三峡库区是长江上游经济带的重要组成部分,对其开展全方位、多层次、定期化的系统地质调查工作是十分必要和重要的。回顾了近40 a来基于航空遥感技术的三峡库区地质调查的发展与进展情况,简要介绍了陆续出现的航空遥感技术原理及其特点,对利用不同技术方法取得的成果进行了梳理,肯定了航空遥感技术在地质调查领域的重要作用,并对实践生产中发现的问题进行了总结,最后展望了航空遥感技术在三峡库区地质调查中的应用前景。应用与研究成果表明,航空遥感技术通过其灵活高效、详实精准的优势,在三峡库区的灾害体识别、生态环境监测、资源勘查等地质调查领域发挥了重要作用。

青藏高原地区是我国冰崩发生最多的区域。20世纪以来,随着全球气候变暖,该区域多次发生冰崩事件,给当地居民带来了严重的生命财产损失。对该区域冰崩的深入调查和研究对于冰崩灾害的防灾减灾具有重要的实际意义。通过对冰崩灾害的致灾方式、运动过程和影响因素等进行分析和总结,结合高山峡谷地区冰崩灾害的典型特征,对冰崩灾害的定义进行了详细阐述,认为冰崩灾害不应仅包含冰川垮塌形成的直接灾害,还应包含由冰川垮塌引发的链式灾害。在此基础上,将冰崩灾害分为冰崩直接灾害、冰崩-冰湖溃决灾害和冰崩-堵溃链式灾害3种类型,以期建立具有普适性、实用性的分类标准,为青藏高原地区冰崩灾害的深入研究和防灾减灾救灾提供理论基础和科学依据。

传统基于统计的高空间分辨率遥感影像变化检测需假设数据服从正态分布,如基于卡方检验的变化检测,但受困于样本数据不严格服从正态分布,检测效果并不理想。针对此问题提出一种基于箱线图的变化检测方法,不需任何假设,根据数据结构本身固有模型进行变化检测。首先,经由矢量引导的增长式分割获得对象; 然后,结合纹理与光谱特征计算其余弦值; 最后,采用箱线图算法获得变化对象。以高分一号融合影像为实验数据进行验证,结果表明,结合矢量夹角余弦与箱线图进行变化检测的总体精度可达88.21%,相比马氏距离与卡方检测的方法和结合马氏距离与箱线图的方法具有更好的准确性与稳定性。

机械性破损面容易引发水土流失、次生地质灾害等生态环境问题,但目前还缺乏其基于遥感影像的有效提取方法。选择机械性破损面分布密集的云南省螳螂川流域为研究对象,基于高分二号(GF-2)遥感影像,探讨其基于纹理特征辅助的面向对象提取方法。根据7类地物特征建立地物分类规则,在最优尺度分割的基础上,基于光谱特征的决策树A和基于“光谱+纹理”特征的决策树B进行面向对象的分类。经过精度评价分析得出,相对于传统的监督分类法和仅基于光谱的面向对象分类法,基于“光谱+纹理”特征的决策树B分类方法使Kappa系数和总精度分别提高至0.82和86.25%,有效地提高了机械性破损面的提取精度。

为提升合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出基于变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)的SAR图像目标识别方法。首先采用二维变分模态分解算法(bidimensional VMD,BVMD)对SAR图像进行分解,从而获得多模态的表示; 然后采用联合稀疏表示对SAR图像的多模态特征进行同时表征; 最后基于最小重构误差的原则判定目标类别。在MSTAR数据集上对提出方法进行性能测试,结果显示,在标准操作条件(standard operating condition,SOC)下对10类目标的识别率达到99.24%,在型号差异、俯仰角差异、噪声干扰条件下的性能也优于现有几类方法,证实了方法的有效性。

