基于3种取值模式的南宁市森林生态系统质量评估研究

在评估工作中为了更好的运用生态系统质量评估技术规范确定的评估方法,对该评估方法具体应用进行了研究。研究区选取南宁市森林生态系统区域,并根据生态系统的生态参数参照值选取、生态系统参数相对密度归一化处理方法的不同,设置了3种计算模式,对多年数据进行处理后得出生态系统质量指数值、生态系统质量分级结果面积比例结果进行对比分析。综合对比3种计算模式的数据分析,采用模式S1处理,区域生态系统质量指数值会偏高,比模式S2、S3平均高4.215、2.366,较适用于单一时间点或时间段的评估;采用模式S2处理,其结果值在3种模式中最小,导致区域生态系统质量评估值偏小;采用模式S3处理,评估结果适中,数值差异相对较小,数据比较稳定,可统一多时间点数据的评估尺度,多时间点数据评估结果更具可比性。

基于GEE的广西北部湾沿海水产养殖池塘遥感提取

沿海水产养殖池塘带来经济效益的同时,也会引起诸多环境问题,了解其空间分布对于海岸带的科学管理和渔业可持续发展具有重要意义。广西北部湾海岸带地形错综复杂,养殖池塘沿岸线散乱分布,导致传统遥感识别方法难以实现高精度提取。针对此问题,该研究提出一种基于Google Earth Engine(GEE)平台和全年Sentinel-1和Sentinel-2时序遥感数据的水产养殖池塘识别方法,结合多阈值分割和面向对象分类提取2019年广西北部湾海岸带的水产养殖池塘。结果表明:1)广西北部湾海岸带养殖池塘面积总计199.3 km^(2),遍布整个沿岸地区;识别结果总体精度达到0.921,Kappa系数为0.842;2)选取4个典型区域,对比该研究方法提取结果与Google高清影像目视解译结果,在规模化集聚型养殖区域中,识别结果占目视解译的面积比例达到90%以上,在排布密集的小型池塘区域面积占比也能达到80.76%;3)以时序遥感数据作为分类特征值,能够有效排除废弃池塘、水稻田和季节性水域。该方法在大范围复杂环境中仍具有良好性能,显著提高了水产养殖池塘遥感识别的精度,能够为海岸带生态环境的智能监控、养殖区域空间优化提供技术支持。

基于水体特征指数的广西北部湾近岸海域叶绿素a浓度反演

为了弥补传统水质监测的不足,加强赤潮的风险管控,基于Landsat 8 OLI遥感影像和实地监测数据,分析了遥感影像光谱特征对叶绿素a浓度变化的响应关系,统计各种水体指数(FAI、VB-FAH、NDCI等)与叶绿素a实测浓度之间的相关关系,对最佳的相关性指数FAI进行改进;再分别基于相关系数较高的水体指数(改进的FAI、FAI、VB-FAH)建立叶绿素a浓度反演模型,并评价反演精度。结果表明:改进的FAI模型和叶绿素a浓度的相关性最高,相关系数R达到0.74;构建的一阶线性反演模型的精度最高(R 2为0.79,RMSE为1.66,MAPE为26%)。利用改进FAI建立的一阶线性反演模型对整个研究区域的叶绿素a浓度进行反演,结果表明:叶绿素a浓度与到岸距离呈负相关关系,河流入海口叶绿素a浓度较高,南流江入海口的叶绿素a浓度值相较于其他入海口更高,河流流域水质整体较差。改进的FAI建立的一阶线性反演模型计算简单、精度较高,可以快速有效地反演北部湾近岸海域的叶绿素a浓度。

水淹频率变化对鄱阳湖增强型植被指数的影响

水淹状况是湿地植被动态的重要影响因素。该研究基于谷歌地球引擎(GEE)平台,利用2000-03-01至2020-02-29所有覆盖研究区域的MODIS遥感影像数据,分析20年间水淹频率(IF)、增强型植被指数(EVI)的时空变化以及湿地植被对IF变化的响应,得出以下结论:(1)20年来鄱阳湖水文节律发生了明显改变,高IF(IF>75%)水域面积呈现下降趋势,从2000年1435.3 km^(2)下降至2019年的510.25 km^(2),降幅为64.45%;(2)区域平均EVI呈显著上升趋势,植被扩张主要集中在中部IF下降区域;(3)分析不同总水淹频率区域中平均EVI年际变化,发现EVI与水淹状况的变化趋势相似,2009年之后鄱阳湖水域面积萎缩趋势缓解,EVI增长速度出现下降;(4)鄱阳湖湿地植被主要沿水域面积萎缩方向扩张,基于像元统计20年间IF与EVI的变化趋势,发现它们在空间分布上高度吻合,这种空间异质性进一步证实水淹状况起到调节植被动态变化的作用。