基于多源卫星多光谱遥感数据的过火面积估算研究

露天生物质燃烧是重要的大气污染物排放源,导致空气质量恶化并引起气候变化。卫星遥感数据能够提供大尺度、多时相的监测信息,然而燃烧火点监测和火烧迹地监测两种方式都存在着局限性。以美国东南部地区为研究区域,通过结合卫星遥感获取的高分辨率燃烧面积数据及多时相的燃烧火点数据,建立时空匹配模型估算露天生物质燃烧过火面积。通过分析植被燃烧前后的光谱变化特征,基于高分辨率的Landsat-5 TM4波段(0.84μm)与7波段(2.22μm)数据,利用差分归一化燃烧比(dNBR:the differential normalized burn ratio)提取燃烧面积数据;而燃烧火点数据则通过分析燃烧植被的热红外光谱特征利用MODIS 4与11μm波段数据提取。结果显示,该地区燃烧面积与燃烧火点数量之间相关系数达0.63,并且二者之间的比例关系随植被类型而发生变化,林地、草地、灌木、耕地和沼泽五种植被类型对应的像元燃烧面积分别为0.69,1.27,0.86,0.72和0.94 km^2。通过与美国火灾中心(national interagency fire center,NIFC)地面调查数据比对,模型估算的美国东南部过火面积数据较为精确,而同期的MODIS燃烧面积产品(MCD45)及燃烧源清单产品(global fire emissions database,GFED)遗漏了该区域大量的小面积燃烧事件。因此,本研究建立的过火面积估算模型能够提供更为精确的排放源参数信息,有利于区域空气质量模式准确地模拟露天生物质燃烧排放状况。

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望

作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。

高性能大气校正算法中遥感数据切分策略研究

高分辨率卫星遥感数据在地物识别等方面具有明显优势,然而其定量化应用中需要精确的大气校正,该过程通常相当耗时。分别研究了大气校正算法串行处理方法及基于通用计算机集群系统的并行处理过程。通过对2012年7月我国华北地区的环境卫星CCD数据进行大气校正,并分析了串、并行过程各个步骤运行时间,表明了对大气校正并行处理的高可行性。针对并行过程中负载不均衡和通讯频繁等问题,设计了基于卫星像元特征的数据切分策略,并对不同并行算法进行了性能分析,表明了本文反演结果的可靠性,以及提出的切分策略能达到更高的加速比。

Hyperion遥感影像噪声去除方法研究

由于传感器不同探元响应的差异和水汽等吸收气体的影响,Hyperion图像存在各类噪声,严重影响了Hyperion数据的解译和信息提取。本文首先对Hyperion图像波段噪声特征进行分析,选择其中的169个波段作为有效波段。然后,提出一种左右列平均法结合中值滤波的条带噪声去除方法,对Hyperion图像中的条带噪声进行去除。最后,将本文提出的去噪方法同左右列平均法、全局去条纹法和多项式拟合法进行比较,评价各种方法的去噪效果。实验结果表明,新方法既能够有效去除图像中的条带噪声,又能更好地保留原始图像的信息。

流域不透水面遥感提取及尺度依赖性研究

流域不透水面能直接影响非点源污染的转移模式,降低受纳水体质量,对生态环境造成巨大压力,是流域生态水文模型的一个重要参数。针对流域不透水面遥感信息提取及尺度依赖性问题,从像元、亚像元两个尺度进行了研究,论述了流域初始分类与样本获取、局部不透水面信息提取和亚像元级不透水面覆盖率计算的技术方法。以福建省九龙江流域为例,对2010年不透水面空间格局进行了提取,其总体精度达到82.81%,验证了本文研究成果的实用性。

