WorldView-2遥感数据在区域地质填图中的应用——以白音图嘎地区为例

利用ENVI4.8软件,以白音图嘎地区高空间分辨率WorldView-2数据为数据源,根据波段特点和数据统计特征,优选8、5、1波段进行彩色合成。对合成图像进行反差增强、纹理增强等处理,在此基础上对岩性信息进行了提取。采用方向滤波等方法,对构造信息进行提取并对其进行分析。结果表明,采用多种方法综合运用,可明显提高遥感图像的视觉效果,有利于信息提取,具有良好的应用效果。

基于WorldView-2高分影像信息增强及提取在卡而却卡地区遥感调查中的应用

为进一步探讨WorldView-2高分遥感数据在遥感调查中的应用效果,笔者选择青海卡而却卡地区进行图像信息增强及信息提取方法研究。在分析研究区内不同岩性的光谱曲线特征的基础上,针对遥感解译中目视解译效果不好、图像模糊和对比度不够等问题,提出一系列图像增强处理的方法,这些方法显著增强了岩性、构造的识别效果,可以更好地辅助高分遥感解译工作。同时,通过基于纹理和光谱信息的影像分类方法对大理岩、岩浆岩信息提取研究,可以较准确地圈定大理岩、岩浆岩岩性界线,并通过与现有地质矿产资料进行对比,该方法形成的岩性-构造解译图反映的岩性、构造等信息更加详细、丰富。

基于多源遥感数据的省域XCO_(2)变化与分析

利用卫星监测XCO_(2)变化已成为一种有效手段。根据2009—2021年的GOSAT卫星数据并结合夜光遥感数据、净初级生产力遥感数据,探究辽宁省近13年XCO_(2)变化趋势,获取XCO_(2)变化的影响因素及XCO_(2)变化造成的影响。研究表明,自2009年起辽宁省XCO_(2)便处于稳定增长趋势,且辽东地区XCO_(2)总体高于辽西地区;通过相关系数计算得,夜光遥感数据与GOSAT数据相关系数较高,说明人类活动与XCO_(2)变化关系密切;NPP数据与XCO_(2)相关系数较低,说明植物的固碳能力并不是影响XCO_(2)变化的主要因素。相关研究可为省域范围的大气CO_(2)排放监测与治理提供一定的决策支持。

基于哨兵-2MSI数据的高邮湖水体叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演

哨兵-2号卫星多光谱成像仪(MSI)数据的空间分辨率高,重访周期短,适用于高邮湖这类中小型湖泊的水质反演。利用实测水体光谱数据模拟出哨兵-2 MSI数据,并建立了适用于该数据在高邮湖反演叶绿素a(Chl.a)浓度和总悬浮物(TSM)浓度的模型。经过验证,Chl.a的反演均方根误差(RMSE)为8.02μg/L,平均相对误差(MRE)为18.4%,TSM的反演RMSE为16.2 mg/L,MRE为23.3%,表明该模型具备理想的反演精度。利用哨兵-2 MSI数据和建立的反演模型,可以获得高邮湖Chl.a和TSM时空分布情况。初步分析发现,高邮湖这2项水质参数的分布与湖内的围网养殖和入湖径流之间存在一定关系。

基于OCO-2卫星数据的中国CO_(2)浓度时空变化特征

大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)浓度时空分布与变化特征,有以下3个结论。1)基于OCO-2卫星数据的XCO_(2)数据集精度较高,与地面监测站(瓦里关站、鹿林站)观测结果的均方根误差仅为1.75 ppm和1.58 ppm,相关系数分别为0.91和0.96。2)年际上,2015—2022年中国年均XCO_(2)由399.52 ppm增至417.64 ppm,年均增速为2.56 ppm/a,高于过去10年全球CO_(2)浓度平均增速(2.06 ppm/a),但在2019年之后XCO_(2)增速呈下降趋势。季节上,XCO_(2)具有明显的季节变化特征,春季XCO_(2)最高,夏季最低。3)空间分布上,XCO_(2)表现出东部高,西部、东北地区低的空间分布特征。XCO_(2)浓度高值区域集中在京津冀和长三角等城市群。中国东北、西南地区XCO_(2)增速较快,高于华东、华南等经济发达地区。

Worldview-2数据在沉积岩地区的遥感岩性增强方法初探——以新疆喀什阿尔塔什地区为例

为了进一步探讨Worldview-2数据在岩性识别工作中的应用效果,笔者选择新疆喀什地区阿尔塔什沉积岩区进行遥感岩性增强方法研究。通过对研究区内实测岩石波谱曲线和Worldview-2数据进行分析,对比不同岩性之间的光谱差异,在综合考虑异物同(近)谱、表层浅覆盖等的基础上,结合WorldView-2数据的波段特点和数据统计特征,确立了波段组合-波谱增强-去相关增强-纹理信息融合的处理方法。有效提高了不同岩性之间的对比度,改善了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠基础。

