基于时间序列遥感的长三角地区植被时空格局演变

以快速城市化地区——长三角为例,使用时间序列归一化植被指数(NDVI)数据检测1998—2005年间植被覆盖和生长活动的时空格局演变。数据平滑后合成年最大化NDVI,通过总体趋势、重心演变、Mann-Kendall法、回归斜率分析发现:1)总体上植被面积在减少,植被活动在增强,各省差异较大,上海市平均的植被活动下降十分明显;2)70.36%的地区植被活动有增加趋势,主要分布在长江以北地区,而在浙江和淮南亚热带阔叶林集中分布地区,植被活动普遍减弱;3)8年来植被重心向西北方向移动,主要源于淮北和苏北地区农业和人工造林面积的增加;4)淮河流域较大的植被活动年际变化主要源于植被的增加,长江沿岸及上海—苏州—常州地区较大的植被活动年际变化主要由植被减少引起。

基于时间序列遥感的2020年黄河三角洲湿地补水效果监测

2020年汛期在防御大洪水实战演练期间进行的黄河三角洲湿地生态补水,生态补水量创历史最高,三角洲湿地首次实现漫滩式补水。基于Sentinel-1与Sentinel-2时间序列卫星遥感影像,评估了2020年三角洲生态补水前中后期湿地动态变化与补水效果。结果表明:生态补水期间清水沟、刁口河流路湿地水体淹没频率较高,大多为0.6~0.8,清水沟流路湿地水面面积由补水前的70 km2扩大到100 km2,刁口河流路湿地水面面积由补水前的不足0.1 km2扩大到5.25 km2,淹没频率的提高和水面面积的扩大改善了湿地的水分条件,满足了植被生长期的水分要求;研究区湿地地表水分指数均值由补水前的下降趋势转为上升趋势,补水期间与补水后地表水分指数明显高于补水前,有利于湿地植物群落的正向演替和湿地生态功能的维持,展现出生态补水对湿地生态恢复的正向作用。

遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述

遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一。由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作。综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、Savitzky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点。总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处。

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001-2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征,分析了多年的生长季降水量和历年旱情,之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明:(1)封禁项目实施之前,封禁区内外植被长势变化趋势基本一致,而在项目实施后的2016、2017年,封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外;(2)降水为影响该区域植被长势的主导气候因素,在封禁实施后的2015-2017年该区域连续3 a干旱,极大地限制了区域植被生长;(3)封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势,而封禁区外变化不明显,说明封禁提升了植被的自我修复能力;(4)嵯岗封禁保护区由3个地块组成,其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复,提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。

在遥感时间序列数据分析中马尔柯夫链方法与空间信息最佳结合的探讨

以北京顺义区为例 ,在 TM图像资料分析基础上 ,建立马尔柯夫过程与直接距离法及距离加权法 2种不同空间相关分析法的时空模型 .分别以 8,4 8,80 ,12 0和 2 2 4邻域的不同邻域数对顺义县 1996 ,1997年的土地利用变化进行模拟检验 .结果表明马尔柯夫过程的时空模型中 ,采用 4 8邻域或

火烧迹地森林恢复遥感影像时间序列特征谱初探

本文以2000年-2009年轨道号为119/42的Landsat TM/ETM+影像为数据源,通过最佳波段组合,利用勾绘手段提取火烧迹地,然后将勾绘的矢量图生成AOI,建立不同年份的AOI库,再用AOI裁切影像,建立影像特征库,最后从影像本身光谱角度分析同一景影像上不同年份火烧迹地森林恢复情况的影像特征,建立火烧迹地森林恢复遥感影像时间序列特征谱。

