基于卫星遥感影像的水资源监测研究进展

卫星遥感技术可在影像空间监测水资源的时空分布,为分析水资源空间分布及其变化规律提供全覆盖、定量化和快速更新的基础信息。对基于卫星遥感影像数据的地表水资源、地下水资源监测研究进展进行综述,分析了卫星遥感影像监测存在的挑战和潜在的研究方向,以期为相关领域研究应用提供参考。

土壤盐分含量的遥感反演研究

土壤盐碱化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题，同时也是一个重要的环境问题。遥感技术能够快速、实时地提供盐碱地的性质、范围、盐碱程度等方面的信息。该文以河北省黄骅市为研究区，通过对实测的土壤光谱的分析，发现植被严重干扰了土壤对盐分含量光谱响应关系，同时，在451．42-593．79nm波长范围内的土壤反射率对土壤盐分含量较为敏感，在土壤光谱分析的基础上，建立了土壤盐分含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与土壤盐分含量之间存在较复杂的非线性关系，因此统计模型反演精度不够理想。因而，又尝试运用BP人工神经网络方法来反演土壤盐分含量。研究表明，BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力，与统计模型相比，其土壤盐分含量的反演精度有显著提高。

栅格数据矢量化及其相关问题的解决方法

矢量结构和栅格结构是GIS的两种主要数据结构形式,而栅格数据不能满足GIS中进行空间分析的要求,因此栅格数据的矢量化在GIS中具有十分重要的意义。本文在总结前人算法的基础上,以拓扑关系的原理为指导,提出了改进的栅格结构数据矢量化方法,即根据4个相邻栅格的异同关系来判定交汇点是坐标点还是结点,并且在提取结点和坐标点过程中,同时提取水平和垂直的所有线段信息,以便快速、有效地实现栅格数据的矢量化。此外,还采用动态打断和粗网格等方法,解决了在栅格数据矢量化过程中,经常出现的诸如多边形自交、孤岛等问题。作者用VisualC++语言实现了本文的算法,与ENVI矢量化结果相比,该方法的矢量化结果具有简单方便、编辑工作量小、实用性强等显著优点。因此,该改进方法更有利于遥感图像的信息提取及其与GIS技术的集成。

土壤盐碱化遥感监测方法

由于遥感技术获得的信息具有真实客观、及时准确、重复性强等优势。因而,利用遥感技术进行盐碱化监测是进行土壤盐碱化定性、定量和动态分析的重要手段。为此,对目前土壤盐碱化遥感监测的主要方法(直接、间接和综合等方法)及其存在的问题进行了阐述,并展望了遥感监测土壤盐碱化的发展前景。

栅格数据矢量化及其存在问题的解决

矢量结构和栅格结构是GIS的两种主要数据结构形式,而栅格数据的矢量化在GIS中具有十分重要的意义。本文在总结前人算法的基础上,以拓扑关系的原理为指导,提出了改进的栅格结构数据矢量化方法,即在提取结点和坐标点过程中同时提取水平和垂直的所有线段信息,以便于快速、有效地实现栅格数据的矢量化。此外,还采用动态打断和粗网格法等方法,解决了在栅格数据矢量化过程中经常出现的诸如多边形自交、岛等问题。

垂直植被指数及其解算方法

在遥感应用领域中,植被指数VI已被广泛用来定量评价植被覆盖及其生长活力。在植被指数的基础上借用“土壤线”(SoilLine)的概念而发展起来的垂直植被指数(PVI)具有独特的作用,已在植物生长信息提取、作物产量估测等方面得到广泛应用。为此,论述了垂直植被指数的相关概念、垂直植被指数的提出和发展以及垂直植被指数的各种解算方法。此外,还简要评述了垂直植被指数的优势和局限性。

