中国农产品质量安全追溯体系建设现状和未来发展

农产品质量安全追溯是通过标识农产品从生产到市场全过程信息、落实农产品质量安全监管主体责任的重要手段;农产品质量安全追溯体系建设,对于保障"从农田到餐桌"的食品安全、促进我国农业现代化具有重要意义。本文首先简要回顾了欧盟、美国等发达国家和地区农产品质量安全追溯体系建设历史,分析了发达国家农产品追溯体系建设的主要经验及其对中国农产品追溯体系建设的启示。在此基础上,详细总结了2000年以来中国农产品质量安全追溯体系在法律法规建设、标准编码研制、关键技术研发重点和平台研发应用四个方面的发展现状,并根据国际发展趋势和中国农产品追溯产业发展需要,提出了近期我国农产品质量安全追溯体系建设的四项目标和三项建议。

2010-2017年珠江河口海岸线遥感监测和动态变化分析

海岸带是受全球气候变化及人类活动影响最大的地带。本文主要依托谷歌地球平台提供的时序高分辨率卫星遥感影像,提取了2010-2017年珠江河口地区海岸线信息,对不同时期的海岸线长度、类型及围海造地面积的变化情况进行了统计分析,对引起变化的驱动机制进行了探讨。结果表明:(1) 2010-2017年珠江河口海岸线呈现先减少、后缓慢增长趋势。2010-2011年由于海面整治工程,海岸线长度略微缩减,2011-2013年为快速增长阶段,2013年后海岸线长度变化不大,略微呈现增长;(2)在基岩海岸线、砂砾质海岸线、淤泥质海岸线、人工海岸线、生物海岸线五种海岸线类型中,人工海岸线最长,占总长度的比例始终在85%以上,年均正向变化强度最大,达到0.28%,呈现稳定扩展趋势;淤泥质海岸线的负向变化强度最大,为-0.28%,呈现稳定萎缩趋势;(3)围海造地面积呈增加态势,年均变化面积为0.25 km^2;引起围海造地面积增加的主要原因为港口和码头建设。

结合形态学和光谱特征参数的建筑物阴影提取及其高度估算

建筑物高度信息对城市景观规划设计、城市人居和生态环境评估等都具有重要作用。针对当前卫星遥感影像提取建筑物高度研究中存在精度较低、人工干预程度过多的问题,本文基于GF-2卫星遥感影像数据,综合建筑物阴影指数(EMSI)、归一化植被指数(NDVI)和地表反射率等3个参数,实现了建筑物阴影的自动化提取,进而依据空间几何学关系,实现了建筑物高度的快速估算,最后对研究结果进行了实地检验。研究表明,利用建筑物阴影指数、NDVI、地表反射率等3个参数可有效提取建筑物阴影,且利用建筑物阴影进行建筑物高度估算的平均精度达到了95.40%,证明了高分二号卫星影像在提取建筑物高度方面具有较高的可行性。

多源卫星遥感土地覆被产品在南美洲的一致性分析

针对不同卫星遥感产品在不同区域缺乏一致性基准的问题,提出类型构成相似性、类别混淆程度、空间一致性及参考程度等4种方法,对比分析不同土地覆被产品间的一致性。鉴于南美洲区域土地覆被空间结构和变化对全球变化研究具有重要意义,利用上述4种方法研究了GLOBCOVER2005、GLOBCOVER2009、GLC2000、MODIS2000、GLOBELAND30-2010等5种全球卫星土地覆被产品在南美洲地区的一致性。结果表明,5种产品对于南美洲土地类型的构成刻画基本一致,且对林地识别的一致性最高;南美洲有近60%的土地具有较高的一致性;5种产品两两比较时,参考精度大致在42.27~87.59%之间,GLOBCOVER2009/GLOBCOVER2005组合的参考精度最高,反映出土地覆被动态变化所引起的误差远小于不同制作机构、不同数据源、不同判读方法所带来的制作误差。

