统性的时空知识体系。为了更好地了解亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识,本文首先引入本体建模理论,提出了亚马孙河流域地表覆盖时空变化知识建模方法,利用Protégé工具完成了亚马孙河流域地表覆盖模式层的设计和构建;然后利用提取的亚马孙河流域地表覆盖时空变化数据、时空变化信息和景观格局指数等,完成了亚马孙河流域的建模,从而为亚马孙河流域的分析决策提供支撑。

基于深度学习的地表覆盖变化检测方法研究

研究地表覆盖的自动变化检测对于常态化地理国情监测具有重要意义。结合全卷积神经网络(FCN)和孪生(Siam)神经网络,设计了一种全卷积孪生网络模型(FCSCN),并通过构建城市地表覆盖变化样本库、模型训练和测试、精度评价,得到了适用于沈阳城市地表覆盖变化检测的深度学习模型。以2022年度地理国情监测项目局部区域为试点,开展了实践探索,结果发现该方法可以提高作业效率,对于高频次、全覆盖的地理国情监测具有一定的实践参考意义。

全球地表覆盖时空变化交互式知识地图集设计与表达方法

地图集是呈现地表覆盖知识的高效表达工具。然而现有地图集仅面向预定区划的知识内容展示,难以满足用户对不同兴趣区域的个性化需求,从而导致图集实用性较差。另外,传统地图集图幅版面布局主要以不同信息的拼合模式为主,难以体现知识所包含信息的关联性,从而不利于用户较快的理解知识内容。为满足地图应用的个性化和知识服务需求,本文基于三期GlobeLand30数据,进行近20年全球地表覆盖时空变化地图集编研工作。除了制作了从宏观角度反映全球、大洲和国家尺度的地表覆盖分布和变化图幅集,还采用用户交互式选择感兴趣区域的方式实时化生成地表覆盖时空变化知识,并提供用户选择不同的知识可视化表达形式和图-文双向交互功能,从而以更为个性化和易懂的方式展示地表覆盖时空变化知识内容。

云南省近20年间地表覆盖变化及其对自然保护地体系构建影响研究

对GlobeLand30涉及云南省2000、2010、2020年共15个分幅图进行地表解译,利用点数测算法对各类地表覆盖测算面积,并对地表变化的时空特征进行比较研究,分析其对自然保护地体系构建的影响。结果表明,近20年间云南省9种地表覆盖类型中耕地、林地、草地和灌木地呈“1增3减”、湿地和冰川永久积雪覆盖有所减少、水体先减后增、裸地先增后减、人造地表持续增加等变化特征。全省16个州(市)人造地表扩占耕地并非主导,多数州(市)的林、草、灌地表覆盖面积有所减少,人造地表扩占林草灌是首要矛盾。承载自然保护地的5种主要地表覆盖减少,提出监测地表覆盖变化以维护自然保护地的边界建设稳定性,以省级地表覆盖的视角研发省级荒野地图作为规划底数底图,识别最不被打扰的地理空间纳入自然保护地体系规划的设想。

旱作区立旋耕和地表覆盖对蒙古黄芪土壤水热、冠层发育及产量的影响

目的:探索旱作区调节蒙古黄芪土壤水热、促进蒙古黄芪冠层发育和抗旱增收的栽培模式。方法:采用裂区设计,设置立旋耕和普旋耕2种旋耕方式,黑膜、玉米秸秆和露地栽培3种覆盖方式,研究立旋耕和地表覆盖对蒙古黄芪土壤水热、冠层发育及产量的影响。结果:因种子成熟期蒙古黄芪耗水量较大,其0~100 cm土壤贮水量低于苗期和花期,但立旋耕覆黑膜和普旋耕覆黑膜两个覆膜处理在苗期至种子成熟期0~100 cm土壤贮水量均显著高于普旋耕+露地栽培(CK);不同处理苗期至种子成熟期8∶00、14∶00和18∶00不同深度土层温度均呈先增加后降低的趋势,其中立旋耕覆黑膜处理与CK的土壤温差在花期最高(5.5℃);不同处理苗期至种子成熟期蒙古黄芪冠层温度均表现为CK最高,立旋耕覆黑膜处理最低;蒙古黄芪各生育期叶片叶绿素含量相对值(SPAD值)、叶面积指数(LAI)、单根鲜重、产量和经济收益均以立旋耕覆黑膜处理最高,立旋耕露地栽培、立旋耕覆黑膜和立旋耕覆秸秆处理各指标均显著高于CK。结论:立旋耕结合地表覆盖可使蒙古黄芪处于相对稳定的土壤水热环境中,尤其立旋耕覆黑膜是促进旱作区蒙古黄芪冠层发育、提高土壤水热和产量的重要栽培模式。考虑到覆黑膜会对环境造成污染,立旋耕露地和覆秸秆栽培模式可代替覆黑膜应用于蒙古黄芪的栽培生产中。