WorldView-2高分辨率卫星数据在西昆仑塔什库尔干地区遥感地质调查中的应用

在西昆仑成矿带塔什库尔干地区,利用WorldView-2高分辨率卫星数据开展了遥感地质综合调查研究,采用最佳指数法选择适于本区遥感解译及信息提取的8-4-3波段组合,利用波段比值、主成分变换等方法增强岩性、构造和矿化信息并进行地质解译;结果表明,波段比值可识别闪长岩、大理岩、片岩等多套岩性并突出岩性之间的界线,主成分变换能增强黑云石英片岩与白色花岗岩体间界线,并能对不同片岩因矿物含量差异而呈现的不同色调、明暗程度有较好的反映。岩矿波谱测试及岩性反演和遥感矿化异常信息提取研究工作表明,大理岩等单矿物岩石波谱反演效果较好,对B1,B4,B8,B6等4个波段进行主成分变换及铁矿化信息的提取结果表明,PC3分量是铁染异常的特征主分量。利用WorldView-2数据在西部裸露地区进行矿产地质遥感综合调查,既有高地面分辨率的光学特征,又具有一定的波谱识别能力,不仅能提取大范围的矿化蚀变信息,还可以识别局部的矿体露头,应用效果较好,值得推广。

基于Worldview-2多光谱卫星数据的浅水水深遥感反演

随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域。利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以浅的水深。实验表明,Worldview-2等高分辨率多光谱卫星数据,具有一定反演浅水水深的能力,但在5m以浅的水域反演误差较大;双波段比值法,这种半经验半理论的模型,在水深遥感反演中具有更好的适用性;对比了一次线性、二次多项式、指数、对数等拟合方法,发现对数拟合的方法获取绝对水深,其精度相对其他方法更高。

基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。

2018–2020年广西甘蔗10 m分辨率种植分布数据集

作物种植分布的提取是作物监测的基础,及时准确地提取出甘蔗种植分布对甘蔗监测及种植结构调整具有重要意义。本文基于Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用主被动遥感协同方法和决策树分类方法,开展了广西甘蔗种植分布提取方法研究,并结合多年调查的地面样本数据进行验证,在此基础上提取了2018–2020年广西甘蔗种植分布。该方法利用遥感数据提取得到的2018年广西甘蔗种植分布总体精度达92%,Kappa系数为0.85;2019年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88;2020年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88。本数据集可作为广西甘蔗时空变化分析的基础数据,也可为广西甘蔗生产管理与种植结构优化调整等提供基础数据支撑。

ICESat-2/ATLAS雷达数据在林业中的应用

ICESat-2/ATLAS作为新一代星载光子计数雷达,较ICESat-1/GLAS在载荷设备、模型算法及测距精度等方面都有了极大的提升。本文介绍了ICESat-2/ATLAS的物理参数、数据产品,并列出了当前ATLAS数据产品去噪分类的各类算法,总结了ICESat-2/ATLAS数据在林业中的应用,包括制作高分辨率的森林高度制图、森林地上生物量的反演、林下地形的反演等,并对比分析了各类研究结果的观测精度及可靠性。最后,对ICESat-2/ATLAS在多源遥感协同不同数据源的应用上进行了展望。本研究能为星载光子计数雷达在林业中的应用提供一定的参考。

基于WorldView-2数据和随机森林算法的遥感水深反演

鉴于传统水深反演线性回归模型易受水质和环境因素的影响,利用甘泉岛区域的高分辨率WorldView-2遥感影像,结合相应的机载LiDAR实测水深数据,使用随机森林算法构建了浅海水深反演非线性回归模型。以反演的水深值和实测水深值的相关系数(R^2)和均方根误差(RMSE)为指标,并同传统的水深反演单波段线性回归模型、双波段比值线性回归模型以及多波段组合线性回归模型进行比较。结果表明,随机森林水深反演非线性回归模型反演精度最优,R^2和RMSE分别为0.967和0.868m。

面向复杂陆表的Worldview-2遥感影像融合效果对比研究—以西南边境地区为例

本文以我国西南边境地区为研究区,探讨了不同遥感数据对该区域不同地物人机交互解译的适用性及数据处理方法。综合不同遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率、获取成本等要素,Worldview-2数据具有空间分辨率高、光谱分辨率适中、性价比高等特点,是该区域人机交互解译的理想数据。通过遥感数据处理软件ENVI对Worldview-2的多光谱影像和全色影像分别进行CN、GS、PCA影像融合,融合后的影像辨识度关系为:全色影像≈CN > GS>PCA>原始多光谱影像。采用CN融合后的影像颜色变化很大,但辨识度最高,对于该区的耕地、道路、建筑等地物解译具有明显优势,可用于边境管控、防治耕地及林草地蚕食、植被面积统计、少数民族居民地分布调查等。采用GS融合后的影像颜色最接近自然真彩色,对于研究区的植被、农作物类型解译具有明显优势。 PCA融合后的影像色彩与原始多光谱影像具有较小的差距。