多源遥感土地覆被产品在欧洲地区的一致性分析

土地覆被的空间分布格局及其动态变化对于全球变化、区域可持续发展等研究具有重要意义,卫星遥感是唯一能够快速获取大尺度区域土地覆被信息的方法。基于GLOBCOVER2005、GLOBCOVER2009、GLC2000、MODIS2000等4种全球卫星遥感土地覆被产品,研究其在欧洲地区的一致性。结果表明：① 4种产品对于欧洲土地覆被构成特征的刻画基本一致,即以耕地、林地为主,以草地、水体、灌丛等其他类型为辅;② 4种产品对耕地、林地识别的混淆程度最低、一致性最好,对草地、灌丛、裸地识别的混淆程度最高、一致性最差;③欧洲有75%的土地具有较高的一致性。斯堪的纳维亚半岛东侧及北欧地区、中欧—东欧大平原及巴黎盆地等地区的一致性最好,斯堪的纳维亚半岛西侧、科拉半岛、伯朝拉河—新地岛、伊比利亚半岛以及伏尔加河流域下游等地区的一致性最差;④ 4种产品两两比较时,参考精度大致在38.56%-77.65%之间。GLOBCOVER2009/GLOBCOVER2005组合的参考精度最高,反映出土地覆被变化所引起的误差远小于不同制作机构、不同数据源、不同判读方法所引起的制作误差。

基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究

高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明:(1)2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。(2)与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。(3)在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据(Land Use/Land Cover,LUC)结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R2分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率(500 m)相比DMSP/OLS提高了一倍(1 km),中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。(4)与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。

基于GEE平台的1990年以来北京市土地变化格局及驱动机制分析

针对传统的遥感影像解译速度缓慢、效率较低、人力物力需求量大等问题,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,利用Landsat TM/OLI遥感影像,采用分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)方法,对1990~2016年北京市土地覆被/土地利用变化(LUCC,Land Use and Land Cover Change)开展了遥感解译研究,分析了北京市土地覆被/土地利用时空动态变化特征和耕地、人造地表面积变化的驱动机制。研究表明:(1)GEE在区域尺度遥感数据分析和处理等方面具有方便快捷的优势。(2)CART方法进行遥感分类精度较高,研究所得的6期土地覆被/利用数据产品与训练样本交叉验证的学习精度均在93%以上,方法可靠有效。2010年的分类产品与测试样本混淆矩阵的验证精度为88.67%,Kappa系数为0.86。2010年的分类产品与GlobeLand30-2010数据的空间一致性为74.0%,其中林地一致性高达84.28%;两套产品中,人造地表、草地和水体面积比重相差不足1%,各地类面积构成一致性较高。(3)北京市主要土地类型为耕地、林地和人造地表,面积比重为90%左右;1990~2016年期间人造地表和林地面积呈增加态势,耕地和水体呈萎缩态势,其中,人造地表面积增加1 371km2,增幅高达87%以上,耕地萎缩幅度近40%;1990~2016年北京市平原地区人造地表由圈层状的"摊大饼"扩张态势向"遍地开花"扩张态势转变;人造地表的扩张主要通过对耕地的侵占实现。人口快速增长、经济快速发展以及政策等社会经济发展因素驱动北京市土地覆被/土地利用的演化进程。

GEE平台和CART方法的北京市土地解译

针对传统遥感影像解译效率较低、人力物力需求量大等问题,该文以谷歌地球引擎为依托平台,利用Landsat5TM影像,采用分类回归树算法对2010年北京市土地覆被/土地利用类型开展了解译研究,并从类型构成、类型混淆和空间一致性3个方面将解译所得LUC-2010产品与Globeland30-2010产品进行空间一致性分析。研究表明,谷歌地球引擎(GEE)平台通过编程运算,数据处理速度极快,大幅提高工作效率。解译产品与训练样本交叉验证的学习精度为94.2%。两套产品总体对比发现,林地、水体和耕地的空间一致性比率分别为84.28%、74.75%和73.56%;林地、水体和人工地表的地类纯净度分别为87.23%、77.04%和72.97%;总体分布空间一致性为74.0%。两套产品局部对比发现,LUC-2010产品分类结果更准确和精细,精度更高。