基于HJ-1星和GF-1号影像融合特征提取冬小麦种植面积

为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与面向对象分类研究。将GF-1/PMS全色影像进行8、16和24 m重采样,得到4种空间分辨率(含2 m)的全色影像,分别与HJ-1/CCD多光谱影像利用光谱锐化法(Gram-Schmidt,GS)进行融合。通过对融合影像进行质量评价,选择适合研究区冬小麦种植田块格局的适宜尺度影像。将HJ-1/CCD多光谱影像重采样,得到与适宜尺度融合影像相同尺度的影像,在两景影像中分别选取包含光谱、纹理信息的训练融合影像样本(samples of fused image,SFI)和重采样影像样本(samples of resampling image,SRI),采用面向对象分类方法对适宜尺度融合影像(fused image,FI)和重采样影像(resampling image,RI)进行冬小麦种植面积提取。结果表明,16 m×16 m融合影像的效果优于2 m×2 m、8 m×8 m和24 m×24 m融合影像,其均值、标准差、平均梯度和相关系数分别为161.15、83.01、4.55和0.97。面向对象分类后,SFI对重采样影像RI16m分类的总体精度为92.22%,Kappa系数为0.90。SFI对融合影像FI16m分类的总体精度为94.44%,Kappa系数为0.93。SRI对重采样影像RI16m分类的总体精度为84.44%,Kappa系数为0.80。SFI对融合影像FI16m分类效果最好,说明基于融合影像和融合影像提取样本(SFI)结合的面向对象分类方法能准确提取冬小麦种植面积。另外,重采样影像和融合影像提取样本(SFI)相结合的面向对象分类方法也可较好提取冬小麦种植面积。为利用国产中空间分辨率HJ-1/CCD卫星和高分1号卫星融合影像有效提取大区域冬小麦种植面积信息提供了参考。

Thermococcus siculi HJ21高温普鲁兰酶基因的克隆表达及其热稳定性保护剂研究

普鲁兰酶是水解α-1,6糖苷键的淀粉脱支酶,可提高淀粉制糖的糖化率。该研究将古菌Thermococcus siculi HJ21的超嗜热普鲁兰酶Pul-HJΔ782基因克隆在冷休克启动子cspA的质粒pColdⅠ,在宿主大肠杆菌(Escherichia coli)BL21中诱导表达,研究其酶学性质,通过单因素和响应面试验优化该酶的热稳定性保护剂,并考察保护剂对酶水解马铃薯淀粉的影响。结果表明,该酶的最适作用温度和pH分别为90℃和6.5,在温度80~100℃及pH 4.0~9.0范围稳定性良好。最佳热稳定性保护剂配方为Ca^(2+)添加量0.15 mol/L、甘油添加量5.4%、Tween 20添加量3.8 mL/L、明胶添加量4.0 g/L。在该优化条件下,90℃保温12 h后,酶活保留率为97.43%,比对照组提高了34.94%。该酶的糖化率显著提高,对马铃薯淀粉糖化40 h葡萄糖当量(DE)值为58.35%,比对照组比提高了11.78%。

HJ 741-2015试验条件的优化及在土壤中27种挥发性有机物检测中的应用

为改善不同基质土壤中挥发性有机物(VOCs)回收率偏低问题,优化了HJ 741-2015中提取、顶空和气相色谱条件。在提取样品时,加入0.20 mL甲醇作提取剂,同时优化顶空条件中顶空压力与柱前压力差为0.02 MPa,色谱条件中载气、燃气、助燃气流量分别为1.2,40,400 mL·min^(-1),分流比为4∶1。在优化的试验条件下,27种VOCs的加标回收率由HJ 741-2015的53.8%~114%变为82.2%~103%(特别对于1,1,2-三氯乙烷、二溴一氯甲烷、三溴甲烷、1,4-二氯苯、1,2-二氯苯、1,2,4-三氯苯等低灵敏或高沸点VOCs),检出限(3s/2)降至1.00~6.97μg·kg^(-1),测定值的相对标准偏差(n=6)降至0.50%~6.8%,适用于不同基质土壤样品中VOCs的检测。

