1988-2013年广州市湿地时空演变分析研究

湿地具有非常重要的生态服务功能和经济价值。本文以广州市湿地为研究对象,利用1988、2000、2013年三个时相Landsat系列卫星影像结合面向对象遥感解译方法获取湿地空间分布信息;利用土地利用动态度、核密度估计等时空分析方法研究广州市各类湿地的变化特征、过程,并总结了驱动因素。结果表明,1988-2013年间,广州市湿地总面积持续增加,人工湿地在增长过程中处于主导地位;鱼塘湿地在番禺、南沙等区集中分布现象明显;广州市湿地变化的主要驱动因素有经济、人口等因素。

基于GEE平台的水葫芦灾害监测研究与应用

水葫芦是我国的外来水生物种,其泛滥生长对水生态及河道行洪安全造成严重影响,危及人民群众的生命财产安全。为研究Google Earth Engine(GEE)云数据处理平台用于快速监测水葫芦灾害的能力,科学制定水葫芦防治方案及提供信息支持,以广东省东江流域为试验区,采用Sentinel-2高空间分辨率卫星影像,建立水葫芦光学遥感识别模型,基于Google Earth Engine(GEE)云数据处理平台实现多时相水葫芦遥感动态监测,分析水葫芦时空分布范围及成灾规模,为制定水葫芦防治方案提供信息支持。结果表明,基于GEE遥感云数据处理方法可极大地提升水葫芦时空分布的监测效率,为水葫芦灾害防治及治理成效评价提供准实时的高效技术支撑。

旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用

"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。

基于Google Earth Engine的1986—2018年广东红树林年际变化遥感分析

以广东沿海红树林为研究对象,结合谷歌地球引擎(GEE)云计算平台,以1986—2018年32期3359景Landsat系列卫星遥感影像为数据源,采用随机森林(RF)方法提取1986—2018年广东省红树林面积,比较全省沿海城市红树林年际时空变化特征,并从景观斑块角度分析广东省红树林斑块演变特征。结果表明:1)1986—2018年红树林遥感分类总体精度均高于90%,广东省沿岸红树林面积总体呈先减少后增加的趋势,且其在2014年后变化幅度逐渐减小。2)从各沿海城市来看,红树林共分布在14个市内,其中湛江和阳江是红树林面积分布最大的2个城市;各市红树林面积变化可分为先减后增、波动增加和无明显变化3类。3)1986—2018年广东省红树林斑块数量总体呈减少趋势,但斑块平均面积(MPS)呈上升趋势,红树林破碎化程度减轻。获取年际红树林面积分布信息和空间结构变化趋势,可为红树林合理开发与保护提供数据和参考,服务于红树林生态恢复和精细化管理。

广州市城市湿地生态服务价值研究

城市湿地具有较强的城市生态服务功能和较高的经济价值。本文以广州市为研究区,根据2013年Landsat卫星影像解译的湿地分布结果,利用市场价值法等多种评价方法等对广州市城市湿地生态服务价值进行评估,并分析了各评价项目在价值总量中的占比。结果表明,2013年广州市城市湿地生态服务价值受降雨量、气候条件、水历史文化和城市发展规划等因素影响,总计80.80亿元,其中环境调节功能价值最高,生命支持功能价值最低。由评价结果得,城市湿地生态服务价值评价维护了城市生态环境的稳定,产生了巨大的生态效益和经济价值,因此合理开发利用城市湿地资源,有利于城市经济的可持续发展。

基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究

遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集(云量少于5%),利用3个红外波段反射率(NIR、SWIR1、SWIR2)和3个特征指数(NDVI、NDWI、NDMI)建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明:GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。

基于WorldView-2数据的基塘系统遥感分类研究

分布在热带和亚热带低洼地区的基塘系统是一种典型的人工复合农业生态系统。通过水陆交互作用和能量多级利用,基塘系统创造出较高的生态价值和经济价值。掌握基塘系统土地利用的类型、面积和比例关系,有助于了解和分析基塘系统的现状及其生态模式和功能。以广东省佛山市顺德区西南部为研究区,利用高空间分辨率WorldView-2卫星影像数据,采用结合面向对象分类和基于像元的混合分类方法,提取基塘系统中的塘面和基面（基面又细分为道路、植被和裸土等）;从分类特征组合与分类器两个方面,通过对比分析,筛选出基塘系统遥感影像分类的最优方法;根据最优分类结果,计算出塘基与塘面的面积比例。研究结果表明,采用面向对象分类方法分离的塘面和塘基的总体精度为82.2%;在基于像元进一步对塘基进行分类的过程中,结合8个多光谱波段光谱反射率平均值、影像亮度值和8个红边波段指数特征组合方式的随机森林分类器的分类精度最高,达到85.6%;得到的基-塘面积比例约为4.9∶5.1,植被-塘面的面积比例约为3.5∶6.5。提出的结合面向对象和基于像元的混合分类方法能够对基塘系统进行精细的遥感影像分类,能准确估计基塘系统中各地物的面积和基-塘比例等指标,并为基塘系统生态功能的调查和基塘系统的合理保护与开发提供参考和数据支持。