全球典型流域地表覆盖变化与净生态系统碳交换量时空相关性分析

随着社会经济的发展,流域管理目标已从早期的防洪、供水、航运等转变为注重资源利用和生态保护的综合管理,并在全球生态系统碳平衡中扮演着重要角色。作为量化生态系统固碳能力的重要指标,净生态系统碳交换量(NEE)在不同地表覆盖类型中的碳源/汇能力存在显著差异。探究全球典型流域地表覆盖类型与NEE的时空相关性对流域生态管理等具有重要意义。本文以全球30 m地表覆盖数据(GlobeLand30)和全球陆地净生态系统碳交换量数据为基础,分析2000—2020年全球8个典型流域的地表覆盖及NEE时空变化特征,研究地表覆盖类型变化与NEE的时空相关性。结果表明:①2000—2020年,流域内耕地、裸地、人造地表、湿地、水体及苔原面积增加,草地面积先增加后减少,整体为增加状态;②2000—2020年,流域整体NEE先减小后增加,整体为减小趋势,碳汇能力增强;③2000—2020年,草地与NEE呈显著负相关,耕地、裸地、人造地表、湿地及水体面积与NEE在2010—2020年呈正相关,地表覆盖类型变化对NEE有显著影响。本文可为流域碳中和管制和土地利用空间优化调控提供理论参考,推动流域协同减排和高质量发展。

全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面

本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。

杭州城西科创大走廊地表覆盖碳储量变化分析与情景预测

[目的]通过高分辨率遥感影像分析杭州城西科创大走廊的地表覆盖变化与碳储量变化,在“三区三线”成果约束下预测碳储量未来发展趋势,为城市新中心的国土空间优化和生态发展提供科学依据。[方法]基于2010,2015,2020,2023年4期地表覆盖数据,采用GeoSoS-FLUS模型模拟2035年自然发展、极限建设开发、极限农业生产、生态功能服务和城乡融合发展5种不同情景下的地表覆盖变化,并运用模型为框架计算2010-2023年和2023-2035年模拟情境下的碳储量变化情况。[结果]①2010-2023年城西科创大走廊呈现碳储量增长趋势,共计变化1720.69 t,其中植被碳储量约增加为913.67 t,土壤碳储量约增加566.18 t,水域碳储量约增加240.84 t;②耕地内部类型转变导致土壤碳储量减少119.33 t,林地内部类型转变导致的碳储量变化占总变化的39.50%;③自然增长情景及生态功能服务情景下,林地增长相对明显,极限建设开发情景、极限农业生产情景地表覆盖类型更为稳定,城乡融合发展情景下,通过耕地、林地、草地与其他地表覆盖类型的合理置换,其他地表覆盖类型获得了更大的发展空间;④2023-2035年,在自然增长情景下,碳储量将增加898.74 t,在极限建设开发情景下,碳储量将增加538.58 t,在极限农业生产情景下,碳储量将增加517.45 t,在生态功能服务情景下,碳储量将增加813.09 t,在城乡融合发展情景下,碳储量将增加356.91 t。[结论]在控制线的约束下进行发展可以有效地保障城市碳汇能力,合理的地表覆盖类型转变及内部结构调整可以为城市新中心发展提供进一步的空间。

多尺度地表覆盖下的碳储量变化监测对比

针对基于地表覆盖数据开展碳储量变化监测存在的尺度效应问题,本文以杭州城西科创大走廊为例,研究了不同尺度地表覆盖数据在地表破碎且变化频繁区域的适用性。通过高分辨率影像获取的粗分类和细分类地表覆盖数据,与常用的中低分辨率地表覆盖数据,采用簿记模型分别计算了研究区近13年碳储量变化。发现基于中低分辨率地表覆盖计算的碳储量变化值相较于基于高分辨率粗分类地表覆盖,减少了3 021.24 tC;基于高分辨率粗分类地表覆盖计算的碳储量变化值相较于基于高分辨率细分类地表覆盖,减少了685.43 tC。结果表明,在地表破碎且变化频繁区域,基于不同尺度地表覆盖计算的碳储量变化值存在显著差异,高分辨率细分类地表覆盖数据适用性更强。