针对无人机影像区域网平差中误匹配点较多,采用方差损失函数可能造成求解参数失真,偏离真值误差大,甚至无法收敛的问题,采用了一种顾及观测值可靠性的稳健区域网平差方法。该方法采用损失函数作为粗差抑制策略,是在Cauchy损失函数基础上的一种变体,主要思想为根据特征点重叠度的均值、方差以及残差大小自适应调整总体损失函数,从而克服误匹配点对平差参数求解的干扰,并设计了不依赖地面控制点的精度评价实用方法。实验表明,该方法在较高误匹配率的情况下,仍然能够得到稳健的平差结果,具有一定实用价值。

内蒙古新巴尔虎右旗甲乌拉—查干铅锌银矿区地处呼伦贝尔草原腹部,当地半干旱的气候使得该矿区尾矿库、固体废弃物堆、矿石堆等易于产生扬尘,对周边草场产生污染。采用传统的化学采样和光谱分析调查矿区扬尘污染精度虽高,但费时耗力,而利用时序遥感方法监测矿区扬尘污染则比较便捷。本研究利用2018年GF-1卫星数据完成了矿区开发占地信息提取,在分析研究区的风场和最佳扬尘观测月份基础上,使用2000年、2005年、2010年、2015年和2018年获取的5期Landsat卫星数据,采取“扬尘风积物-植被-水体和阴影”端元分解模型和人工干预的半自动剔除道路干扰方法,对矿区扬尘风积物进行遥感监测; 相较于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)分析法,该方法在考虑植被光谱信息的同时也兼顾扬尘的光谱信息,使监测结果更为客观。比较5期遥感图像扬尘风积物提取结果发现,截止到2018年,矿区1 km缓冲区内扬尘风积物污染面积扩大到190.57 hm²,其中2000—2010年间和2010—2018年间的年平均增长面积分别为14.74 hm²和0.64 hm²。监测结果表明矿区采取的防治和治理措施可以明显改善扬尘风积物污染问题,但是随着矿区进一步开发,生态修复治理也应及时跟进。

从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以确定或噪声严重的的图像,基于水体光谱分析或纹理分析的方法并不十分适用。高空间分辨率图像中的河流一般结构不规则,更可能由于各种原因致使河流的局部与整体拥有不一样的光谱特征和纹理特征,然而在一些遥感图像中,河流可能在大范围内具有近似一致的宽度,基于此,提出了结合笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)和几何特征集(geometric feature set,GFS)的河流提取方法。首先,使用Canny算子提取图像边缘,并把边缘图作为SWT算法的输入,得到笔画宽度图; 然后,使用连通域标记算法对其中的像元进行分组,接着根据构造的GFS来对分组之后得到的连通域进行筛选; 最后,对剩下的连通域进行孔洞填充。使用高分一号(GF-1)近红外波段进行实验的结果表明,该方法能够在完整提取目标河流的同时很好地抑制噪声。同时,该方法在提取效果和算法稳定性上明显优于乘性Duda算子和区域生长算法。

针对当前TM影像中细小河流提取存在的不连续问题,提出一种基于结构相似区域搜索的细小河流提取方法。首先,利用地物间不同的反射特性,使用水体提取模型对细小河流和无关信息进行区分; 其次,结合TM不同波段上水体灰度值差异,设定不同阈值去除无关噪声; 然后,通过搜索评估不连续河流区域,确定河流待连接断点; 最后,利用河流像元间结构相似度,实现不连续细小河流的启发式搜索连接。研究结果显示,相比传统的乘性Duda算子、线状特征增强算子以及区域生长等方法,基于结构相似区域搜索的细小河流提取方法,有效地解决了细小河流提取不连续的难题,准确地实现了细小河流的完整提取。该方法对基于遥感技术的完整水体信息提取,具有较大的实际应用价值。

南方人工林生长迅速,轮伐期短。为探讨一种有效更新森林资源数据库的森林变化检测方法,快速检测短时期内森林采伐与更新的动态变化。以变化频繁快速,变化图斑多且小的广西人工林作为研究区,以2个时相的高分二号(GF-2)影像为数据源,利用多尺度分割和光谱差异分割2种方法对2期影像进行分割,通过对象的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)差值并基于分布函数确定阈值来提取变化区域与变化类型,实现森林变化快速检测。基于像元采用同样的方法进行处理,与面向对象NDVI差值法进行比较。结果表明面向对象NDVI差值法的总体精度达89.76%,Kappa系数为0.81,精度和提取效果优于基于像元NDVI差值法,更能刻画变化图斑的形状和边界,也能较准确地检测出微小变化的面积。该方法能适应南方人工林的变化特点,在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。