基于卷积神经网络和AMSR2微波遥感的土壤水分反演研究

土壤水分是水文、气象、农业等研究中的重要参数,尤其在农作物估产模型和农业干旱监测研究中有特别重要的意义。前人在土壤水分反演算法研究上已经做了大量研究工作,但由于影响地表土壤水分的因素较多,各种算法依然存在一些不足。本研究在分析以往反演算法的基础上,总结不同算法的优势和局限性,提出利用具有深度学习特点的卷积神经网络方法(CNN)进行土壤水分反演,从而克服传统土壤水分反演方法的缺陷并提高土壤水分反演的精度。以被动微波AMSR2数据为例,在对土壤水分产品算法进行剖析的基础上,构建了基于卷积神经网络反演土壤水分的模型框架,从而提高反演算法的通用性和反演精度。深度学习卷积神经网络的精度主要取决于训练和测试样本数据库,然而被动微波像元分辨率比较低,以及很难获得与卫星同步的地面实测数据。本文选择不同地区地表均一的土壤水分观测站点,以AMSR2土壤水分产品作为参照来获取地面同步数据,从而克服地面同步观测数据的难题。将AMSR2亮温数据和对应地面同步观测土壤水分数据为样本随机分成训练和测试数据库,通过反复训练,当卷积神经网络选择两个卷积层两池化层的组合,迭代次数3000次时,网络反演的总体精度最高。经过测试样本验证表明,CNN反演土壤水分值与地面同步观测土壤水分的均方根误差RMSE为1.1178%,两者保持了较高相关性(r=0.8685)。以地面站点实测数据对CNN反演结果进行验证,相对误差为39.25%。相比于JAXA产品与实测值的验证结果,CNN反演结果的平均相对误差小10.24%,说明CNN明显提高被动微波遥感土壤水分反演的精度。

基于ETM+影像的千岛湖叶绿素a浓度卫星遥感反演研究

以千岛湖为研究对象,利用Landsat 7 ETM+遥感影像与野外实测数据,建立叶绿素a浓度的遥感定量反演模型。将叶绿素a浓度与波段反射率组合进行Pearson相关性分析,选择(B4+B2)/B3波段组合构建叶绿素a反演模型,并得到千岛湖叶绿素a浓度的时空分布。结果表明:(1)2007年千岛湖叶绿素a浓度低于4μg/L的水体面积占水体总面积达到99%以上,整体水质优良;(2)千岛湖叶绿素a浓度随季节变化特征明显,夏季容易出现局地高值,秋季平均浓度整体升高;(3)通过反演不同时期的叶绿素a浓度分布,可以刻画出千岛湖藻类的消长过程,从空间上发现易爆发富营养化的区域。该反演模型能较为精确地估算千岛湖的叶绿素a浓度,对今后水体富营养化的监测和预警具有重要意义。

基于多源遥感数据的北京市通州区土地利用/覆盖与生态环境变化监测研究

土地利用/覆盖与生态环境状况是衡量城市发展水平的重要指标,对于城市建设有着极其重要的作用。该文采用2006-2016年ETM+数据和Sentinel-2A数据,对北京市通州区的土地利用/覆盖和生态环境变化进行了分析,并探讨了其驱动因素。结果表明:2006-2016年北京市通州区耕地显著减少,建筑用地和城市绿化面积增加,水域面积稳中有升;生态环境质量在前5年有一定下降,而在后5年有了明显改善;北京市通州区土地利用/覆盖和生态环境变化的主要原因有政策与重大事件影响、人口与经济发展建设两方面因素,其中政策与重大事件影响在短期内作用显著,而人口与经济发展建设则对土地利用/覆盖和生态环境变化有着长期且复杂的作用。该研究可对北京副中心和京津冀一体化建设提供参考。