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。

基于RS和GIS的深圳市土地利用/覆被变化及碳效应分析

基于多时相遥感影像数据,结合能源消费数据和相关经验数据,利用RS和GIS技术分析了2005—2013年广东省深圳市土地利用/覆被变化情况及其导致的碳效应变化。结果表明:近9a来深圳市土地利用变化十分显著,作为区域内最大碳汇的林地面积下降14.96%,净减少量为11 524.32hm^2,而最大碳源的建设用地面积上升23.26%,净增加量高达18 565.39hm^2,其他用地类型如耕地、草地、水域面积分别减少37.17%,31.98%,11.56%,未利用地面积增加713.28%;从方向性来看,9a内研究区土地转移过程中既有生态正向演变,也同时存在生态逆向演变过程。既有耕地的非农化,也包括建设用地的复垦退出,整体呈现非单向性的复杂特征;从数量特征来看,林地是最大的转出者,耕地次之,而建设用地是最大的接收者;基于碳效应测算模型,计算得出研究区近9a来土地利用/覆被变化造成的碳排放增量超过碳吸收增量高达85.41万t,说明人为活动和自然因素共同作用下的土地利用格局变化直接影响着区域碳循环过程,深圳市低碳城市建设目标面临严峻挑战。

基于多源数据的广东省土地集约利用综合评价

以广东省为例,利用遥感影像解译的土地覆盖数据和社会经济指标数据,基于多因素综合评价法,从社会、经济和生态3个方面构建了广东省土地集约利用综合评价指标体系,采用层次分析法(AHP)和特尔菲法确定指标权重,综合评价得出广东省21个地级市土地集约利用水平,通过聚类分析进行集约利用潜力级别划分。基于系统协调度模型分析,发现城市土地集约利用水平越高,社会、经济和生态3大子系统协调性越差。结果表明,广东省土地集约利用水平在空间分布上呈现明显的区域分异特征,表现为珠江三角洲>粤东>粤西>粤北,区位条件和经济发展状况对集约利用水平有重大影响。广东省在今后的城市建设中,要注重区域协调发展和社会、经济、生态整体效益的提高。

2004—2013年珠江流域植被变化及其胁迫分析

植被对区域气候调节、水文循环等有着重要作用,在近年来中国南部地区极端气候频发的背景下,研究植被变化及胁迫意义重大。以珠江流域为研究区,利用MODIS EVI分析了植被的变化规律,并通过美国军事气象卫星DMSP灯光数据和气象数据探讨分析了人类活动和自然环境对植被变化的胁迫。结果显示:2004年到2013年期间珠江流域内年平均EVI介于0.33—0.38之间,EVI从高到底依次是常绿阔叶林>混交林>多树的草地>常绿针叶林>草地,不同植被类型的EVI变化趋势基本一致,同一植被类型EVI年际变化较小,其中混交林和草地年际最大变化量分别为0.07和0.04,而常绿阔叶林、常绿针叶林和多树的草地年际最大变化量均为0.06;在2004年至2013年年间,城市化水平增长了约71%,其年发展变化与EVI的年变化趋势相反;通过对比分析发现珠江流域人类活动对植被变化影响高于自然环境,即DMSP灯光变化与EVI变化的相关系数明显高于气温和降水。

非线性拟合LST/NDVI特征空间干湿边优于传统线性拟合方法的讨论

地表温度/植被指数特征空间在土壤含水率、蒸散发等定量遥感反演和旱情监测、水资源管理方面有着重要的应用,但其特征空间中干湿边的拟合方式的研究目前还相对缺乏。该文以美国俄克拉荷马州为例,针对地表温度/植被指数特征空间干边和湿边的最优拟合方式展开研究,分别采用线性、指数、对数、多项式和幂函数对干边和湿边进行拟合,并采用16个土壤墒情站点的5、25和60 cm不同深度的3组实测土壤含水率数据对拟合结果进行评估。结果表明:对于干边的拟合,指数函数、线性函数、对数函数和幂函数拟合的决定系数r^2分别为0.64,0.60,0.41,0.43,多项式函数拟合的r^2最高(0.67);对于湿边的拟合,指数函数、线性函数、对数函数和幂函数拟合的r^2分别为0.59,0.63,0.67,0.69,多项式函数拟合的r2最高,为0.70;多项式函数拟合干边和湿边构建特征空间计算结果的均方根误差(RMSE,root mean square error)和平均绝对误差(MAE,mean absolute error)值均最小,在5、25和60 cm深度下RMSE分别为0.29、0.27和0.28,MAE分别为0.26、0.23和0.25,表明采用多项式函数拟合干边和湿边计算的结果精度最高且对25cm深度的土壤含水率最为敏感。

