2001–2020年中国广西及东盟区域1 km分辨率降尺度月度降水数据集

中国广西及东盟区域位于亚洲东南部,同属亚热带季风气候,降水充沛,洪涝灾害频发,直接影响社会经济活动,高分辨率、高精度降水资料可有效支撑区域水资源、农业、灾害及生态等管理和研究。本研究以2001–2020年全球降水观测计划降水数据(GPM IMERG)为因变量,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)、地表蒸散发(ET)、地表温度(LST)、先进星载热发射和反射辐射仪(ASTER)海拔(ELV)等解释变量,引入考虑变量随地理环境影响变化的地理加权回归(GWR)模型,构建空间分辨率为10 km的年尺度模型,经过测试选取验证精度良好的指数核函数。通过回代,基于空间分辨率为1 km的解释变量,构建了2001–2020年中国广西及东盟区域1 km年度降水数据集,并进一步采用比例指数法获得研究区2001–2020年1 km月度降水数据集。采用2001–2020年2679个地面观测站点数据对降尺度数据集进行验证,相关系数、均方根误差和偏差分别为0.792、74.610mm、-0.122%。本数据集能够有效反映1 km分辨率下的降水时空分布及其差异性,可广泛应用于水资源、农业、生态环境、灾害模拟等研究领域。

2000、2010和2020年中国广西土地利用/土地覆盖融合数据集

本研究选取全球/中国广泛应用的6大土地利用/土地覆盖遥感数据产品,包括欧空局全球土地覆盖产品(ESAGC)、ESRI全球10米土地利用/土地覆盖数据(ESRI-LULC)、清华大学高分辨率全球土地覆盖产品(FROM-GLC)、武汉大学中国土地覆盖数据集(CLCD)、全球30米高分辨率系统土地覆盖产品(GLC_FCS30)以及Globe Land30(GLC30),通过对多个数据产品进行重分类,提出基于一致性评估的多源数据产品融合方法,合成新的广西区域2020年度土地利用/土地覆盖数据产品,与地方统计年鉴数据相关系数大于0.94。研究进一步选用有长时间序列的三套数据(CLCD、GLC_FCS30和GLC30)融合形成广西2000、2010及2020年共三期土地利用/土地覆盖融合数据产品。本研究可以为区域土地利用/土地覆盖数据产品的融合应用提供方法基础,融合数据可以更好的支持广西区域的环境保护、农业生产规划和城市发展规划等相关研究。

中国广西、云南、贵州及东盟十国河流、湖库面域矢量及其覆盖率数据集

径流是水循环中的重要过程,流域中河流的分布信息对该区域的水资源、生态、环境及其社会经济活动具有重要意义。我国广西、云南、贵州和东盟十国属于多云雨、山地特点突出的区域,对比已有的河流面域数据产品,发现对该区域的河流信息表征不足。为获得更为精确的河流分布数据,满足水资源及生态环境评估,本文采用欧亚大陆河流矢量数据(2010)及欧空局(ESA)全球土地分类数据(2020)陆表水体产品,通过融合形成综合河流矢量数据,再采用膨胀和收缩缓冲分析方法,解决河流不连续问题,并制作了中国广西、云南、贵州及东盟十国河流面域矢量数据。通过对ESA土地分类数据的进一步处理,获得了同区域的湖泊面域矢量数据。最终,本文计算了河流和湖泊的覆盖率,并生成1 km格网的河流和湖库覆盖率数据集。与Hydro RIVERS数据集,以及4种水体遥感数据集(Global Surface water,Esri Land Cover,Dynamic World V1,GRWL)的对比结果显示,本数据集在研究区对河流水系的表征能力更强,比原始输入数据集具有更丰富的细节,表现为:本数据集填补了欧亚大陆河流矢量数据(2010)中缺少的山区支流部分,解决了河流不连续、缺失等问题。本数据集为我国广西、云南、贵州及东盟十国的水体提取提供基础的先验数据,在洪水预报、水资源管理等方面具有重要价值,可服务于生态环境、交通运输、农业灌溉、能源等社会经济活动。

1990–2020年中国广西海岸线遥感监测数据集

广西南临北部湾,是“一带一路”交汇的重要门户,拥有丰富的沿海港口资源、海洋生物资源、滨海旅游资源。对于海岸线位置变化和类型转换的遥感监测,可为海岸带的可持续发展和管理提供了宝贵的科学数据支持。本文采用1990–2020年5个时段的Landsat TM/OLI数据,对广西沿海地区进行海岸线提取研究。利用Arc GIS 10.2软件对海岸线的位置进行可视化解译,然后进一步将海岸线划分为人工和自然海岸线两个主要类别和生物质海岸线、砂质海岸线等6个二级类别。本数据集具有时间序列长、精度高、海岸线类型全面和聚焦2015年(可持续发展元年)前后海岸线变化趋势的特点,可用于海岸线时空分布特征和海陆格局演变的研究。