1989—2020年黄河流域巴彦淖尔段地表覆盖类型时空演变研究

地表覆盖类型变化对研究区域生态环境变化具有重要意义。为准确掌握黄河流域巴彦淖尔段1989—2020年间地表覆盖类型变化,该文利用Landsat卫星数据影像,以目视解译和随机森林监督分类相结合的方法,对黄河流域巴彦淖尔段内各旗县1989—2020年平均每隔10 a的地表覆盖类型进行解译分类。经过精度验证总体分类精度均大于85%,Kappa系数均大于0.80。通过地表覆盖类型转移变化矩阵,发现黄河流域巴彦淖尔段1989—2020年间沙地减少22.17%,草地减少26.18%,耕地增加20.83%,水面变化不明显;不同区域地表覆盖类型变化情况各不相同,荒漠草原区表现为沙地与草地之间的相互转化,耕地区和沙地区主要表现为沙地向耕地的转化,其中磴口县最为显著,2020年较1989年沙地减少了32.17%,耕地增加了57.48%。荒漠草原区以社会因素和自然因素共同驱动地表覆盖类型变化,耕地及沙地分布区主要以社会因素驱动地表覆盖类型变化。研究结果可为更加合理地规划利用土地空间提供有力的数据参考和支撑。

面向地表覆盖Web服务组合的知识建模及推理

随着语义网技术的快速发展和OGC服务的深入应用,地表覆盖Web服务组合成为地表覆盖领域的关键挑战之一。近年来,知识建模在解决Web服务组合方面取得了重要的研究进展,但尚缺少面向地表覆盖服务组合领域的知识模型,进而对地表覆盖服务组合的准确性和智能性造成一定影响。为此,本文提出了一个面向地表覆盖服务组合的知识建模与推理方法,构建了地表覆盖服务本体(land cover service ontology,LCSOnt),并实现了基于数据预处理规则和服务链组合规则的前向链接服务组合推理机制。以地表覆盖变化检测为例,使用LCSOnt对变化检测任务、数据以及服务进行实例化,构建了变化检测服务组合知识规则。最后通过规则推理实现了变化检测服务链的生成,证明了该方法的有效性和可行性。

30 m地表覆盖栅格数据的更新方法研究

基于对更新期影像的目视发现变化、栅格转矢量和面向对象的尺度分割技术,完成了30 m地表覆盖栅格产品的更新工作,并通过建立栅格转矢量的地表更新方法,实现了在更新工作中目视发现变化准确性的提高和影像解译工作量的降低。通过实验总结,针对不同更新区域的地物分布情况,应考量不同更新方法的适应性,通过采用适宜的更新作业方式,能够极大地提升工作效率,也能很好地控制产品质量。

基于立体影像在地表覆盖信息提取中的应用研究

为了提高地理国情监测项目中地表覆盖图斑属性提取的正确性以及图斑界线定位的准确性,需要将不同分辨率的立体影像应用于地理国情监测试生产中。试生产中,基于航空立体影像与遥感卫星立体影像提取地表覆盖图斑,充分利用立体影像中的高程信息,有效提取易于混分的灌木林、草地、耕地等地物种类。试验结果表明,对于易于混分的植被类型,使用分辨率优于1 m的立体影像可以充分反映植被的高度信息,有利于地表覆盖图斑的有效提取与判读,在大幅减少外业工作量的同时保证了数据质量;总结出了基于立体影像的地理国情监测地表覆盖图斑提取的技术路线,可为今后此类项目的开展提供有益的参考依据。

融合“国土三调”地表覆盖数据内业更新方法研究

为落实自然资源部“两统一”职责的要求,把所有的专项调查都整合到国土调查中,2021年地理国情监测地表覆盖数据融合了“国土三调”图斑。两套数据的分类规则和位置信息是不同的,从而导致融合后数据属性和图斑边界不一致。以山西省测绘地理信息院2021年地理国情监测项目为例,分析了融合后的地表覆盖底图的特点,提出了基于ArcGIS模型构建器的数据内业更新方法。这给集成自然资源各项调查成果形成“一张底图”,统一调查监测提供了工作思路与方法。