HJ 1082-2019测定高有机质农业土壤中六价铬含量的方法改进

鉴于用HJ 1082-2019测定高有机质农业土壤中六价铬含量时存在的一些弊端,对该标准方法进行了改进。改进措施主要有以下5个方面:一是向碱性提取剂中加入乙醇,利用乙醇的共溶剂效应使提取剂与土壤中的有机质、矿物质等在均相中充分接触;二是以碳酸钠-碳酸氢钠代替磷酸盐作为缓冲溶液,避免六价铬被磷酸根与土壤中浸出的钙、镁离子缔合成的沉淀包裹;三是加入氯化镁,利用镁离子较强的离子交换能力,使其与土壤中六价铬进行交换;四是采用双频正交超声代替搅拌,以充分分解、降解有机质,特别是腐殖酸;五是采用锥形瓶和回流管代替聚乙烯膜封口,利用回流以减少六价铬的损失。结果表明:当称样量为3.000 0 g,提取剂加入量为40 mL,氯化镁加入量为0.4 g,碳酸钠-碳酸氢钠缓冲溶液加入量为0.6 mL时,可达到较好的提取效果。六价铬标准曲线的线性范围在5.00 mg·L^(-1)以内,改进方法的检出限(3.143s)为0.09 mg·kg^(-1),实际样品测定值的相对标准偏差(n=7)小于0.30%,回收率为94.0%~100%。将改进方法与HJ 1082-2019进行比对,改进方法得到的六价铬测定值均高于HJ 1082-2019的,且前者的回收率更好,说明改进方法准确度较高,方法可行。

增粘型无固相修井液在HJ203H井的应用

HJ203H井是一口含硫气井,完钻井深5767.00/4597.45m(斜/垂深),修井过程中采用反扣2-3/8″G105小钻杆及配套工具再进行套铣、倒扣打捞作业。使用增粘型无固相修井液体系,配方为:清水+3%提切剂ZN-AD+1%缓蚀杀菌剂HS-2+无固相加重剂HWJZ-1,该配方密度达1.55g/cm^(3),漏斗粘度36s,pH达11,动切力达3Pa,润滑系数降低率达98.4%,平均腐蚀速率为0.0056822mm/a,抗温稳定性良好。增粘型无固相修井液使用2个多月,性能稳定,满足了小钻杆作业期间的施工要求。

基于HJ-1A/1B数据的冬小麦成熟期遥感预测

基于遥感数据获取作物成熟度信息,制订收割顺序,是遥感在精准农业中的一个重要应用课题,目前的作物物候监测在空间分辨率和预测的时效性上尚无法满足精准农业的要求。以山东禹城市为研究区,选取观测点,分析冬小麦成熟期临近过程中水分和叶绿素的动态变化,获取基于遥感监测小麦成熟期的依据。以HJ-1ACCD数据构建的植被指数来反映作物绿度的变化,以HJ-1BIRS数据构建的归一化水指数来反映作物含水率的变化,通过回归分析建立了冬小麦成熟期的遥感预测模型,实现了禹城市冬小麦成熟期的遥感监测。小麦成熟期预测值与观测值的相关性达极显著水平,预测与观测小麦成熟期的先后顺序较为一致,在以误差小于1d作为成功预测衡量标准的情况下,预测结果的准确度为65%。提出了使用HJ-1A/1B数据开展冬小麦成熟期预测的模型,而使用不同时相遥感数据预测成熟期的通用模型将成为下一步研究重点。

HJ-1星上思县甘蔗工艺成熟期长势多年对比监测

以广西上思县为研究区,利用环境减灾卫星HJ-1遥感数据提取甘蔗种植面积,采用归一化植被指数模型NDVI对单一时相甘蔗长势进行监测,构建NDVI偏差分级模型对甘蔗工艺成熟期长势进行多年对比监测。结果表明:1利用NDVI均值和偏差2个分析指标,可定性分析监测区内甘蔗长势状况。除2011年甘蔗总体长势差于常年外,2009、2010、2012年甘蔗总体长势好于常年。2利用NDVI偏差分级模型可对监测区甘蔗长势进行定量评价。2012年上思县甘蔗长势最好,长势好、差所占面积比例分别为96.87%、3.13%;2011年甘蔗长势最差,长势好、差比例分别为99.57%、0.43%。

基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演

以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。

HJ卫星数据在棉花种植面积提取中的应用研究

探索利用环境小卫星数据进行棉花种植面积的提取,旨在利用国产卫星数据建立一种方便快捷的棉花种植面积提取技术,为棉花的遥感估产奠定基础;选取2011年新疆北部国营农场棉花不同生育期内两期HJ卫星影像,根据棉花与研究区其他作物物候和光谱差异性、农作物生长规律,运用监督分类算法、密度分割和逻辑运算,辅助于人机交互的目视解译,得到研究区棉花种植面积;结果表明:不同监督分类算法中,神经网络分类法和最大似然法分类效果最佳;最终提取的棉花面积总体精度为87.7%;本文采用的方法较为实际、便捷,提取棉花种植面积的精度符合农场生产要求,可为棉花估产和作物种植结构分析提供科学依据。