利用手持激光点云的矿区自然林树干提取

为了定量刻画矿区复杂环境下自然林树木的三维结构信息,提出一种利用手持激光扫描仪的矿区自然林树干点云识别方法。借助手持激光扫描仪对矿区自然林进行扫描,在滤除地面点的基础上,引入多尺度垂直度特征进行矿区自然林树干识别,利用八叉树叶节点聚类方法对识别的树干进一步提取。通过矿区实测数据进行实验,结果表明,所提出的方法能够实现矿区自然林树干的识别,对矿区复杂环境下自然林树木的三维结构信息定量刻画、厘清矿区植被生长状况具有一定的参考价值。

2000–2023年平陆运河区域环境时空变化特征数据集

运河是区域发展的重要水运通道,不仅是物资运输流通的走廊,也是区域社会、经济和环境可持续发展的核心纽带。运河的建设和运行直接关联着沿线地区发展,平陆运河是西部陆海新通道的重要工程,其社会和经济效益潜力巨大,而环境要素是区域可持续发展的关键。为开展运河流域环境评估,满足区域时空变化监测需求,本研究以平陆运河区流域和行政区划为研究范围,结合公开发布的社会、经济和环境等多要素数据,采用标准格网,构建公里级多维、时空一致的运河数字环境数据集。本数据集包括水文气象、生态环境、大气环境和社会经济四大类参数,总计涵盖26套参数数据,其中包括流域的19套参数数据和乡镇区划的7套参数数据。数据集的参数数据均为公开可获取,经过严格的数据质量评估。基于这26套参数数据,对其中的14套长时序参数数据进行时空变化特征分析,计算得到每个参数每年的平均变化量,并提供了研究区域的5个数据文件。本数据集可支撑平陆运河区域数据可视化、运河综合环境评估以及数字孪生应用等,为未来运河管理和可持续发展研究提供数据基础。

全格陵兰冰盖表面融水卫星遥感观测

每年夏季,格陵兰冰盖表面消融产生大量融水。冰面融水由冰面河输送,存储在冰面湖或注水冰裂隙中,形成了规模庞大、结构复杂的水文系统。然而,目前研究对全格陵兰冰面融水空间分布的理解十分有限。文章利用134景10 m空间分辨率的Sentinel-2遥感影像,提取了2019年消融旺盛期格陵兰冰面融水遥感信息;进一步,对比分析了遥感观测的冰面融水分布与区域大气气候模型(regional atmospheric climate model,RACMO)模拟的冰面融水径流量。结果表明:①2019年消融旺盛期,格陵兰冰面融水面积为9900.9 km^(2),融水体积为6.8 km^(3);②格陵兰冰面融水的空间分布差异较大,呈现明显的“西多东少”“北多南少”的态势;③格陵兰冰面融水主要由冰面河组成,冰面河占冰面融水总体积的57.1%,其次是注水冰裂隙(25.6%)和冰面湖(17.3%);④RACMO在多数流域准确模拟了冰面融水径流区域。研究反映了高分辨率遥感在格陵兰冰面水文研究中的应用潜力,提升了对冰面融水输送与存储等关键水文过程的理解。

近40年中国植被NDVI时空演变格局及主导驱动因子的差异分析

[目的]揭示中国不同子区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子的差异性,为不同区域植被生态系统的保护和恢复提供决策支持。[方法]基于GIMMS NDVI,MODIS NDVI及气象站点数据等,引入重心模型和地理探测器等,在地理分区视角下分析和探讨了中国植被NDVI时空演变格局及驱动机制。[结果]①1981—2019年近40 a中国植被NDVI重心向南迁移,表明南方地区的植被NDVI增量与增速要高于北方地区;②植被NDVI与气温呈正相关区域主要分布于黄土高原地区、四川盆地的中部、云贵高原以及长江中下游地区,植被NDVI与降水呈负相关区域则主要分布于云贵高原和长江中下游等地区;③1981—2019年不同分区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子存在显著差异,随着人类活动干扰强度的增加,土地利用∩其他因子逐渐成为各子区植被生态系统演变的主导因子。[结论]近40 a中国植被状况总体上呈现改善趋势,而人类活动在植被生态系统演变过程中贡献率已高于自然因子。