基于GIS的抢劫盗窃犯罪时空变化特征分析——以广州市为例

基于GIS方法,对广州市禁摩前和禁摩后两个时间段的抢劫盗窃犯罪案件数据,进行点模式描述和点模式分析。分析结果表明:禁摩前后广州市抢劫盗窃犯罪的案发地点在空间位置和空间范围上发生了很大变化。空间位置整体向东北方向移动,空间范围进一步扩张,由禁摩前的东西走向变为向西北和东南两个方向延伸;同时,禁摩后的空间聚集程度也有所降低。这些变化都进一步说明了,新时期下,这类犯罪呈现出了新的时空变化特征。

基于MODIS植被指数的广西区植被覆盖度动态分析

许多研究表明植被覆盖度与土壤侵蚀之间有着密切的关系,同时,植被覆盖度是通用土壤流失方程(USLE)的一个重要参数[1]。本研究利用MODIS遥感数据,基于归一化植被指数的像元二分模型原理,对广西植被覆盖进行遥感动态监测,分析了近十年来植被覆盖空间分布及变化规律。本研究成果可为区域生态建设和可持续发展提供科学依据。

动态端元组合混合像元分解法在植被覆盖度动态监测中的应用——以长汀县为例

传统的像元信息分解法在计算端元丰度时端元组合是固定不变的,而在土地利用复杂地区,固定端元组合并不符合实际情况。文章针对研究区用地类型特点,预先设定数种端元组合,通过最小二乘法选择误差最小的端元组合进行端元丰度反演,进而计算出植被覆盖度;并以实测的地表反射率作为端元反射率,避免了大气差异造成的多时相误差,有利于进行动态监测;预先进行水陆分离,仅对陆地像元进行计算,可以避免水体像元的干扰并提高模型效率。辅以同期成像的高分影像对模型精度进行验证,相关系数达到0.98。将模型应用于长汀县近18年4个时相的Landsat卫星数据,认为近年来长汀县植被覆盖度总体呈现变好的趋势,尤其是汀江沿岸;而城市化、火烧坡、大型工程建设是长汀县植被覆盖度局部变差的主要原因。

基于最优尺度的生产建设扰动图斑识别

遥感识别生产建设扰动图斑对水土保持监测具有重要的意义。本文尝试提出一套基于高分辨率影像自动获取生产建设扰动图斑的方法,重点探讨扰动图斑最优分割尺度的自动获取方法,以解决当前过度依赖分类者的多次尝试和主观判断问题。以高分1号影像为例,利用局部方差方法和目标函数方法计算生产建设扰动图斑的最优分割尺度,结果显示,与目视判读的最优分割尺度对比,目标函数方法的结果精确,局部方差方法的结果略微偏大。在此基础上,利用面向对象的监督分类方法,实现了对扰动图斑的识别。利用现场调查的结果验证,本文中的方法较为可靠,制图精度和用户精度分别达到86.3%和84.2%,高于其他分割尺度的识别精度。

基于综合判别法的广东省水土流失状况遥感分析

以2009和2010年10 m分辨率的ALOS多光谱遥感影像为数据源,采用计算机自动分析与人机交互判别相结合的方法,对广东省水土流失状况进行了遥感分析。结果表明:广东省土地利用以林草地、水田、建筑用地、水域和旱地为主,植被覆盖状况良好,珠三角和粤西地区地形平缓,粤北山区地形起伏较大;全省水土流失总面积20945.87 km 2,其中自然侵蚀面积14781.06 km 2,人为侵蚀面积6164.81 km 2;全省水土流失以轻度和中度侵蚀为主,主要分布在河源、梅州和云浮等地,其中生产建设活动导致的人为侵蚀集中分布在惠州、清远和广州等地。