生态环境遥感评价模型库系统平台构建研究

在生态环境遥感评价系统构建过程中,以业务为核心的开发模式导致了多种业务模型与系统耦合度高、模型复用困难的问题。API库本身的开发平台限制导致了系统多平台调用能力欠缺。同时,在遥感大数据量计算的背景下,系统更是难以应对多用户的并发请求,广区域覆盖度计算造成了长延时和系统资源高占用的问题。针对以上模型复用、多平台调用、模型并发处理和大数据量计算4个问题,提出了基于SOA和Open Stack的生态环境遥感评价模型库,在模型复用和多平台调用问题方面,采用Web服务对生态环境遥感评价常用的20种专题算法模型进行统一封装、部署和并发调优;在模型并发处理和大数据量计算方面,采用Open Stack对多个服务进行动态负载均衡和任务分配。此外,还分析了模型库构建过程中核心的模型元数据接口设计和模型封装的实际问题,并提出了设计思路。最后,以三江源地区为例进行评价生产,证明了系统的可行性。

基于随机森林的MODIS遥感影像水体分类研究

本文采用随机森林分类方法提取MODIS影像中的水体,根据水体和非水体在不同波段的反射率特征差异计算水体指数,选择一年内水体指数总和大于零的点构造分类特征,以全球30 m地表覆盖数据作为真值进行训练和验证.依据在随机森林中分类特征的重要性选出了10个分类特征,并通过一定量的实验统计选出有较好分类结果的随机森林模型参数.采用混淆矩阵及相关精度指标、Kappa系数等进行精度评价,获得较好的水体分类结果.

2000～2015年中国人工表面变化遥感监测分析

基于时间序列遥感数据获取的多期土地覆被数据对中国人工表面变化信息进行提取和定量评价,进一步分析中国各省市的人均人工表面面积变化趋势,以及7个主要城市群的人工表面变化情况,结果可知:①2015年中国人工表面的面积总和为29.07万km2,其中建设用地25.10万km^2、交通用地3.09万km^2、采矿场0.88万km^2;②2015年人工表面总面积较2010年年均增长为0.66万km^2,年均增速为2.57%,较2000~2010年年均增长0.55万km^2(年均增速2.70%)增速有所放缓。③总体上中国大部分行政区的人均人工表面面积近15 a持续提高。

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。

基于GF-1卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法

GF-1号卫星是中国2013年4月26日发射的一颗高分辨率遥感卫星,为解决该新型卫星数据在农作物对地抽样遥感调查中的应用技术方法问题,该文针对GF-1号卫星数据的特点,研究了基于GF-1号卫星16m WFV传感器和2m/8m PMS传感器卫星数据的农作物种植面积遥感抽样调查方法。根据研究区物候历,选择农作物识别关键期的16m WFV传感器数据进行多时相农作物种植面积的中分辨率遥感提取;在中分辨率农作物面积遥感分类图基础上,计算研究区域的MORAN I指数,确定格网抽样单元的大小,进行多目标农作物的MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样;对抽样单元采用2m/8 m PMS传感器卫星数据进行高分辨率农作物面积制图;最后根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断,并计算CV值,评价抽样精度。以江苏省东台市为研究区对GF-1号卫星数据进行了应用研究。研究结果表明,GF-1号卫星数据完全可以应用于县级农作物种植面积的提取,农作物种植面积提取精度优于90%。

基于遥感与多变量概率抽样调查的作物种植面积测量

针对传统抽样调查工作中调查基础资料时效性不高和野外调查工作量较大等问题,该文提出了一种遥感与MPPS(multivariate probability proportional to size)抽样调查相结合的农作物种植面积测量方法。利用第2次农业普查数据进行抽样框的编制;利用时序中分辨率遥感数据进行农作物种植面积的分类;在中分辨率遥感分类图的基础上进行MPPS抽样;采用高空间分辨率遥感数据对抽选样本进行面向对象的分类;根据MPPS抽样方法进行总体农作物种植面积的推断;计算CV值,评价抽样精度,以国家统计局公布数据为标准进行总体面积精度评价。以辽宁省北镇市为研究区对该方法进行了测试。结果显示,该方法能够有效的提取县级农作物种植面积,农作物种植面积提取精度优于92%。