广西壮族自治区乡镇及区县尺度社会经济及环境数据集

广西壮族自治区地处中国西南,拥有丰富的自然生态资源和多元的社会和文化背景,在省(区)域范围开展可持续发展研究,离不开时空尺度更为精准的乡镇及区县尺度社会经济和环境数据的支持。本研究获取了多种来源的环境要素数据、基础设施及工农业生产相关数据,通过参数提取、乡镇边界矢量和环境参数、基础设施及工农业生产相关栅格数据叠加运算,构建了1241个乡镇单元的环境参数数据、基础设施及工农业生产相关数据,同时基于广西统计局发布的广西统计年鉴,制备广西111个区县的社会经济数据,最终形成广西壮族自治区乡镇及区县尺度社会经济及环境数据集。数据处理过程不对原始数据构成精度损失,经多人复核审查,其数据完整性、位置精度、属性精度等均符合有关技术规定和标准的要求。本数据集为时间序列长、参数类型多的公开参数,数据集的参数维度、时空维度均可拓展,为区域多尺度的可持续发展提供了数据支持。

香蕉枯萎病无人机多光谱影像数据集

香蕉枯萎病被称为香蕉“癌症”,目前已严重威胁着全球香蕉生产。及时精准地识别香蕉枯萎病植株对疫株除治及农业种植结构优化调整具有重要意义。为探究香蕉枯萎病的无人机遥感识别方法,本研究在广西隆安县的一个香蕉种植农场,选择有香蕉枯萎病发生的区域,获取了香蕉枯萎病遥感综合实验数据,经过整理和预处理制作了本数据集。本数据集包含了无人机多光谱反射率数据和香蕉枯萎病发生状况地面样点调查数据,无人机多光谱影像数据采集时天气晴朗、无云且光照充足,飞行高度120 m,空间分辨率8 cm/pixel;香蕉枯萎病发生状况样点调查采用过高精度手持GPS单元进行样点经纬度信息采集,并在室内将地面调查样点位置与无人机影像上对应香蕉植株的中心位置进行匹配。本数据集的无人机多光谱影像数据空间分辨率高,地面样点调查数据准确,可应用于香蕉枯萎病无人机遥感识别与监测相关研究,对促进农作物病害遥感监测研究及应用具有重要意义。

基于特征优选和时空融合算法的黄河三角洲湿地类别制图方法研究

滨海湿地的遥感分类研究对于滨海湿地的保护和规划具有重要意义。为此,以黄河三角洲作为研究区,采用2019年3—10月获取的8景Landsat8 OIL作为数据源,使用GEE(Google Earth Engine)云平台,根据影像的不同特征构建了7种不同的分类方案;然后,使用随机森林分类器对不同特征集合进行分类,并选择其中分类效果最好的用于绘制黄河三角洲地区的湿地类别图。其中8,9月份数据由于受到云的污染导致质量差,使用增强型自适应反射率时空融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)算法对有云区域进行填补处理。结果表明:①ESTARFM时空融合模型生成的预测影像与真实影像波段表现出较好的相关性,其R值均能达到0.73以上,说明重构的影像可以用于本研究;②使用随机森林算法对研究区地物类型进行分类,其中方案7通过特征优选,分类结果总体精度达92.28%,Kappa系数达0.91,分类结果与湿地实况相吻合,比常规方案分类精度更高。研究结果有助于了解和掌握该区域湿地不同类型的空间分布特征,可为区域生态环境的保护和规划提供科学依据。

2015–2022年漓江流域12天时间分辨率地表水体面积数据集

喀斯特地貌在广西地区分布广泛,具有汛期降水强度大、水文过程迅速且时空异质性高等特点。水是重要的生态基础和自然资源,及时、准确地获取地表水体的时空变化特征,对于水资源的保护与管理、旱涝灾害的快速评估以及实现各个经济产业的可持续发展等具有现实意义。本数据集以广西桂林漓江流域为研究区域,针对当前地表水体监测频次低、水体提取方法受限于样本信息以及在复杂地形区域内提取精度较低等问题,结合Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学等多源遥感数据,基于雷达和光学传感器成像原理的不同,提出了一种基于经验阈值进行矢量分类的方法,剔除了绝大部分地物阴影的干扰,构建了2015–2022年漓江流域时间分辨率为12天、空间分辨率为10米的地表水体面积数据集,共包括196期地表水体矢量数据。通过对数据集的空间分布和定量精度验证,结果表明:本数据集对河流、湖泊和水库的入、出水口以及复杂地形区域内小型水体等的提取精度较高,总体精度达到92.73%,Kappa系数为0.85。本数据集可用于支撑漓江流域水资源保护和生态环境的可持续管理,能够为应急管理、灾害防治、水利开发和经济发展等领域的决策提供可靠数据。

