无人机遥感技术在水土保持监测中的应用

在技术更新迭代越来越频繁,互联网技术应用范围逐渐拓展的当下,无人机遥感这一技术逐渐拓展自身发展领域,应用范围扩大。随着无人机遥感技术的快速发展,其在水土监测工作中的应用可以在一定程度上弥补以往传统检测方式的不足,进一步提升水土监测效率,降低成本投入。以实际工程为案例,针对其现场水土保持施工过程中的无人机遥感技术应用进行分析,并根据工程项目实际水土流失情况进行无人机遥感技术分析,有效体现了无人机遥感技术机动性高、成本低等一系列优势,希望能够为无人机遥感技术的应用发展提供参考。

基于Maxent模型的互花米草潜在生境适宜性分析

明确影响互花米草(Spartina alterniflora)的主导环境因子及其潜在适生区对防控管治互花米草具有重要意义。本文以中国大陆滨海地区为研究区域,综合考虑气候、地形、土壤及海洋环境因子,利用生态位模型(Maxent)预测互花米草潜在适生区。结果表明:互花米草的分布受海拔影响最为显著,其主要分布于-2~5 m范围内。此外,当年平均气温介于14.0℃~23.5℃、土壤可交换钠盐含量介于26.4%~46.0%、气温极差介于14.2℃~26.3℃或海水盐度介于23.0%~28.3%及33.5%~33.8%时,互花米草存在概率均达到60%以上。互花米草高度适生区主要分布于江沪浙闽四省市以及莱州湾地区,该区域内适宜互花米草生长的海拔、年平均气温、气温极差、海水盐度分别为-1~0 m,17.9℃,23.0℃及27.5%。因土壤可交换钠盐含量空间异质性差异较小,故在该区域内对互花米草分布影响不明显。此外,大丰麋鹿、厦门珍稀海洋物种及漳江口红树林国家级自然保护区面临较高的互花米草入侵风险。

基于GIS技术的土地利用变化对表层土壤有机碳储量的影响——以富锦市为例

采用地统计学和GIS相结合的方法,利用1980年和2010年富锦市土壤有机碳数据,研究土地利用变化对表层(0—30cm)土壤有机碳储量和空间分布的影响。研究结果表明:富锦市土壤有机碳库(0—30cm)在1980—2010年期间呈现降低趋势,1980年富锦市土壤有机碳库为107.12Tg C,2010年富锦市土壤有机碳库为94.39Tg C,三十年间减少了13.49%。研究区土地利用变化主要表现为分布在中部和西南部的沼泽湿地、旱地和草地减少。而分布在北部地区水田、林地和水体的面积均有所增加。两期不同土地覆被类型土壤有机碳密度大小顺序为沼泽湿地>林地>草地>水田>旱地。沼泽湿地开垦和旱地改水田是影响富锦市土壤有机碳储量时空变化的主要因素。

基于遥感技术的吉林省生态资产定量评估与动态监测

利用TM/ETM+卫星影像,在对生态参数测量的基础上,依据生态资产估算方法,对吉林省2000年和2008年的生态资产进行定量测量,得到生态资产空间分布图,并进行了动态变化分析。结果表明:2000～2008年,吉林省生态资产总价值由4 385.61亿元增加到6 751.31亿元,单位面积价值增加了24.17万元/(km2.a)。在不同生态系统类型中,有林地生态资产总价值的变化最大,8 a间增加了1 193.60亿元;而未利用地生态价值增加得最少,只有15.75亿元。从生态资产总价值的空间分布上来看,2000年和2008年的吉林省生态资产总价值分布都呈现由东向西逐渐降低的趋势。

GIS技术在水利水电工程设计中的应用研究综述

GIS是水利水电工程设计和规划成果展示的现代化手段,推动了水利信息化的发展,从GIS的基本概念、基本功能,水利水电工程设计中主要阶段的具体应用以及未来发展趋势等方面进行了阐述。结果表明,GIS技术在水利水电工程宏观设计、环境移民和影响评价、地质勘查和水文水资源中均具有很好的应用前景。4DGIS、“互联网+WebGIS”和BIM+GIS是水利水电工程设计发展的主要技术方向,将推动水利信息的现代化发展。