基于美国的新一代对地观测卫星NPP/VIIRS卫星夜光数据,构建面板回归模型,以我国25个中西部首次开通高铁的县域为研究对象,对其2013—2018年间县域GDP进行经济估算。首先,对公开的NPP/VIIRS数据进行基于最大估计的矫正处理; 然后,建立夜间灯光-GDP的面板回归模型; 最后,进行GDP估算。结果显示25个县中,有16个县的相关系数(R²)达到了0.9以上,6个县级区域的R²在0.85~0.9之间,证实NPP/VIIRS卫星夜光数据的变化与新建高铁站所在县域的经济增长呈现较好和长期平稳的正相关性。对高铁与县级经济发展的影响做了简要分析,认为通过面板回归模型来拟合NPP/VIIRS卫星夜光数据并推算新建高铁站所在县域GDP的方法是可行的。

为充分提取极化合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像中的信息,提高图像分类精度,提出结合视觉特征的极化SAR图像分类方法。首先,通过极化目标分解方法提取极化参数组成极化特征向量; 然后,通过灰度共生矩阵和假彩色合成图像提取极化SAR图像中的纹理和颜色特征参数构成视觉特征向量; 最后,将视觉特征向量与极化特征向量组合成新的特征向量,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行分类。对RADARSAT-2的全极化SLC数据进行分类实验,结果表明,与仅使用极化特征向量相比,视觉特征的加入能有效提高极化SAR图像的分类精度。

针对现有道路障碍物遥感检测方法对配准精度要求高、受成像条件影响大、自动化程度不高以及需要专业人员操作等不足,提出了一种基于反向特征匹配的道路障碍物检测方法和路段通过性评估方法。该方法基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征提取算法,通过获取灾后影像上道路缓冲区内不能匹配的特征点集来检测定位障碍物,然后采用多种子点区域生长算法获得障碍物分布范围与形状,最后通过与道路矢量数据叠置分析进行路段通过性评价。实验结果表明,该方法能有效地提取因自然灾害而产生的山区公路障碍物位置和面积信息。

点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-dimension tree)建立点云索引构建点云K邻域; 然后,采用主成分分析法估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目; 最终,通过K-means++聚类方法实现点云精简。将精简结果生成Delaunay三角网并转换为栅格数据,通过相关系数验证方法的有效性。结果表明: 针对研究区69 544个点云数据,该方法可去除多次回波点云7 722个; 对点云法向量进行聚类数目为8的K-means++聚类,对应的精简率为分别为81.389%,81.833%和85.369%时效果较优; 精简后生成Delaunay三角网的时间远低于精简前,且当按81.833%进行精简处理时,相关系数最高,为0.890。该方法可为点云精简提供参考。

洪水灾害的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但目前中高空间分辨率的遥感影像受卫星回访周期及天气的影响,限制了在洪水监测中的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来监测洪水灾害。以Gwydir和New Orleans 2地区为研究区,利用时空自适应反射率融合模型(spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, STARFM)、时空反射率解混模型(spatial and temporal reflectance unmixing model, STRUM)和灵活的时空融合模型(flexible spatiotemporal data fusion, FSDAF)3种流行算法融合MODIS和Landsat影像,获得Landsat融合影像,采用支持向量机(support vector machine, SVM)对融合影像分类来提取洪水信息,并对其结果进行精度评估。实验结果表明,3种时空融合算法能够有效应用到洪水监测中,且FSDAF算法融合结果在2个研究区都优于STARFM和STRUM。在Gwydir研究区,STARFM,STRUM和FSDAF 3种算法洪水分类总体精度分别为0.89,0.90和0.91,Kappa系数分别为0.63,0.64和0.67; 在New Orleans研究区,3种融合算法洪水分类精度为0.90,0.89和0.91,Kappa系数分别为0.77,0.76和0.81。此研究表明时空融合算法能够有效应用到洪水监测中。