基于WorldView-2影像的外来物种薇甘菊入侵遥感监测

为了探究利用高分辨率影像进行外来物种薇甘菊Mikania micrantha遥感监测,以WorldView-2影像为数据源,利用面向对象的分类方法,对深圳市薇甘菊进行遥感监测。研究结果表明:利用WorldView-2影像进行薇甘菊的最佳波段组合为364波段(近红外波段、海岸波段、红色波段),薇甘菊的制图精度为83.33%,用户精度为81.08%,总体精度为87.5%,且其他地物类型的分类精度也比较高,都达到80%以上,取得较好的监测结果,突破了人工调查周期长,主观性强等缺点,在监测手段、方法以及时间上更加具有优势。因此,基于WorldView-2影像面向对象方法进行薇甘菊遥感信息提取具有良好的应用价值。

基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演

根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的World View-2多光谱卫星数据和海图水深资料,通过对水深进行0~2,2~5,5~10,10~15和15~20 m的分区处理、潮汐改正和海图水深数据与相应图像波段反射率值的相关性分析及回归分析,建立了浅海水深线性回归反演模型,开展了浅海水深的实际计算与精度分析。结果表明:对不同水深范围分别建立线性回归模型反演的水深精度要高于未分区建立的模型;分区模型中,多波段模型在0~5 m的反演精度最高,而双波段比值模型在5~20 m的反演精度最高,但是反演水深在最浅处的精度还有待提高。本文方法提取的水深与海图水深数据变化趋势基本相似,可以满足海洋科学研究对大范围浅水水下地形探测的要求。

基于地物光谱分析的WorldView-2数据岩性识别:以新疆乌鲁克萨依地区为例

针对新疆维吾尔自治区西昆仑乌鲁克萨依地区的岩性出露情况,采用WorldView-2遥感影像数据进行岩性识别研究。在分析研究区内不同岩性的实测光谱曲线特征的基础上,针对在岩性识别过程中出现的不同岩性色彩反差弱、异物同谱、岩层表层浅覆盖等一系列问题,结合高空间分辨率WorldView-2数据波段特点和数据统计特征,确定了最佳波段组合,并采用主成分分析降低了波段间的高相关性。在此基础上进行反差增强、纹理增强等处理,提高了不同岩性对比度,去除了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠依据。

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。

基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性

【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理特征和全色波段纹理特征,使用随机森林算法筛选变量并对3种多样性指数进行建模,设置不同纹理提取窗口来寻找最优窗口。【结果】基于随机森林算法的RFE冗余变量去除方法可从众多遥感变量中快速选择对模型精度具有显著贡献的少量变量。多光谱数据3×3窗口纹理特征、全色数据7×7窗口纹理特征和植被指数结合的特征集对3种多样性指数具有较好估测结果,其决定系数(R^2)和均方根误差(RMSE)分别为0.47和0.300(Shannon-Wiener多样性指数)、0.53和0.042 (Simpson多样性指数)、0.61和0.051 (Pielou均匀性指数)。植被指数中类胡萝卜素反射率指数与3种多样性指数具有显著相关关系。【结论】高分2号遥感数据中的植被指数和纹理特征可有效估测研究区森林木本植物物种多样性。类胡萝卜素反射率指数可体现森林中类胡萝卜素相对于叶绿素的含量,在秋冬季节作为反映常绿树种和落叶树种分布的指数,对森林木本植物物种多样性估测具有最大贡献。使用星载遥感数据预测的多样性和均匀性指数分布可有效监测森林木本植物物种多样性变化。

基于Worldview-2数据的东洞庭湖湿地区域植被覆盖度估算研究

利用Worldview-2卫星数据八波段多光谱数据特点,分析与近红外波段重叠并具有更高信息量的近红外2新波段特征构建植被指数(VI)的关系。以湖南东洞庭湖湿地区域为研究区,建立近红外2新波段参与的归一化植被指数(NDVI)植被覆盖度估算模型。通过与实测样点结果比较发现:近红外2波段参与改良后的NDVI法的估算结果与实测值验证结果更加匹配,精度达到87.8%;原始近红外波段参与的NDVI法的估算结果精度最低。研究表明运用Worldview-2数据,并采用改良后的NDVI法可以大区域、准确、快速的进行植被覆盖度估算。

WorldView-2卫星矿山遥感监测:以西藏罗布莎地区为例

矿山遥感监测是近年来国土资源部门管理矿产资源开发、整顿和规范矿业秩序的一项重要的矿情调查工作。西藏罗布莎铬铁矿区是我国铬铁矿的主要产区,随着国民经济的快速发展,对铬铁矿石的开采力度和强度在逐年增大。为了更好地促进矿产经济及环境的可持续发展,选用World View-2遥感数据,首次深入分析了罗布莎矿山开发过程中不同地物遥感影像特征,建立了各类矿山地物的高空间分辨率遥感解译标志,通过遥感解译与野外查证工作,基本查明了研究区矿山开发状况和矿山地质生态环境现状,并对矿区开发现状与矿山环境进行了统计和分析,基于遥感矿山监测,给出了合理的矿山环境恢复建议。结果表明:World View-2作为高分辨率遥感影像,空间分辨率高,包含全色和8个多光谱波段,信息量丰富,解译精度高,在矿山遥感监测乃至更广范围的动态监测中应用可以取得很好的效果。