基于空间异质运算的结构信息提取辅助遥感影像分类研究

以Landsat-8和高分一号数据为例,采用仅有光谱特征、3种纹理特征(概率统计、灰度共生矩阵、空间异质运算)辅助光谱特征的方法提取影像空-谱信息,并通过支持向量机分类器进行基于像元的地物分类。结果表明:1)纹理特征辅助光谱特征的地物分类精度明显优于仅使用光谱特征的分类,可提高8.62%~24.36%;2)相较于概率统计、灰度共生矩阵方法结果,空间异质运算结果分类精度在GF-1影像中分别提高了13.31%和2.03%,在Landsat-8影像中分别提高了11.62%和7.79%;3)对于线状地物,相较于概率统计、灰度共生矩阵方法结果,空间异质运算结果分类精度在GF-1数据中分别提高了29.31%和0.80%,在Landsat-8数据中分别提高了11.90%和6.64%,有效减小了分类误差。因此,空间异质运算提取的空间结构信息辅助光谱特征的分类方法能显著改善遥感图像的分类精度,为空间结构信息辅助遥感影像地物分类及线状地物的提取提供一种新的思路和方法。

基于遥感生态指数模型的杨凌农业高新技术产业示范区生态环境评价

[目的]定量揭示杨凌农业高新技术产业示范区(简称"杨凌区")生态环境质量的空间分布与变化特征,为该区及类似地区生态环境建设的规划和管理提供科学依据。[方法]本文基于Landsat8卫星影像,利用主成分分析的遥感生态模型进行分析。[结果]2013—2018年,杨凌区生态环境质量总体呈上升趋势,遥感生态指数均值由0.45升至0.50,呈上升趋势的面积为50.77km^2,占全区总面积的38%;杨凌区生态环境状况的空间分布具有向西北优而东南城区差两极扩散的趋势;干度分量对生态指数模型整体影响最大。[结论]杨凌区生态环境质量较差的区域主要集中在城区人为活动密集区和大型工业园区,体现出高度聚集的特点。在杨凌区未来规划和发展中,应控制并有效减小裸地和建设用地面积,重视生态景观和城区绿化。

纸坊沟流域水系最佳集水面积阈值确定方法研究

为更加准确判定流域水系最佳集水面积阈值,以陕西省安塞县纸坊沟流域30 m DEM为例,采用均值变点分析方法对流域水系分维值、DEM分辨率与集水面积阈值之间的关系进行了分析。结果表明:(1)集水面积阈值与分维值的关系:不同分辨率DEM,随着集水面积阈值的增加,分维值呈先增后减趋势,且其下降速度由急剧变为缓慢;(2)DEM分辨率与分维值的关系:在最佳集水面积阈值条件下,随着DEM分辨率的减小,分维值整体趋于下降,且其下降速度越来越缓慢;(3)纸坊沟流域水系分维值为1.20,所对应的最佳集水面积阈值、DEM分辨率分别为100,15 m。均值变点分析方法可用于最佳集水面积阈值和DEM分辨率的快速确定,且可靠性较高,判定系数达0.99。研究结果为流域河网水系提取时集水面积阈值的确定提供了方法参考依据。

基于地理探测器的杨凌示范区生态环境质量影响因素定量分析

以陕西省杨凌示范区为研究区域,利用遥感生态指数模型(RSEI)结果表征区域生态环境质量状况,以地形、气候、土壤、植被、人类活动等因子,以及模型自身的结构因子作为分析因子,应用地理探测器方法,从单因子分析及多因子交互作用分析2个层面,定量探测诸因子对RSEI模型结果的影响程度,进而揭示研究区生态环境质量状况主要的影响因素,以及因子间交互作用的影响方式。结果表明,在单因子分析层面,归一化水汽指数(NDMI)对杨凌示范区RSEI空间分异特征的解释力最强,是研究区生态环境质量状况最重要的影响因素;在多因子交互分析层面:研究区RSEI空间分异特征是多种因子共同作用的结果,所有因子在交互作用下均有协同增强的作用;NDMI与绿度分量协同作用的影响最为显著,解释力高达91.9%;归一化差值不透水面指数(NDISI)与土地利用类型交互作用的解释力,较二者分别作为独立变量时的解释力有极大的提升,非线性增强溢出C值高达0.258。依据以上研究结果,杨凌示范区在未来生态环境规划、管理中,NDMI可作为重要的指标和因子用于指示区域环境质量状况。另外也应重点关注多因素之间的交互作用对区域生态环境质量的影响,特别是城市建设与土地利用方式交互的影响。

陕西洋县朱鹮生境适宜性评价

选取影响朱鹮生境适宜性的9个环境因子,基于层次分析法(AHP)构建生境适宜指数(HSI)模型,结合地理探测器,分析陕西省洋县朱鹮生境适宜性程度及主要影响因子。结果表明:1)洋县朱鹮生境适宜性整体处于中等偏高水平;2)洋县境内朱鹮生境适宜区和较适宜区空间分布连贯性较差,空间分异特征明显,呈现东、南、北高,中间和西低的格局;3)单因子中,对朱鹮生境适宜性空间分异特征解释力较强的主要因子由大到小依次为距水体距离(0.501)、距水源距离(0.359)、植被类型(0.162)、海拔(0.155)、距道路距离(0.152),其他环境因子的解释力(q)偏弱,q均未超过0.1;4)交互因子中,q(x_(1)∩x_(2))为0.5以上交互作用的因子均是距水源(水体)距离叠加其他因子产生。其中,q(距水体距离∩距道路距离)为0.602,仅次于q(距水体距离∩距水源距离)最高值(0.725)。研究可为濒危动物生境保护以及栖息地管理提供理论基础和科学依据。

陆地植被水碳通量模型模拟与数据同化研究进展

精确估算水碳通量对陆地水碳循环研究意义重大,同时也极具挑战性。目前的估算精度有待进一步提高。传统的模型模拟和站点观测两种估算方法各有优势和不足,二者需结合进行研究。数据同化将观测融合到基于物理规律的模型中,尽可能得到模型状态变量和参数的最优估计,为模型和观测的结合提供了一条有效的途径。本文追踪陆地植被水碳通量过程模型与多源观测信息数据同化的研究进展;从植被水碳通量过程模型、数据同化算法、水碳通量模型数据同化3方面梳理了国内外相关研究进展,总结了研究中可能存在的问题:多源观测数据协同不足、同化策略相对简单、同化模型缺乏融合、同化尺度有待扩展;并从同化策略、模型选择、数据扩展、尺度效应、科学计算5个方面对今后的发展方向和趋势进行了分析和展望,以期为该领域研究者提供较全面的背景资料和信息,同时引发更多学者的关注。