空气质量卫星遥感监测技术进展

随着全球及区域尺度内空气污染问题的日益突显,利用卫星遥感进行大气探测的技术也得到了不断发展。分别介绍了气溶胶、灰霾、近地面颗粒物、污染气体、温室气体的遥感反演原理,及近年来国内外算法和应用进展情况。同时,阐述了建立多源卫星空气质量监测系统的追切性,及其国内外发展现状。最后,针对目前我国空气质量卫星监测技术的需求,指出了目前大气遥感技术在我国发展的不足之处,并为进一步提升卫星遥感技术在大气监测领域的应用和扩展提出了一些建议。

流域非点源污染景观源汇格局遥感解析

流域非点源污染景观源汇格局解析是流域水质污染物产生、输运机理认知与有效防治措施制定的重要科学理论基础。该文以充分挖掘流域遥感数据多时空尺度的特征与优势为目标,制定了流域非点源污染景观源汇类型界定方案,提出了像元级、亚像元级以及时序更新的流域非点源污染景观源汇格局遥感解析方法。在此基础上,以福建省九龙江流域为例,对不透水面这一典型流域非点源污染"源"景观2010年空间格局进行了信息提取,并对2000、2005年对应信息进行了时序更新与空间特征分析,结果显示2000–2010年间九龙江流域内不透水面覆盖面积增长了33.38%。该研究可为中国流域非点源污染研究、生态管理与建设提供参考。

基于高分遥感影像的地震受灾建筑物提取与倒损情况快速评估

以鲁甸地震为例,基于灾后无人机航拍影像,利用均值漂移分割算法以及C5.0决策树分类算法,提取了受灾建筑物区域,并对建筑物倒损率与地震烈度进行了估算,经目视解译验证以及与官方发布地震信息比对,倒损率相对误差均小于5%,地震烈度估计则与真实信息完全吻合。同时,利用采样方法计算了真实倒损面积与分类倒损面积的比值系数,提出了对于同一地震、相似地貌、相似建筑物分布的不同区域的建筑物倒损面积评估模型,经验证,其相对误差最小可低达5.31%,从而实现了倒损面积更准确的快速评估。

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。

卫星遥感地表温度降尺度的光谱归一化指数法

针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以TsHARP温度降尺度算法为基础,根据地表覆盖类型的不同,分别选择与LST相关性更好的光谱指数(归一化植被指数,NDVI;归一化建造指数,NDBI;改进的归一化水体指数,MNDWI;增强型裸土指数,EBSI)提出了新的转换模型,并从定性和定量两个角度评价了TsHARP法和新模型的降尺度精度。结果表明:两种模型在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持MODIS LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1km影像中的马赛克效应,两种模型均能够达到较好的降尺度效果;全局尺度分析表明,不管是在降尺度结果的空间变异性还是精度方面,本文提出的模型(RMSE:1.635℃)均要优于TsHARP法(RMSE:2.736℃);TsHARP法在水体、裸地和建筑用地这些低植被覆盖区表现出较差的降尺度结果,尤其对于裸地和建筑用地更为明显(|MBE|>3℃),新模型提高了低植被覆盖区地物的降尺度精度;不同季节的降尺度结果表明,两种模型都是夏、秋季的降尺度结果优于春、冬季,新模型的降尺度结果四季均好于TsHARP法,其中春、冬季的降尺度精度提升效果要优于夏、秋季。

蒙陕甘宁能源金三角植被覆盖遥感监测与动态分析

蒙陕甘宁能源金三角地区以宁夏宁东、内蒙古鄂尔多斯、陕西榆林为核心,辐射陕西延安和甘肃陇东地区,是正在崛起的中国能源新基地。为了解该区域的植被及其动态变化,采用2000~2009年SPOT卫星VEGTATION遥感数据,对蒙陕甘宁能源金三角地区的植被覆盖变化状况进行了遥感监测和动态分析。结果显示:金三角地区2000~2009年植被覆盖度总体呈增加趋势,这与区域内近年来所实施的生态保护工程有关。其中,2008年最高,为45.45%,2000年最低,为33.74%,2005年和2009年略有下降。部分区域植被盖度降低的主要原因为城市扩张和区域资源开发。