高效准确地提取城市绿地对国土规划建设意义重大,将深度学习语义分割算法应用于遥感图像分类是近年研究的新探索。提出一种基于DeepLabv3+深度学习语义分割网络的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,通过网络的多孔空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)等模块,提取高层特征,并依托架构完成数据集创建,模型训练,城市绿地提取以及精度评估。研究表明,本文架构分类的总体精度达到91.02%, F值为0.86,优于最大似然法(maximum likelihood, ML)、支持向量机(support vector machine, SVM)和随机森林法(random forest, RF)3种传统方法及另外4种语义分割网络(PspNet,SegNet,U-Net和DeepLabv2),可以准确提取城市绿地,排除农田像元干扰; 此外,对另一地区的提取试验也证实了本架构具有一定的迁移能力。所提出的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,可实现更精确、效率更高的城市绿地提取,为城市规划管理提供参考。

建立合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)数据和光学植被指数的定量关系有助于融合这两种数据源,提高山区森林遥感的时序监测能力。为此,以内蒙古大兴安岭根河林区为例,首先分析了归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、绿度植被指数(greenness vegetation index,GVI)和归一化水分指数(normalized difference water index,NDWI)与C波段雷达数据的相关性,接着对比了不同森林干扰下NDVI,NDWI与X,C,L波段雷达数据的相关性差异。结果表明: ①极化比(polarization ratio,PR)和干涉相干系数与各植被指数呈显著负相关,PR与NDVI,EVI,GVI线性趋势好(R²=0.40~0.49),VH的干涉相干系数与各植被指数线性趋势好(R²=0.43~0.51); ②地表类型会影响VH与NDVI线性回归结果,在植被密集的灌草、火烧迹地和森林内线性趋势好(R²=0.64~0.76); ③不同森林干扰下相关性存在差异: 在火烧迹地内NDVI与X波段HH和C波段PR呈显著负相关,NDWI与C波段VH呈显著正相关; 在未受干扰林地内NDVI和NDWI与C波段PR呈显著正相关; 在采伐迹地内L波段PR与NDVI呈显著负相关,L波段VV和VH的PR与NDWI呈显著负相关。

综合数字高程模型(digital elevation model,DEM)和遥感影像数据,提出了一种通过确定洪积扇的扇顶点、扇前缘点和侧面边缘点来实现洪积扇提取的新方法。首先,基于水文分析确定洪积扇的扇顶点; 其次,根据洪积扇与冲积平原交界处有明显坡折的特点,基于DEM高程拟合确定扇前缘点; 然后,通过DEM高程拟合和遥感影像特征共同确定侧面边缘点。选取贺兰山东麓作为试验区对区域内的洪积扇进行提取,与目视解译的结果对比表明,提取的洪积扇形态更加客观和稳定,同时对植被覆盖和人类活动影响较大地区的洪积扇具有很好的提取效果,克服了目视解译的局限性。该方法对实现洪积扇的自动提取,进而进行其形态和沉积特征研究具有重要意义。

生态用地是区域生态服务功能的主要供给者,对控制区域生态环境起到了关键作用,研究河北省生态用地时空格局的地貌分异特征可以为京津冀区域生态用地保护与优化、土地利用规划以及生态战略制定提供科学依据。基于1990年、2000年和2015年生态用地遥感解译数据和地貌数据,利用分布指数、信息图谱等方法,分析了河北生态用地时空格局的地貌分异特征。研究表明: ①研究期间河北省生态用地在平原、台地和高原地貌类型区呈劣势分布,在丘陵、低山和中山地貌类型区呈优势分布; ②研究期间林地在台地,其他生态用地在平原、台地、低山和中山地貌类型区空间稳定性极差; 林地在平原,草地在高原,湿地在平原、台地、丘陵和低山,其他生态用地在丘陵和高原地貌类型区空间稳定性较差; 各生态用地类型在其他地貌类型区空间稳定性较好; ③研究期间生态用地变化图谱以稳定型为主,所占比重为86.75%,在平原、台地和高原地貌类型区呈劣势分布,在低山和中山地貌类型区呈微弱优势分布,在丘陵地貌类型区呈标准分布。河北生态用地空间分布、空间稳定性和变化图谱的地貌特征分异显著,制定生态建设战略规划时应充分考虑区域地貌特征。

