干旱严重程度指数(DSI)在山东省干旱遥感监测中的适用性

选择一个合适的干旱遥感监测指标,对于及时准确评估干旱对农作物生长影响有重要意义。本文综合植被指数和蒸散发指数,构成干旱严重程度的指数(DSI),并定量评价DSI在山东地区干旱监测的适用性,以期为该区干旱遥感动态监测提供科学依据。在定量分析DSI适用性的过程中,采用相关分析方法,针对基于标准化降水指数(SPI)长时间序列中的典型干旱时期,将月尺度的DSI、归一化干旱指数(NDDI)、温度植被干旱指数(TVDI)分别与SPI、土壤相对湿度(RSM)进行皮尔森相关关系分析。结果表明,SPI、RSM与DSI的相关系数分别在0.40、0.30左右,整体上高于SPI、RSM与NDDI和TVDI的相关性。此外,DSI表示的旱情时空分布准确地捕捉到了历史时期山东各地区的典型干旱事件的发生及其干旱的变化过程。DSI可以反映气象干旱和农业干旱,对山东干旱遥感监测有较好的适用性。

黄渤海海域叶绿素a浓度时空特征分布及影响因子分析

基于2003—2017年黄渤海海域中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感数据,利用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络模型研究叶绿素a浓度(chlorophyll a concentration,Chl-a)的典型分布模式,分析Chl-a变化趋势,并利用广义加性模型(generalized additive model,GAM)研究其与环境因子的关系。结果表明:黄渤海Chl-a存在明显的季节性变化,7月份浓度最低,为2.41 mg/m^3,4月份浓度最高,为3.43 mg/m^3;Chl-a呈现从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势;将SOM模型提取的典型模式分为清澈、低浓度、中浓度和高浓度模式,这些模式有效地阐明了2003—2017年黄渤海Chl-a在时间上存在春季高、夏季低的变化趋势,Chl-a高值区主要分布在河流的入海口及近海岸;利用GAM模型发现海表温度(sea surface temperature,SST)、风速与Chl-a之间存在显著的非线性关系,SST、风速对Chl-a变化的解释率为39.3%,SST对Chl-a变化的影响比风速更大;人类活动的增加对黄渤海Chl-a变化也起着重要的作用。

内蒙古草地净初级生产力时空变化及其对干旱的响应

为探究内蒙古草地生长季净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的变化及其与干旱的关系,本文通过趋势变化和相关性计算对2001-2015年内蒙古草地NPP和标准化降水蒸散指数(Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)的时空变化进行研究。结果表明:内蒙古草地生长季NPP平均增长率为2.20 g C·m^-2·a^-1,其中草甸草原为3.73 g C·m^-2·a^-1,典型草原为1.69 g C·m^-2·a^-1,荒漠草原为0.30 g C·m^-2·a^-1。NPP均值整体上自西南向东北逐渐增加,其中草甸草原最高,其次为典型草原,荒漠草原最低,年均NPP分别为387.90 g C·m^-2·a^-1,291.26 g C·m^-2·a^-1,133.70 g C·m^-2·a^-1。NPP整体上与SPEI-1相关性最强,其中,草甸草原与SPEI-1最强相关性最强,典型草原、荒漠草原与SPEI-3相关性最强。干旱对荒漠草原的影响最大,对典型草原的影响次之,对草甸草原的影响最小。

基于Landsat数据的黄河三角洲湿地提取及近30年动态研究

为深入了解黄河三角洲湿地近30a时空分布和动态变化特征,以山东省东营市为研究区,利用1986、1992、1998、2004、2010、2016年六个时期的Landsat遥感影像为数据源,综合利用光谱指数(MNDWI、NDVI)、目视解译、主成分分析(PCA)等方法,构建层次分类判别方法,提取研究区土地覆盖和湿地分类信息,分析研究区域近30a来的土地覆盖和湿地动态变化。结果表明:1)采用提出的层次分类判别方法提高了分类精度,6个时期的土地覆盖和湿地分类总体精度均高于85%;2)1986-2016的近30a间东营地区土地覆盖和湿地分布及面积发生了较大的改变,自然湿地退化现象严重,其中滩涂面积减少872.06 km^2,包括237.06 km^2转化为养殖池塘,114.79 km^2转化为盐田;沼泽湿地面积减少297.10 km^2,其中221.66 km^2转化为农田,河流面积基本变化不大。同时,盐田、养殖池塘、水库坑塘三类人工湿地面积分别增加了225.11 km^2、402.71 km^2,423.51km^2,呈现显著增加态势。自然与人工湿地总面积变化不大。

多时相特征组合优选的胶州湾湿地分类

基于光谱特征准确提取湿地信息并研究其动态变化,对于湿地环境监测和保护具有重要价值。本研究以山东省胶州湾湿地为研究区,构建面向对象的分类方法并集合多时相Landsat8 OLI遥感影像的多种特征变量:光谱特征,穗帽变换(K-T)特征,纹理特征,植被指数,水体指数等来提取湿地信息以提高中等分辨率影像的分类精度。结果表明,在光谱波段组合中,近红外波段和红光波段是湿地分类的最有效波段,穗帽变换产生的特征分量对湿地分类也较为有效,光谱指数中的Normalized Difference Water Index(NDWI)和纹理特征中的方差(Var)和对比度(Con)特征变量则并不适用于湿地分类,且特征变量的个数在到达24时会使可分离性下降。计算方差变化率(ROC)并结合目视解译确定最佳分割尺度,将面向对象的方法(Object-Based Image Analysis,OBIA)与Random Forest(RF)算法结合,其总体分类精度达到91.21%(Kappa系数=0.9011),较基于像素的分类方法总体精度增加5.18%,Kappa系数增加了0.0583。表明优选特征组合的面向对象的随机森林算法可有效提高湿地分类精度,为湿地信息提取提供一种新方法。