随着海洋地质调查工作的不断深入,迫切需要新一代信息技术加速推进海洋地质调查模式的变革。经过近几年的研究,数字海洋地质工程结合海洋地质调查工作实际,建立了“地质云”、大数据、智能化“三位一体”的海洋地质信息化建设框架,提出了海洋地质信息化建设的“支撑体系、核心体系、关键体系”三大体系规划,在海洋地质云平台建设、海洋地质大数据建设、海洋地质智能化专题应用方面取得了长足的进步,建立了海洋地质专业节点及网络体系,形成了国家级的海洋地质数据资源体系,推进了海洋地质业务的智能化应用,充分发挥了信息化建设在推动地质调查转型升级的引擎作用,全力服务自然资源管理中心工作。

我国高光谱遥感技术的快速发展为开展大区域地物分类应用提供了充分保障。然而,如何在小样本下充分利用高光谱自身的空谱信息实现高精度的分类成为挑战。该文通过构建3D卷积自编码网络,以混合像元分解物理约束对模型进行引导,从而实现在准确估计端元丰度的同时获得对规则化的高光谱空谱特征的有效表达,结合支持向量机分类器实现在小样本条件下的高光谱分类。实验中,采用包括监督分类方法在内的多种传统高光谱图谱特征提取及分类方法进行对比验证,并对比了不同模型在不同采样率下的分类性能表现。实验结果表明,所提出的高光谱分类方法具有明显的精度优势,其中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到0.829,相对于传统分类方法精度有明显提升; 在1/200采样率下mIoU值依然能接近0.8,优于同类方法,证实了该文方法在小样本条件下依然具有较好的鲁棒性,为解决小样本下高光谱分类问题提供了技术参考。

准确的水体提取对水资源保护、城市规划等方面具有重要的意义。然而,在遥感影像中,由于地物众多、环境复杂且不同水体可能具有不同形态、尺度及光谱特征,水体难免会与其他地物产生类内异质性及类间相似性。现有方法未充分探索边界线索以及未充分利用不同层之间的语义相关性及多尺度表达,导致从遥感影像中准确提取水体仍然是一项挑战性任务。针对这些问题,本文提出了一种边界引导与跨尺度信息交互网络(boundary guidance and cross-scale information interaction network,BGCIINet)用于遥感影像水体提取。首先,本文首次结合Sobel算子提出了一个边界引导(boundary guidance,BG)模块,该模块可以有效捕获低层次特征中的边界线索并高效嵌入解码器为其提供丰富的边界知识; 其次,为了加强网络多尺度表达能力,促进层与层之间的信息交流,提出了一个跨尺度信息交互(cross-scale information interaction,CII)模块。在2个数据集上进行了广泛实验,结果表明: 本文方法优于其他4种先进方法,在面对挑战性的场景时具有更丰富的边界细节及完整度,能够更好地应用于遥感影像水体提取并为后续研究提供方法借鉴。

遥感图像融合技术能够将两幅或多幅多源遥感图像信息进行互补、增强,使图像携带的信息更加准确和全面。非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)对遥感数字图像进行多尺度多方向分解,有益于提取高分遥感图像细节,从而实现图像的锐化高空间分辨率,但传统NSCT直接生成的高频细节信息过少,且容易产生“虚影”现象。基于此,论文结合NSCT与引导滤波(guided filter, GF),提出了一种新的遥感图像全色锐化融合算法。该算法通过NSCT变换的多尺度多方向分解与重构特性,提取直方图匹配后的图像的细节分量,同时结合GF提取具有全色细节特征的多光谱细节分量,最终通过加权细节信息锐化获得高空-谱融合结果。通过多个高分遥感数据集的主客观评价验证了所提出算法有效性。

在大量且复杂的遥感影像中提取建筑物信息是遥感智能应用的重要研究内容之一。针对复杂环境下的遥感影像建筑物提取不精准及小型建筑物易被忽略等问题,文章提出了一种基于混合注意力机制和Deeplabv3+的遥感影像语义分割算法——SC-deep网络。该网络采用编码-解码结构,利用主干残差注意力网络提取深层特征和浅层特征,通过空洞空间金字塔池化模块和通道空间注意力模块聚合遥感影像的空间和通道信息权重,有效利用了遥感影像建筑物的多尺度信息,从而减少影像细节在训练中的损失。实验结果表明,所提方法在Aerial imagery dataset数据集上的分割结果均优于其他主流分割网络,能够有效识别并提取复杂建筑物边缘和小型建筑物,表现出更优异的建筑物提取性能。