此前,我国自然资源实行分头管理,各要素的调查监测分别由国土、水利、农业、林业、海洋等部门组织开展,这导致了各类要素调查监测存在数出多门、标准不一、成果矛盾和难以共享等问题。为解决上述问题,需要对广西自然资源全要素进行统一调查监测。广西自然资源调查监测体系的构建,将为自然资源不动产登记、国土空间规划和用途管制、生态环境保护与修复等提供准确、可靠、科学和权威的自然资源基础数据。首先,从调查监测理论体系研究入手,研究符合广西区情的调查监测方案,并强化应急监测的作用; 再重点研究了调查监测的云平台架构,分别从多维立体观测网络的搭建、遥感大数据的云计算、数据成果的分发服务等方面进行讨论; 然后,分析了体系构建中涉及的主要关键技术; 最后对基于调查监测成果的应用前景进行了展望。

2015年5月,新疆克拉牙依拉克冰川西支发生跃动,本文利用1973年美国锁眼(Key Hole)卫星光学遥感数据、2000年的美国SRTM DEM数据以及2013年、2016年的TanDEM-X双站InSAR数据,获取了1973—2016年克拉牙依拉克冰川的表面高程变化情况。结果表明,1973—2013年,克拉牙依拉克冰川积累区出现轻微高程减薄,2013—2016年,西支冰川末端表面高程增厚明显,冰川上部则出现清晰的表面高程减薄; 利用2013—2016年Landsat ETM+光学遥感数据监测了冰川表面运动速度变化,发现西支冰川从2015年4月中开始活动强烈,到跃动发生时,运动速度到达顶峰。综合分析认为,跃动发生前该冰川末端未出现明显前进或者后退的趋势,而冰川流速发生了较大的变化; 此外,结合气象站点数据结果,认为该冰川此次跃动与局部气候变化关系不大,跃动的主要原因很可能为冰川自身结构变化,为本区域冰川灾害预警机制的建立提供了数据基础。

长江经济带是我国的重要矿产资源基地,在矿产资源开发过程中引发的生态环境问题突出。为调查该区域废弃露天矿山占用损毁土地情况和研究生态环境修复对策,以2016—2018年国产高空间分辨率遥感影像为主要数据源,利用遥感解译和信息提取技术,获取长江经济带内距长江干流(包括金沙江四川、云南段,四川宜宾至入海口)及主要支流(包含岷江、沱江、赤水河、嘉陵江、乌江、清江、湘江、汉江、赣江)两岸50 km范围内废弃露天矿山的分布信息和10 km范围内与矿山相关的地质灾害和环境污染信息。调查结果表明,在距长江干流5 km,10 km,15 km,30 km和50 km范围内,废弃露天矿山占用损毁土地面积分别为4 655.14 hm²,8 787.57 hm²,12 207.59 hm²,21 040.85 hm²和30 034.47 hm²; 在距长江主要支流5 km,10 km,15 km,30 km和50 km范围内废弃露天矿山占用损毁土地面积分别为5 080.04 hm²,8 644.25 hm²,12 345.53 hm²,21 290.29 hm²和33 491.49 hm²。基于遥感调查结果对距长江干流及主要支流两岸各10 km范围内的废弃露天矿山环境进行分析,结果表明,长江上游主要问题是露天开采导致的地质灾害; 长江中下游金属类、化工原料类矿山引发的环境污染比较严重。结合目前矿山环境修复的先进技术,研究并提出了矿山生态环境修复的对策,即采用降坡削坡、加固稳定的方法消除废弃采场的崩塌隐患,根据坡度大小采用相应的复绿技术来防止水土流失; 采用人工隔水层、人工增肥和微生物法进行土壤改良; 引进耐受植物、微生物降解土壤中的有毒重金属; 构建人工湿地进行水生态修复。调查结果和建议可为当地矿政管理部门开展废弃露天矿山生态环境修复工作提供科学依据和重要参考。