中国西南地区石漠化对玉米旱灾风险的影响

为做好喀斯特地区农业旱灾风险防范,揭示石漠化程度对作物旱灾风险的影响机制。该文基于灾害系统理论,引入基于物理过程的农作物模型EPIC(erosion productivity impact calculator),考虑西南喀斯特地貌背景,以水分胁迫累加值作为致灾因子,与玉米产量损失进行脆弱性曲线模拟,基于此开展不同石漠化程度区玉米旱灾产量的致灾和成灾损失风险评估。结果显示,中国西南喀斯特地区玉米受旱减产的风险呈现从西北到东南增加的趋势。在4种风险水平(2、5、10、20年一遇)下,面积占比最大的产量损失率主要集中分布在0.4~0.5区间内,这主要由地形地势、降水差异和承灾体的脆弱性所共同决定的;受石漠化影响,土层厚度为40 cm时,4种风险水平对应的减产率分别为5.8%、6.1%、7.8%、8.2%;该研究可以为中国第三大玉米主产区-西南山地玉米区的农业灾害预警和保障国家粮食安全提供重要的科学依据和技术支持。

基于虚拟地球的电离层电子密度时空多维可视化方法

针对多维多时相电离层电子密度数据在Web环境中传输困难而无法满足实时可视化需求以及传统面绘制方法无法反映原始数据场全貌的问题,从电离层电子密度源数据处理出发,使用视频压缩编码方法,实现时间序列数据的高效传输;借助WebGL可编程渲染管道,提出基于GPU加速的电离层电子密度光线投射体绘制方法,并采用自适应步长采样和早期光线终止法,提高可视化质量与体绘制效率;最后,基于开源虚拟地球平台Cesium,实现电离层电子密度的多层动态交互式可视化,验证所提方法的可行性和有效性,为电离层电子密度的科学可视化和辅助研究提供技术支持。

基于多源数据的中国UNESCO名录遗产地可持续发展目标监测

SDG11.4.1将保护世界遗产的“保护支出”作为评价遗产可持续发展目标的指标,其处于有方法无数据的状态,亟需具体数据和测算案例支持。利用48处中国UNESCO名录遗产的统计数据对SDG11.4.1指标进行测度和分析,基于Landsat遥感数据对4处自然遗产人为干预度进行变化监测分析。结果表明:1)单位面积支出可作为测度自然保护地(世界自然遗产、混合遗产、地质公园和生物圈保护区)可持续发展状态的指标,但不适用于文化遗产的测度。2)从资金投入角度看:自然保护地年均投入400万元/km^(2)可作为优质发展目标阈值,年均投入80万~400万元/km^(2)可作为发展状态良好的阈值。3)人为干预度作为扩展指标可以反映自然遗产地的可持续保护状态和趋势,可进一步在中国及其他国家类似保护地进行推广应用。

基于CLM5.0的内蒙古呼伦贝尔草地生产力模拟参数优化

草地净初级生产力(net primary productivity,NPP)作为评估生态系统结构和功能以及植被质量的重要指标,其精准估算对于草地生态系统保护有着重要作用。陆面过程模型可对大范围NPP进行时序模拟,但受限于对植被生理生化特性的认知,应用于目标区域时,模型参数的默认设定会引起模拟偏差。为了使模型适用于呼伦贝尔草地生产力模拟,该研究基于CESM(community earth system model)框架下的最新陆面过程模型CLM5.0(the community land model 5.0)开展模型参数敏感性分析,并采用DREAM(differential evolution adaptive metropolis)算法对最敏感的10个参数进行优化调整,最后将参数优化后的模型应用于呼伦贝尔草地NPP模拟。结果表明:1)对草地NPP模拟最敏感的是呼吸作用类参数,如冠层叶顶维持呼吸基率的截距参数、凋落池到土壤有机质池转移的呼吸分数,其次是碳循环类参数,如叶片碳氮比、细根碳氮比。2)叶片碳氮比与气孔导度参数优化后的后验概率分布为高斯分布,表明该优化为良性约束,反映了碳氮关联参数与呼吸作用参数对于优化模型模拟的有效性。3)参数针对性优化有效提升了CLM5.0对呼伦贝尔草地生产力的模拟性能,NPP年总量相对误差由33.82%降低至10.97%,且应用于在不同类型草地NPP模拟时,其相对误差分别降低了5.62%、8.06%、9.03%。该研究结果可为CLM5.0应用于呼伦贝尔地区的草地生产力模拟提供参考,对合理评估草地生态系统碳循环研究具有积极作用。