融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展

遥感时间序列蕴含自然因素和人类活动等不同驱动因子导致的森林组成、结构、功能变化及其差异信息,能有效提升对森林演替过程、发展态势及其驱动和响应机制的理解能力。本文系统评述了融合遥感时间序列时空谱信息的森林扰动检测与归因研究进展。从数据、特征、算法等多个角度阐述了当前森林扰动检测进展:(1)数据角度。介绍了面向稠密和稀疏时间序列等不同观测频次的变化检测方法;(2)特征角度。归纳了森林扰动光谱响应特征和多光谱特征集成变化检测策略,总结了面向森林扰动检测的时序与空间特征融合方式;(3)算法角度。介绍了并行和串行两种多算法集成策略,描述了面向森林低强度扰动的变化检测算法研究进展。此外,森林扰动归因的本质是面向森林多类型扰动分类问题,本文在分别按照时间顺序和特征维度归纳作为森林扰动归因输入的归因特征的基础上,总结了基于遥感时间序列时空谱和地形特征融合的森林多类型扰动归因方法。最后,本文分析了森林扰动遥感监测目前存在的问题,并对未来研究方向进行了展望,以期为融合遥感时间序列时空谱信息的变化检测和归因研究提供借鉴。

一年一季农作物遥感分类的时效性分析

【目的】基于遥感影像的作物分类研究是提取作物种植面积和长势分析及产量估测的基础,也是推动现代化农业快速发展的动力。研究结果可为农业等相关部门掌握农情,进行宏观调控提供依据。目前,农业遥感研究主要集中于中低分辨率遥感影像,影响植被信息提取的精度,应用高分辨率多时相遥感影像和选择最优分类方法可以提高植被信息提取精度。明确农作物遥感分类的时效性与最优分类方法,为快速、准确地获取作物空间分布数据和农情定量遥感监测提供依据。【方法】基于黑龙江省虎林市2014年5—10月覆盖完整生长期的20幅遥感影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列曲线,建立决策树分类模型,通过分类影像进行系列阈值分割,并结合辅助背景数据及专家知识,成功提取虎林市土地利用覆被信息;利用20幅影像依次波段合成的方式进行作物分类,明确最优时相;将提取的耕地范围作为作物分类规则,并与未提取耕地范围的作物分类结果进行比较;同时通过最大似然法、马氏距离法、神经网络法、最小距离法、支持向量机、波谱角分类法、主成分分析法多种分类方法进行作物分类;利用农业保险投保地块数据进行精度验证。【结果】(1)7月初、7月末到8月初、9月末是研究区一年一季作物遥感分类的3个关键时相;(2)决策树分类方法在提取土地利用覆被信息的结果中精度最高,总体精度90.24%,Kappa系数0.87;(3)6月初与7月初2幅影像结合采用最大似然法对作物进行分类的总体精度高达94.01%,Kappa系数为0.79,6月初与7月初的影像结合,可以解决作物分类的时效性;(4)结合9月21日的影像,总体精度进一步提高,大豆分类精度明显提高,最终确定最大似然法为最优作物分类方法。【结论】通过遥感数据能实现在7月上旬对作物进行精准分类,拓展了遥感数据在农业领域的应用价值,对一年一季地区作物快速分类与农情定量遥感监测有重要意义。

泥石流灾害多发区生态环境遥感监测评价

泥石流灾害对流域植被、土壤、水体等生态环境要素具有极强的破坏作用,快速有效地监测灾害影响区内生态环境的变化对防灾减灾工作有着重要意义。本文选取白龙江流域泥石流灾害为研究对象,利用多期次遥感影像提取了生态因子信息,构建了生态质量评价模型。结果表明,基于时间序列影像的遥感监测能够有效地刻画灾害发生前后的区域生态变迁过程,对地质灾害区的生态监测和修复具有实际应用价值。

宁夏20年禁牧封育政策对草原植被恢复贡献评估

为揭示草原对宁夏国土增绿贡献和草原植被恢复驱动因素,本研究首次结合近20余年遥感数据和40余年降水量数据,采用Mann-kendall非参数估计方法、植被指数残差趋势分析等方法对宁夏草原禁牧封育成效进行评估。结果表明:2000-2022年,宁夏草原NDVI呈显著增加趋势,23年累计增长幅度69.92%;草原植被恢复区域占草原总面积的76.88%,退化区域仅占草原总面积的0.27%;宁夏草原对国土增绿面积的贡献约59%,在各类生态系统中面积贡献比例最大;在禁牧封育政策实施后,宁夏草原植被恢复力强劲,应对气候变化能力不断增强;气候因素和政策因素共同主导的草原植被恢复面积占64.34%,政策因素主导的面积占33.94%,气候因素主导的面积仅占1.72%。表明禁牧封育的实施有效促进了草原植被生长,基本上遏制了草原退化,较气候因素更显著促进了草原植被恢复。