准确且及时获取大范围的水稻种植空间分布及其动态变化信息对科学指导水稻生产、合理分配水资源以及监测大气环境变化等具有重要意义。以湖南省为研究区,在提取MODIS陆地水分指数(land surface water content index,LSWI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列数据集并对其进行去噪处理的基础上,根据水稻的LSWI和EVI时序变化特征建立了水稻种植面积决策树提取模型,并对模型精度进行了评价; 基于该模型提取了湖南省2000—2016年间水稻种植面积信息,分析了其时空变化特征。研究结果表明,构建的研究区水稻种植面积提取模型总体分类精度为90.2%,Kappa系数为0.74; 与统计报表数据相比,平均相对误差为13.6%,可适用于大范围长时间序列水稻种植面积的高效提取。湖南省年均水稻种植总面积为344.12万hm²,其中单季稻面积为102.41万hm²,主要分布在洞庭湖平原; 双季稻面积为241.71万hm²,主要分布在湘中偏北部地区(主要为岳阳、益阳、常德、长沙、株洲、湘潭、娄底等市县)。近17 a间,湖南省水稻种植面积变化情况可分为3个阶段,分别为在2000—2004年间减少了73.2万hm²,在2005—2010年间呈相对稳定小幅度回升状态,在2011—2016年间增加了29.55万hm²,但总体上呈减少趋势,共减少了58.22万hm²。

由于针对地面沉降不均匀态势的量化分析较少,采用永久散射体干涉测量(persistent scatterer inteferomotry,PSI)方法获取北京平原地面沉降信息。根据浅地表空间利用差异在沉降漏斗区选取5个典型区,基于空间自相关分析和小波分析方法,量化了各区地面沉降空间和时序不均匀程度。并研究了浅地表空间利用差异和地下水位变化对空间和时序不均匀沉降的影响。研究发现: ①5个区域每年累计沉降量和时序沉降量的莫兰指数大小关系相同,均为I₅>I₃>I₁>I₂>I₄,结合浅地表空间利用情况,区域3和4不均匀沉降的影响因素较复杂,区域1,2和5沉降空间不均匀程度与空间利用复杂程度呈正相关; ②各区地下水流场变化的波动大小和持续时间长短直接影响区域时序沉降不均匀程度。

以田湾核电站周边海域为主要研究对象,选取2组同一潮态下、不同时相的Landsat8数据,研究田湾核电站周边岸线变化及温排水热影响现象,综合分析核电站周边岸线变迁对附近海域水温分布与变化的影响。结果表明,田湾核电站周边海域岸线变化显著,岸线变迁影响温排水水域流场分布,对核电站温排水区域造成影响。遥感技术能够监测出核电站周边岸线变迁情况及其对温排水的影响情况,关注周边岸线变化情况对于核电站周边海域海温监测工作具有积极意义。

地表蒸散的准确估算对于研究区域尺度上因气候或土地利用变化引起的水量-能量变化有着重要的意义。本研究集成MODIS数据,利用陆面能量平衡模型(surface energy balance algorithm for land,SEBAL),对江苏、浙江和上海市地区(以下简称江浙沪)地区2002—2015年间生长季的蒸散进行了估算,并使用蒸渗仪地表观测数据对模型进行了验证。在总结蒸散时间扩展方法的基础上,对区域蒸散进行了月、季节尺度的扩展,计算得到区域月、季节尺度的蒸散量。并选取特征年2004年与2013年来分析日尺度与生长季尺度的空间蒸散特征。研究表明,SEBAL模型较适用于江浙沪地区的蒸散估算,该地区的年生长季蒸散范围跨度较大,在空间上呈现南高北低的特征,2004年区域生长季蒸散平均值为930 mm; 2013年为758 mm,低于2004年的蒸散值。对特定地物提取的生长季日平均蒸散进行统计发现,江浙沪地区的自然地物蒸散要高于人造地物,而在自然地物中,水体>林地>滩涂滩地>草地>未利用地。而对于人造地物,城镇的蒸散值很低,而水田、旱地以及农村居民点的蒸散值较高。