一种基于激光雷达技术的水库库容计算方法

快速准确计算水库库容,对水库水情管理和防洪监测具有重要意义。利用遥感和GIS技术,基于Skyline平台,以新立城水库为例,提出了一种基于像元的三维水面库容计算方法。该方法利用激光雷达技术获取水下地形,利用空间技术获得三维水面,并通过库容计算模型得到水库库容。结果表明,该方法大大提高了工作效率和数据精度,为大范围应用提供了支持。

基于半变异函数的土壤有机碳空间预测方法

基于半变异函数原理,通过GS+和Variowin确定最优模型,对土壤有机碳进行空间预测,同时与反距离加权方法的空间插值结果进行预测精度和模型拟合效果对比。结果表明,基于半变异函数的土壤有机碳空间插值的均方根误差RMSE最小,比反距离加权方法提高了14%,预测精度和空间模拟效果要高于反距离加权方法的预测结果。基于半变异函数的空间插值方法要更适合土壤有机碳数据的空间预测,为其他土壤数据空间准确预测提供支持。

基于遥感技术的老龙口水库地表温度反演与影响因素分析研究

地表温度是衡量地球环境的重要因素,是全球能量平衡的重要参数。为研究地表水源地的地表温度时空变化特征及其影响因素,选取2013年、2015年、2017年及2020年Landsat-8卫星遥感影像作为数据源,运用辐射传输方程法及单窗算法对珲春老龙口水库地表水源地地表温度进行反演,得到该算法的地表温度反演图。通过实测值,对反演结果进行评价并比较了两种算法的精度,且通过稳健统计法对老龙口水库温度进行了等级划分,研究地表温度时空变化特征,同时分析地表温度与影响因子之间的关系。结果表明:(1)相对于单窗算法,辐射传输方程法精度较好,反演温度与实测温度之间的平均误差在2℃以内。(2)研究区主要为次低温区和中温区,2013-2020年中温区范围增加幅度较大,城市建设用地平均地表温度最高,高山及水体平均地表温度最低。(3)高程及归一化植被指数NDVI均与地表温度呈负相关,海拔升高温度降低,增加植被覆盖度可对地表起到降温作用。

激光雷达技术在哈达山水利工程三维管理系统中的应用

利用激光雷达技术,基于Skyline开发平台,研究哈达山水利工程三维管理系统,实现三维动态显示、浏览和空间量测等功能,并总结技术方法。结果表明,可以快速和准确获取水利工程三维地理信息,为水库洪水监测,水利工程管理等提供技术支持,为整个流域空间分析提供基础。

基于遥感技术的吉林西部生态环境变化与成因分析

本文基于遥感技术，以2000年和2010年的2期卫星遥感数据为基础，采用面向对象分类方法，得到2期生态环境空间分布图，分析吉林西部生态环境时空动态变化规律，并对其成因进行分析。研究结果表明：2000～2010年吉林西部景观变化特征主要表现为水体减少，城市扩张和旱地增加，水体面积由2000年的1971.69 km2减少到2010年的1686.32 km2，10a间减少14%，而研究区的居民工矿用地和建筑用地的面积10a间增加11%，旱地面积10a间增加了647.32 km2。2000～2010年吉林西部沙漠退化的趋势明显，这主要是由于政府实施植树造林和沙化治理等政策造成的。气候变化和人类活动是2000～2010年吉林西部景观变化的主要因素。