基于时序自注意力机制的遥感数据时间序列分类

遥感影像时间序列为土地覆盖分类研究提供了重要的数据基础,利用深度学习提取时序分类特征一直是研究的热点,而基于循环网络和卷积网络的深度学习模型在训练样本不均衡时往往难以在小样本地类上取得高精度分类结果,针对这一问题,本文引入自然语言处理领域最新的自注意力机制方法用于多光谱遥感时序数据分类。通过对Transformer编码器进行两点改进:(1)在多头注意力前添加特征升维层,提升数据的光谱信息;(2)使用拉伸后降维取代全局最大值池化GMP(Global Maximum Pooling)作为特征维度降维策略。构建基于时序自注意力机制的特征提取网络,与循环网络和卷积网络进行对比,利用公开的多光谱遥感时序数据集评估本文所用方法对于小样本类别精度提高的有效性。实验结果表明本文基于时序自注意力机制构建的特征提取网络能够有效应用于多光谱遥感时序数据分类问题,并对小样本地类分类精度提升有所帮助。

近20年中国北方草原植被长势动态监测

草原是我国陆地上重要的绿色生态屏障,其中北方草原占全国草原总面积的40.72%。本研究利用2000-2019年卫星植被指数分析了近20年我国北方草原植被长势动态。结果表明:1)2000-2019年,北方草原植被指数呈现显著性增长趋势(P<0.01),归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)年均增长幅度为0.0029,近20年来稳定性增长比例为24%;2)2000-2019年,北方草原呈现整体植被恢复、局部地区植被退化的现象,植被恢复区域占北方草原总面积的52.22%,退化区域占0.86%,退化区域呈点状零星分布;3)在低纬度地区和湿润半湿润地区,草原恢复更加明显,而植被恢复不明显的区域主要分布在高纬度地区和干旱区;4)国家加强草原生态建设,加之有力气象条件,促进了草原生态质量的提升,但是在自然条件恶劣的地区,生态修复难度大,未来更应注重草原保护修复工程的长效性和连续性建设。

2007—2017年呼伦贝尔沙地植被覆盖度变化及驱动因素研究

利用呼伦贝尔沙地及周边区域2007-2017年生长期遥感和气象数据,结合第五次全国荒漠化和沙化监测数据,对区域内植被覆盖度变化及气候因素的响应进行了研究。结果表明:2007—2017年呼伦贝尔沙地植被覆盖度呈现先上升后下降的趋势,2007-2013年植被覆盖度呈现整体增加的趋势,年均增加2.76%,显著增加的区域所占面积比例为20.52%,2013—2017年植被覆盖度呈现整体下降的趋势,年均下降6.57%,显著下降的区域所占面积比例为15.69%;区域植被覆盖度年际变化与降水量呈现显著正相关关系,与温度呈现非显著性负相关关系,与日照的相关性不明显。

结合Landsat时序遥感干扰检测的福建将乐县森林林龄估算与评价

高精度的森林林龄可以改善森林生物量、蓄积量、碳储存量等的估算精度。为提高频繁发生干扰区域森林年龄估算精度,以森林干扰强度较大的福建省将乐县为例,通过构建将乐县1987~2019年Landsat时序数据集,利用LandTrendr算法获得森林干扰开始时间节点特征,与林龄建模,实现干扰区林龄估算;接着利用GF-1号影像的波段、植被指数、纹理以及地形因子特征,通过递归特征消除的随机森林算法,与林龄建模,实现非干扰区林龄估算;最后将两部分的林龄合并,得到研究区2019年森林年龄。结果表明:(1)将乐县森林干扰总面积为346.37 km2,其中,针叶林、阔叶林干扰面积占比75.06%;(2)利用LandTrendr算法的干扰开始时间节点估算的林龄误差(RMSE=1.91 a)较小,模型精度(R2=0.94)较高;(3)通过递归特征消除的随机森林算法估算的针叶林、阔叶林林龄的R2和RMSE分别为0.64、0.48和4.71 a、12.71 a。研究表明:结合长时间序列的干扰算法可以有效提高干扰区森林年龄估算精度,为亚热带山区的区域尺度上进行森林林龄估计提供参考。