江苏近岸海域HJ CCD影像悬浮泥沙遥感反演

基于2012~2014年期间江苏近岸海域实测遥感反射率、悬浮泥沙浓度及HJ CCD数据,建立该海域HJ CCD影像悬浮泥沙遥感反演模型。通过研究水体实测反射光谱特征,确定对悬浮泥沙浓度变化的敏感波段,并与悬浮泥沙浓度进行函数拟合分析。结果表明：将HJ CCD Band3的等效遥感反射率、HJ CCD Band3与Band2等效遥感反射率的比值分别作为敏感因子,并采用对数函数模拟低值区、指数函数模拟高值区获得的叠加模型表现最为突出。通过卫星应用发现,第2、3波段比值模型的遥感反演结果与实际情况相符,可有效削弱大气校正、表观反射率到遥感反射率的转换方法以及HJ CCD辐射分辨率较低等一系列问题的干扰,为江苏近岸海域HJ CCD悬浮泥沙遥感反演的最优模型。

SPOT-5与HJ遥感影像用于冬小麦氮素监测的效果对比

为探讨HJ遥感影像对冬小麦氮素监测的适用性,利用同期获取的SPOT-5和HJ-1B遥感影像,结合同步地面取样测试,从传感器的光谱响应、监测模型精度以及叶片氮含量空间填图3个方面,对冬小麦氮素的遥感影像监测效果进行了分析与评价。结果表明,两类遥感影像的3个波段反射率及植被指数与小麦叶片氮含量均密切相关,其中,SPOT-5影像的最优模型植被指数为GNDVI(绿色归一化植被指数),HJ-1B影像的最优模型植被指数为NDVI(归一化植被指数),SPOT-5影像在监测精度上优于HJ-1B影像,但差别不大。填图结果表明,除地块较破碎地带外,利用HJ-1B影像反演填图所得的小麦叶片氮含量在空间分布上与SPOT-5影像结果比较一致。说明利用SPOT-5与HJ遥感影像监测小麦氮素营养状况都是可行的,而HJ遥感影像在一定精度要求范围内能够替代SPOT-5等遥感影像的监测效果。

基于HJ卫星IRS遥感数据的农作物秸秆火点提取模式研究

根据农作物收割前后的HJ-1B卫星红外相机(IRS)遥感数据特征,提出农作物秸秆焚烧火点提取模式:利用IRS波段3(3.78μm)与波段4(11.36μm)结合两种经典火点探测算法首先提取出所有类型的地面火点;再利用收割前后的IRS波段2(1.72μm)与波段1(0.9μm)建立农作物秸秆地判定依据,从而从所有类型的地面火点中识别出秸秆火点。结合10月6日、10月21日的HJ-1B IRS影像,对10月21日江苏省农作物收割时期的秸秆火点进行提取实验,并与对应的MODIS探测结果进行相关分析,相关系数R2为0.685,验证了研究方法的合理性。

基于HJ-1 CCD的夏玉米FPAR遥感监测模型

以山东禹城为研究区,利用我国自主研发运行的HJ-1卫星数据,计算了4种植被指数(NDVI,RVI,SAVI,EVI),结合同步观测数据,对植被指数与实测FPAR进行回归分析,比较4种植被指数模型对夏玉米FPAR的估测精度,结果表明各植被指数与FPAR均具有较高的相关性,整个研究区NDVI具有最高的反演精度,对估算夏玉米FPAR的最优模型进行验证,得出模型的平均误差仅为3.8%,模型达到了较高的精度。利用HJ-1CCD反演了山东禹城9月的FPAR。

基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测

HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的HJ-1A/1B CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数(MPDI,PDI)与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。

基于HJ卫星遥感数据的林果光谱特征分析

【目的】利用卫星遥感数据分析林果与其他地物的差异,并对林果中的苹果、香梨、核桃、红枣四种果树之间的差异性进行试验性研究,为林果区提取和果树树种识别提供理论依据。【方法】以新疆阿克苏市为研究区,以HJ卫星数据为数据源,结合当地实地调查资料,采用光谱分析法、归一化差值植被指数(NDVI)时序数据变化分析方法以及微分变换(d1[log(1/Rλ)])方法,对林果与其他地物的差异性和果树之间的差异性进行分析。【结果】(1)林果与其他地物在5月时相上的差异显著;(2)4和11月两个时相上的微分变换数据显示,红枣和核桃与其他两种果树差异明显,苹果和香梨相近。【结论】(1)利用HJ星遥感数据能对林果区进行准确提取;(2)利用HJ-CCD数据可以识别红枣和核桃,苹果和香梨的识别较难,有待进一步研究。

