一种利用贝叶斯优化的蓝藻遥感分类方法

利用Sentinel-2遥感卫星影像,结合遥感优势以光谱、指数、纹理等14种多种特征信息为输入,依托贝叶斯优化算法,设计了一种能自动获取最优超参数组合的BO-XGBoost方法,并将其成功应用于2021年阳澄湖蓝藻信息提取。结果表明:①通过贝叶斯优化算法获取最优超参数组合,进行训练得到BO-XGBoost蓝藻分类模型,其训练结果在测试集和训练集上表现效果良好,准确率高达96.07%;②将BO-XGBoost应用于参与样本集构建的影像,其蓝藻识别结果与人工解译成果对比,2种方法得到的蓝藻空间分布情况基本一致,交并比最低为41.31%;③为评价该分类模型在其他时相的适用性,选择其他时相影像数据进行蓝藻提取,BO-XGBoost与人工解译2种方法蓝藻空间分布情况基本一致,交并比最低为43.85%。

基于遥感图像的蓝藻提取算法探析

基于卫星遥感的蓝藻精细化分类及信息提取在内陆湖泊水环境治理、监测等方面具有重要的研究意义和应用价值。对Sentinel-2卫星图像数据,依托支持向量机分类模型,探析基于像素和面向对象两种分类思想在蓝藻遥感监测领域的适用情况。研究结果表明:①从不同评价指标上看,基于像素和面向对象的分类方法,分类精度相差不大,均高于90%;②从蓝藻空间分布结果上看,基于像素的分类方法在蓝藻零星分布区域有较好的结果,面向对象的分类方法则适用于蓝藻大范围爆发情况。应用面向对象分类方法对2020—2021年阳澄湖蓝藻进行自动提取,蓝藻提取结果能够表征蓝藻实际分布情况,阳澄湖蓝藻爆发区域主要集中于阳澄西湖北部,阳澄西湖南部、阳澄中湖北部区域存在零星蓝藻爆发情况。

面向全空间信息系统的传感设备实时数据管理架构

传感设备实时数据已经逐步成为GIS对现实世界动态特征表达与时空大数据分析的主要数据来源之一。将传感设备与全空间信息系统结合,提出一种面向全空间信息系统的传感设备动态接入与感测数据流式管理架构。基于多粒度时空对象描述框架对传感设备进行动态时空建模,实现传感设备的动态接入与时空对象化一体管理;设计可伸缩的实时数据管理系统体系;引入任务驱动的感测数据流式处理机制;通过实验验证数据管理架构的技术可行性。

矢量化多边形优化方法

从地理空间数据不确定性理论出发,提出了矢量化多边形的优化方法。该方法通过对矢量多边形进行"磨角插值"和基于可接受域限定的自适应滤波平滑处理,以此来削弱由空间数据表示不确定性造成的误差,使矢量化多边形最大限度地逼近地理实体真实轮廓。采用基于全局阈值的DP算法进行压缩处理,消除了数据冗余。从压缩比、位置误差及处理效率3个方面进行对比实验,验证了所提方法的有效性。

近40a岱海水域面积与水量变化遥感监测

岱海是中国重要的自治区级湖泊湿地自然保护区之一,近年来受气候变化和人类活动影响,岱海湖面严重萎缩,水量逐年减少。基于1977—2019年Landsat系列中高分辨率卫星遥感影像,利用改进的归一化差异水体指数法提取岱海水域面积,结合湖泊数字高程模型(DEM)和实测高程数据,利用逐像元法对岱海水量变化进行了估算。结果表明:1977—2019年岱海水域面积呈现萎缩趋势,43 a间共减少了91.86 km^(2),缩减比例达63.19%;1977—2019年岱海水量呈现下降趋势,库容量降低了9.03亿m^(3),年减少速率为0.22亿m^(3)/a;岱海水量与水域面积呈现明显相关性且逐年递减,在不采取任何措施的情况下,以当前的多年平均萎缩速率,自2019年起,岱海将会在7 a后即2026年消亡。

基于Sentinel-1A雷达影像阳澄湖凤眼莲遥感动态提取分析

凤眼莲是一种水生大型植被和高度入侵的物种,容易引起一系列生态、经济、社会问题,对其进行有效监测有重要意义。本研究以阳澄湖为研究区域,利用2021年多时相哨兵一号雷达卫星的垂直发射垂直接收(VV)、垂直发射水平接收(VH)极化数据,分析阳澄湖凤眼莲的生长周期内雷达后向散射强度变化特征,进行不同极化模式下基于阈值的凤眼莲提取研究,并验证凤眼莲分布提取结果。结果表明:①微波遥感为监测凤眼莲提供了有效监测手段,利用雷达影像对阳澄湖区域可以有效进行凤眼莲识别提取;②不同极化模式下,凤眼莲的后向散射强度差异明显,且时序差异也比较明显;③相较于VH极化方式,VV极化方式下的凤眼莲雷达散射强度整体更高;④VH极化模式下的凤眼莲提取精度优于VV极化模式,且精度可达到89.5%。

江苏省水环境遥感监测业务平台关键技术研究与应用

当前国内水环境监测需求迫切,卫星遥感作为一种可行的技术手段,在数据源、算法模型等方面均有所发展,但理论研究与实际应用的"桥梁"尚未建成,还需研究并真正建立面向生态环境部门可长期使用的业务化平台.为解决这一问题,研究制定了江苏省水环境遥感监测业务逻辑体系,基于虚拟引擎支撑的分层架构,通过可视化配置管理汇集了水环境遥感业务模型库,完成了算法模型本地化,以业务化、流程化、规范化、自动化的方式实现了水环境多目标、多专题、多场景、多类型的遥感监测预警与分析评估.

利用视距进行多源空间数据尺度集成

多源空间数据尺度集成是将不同类型的数据在空间尺度上集成统一的过程,是空间数据集成的研究难题之一。针对多源空间数据尺度集成问题,在自然法则的基础上,提出将视距作为空间尺度集成的标准,并深入探索了视距与比率尺度、级别尺度的转换方法,并以"对象-空间形态-样式"3层数据结构管理存储多尺度集成数据。实验结果表明:①以视距作为多源数据空间尺度集成的标准是符合认知规律的;②利用视距进行多源空间数据尺度集成是解决多主题、多尺度GIS数据集成与管理的有效方法;③多源数据空间尺度集成是一个综合性的问题,还需要空间尺度转换、多尺度空间数据索引等关键技术的支撑。

以节点为中心的关系边聚类与可视化算法

对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止"过度弯曲"情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分。实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判。