节水灌溉与地表覆盖对干旱区葡萄生长量及品质的影响

探讨了节水灌溉与地表覆盖技术对干旱区葡萄生长量及品质的影响。结果表明,节水灌溉技术显著提高了葡萄的水分利用效率,促进了葡萄的生长与发育;地表覆盖技术则通过减少土壤水分蒸发和调节土壤温度,为葡萄根系的生长提供了更有利的环境。这两项技术的联合应用不仅显著提升了干旱区葡萄的生长量,还显著改善了葡萄的品质。因此,要通过优化节水灌溉技术、完善地表覆盖技术推广体系、加强政策支持与资金扶持等措施,进一步促进节水灌溉与地表覆盖技术在干旱区葡萄种植中的广泛应用,实现水资源的高效利用和葡萄产业的可持续发展。

省域精细地表覆盖数据智能化生产方案与实践

为了实现基于亚米级高分遥感影像的地表覆盖数据智能化生产,在“图谱耦合”遥感认知理论和“分区-分层”地学思想指导下,研究了省域范围精细地表覆盖数据的技术路线、地类样本设计、模型体系构建方案和矢量图斑后处理策略,并成功应用于江苏全省地表覆盖数据生产。通过比较验证:整体分类精度达到90%;耕地、建筑、林地、水面等典型地物的图斑形态接近人工勾画效果;相对于传统人工作业模式,效率提升8倍。实践表明,该生产体系技术路线可行,具有一定的推广应用价值。

1990—2020年铁岭县地表覆盖时空变化特征

地表覆盖变化已成为全球变化研究的核心领域和热点问题之一。本研究以Landsat系列卫星影像为主要数据源,提取铁岭县1990—2020年地表覆盖变化图斑,构建土地利用变化转移矩阵,对铁岭县地表覆盖变化情况进行时空分析,识别土地利用变化热点区域。结果表明,1990—2020年铁岭县地表覆盖面积呈现“四增两减”特征,其中增加和减少面积最大的地表覆盖类型分别是建设用地(增加85.27 km^(2))和林地(减少91.14 km^(2)),其他几种地表覆盖类型动态变化不明显。说明1990—2020年研究区域地表覆盖类型受人类活动的影响较为明显。本研究结果对于揭示地表覆盖变化规律具有重要意义。

卫星遥感影像在大范围地表覆盖变化监测中的应用与案例分析

文章对卫星遥感影像监测大面积地表覆盖变化进行综合论述。本文首先阐述了卫星遥感影像特点及监测地表覆盖变化的意义。然后,对时间序列分析,面向对象分类以及深度学习这3大方法在这一领域中应用的原理,步骤以及优点进行了详细说明。本文通过对具体森林覆被变化监测与城市扩张监测实例的研究,进一步论证卫星遥感影像对大面积地表覆被变化监测的实际效果,并用真实,有效的数据表格证明监测结果。最后本文对卫星遥感影像监测地表覆盖变化所取得的成果进行了总结,对与人工智能和大数据先进技术相结合之后的未来趋势进行了预测。

基于注意力机制的高分辨率遥感影像地表覆盖分类模型

为进一步推动高分辨率遥感影像地表覆盖智能化解译工作,本文构建了基于注意力机制的遥感影像地表覆盖分类模型。该模型通过注意力模块增强了地表覆盖类别的特征表征,提高了分类的准确性。同时,对陕西省关中、陕南区域的11景资源三号卫星影像进行训练,6景资源三号卫星影像进行测试。结果表明,该模型对房屋建筑、耕地、林地分类效果较好,在高分辨率遥感影像地表覆盖分类中具有可行性。

地表覆盖类型地理国情的普查与监测

地理国情监测是以地理的角度对我国国情进行综合分析和研究的方式,通过对地理国情进行动态化测绘和统计,能够实现对地理国情的普查。地理国情普查的内容有地表覆盖、地表形态、国情数据信息三个部分。其中地表覆盖是核心内容,也是最基本部分。本篇文章针对地表覆盖类型地理国情的任务和工作目标进行分析,结合实际监测工作要求与内容,重点阐述地理国情监测的应用技术与工作步骤。