基于HJ卫星的近岸Ⅱ类水体叶绿素a浓度定量遥感反演研究——以滦河口北部海域为例

为验证环境卫星影像在近岸Ⅱ类水体中叶绿素a浓度反演的适宜性,获得适合滦河口北部近岸海域的叶绿素a浓度的高精度反演算法,基于HJ-1ACCD2影像数据和现场同步实测数据,构建、验证并确立适合研究区叶绿素a浓度反演模型。结果表明:HJ-1ACCD2卫星可用于水文情况较复杂的近岸Ⅱ类水体叶绿素a浓度的反演研究;最佳波段组合(B3/B1)构建的倒数模型,可反演叶绿素a浓度。结果显示叶绿素a浓度整体由近岸向内海方向逐渐减小,自北向南逐渐降低,并在河口处形成向外海突出的高值区;叶绿素a浓度最大值出现在金山嘴南侧,为25.0μg/L。离岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口以东约13.2km处,仅4.6μg/L;近岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口附近,约为11.0μg/L。该研究可为相关研究提供技术参考,研究成果可为当地政府科学管理海洋环境、制定海洋政策提供决策依据,为该海域可持续发展提供数据支持。

基于HJ-1-CCD数据的地表反射率反演与验证

环境一号卫星CCD相机(HJ-1-CCD)30m的空间分辨率在地物识别中具有潜在优势,然而由于缺少短波红外通道,利用暗像元法反演地表反射率较为困难。基于北京与珠三角地区的地物光谱试验,获得暗像元的植被指数与红、蓝波段反射率比值,构建基于辐射传输模型的大气校正算法。为了验证算法精度,将北京地区卫星反演值与实测的草坪、水体、沥青、水泥等光谱数据,以及居民区、建筑物等模拟数据进行对比分析,表明红、蓝波段反演的相对误差分别控制在38.7%和37.2%以内。通过与MODIS地表反射率标准产品对比,当反射率较小时红、蓝波段的相关性R2分别达到0.809 4和0.723 9;环境星CCD数据能有效减弱混合像元影响,对水泥、建筑物等亮目标的反演精度高于MODIS产品。

基于多时相HJ卫星的冬小麦面积提取

我国环境与灾害监测预报小卫星HJ-1A/B具有较高的时间和空间分辨率,在作物种植面积提取和长势监测等方面具有较大优势。本文以江苏省姜堰市为研究区,根据冬小麦的物候规律和季相节律的差异性,选取返青期和拔节期两个生育期的HJ卫星影像,借鉴分层信息提取法原理,综合利用监督分类和非监督分类法,结合人机交互目视解译和实地定位调查等资料提取了姜堰市的冬小麦种植面积,总体面积提取精度达到90.22%,样点空间匹配精度为81.25%,实验基地空间匹配精度为80.34%。结果表明:HJ卫星能够用于提取南方地区冬小麦种植面积和长势监测,满足农情监测的需要,且利用多时相遥感影像能有效地增加信息量,实现信息互补,有助于提高监测精度。

基于关键期HJ卫星数据提取无棣县作物种植面积

探讨利用作物关键生育期HJ卫星遥感数据,进行区域主要作物种植面积快速监测的可行性,旨在建立一种方便快捷的作物种植面积提取技术。以山东省无棣县为研究区,根据该县作物栽培技术月历为参考选择关键期HJ星遥感数据,通过EVI指数时序数据分析,采用支持向量机(SVM)方法进行了该县主要作物种植空间分布信息提取。结果表明:关键期HJ星EVI指数数据结合SVM方法,能较为准确地获取该县冬小麦、玉米和棉花的种植面积,总体的面积总量精度超过93%,空间分布精度大于75%;利用关键期影像大大减少了数据处理量,便于可视化感兴趣区的选择,仅利用SVM方法就获得了满足精度要求的作物面积提取结果,大大简化了操作流程,为其他区域利用HJ卫星数据提取作物种植面积提供了参考。

基于单通道算法的HJ-1B与Landsat 5 TM地表温度反演一致性研究

针对传感器参数与Landsat 5 TM较为相近的环境减灾卫星HJ-1B的热红外数据是否能达到与TM6反演地表温度同样的效果的问题,作者获取了2009年4月15日覆盖北京地区相同范围的HJ-1B影像和Landsat 5 TM影像,采用Ji m啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法,通过遥感数据获取反演参数,对研究区的地表温度进行反演,并对两类数据反演结果的一致性进行了分析和评价。通过对反演结果的统计分析和分级填图表明,基于普适性单通道算法的HJ-1B与TM的热红外波段反演的地表温度在数值上和空间分布趋势上一致性较高。因此,具有较高时间分辨率和较大幅宽等优势的HJ-1B IRS数据在地表温度反演方面具有更大的潜力和应用范围。