高分一号(GF-1)卫星自发射以来,凭借其幅宽大、综合覆盖能力强以及重访周期短等优势,已成为国土资源调查、农业林业遥感监测、国家重大工程建设等领域使用的重要数据源之一。以中巴经济走廊为研究区域,选取GF-1多光谱宽幅覆盖(wide field of view,WFV)数据进行对比试验,重点分析了影响遥感影像应用的2个关键因素: 如何提高遥感影像的几何定位精度和影像真彩色合成方式。研究结果表明,基于有理函数模型(rational polynomial coefficients,RPC)的区域网平差技术和RGB-NIR色彩合成模型对影像快速定位和提升视觉效果分别有良好的表现。成果正射影像X和Y方向均方根误差分别为0.79和0.83个像素; 成果影像的信息熵、平均梯度、均值和标准差等数值均有不同程度的提高,不仅确保了影像色彩真实自然,而且兼顾了信息细节,影像图面效果得到较好优化。该方法有助于进一步提升GF-1 WFV数据在实际生产中的业务化应用。

为自动获取大面积冬小麦种植区域,通常利用中等空间分辨率遥感影像中的物候信息,基于时间序列曲线进行识别与提取。但在实际工程项目中,只使用物候信息提取精度偏低。因此提出了一种基于时间序列曲线数据分类模型与图像分割相结合的冬小麦识别方法。首先,构建多源数据的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线,采用时间序列谐波分析方法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列数据进行平滑和去噪; 然后,对NDVI时间序列进行坐标转换,获取波段均值、标准差和均方根3个参数,构建新的分类模型,提升冬小麦与其他作物的差异值; 最后,通过与高空间分辨率数据的分割结果相结合,利用图像的空间结构信息,提高地物边界的准确性。以南京市江宁区为例,利用2017年12月—2018年6月间高分一号、Landsat8和Sentinel-2A 3种类型的共21景多源数据进行实验,最终提取精度达到98.74%,比其他方法有所提高,为农业管理部门提供了准确的冬小麦种植区域和分布的地理信息数据。

针对区域经济发展调查中传统方法费时费力、数据缺乏客观性的问题,从区域经济发展引起地球表面形态变化的角度出发,借助卫星遥感技术优势,构建模型,以便更加客观、真实地了解区域经济发展形势。首先,基于卫星遥感数据,获取不同时相地球表面形态变化和土地利用信息; 其次,分析各土地利用类型与各区域经济指标之间的相关性,优选敏感因子; 然后,结合社会调查数据,构建区域经济发展模型; 最后,进行精度评价,以验证模型的有效性和适用性。以舟山群岛为例的研究结果表明,建设用地面积是与各经济指标相关性最强的敏感因子,与国内生产总值(gross domestic product,GDP)、第一产业总值(primary industry product,PIP)、第二产业总值(secondary industry product,SIP)和第三产业总值(tertiary industry product,TIP)的相关系数分别为0.959 1,0.939 0,0.954 6和0.957 3; 遥感数据与社会调查数据相结合的区域经济发展模型简单清晰,精度较高,平均决定系数R²为0.979 5。本研究为区域经济发展预测和经济数据纠偏提供了一种新思路,为观测区域经济活动及其影响提供了一种新途径,对于了解区域经济发展,调整和修正统计数据具有实用意义。