基于GIS技术的佳木斯地区农田开垦对表层土壤有机碳储量的影响

基于GIS技术,利用1980年和2010年佳木斯表层(0—30cm)土壤有机碳数据,研究不同农田开垦方式对表层土壤有机碳储量和空间分布的影响。结果表明:30年来佳木斯地区表层土壤有机碳储量呈现减少趋势,从1980年土壤有机碳库350.68Tg C减少到2010年的299.58Tg C,主要减少分布在东北地区和南部地区。30年来耕地面积增加了6 790.44km2,农田开垦(沼泽湿地、林地、草地)是影响土壤有机碳储量和时空变化的主要原因,而沼泽湿地的开垦导致储量变化最大,沼泽湿地开垦土壤有机碳年变化率为107.21tC/(km2·a)。农田开垦成旱田要比水田对土壤有机碳损失影响大,农田开垦是造成有机碳储量下降的原因。

无人机技术在征地移民实物调查中的应用研究

利用全野外实地勘察来完成水利工程征地移民实物调查的模式目前已不能满足实际需求。在充分利用权威资料的基础上,以内业为主、内外业相结合的模式提高工作效率为目标,在实践中探索出了一套以无人机航测成果为基准,结合不动产权籍与地理国情数据完成地理空间信息套合、属性信息整合与运算、地理空间分析,并辅助外业核查补充的实物调查方案。结果表明:该方案能够快速固定标准时点实物信息,杜绝临时违建;高效率野外采集可缩短作业周期,降低成本;通过全面套合法定资料能保证法理充分;多指标空间叠加使得成果形式更为丰富。该成果能更科学真实地反映调查区情况,有利于征地移民后续工作开展,为完成类似工作提供参考。

基于GIS的三江平原表层土壤有机碳储量估算及空间分布研究

[目的]研究三江平原2010年表层(0—30cm)土壤有机碳储量空间分布规律和不同土地利用类型对有机碳空间分布的影响。[方法]采用地统计学和GIS相结合的方法。[结果](1)2010年三江平原表层土壤有机碳总储量为1161.28Tg;(2)表层土壤有机碳空间分布变异性较大,中部和西南地区较低,东北、西北、东南地区较高;(3)不同土地利用类型土壤有机碳密度和储量有所不同,旱地表层土壤有机碳储量最大,为412.10Tg,草地最小,表层土壤有机碳储量为2.31Tg;(4)不同植被类型表层土壤有机碳密度大小顺序为:沼泽湿地>林地>草地>水田>旱地,沼泽湿地表层土壤有机碳密度为147.84Mg/hm2。[结论]三江平原土壤有机碳密度空间分布存在较大的分异性,土壤有机碳密度的空间分布特征受土地利用类型分布的影响。

鸭绿江流域跨国界地区水土保持功能时空格局研究

以跨境的鸭绿江流域为研究区,基于多源数据,采用遥感解译、InVEST模型等手段,定量分析1988—2018年鸭绿江流域水土保持功能的变化,探讨二者间权衡/协同关系。结果表明:林地及耕地为流域内主要用地类型,2018年中国一侧、朝鲜一侧林地覆盖率分别为76.78%和75.84%;而耕地覆盖率分别为20.02%和21.63%。近30年来,流域水田面积变化率最大,中国、朝鲜两侧分别增长了330.63%和127.52%。1988—2018年间流域中国一侧产水量增加118.40×10^(8) mm,朝鲜一侧产水量增加33.76×10^(8) mm;1988—2018年间流域中国一侧土壤保持量增加111.71×10^(8) t,朝鲜一侧土壤保持量增加102.61×10^(8) t。流域中国一侧水土保持功能呈现明显的协同关系,朝鲜一侧水土保持功能呈现协同—权衡—协同的变化态势。本研究为流域生态系统服务功能提升、可持续发展提供重要数据支撑。