基于无人机密集匹配点云的黄河流域矿区植被提取

黄河流域是我国重要的矿产资源分布区域。长期以来,矿区的高强度开采引发了水土流失、植被退化等一系列问题,而植被作为矿区生态系统的能源动力,有着巨大的固碳速率和潜力,精准获取及监测矿区植被生长状态对黄河流域生态保护与高质量发展具有重要意义。提出一种无人机密集匹配点云矿区植被自动提取方法,通过无人机搭载的数码相机获取矿区序列影像,经特征提取、空三测量、多视影像密集匹配,重建矿区三维点云,利用匹配点云具有丰富的地物光谱特性,构建点云的差异植被指数DEVI,通过Otsu阈值法自动求取全局阈值,从而实现矿区植被点云的自动提取。选取黄河流域河南段某矿区进行实验,实验结果表明:植被提取的总体精度为96.40%,Kappa系数为0.927 1,可实现无人机密集匹配点云中的植被立体信息有效提取,为基于低成本无人机摄影测量进行矿区植被立体监测研究提供一种可行方法。

输电走廊场景激光点云LOD生成方法研究

为适应输电走廊海量点云高效实时三维显示需求,提出一种改进的多层次细节结构高效生成方法。首先对点云划分格网并计数,利用格网特征识别关键要素,将点云快速分成小块文件以利于并行处理;然后采用自适应采样方法对电力线塔等关键要素块进行泊松碟采样,对非电力要素块进行随机格网采样,实现多层次细节高效生成。实验结果表明,该方法在显示电力走廊关键要素时表现出了优秀的蓝噪声视觉效果,对比全局泊松碟采样速度提高了20%以上,满足海量点云电力巡检中实时高效显示需求。

基于历史边界的喜马拉雅山脉冰湖提取方法对比研究

冰湖是气候变化的重要指示器,在全球变暖的背景下,冰湖的持续监测对区域水资源管理以及高山地区防灾减灾具有重要意义。受冰川消融和气候影响,冰湖边界会发生季节性和年际变化。已有冰湖制图的研究,往往要首先确定遥感影像上每个冰湖的位置,然后获取其精细边界。近年来,不同区域的冰湖编目数据日益增加,提供了大量的冰湖历史边界。对这些位置已知的冰湖进行监测只需提取其当前边界,而历史边界可以作为冰湖迭代边界的起点,从而加速冰湖编目数据的更新。本研究以喜马拉雅山脉成像条件较好的488个冰湖和受积雪、冰冻、云、山体阴影影响的80个冰湖作为研究对象,将前者按照面积大小分成3类,基于1990年冰湖编目数据提供的历史边界信息,对比了人工阈值法、OTSU阈值法、U-NET、双峰迭代法、OTSU迭代法和C-V迭代法在2014年后Landsat-8 OLI影像上的冰湖提取结果。结果表明:OTSU迭代法、C-V迭代法能有效利用冰湖缓冲区内的统计信息,取得的F1分数高达88.89%和89.30%,显著优于人工阈值法、OTSU阈值法和双峰迭代法,也能较完整地提取冰冻状态和云覆盖的冰湖;对于积雪覆盖下的冰湖,C-V迭代法的提取精度最高;U-NET模型取得的F1分数高达89.8%,能准确提取与山体阴影相连的冰湖。本研究为历史边界已知的冰湖长期监测提供了方法支持。

基于改进U-Net模型的近海水产养殖池塘信息提取

针对传统卷积神经网络算法在复杂环境背景下泛化能力弱、提取精度低的问题,提出了一种快速、准确的近海养殖池塘自动提取模型。该模型在U-Net模型的基础上进行改进,用新提出的多尺度特征提取结构(DC)取代了U-Net模型的传统卷积层。其中,DC结构融合了Inception模块和空洞残差模块,增强了模型提取养殖池塘特征的能力,降低模型训练过拟合风险,有效减少图像背景信息干扰。实验结果表明,改进U-Net模型的精确率、召回率、交并比、F1分数分别为91.73%、90.47%、91.12%、89.91%,优于其他的对比模型。该研究能够有效提高养殖池塘提取精度,实现养殖池塘快速、准确的监测。