地表温度(land surface temperature,LST)在农情信息监测和农业气象灾害等方面的研究中发挥着重要作用。由于云等因素的干扰,热红外LST数据中存在大量的缺失和低质量像元,因此以重建的高质量的2003—2017年MODIS LST数据为数据源,从年际、昼夜和季节不同时间尺度系统分析了15 a间中国LST的时空分布特征和长期的变化格局。结果表明: ①2003—2017年间,中国LST值变化整体呈现微弱的增温态势,平均每年增长0.011 ℃,其中63.7%的区域呈现增温趋势; ②中国的变暖趋势显著不均,总体具有“北方大于南方,西部大于东部”的特点,显著的变暖主要集中在西北地区的内蒙古高原中西部地区、西藏的南部地区以及黄淮海平原附近(变化斜率k>0.07 ℃·a^-1,R>0.6),降温幅度最大的地区集中在东北地区的松嫩平原附近(变化斜率k<-0.06 ℃·a^-1,R>0.55); ③季节尺度上,冬季变暖趋势最快,以西部地区最为显著,其次为春季,而秋季和夏季变暖趋势变化不大。

不透水面比例是区域城镇化程度和生态环境变化的重要指示因子,分析不透水面比例时空格局分布可以揭示城市现在和未来的发展潜力,为城市环境保护和绿色可持续发展提供参考依据。以杭州市市辖区作为研究区,选取一期Sentinel-2B影像提取不透水面比例作为参考数据,基于4期Landsat影像利用随机森林算法反演获取1990—2017年间30 m空间分辨率杭州市不透水面比例数据集,精度验证结果表明,估算结果的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为6.3%~6.7%,均方根误差(root mean square error, RMSE)为13.4%~14.3%,表明反演模型具有较好的精度,能够准确反映不透水面的空间分布。结合不透水面加权中心、标准差椭圆和景观格局指数分析杭州市不透水面时空格局分布。结果表明: 1990—2017年间,杭州市整体的不透水面比例呈增长趋势,2010—2017年间,年均不透水面比例增长最高,主要集中在余杭区和萧山区; 由于杭州市发展的不平衡,在1990—2017年间,不透水面加权中心先后向北偏东—南—北方向移动; 杭州市不透水面发展以西北—东南方向为主,聚集趋势较为稳定; 景观格局变化显示各等级的不透水面景观均呈增长趋势且各等级不透水面景观分布渐趋均衡; 自然地表、中密度和极高密度不透水面景观的团聚程度持续降低,破碎度越来越高,聚集度最高的是自然地表,且在研究时段内聚集度呈下降趋势。

四川省快速的经济发展和城镇化进程,引发了许多生态环境问题,评价其生态健康状况对区域可持续发展具有重要的意义。基于2000—2016年间四川省社会、经济、农业、生态等市级数据,以及降尺度模型获取的县级数据,建立压力-状态-响应模型,分市级和县级2种尺度对四川省区域的生态系统健康进行综合评价和分析。结果表明: 在2000—2016年间,四川省生态系统健康状况整体得分从0.610上升到0.687,整体的生态状况越来越好,但区域之间的发展极不平衡,东部地区优于西部地区,成都市的优势突出,与其他地区的差距明显; 对各县的生态系统健康状况评价等级为“不健康”及“病态”的县占总数的27.9%,一半左右的县在“正常”等级以上, 等级为“病态”的县主要集中在甘孜藏族自治州和阿坝藏族羌族自治州,应对川西北部的生态健康状况引起足够的重视。

全国矿山开发状况和矿山遥感环境监测实施中,监测数据指标的统计计算是监测成果集中展现和应用的主要方法之一,是相关部分执法的依据,同时也为相关矿山政策调整和制定提供数据支撑。传统人工统计计算各项监测指标存在效率低下、人工成本高、工作量大、计算易出错、准确度低、统计标准不一致等问题。通过项目实践提出基于数据流式过滤和多维矩阵计算的矿山遥感监测自动统计方法,快速统计各矿山遥感监测数据的属性信息和空间信息,分别实现按照行政区域和矿山类型统计计算各个分类指标,完成矿山统计指标的快速汇总。实验结果表明,该方法在2018年青海省矿山遥感监测项目中,快速、准确、自动化地完成了统计汇总,节省了大量人力资源和时间,具有较好的应用效果。