基于遥感技术的地表水源地植被覆盖度的动态变化

植被覆盖及其动态变化可以有效地反映出区域环境变化特征,监测植被变化在评价区域生态环境质量中是不可缺少的一部分。数据源采用Landsat遥感影像,在运用归一化植被指数及像元二分模型的基础上,提取出2002、2009、2018年珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度,并进行动态变化分析。结果表明:2002—2018年珲春老龙口水库地表水源地区平均植被覆盖度值呈先减少后增加的趋势,2009—2018年,该研究区植被覆盖度处于相对良好的状态,中高度植被覆盖区与高度植被覆盖区占总面积的比重达到86.99%。从空间上来看,地表水源地的东北部分植被覆盖度较高,由东向西呈降低趋势。高植被覆盖区变化明显,近20年内增加了1818.80 km2。政府政策、生态恢复工程、人类活动等是影响珲春老龙口水库地表水源地植被覆盖度的主要因素。

基于无人机大样方数据及国产卫星反演草地植被覆盖度方法研究

受开垦、采矿等人类活动影响,草原出现退化甚至沙化,监测其植被覆盖度对于揭示草地的分布状况与空间变化规律具有重要意义。本文以无人机大样方数据与国产高分一号(GF-1)数据作为数据源,结合野外同步数码相机获取的数据,应用支持向量机(Support vector machine,SVM)构建不同数据源之间的植被覆盖度反演模型(数码相片—无人机大样方数据植被覆盖度估算模型,无人机大样方数据—GF-1数据植被覆盖度估算模型),探讨国产GF-1卫星结合无人机大样方估算草原植被覆盖度的方法。结果表明,基于SVM模型的GF-1数据结合无人机大样方计算的土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)具有较高的精度(判定系数R 2=0.97,相对分析误差RPD=4.86,均方根误差RMSE=3.23),因此基于无人机大样方数据结合GF-1数据可以准确、快速地反演草地覆盖度,利用这种方法可以估算整个草原的植被覆盖度。

基于面向对象技术的农田分类方法

采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。

基于随机森林的第三次国土调查可行性分析——以水体为例

全国第三次国土调查的一个重要步骤为内业勾绘图斑,需要大量的人力、物力及财力来支撑。利用目视解译的方法进行内业图斑的勾绘,不仅费时费力,而且需要作业人员具有一定的遥感图像解译经验从而满足图斑勾绘的进度及精度。因而,针对全国第三次国土调查,本文基于随机森林的分类方法探讨遥感图像分类的精度是否可以满足全国第三次国土调查图斑勾绘的精度,主要以水体为例。通过利用目视解译的成果来验证随机森林分类的精度,结果表明,随机森林分类的总体精度为91.45%,Kappa系数为0.66,因而,利用随机森林的分类方法可以满足全国第三次国土调查的精度,并且可以精度较高地提取遥感图像中的水体。

基于面向对象技术的吉林省西部景观格局研究

基于面向对象分类方法,以吉林省西部为研究区,快速准确地提取了吉林省西部的地理景观格局,并分析了其空间分布规律。结果表明,利用面向对象技术,结合遥感影像纹理信息、光谱特征和形状特征等提取的生态景观类型精度较高、实用性较好;2012年吉林省西部的主要生态景观类型为旱地,分布于区域南部和东北部,未利用地面积最小,对于吉林省西部生态环境监测具有重要意义,为政府宏观决策提供了技术支持。

基于MODIS NDVI的吉林省植被覆盖度动态遥感监测

植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,植被覆盖及其变化是区域环境变化的重要指示,对于区域水文及生态状况、全球变化的区域响应等都具有重要意义。以MODISNDVI为数据源,采用像元二分模型,提取2000-2007年吉林省植被覆盖度,获取不同时期的植被覆盖度图,并进一步分析了植被覆盖度变化的原因。结果表明：吉林省植被覆盖度由东部到西部逐渐降低,其中白山地区植被覆盖情况最好。过去8 a间,吉林省植被覆盖度总体呈上升趋势,2007年植被覆盖度达到最高,为83.04%。在此期间,中部地区和西部地区植被覆盖增加了9 797.52 km2,占总面积变化的74.79%。生态恢复工程、降水和气温等是影响植被覆盖度变化的主要因素。