不同潮汐条件下珠江河口黄色物质光谱吸收特性

珠江河口位于珠江三角洲下游,淡水输入源多,咸淡水交换频繁,潮汐对其水体光学特性的影响是个尚待研究的问题。基于4 d的定点观测数据发现:珠江口CDOM浓度ag(355)涨潮时均值1.01±0.31 m^(-1),落潮时均值1.18±0.37 m^(-1),浓度分布呈现口门内高、口门外低的空间分布特征及落潮高、涨潮低的时间特征,且在湾口区涨潮、口门内落潮时的波动较小;CDOM吸收光谱的衰减斜率Sg涨潮时均值0.018 6±0.002 9 nm^(-1),落潮时均值0.017 7±0.002 3 nm^(-1),落潮普遍低于涨潮且空间差异小;Sg和相对分子量M(250 nm和365 nm处的吸收系数比值)正相关,涨潮时量值均较大;盐度与ag(355)在湾口外表现出明显的负相关,且落潮时的相关性较好,但该关系在洪季的口门内并不显著。因此,珠江河口(尤其在湾口以上区域)CDOM在落潮时的吸收特征较稳定。在水质遥感反演时,应根据影像区域及成像时刻的涨落潮情况选择合适的CDOM吸收特征量值。

基于数据同化的珠江河口悬沙浓度多模型协同反演

以珠江河口为研究区,根据2014-2015年珠江河口野外实验数据,构建了8个悬沙浓度的反演模型,并对各模型反演结果进行了比较评价。基于数据同化思想,利用此模型集进行了多模型协同反演算法的构建。结果表明:构建的悬沙反演模型中近红外与蓝波段比值的指数函数模型整体精度较高,平均绝对误差MAPE为27.1%,多模型协同反演算法能够有效融合不同反演模型的优势,改善单模型反演精度较低区域的反演结果,且随着模型个数的增加,多模型协同估算精度越高,较单模型提高了整体反演精度及稳定性,最优模型组合的MAPE为25.8%。该算法为悬沙浓度大范围、高精度业务化监测提供了一种新的思路。

珠江河口海水表层盐度光学遥感反演研究

以光学遥感数据反演海水表层盐度时,常以有色可溶性有机物(CDOM)为中介指示盐度的变化。但因河口水动力环境的时空异质性,指示盐度的中介参数并不恒定。该文以珠江河口为研究区,于洪水季、枯水季以走航方式获取水质及同步光谱数据,通过不同时空条件下表层盐度与各水质参数的相关性分析,确定相应的表层盐度敏感因子;利用相关性分析与回归分析建立研究区表层盐度光学遥感反演模型,并结合咸情站实时数据对反演结果进行标定。结果表明:1)珠江河口表层盐度反演的敏感因子具有时空变异性,洪季以总悬浮物(TSM)为宜,枯季伶仃洋及上游水域以高锰酸盐指数(CODMn)为宜、磨刀门水域以叶绿素a(Chla)为宜;2)经咸情站标定后遥感反演结果的标准误差被控制在1‰以下,提高了光学遥感反演表层盐度的绝对精度;3)涨潮时珠江河口表层盐度普遍高于落潮阶段,盐度分布呈南高北低、自口外向口内递减趋势。

遥感数据云平台在水土流失动态监测中的应用

遥感数据云平台具有海量数据资源共享、计算性能强大和学习应用简便的优势,已广泛应用于生态环境监测与水利水资源管理领域。从水土流失动态监测的技术流程出发,分析了遥感数据云平台在土地利用分类、地形特征提取、植被覆盖度反演和基础气象资料获取与分析4个领域的应用,并提供了基于Google Earth Engine平台实现上述分析的案例(核心代码),供相关部门参考。同时,对遥感数据云平台建设发展方向和它们与水土流失监测业务的耦合方式提出展望。