利用高分辨率遥感影像进行道路信息提取时,深度神经网络很难同时学习影像全局上下文信息和边缘细节信息,为此,该文提出了一种同时学习全局语义信息和局部空间细节的级联神经网络。首先将输入的特征图分别送入到双分支编码器卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer中,然后,采用了双分支融合模块(shuffle attention dual branch fusion block,SA-DBF)来有效地结合这2个分支学习到的特征,从而实现全局信息与局部信息的融合。其中,双分支融合模块通过细粒度交互对这2个分支的特征进行建模,同时利用多重注意力机制充分提取特征图的通道和空间信息,并抑制掉无效的噪声信息。在公共数据集Massachusetts道路数据集上对模型进行测试,准确率(overall accuracy,OA)、交并比(intersection over union,IoU)和F₁等评价指标分别达到98.04%,88.03%和65.13%; 与主流方法U-Net和TransRoadNet等进行比较,IoU分别提升了2.01个百分点和1.42个百分点,实验结果表明所提出的方法优于其他的比较方法,能够有效提高道路分割的精确度。

现有的残差趋势法采用逐像元建模策略,利用普通最小二乘法构建模型,存在着一定的局限性: 一方面,逐像元建模策略使每个模型都包含了局部空间内的人类活动信号干扰; 另一方面,普通最小二乘法不利于模拟普遍存在的非线性特征。因此,该文提出一种全新的基于区域建模策略和机器学习算法的残差趋势法,并对比了用于表达空间异质性的2种环境变量: ①地形、水文和土地利用等直接环境变量(direct-environmental variables,DEVs); ②植被和气候时空序列组合的代理环境变量(proxy-environmental variables,PEVs)。首先,采用区域建模策略,分别引入DEVs和PEVs,使用机器学习算法构建植被-气候关系模型; 其次,根据残差趋势法的定义得到残差值; 最后,评估气候和人为因素对植被变化的贡献。结果表明: ①相比以往的逐像元普通最小二乘残差趋势法,所提方法的优势不仅表现为机器学习能够模拟植被-气候关系的非线性特征,还表现为区域建模具备更强的抗人类信号干扰能力; ②新方法中,使用PEVs明显优于使用DEVs,前者充分利用了原有建模数据,没有增加数据获取难度,也避免了引入额外的数据误差。该文提出的区域机器学习残差趋势法可以实现更有效的植被变化归因。

煤矸石山是矿山生态修复关注的重点区域,查明煤矸石山的地理空间分布情况对区域环境治理具有重要意义。选取福建省龙岩市新罗区的部分区域为研究区,基于GF-2遥感影像及ASTER GDEM数字高程模型数据,提取光谱特征、纹理特征及地形特征,利用顺序前向特征选择法对特征进行优化,并利用随机森林算法构建地物分类模型,结合多源数据及综合性特征组合对研究区内的地表类型进行分类并实现煤矸石山的信息识别提取。结果表明: ①并非参与分类的特征越多分类精度越高,特征选择后数量由17个减少至9个,煤矸石山总体提取精度达94.07%,Kappa系数达0.819; ②地形特征中高程、坡度、坡向及光谱特征中多光谱波段(B1,B2,B4)、归一化植被指数、影像灰度平均值对煤矸石堆存区识别提取具有重要作用,而纹理特征仅对提高具有明显纹理变化的土地覆盖类型的精度有帮助,对提高煤矸石山提取精度作用较低,仅纹理均值特征对煤矸石山提取影响较大。结合随机森林和特征优化算法,能够有效增强煤矸石山的提取精度,高效整合多源特征数据,加快模型运算速度,为煤矸石山信息提取提供切实可行的方法。

为更好地获取树木三维几何结构信息,解决高精度、高还原度的树木三维重建问题,提出了一种基于地面激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)点云数据的树木三维建模方法。针对TLS扫描存在树叶间隙的遮挡,充分考虑叶片聚集,结合叶片和枝干的形态特征,采用Delaunay三角网和Alpha-shape算法分别对树木叶片和枝干进行模型拟合重建,有效克服了过去树木三维建模枝干结构不真实、器官建模不精细等问题,较好实现了对单棵树木叶片和细小枝干的三维重建。所提方法可为森林结构参数获取和资源经营管理等提供技术支撑,同时也能为典型树木的部件级实景三维建模提供一定的借鉴和参考作用。

为了提高无人机航测在条带状复杂地形区域的作业效率,该文提出了一种曲线航线设计方法,包括针对条带状区域的水平曲线和变高曲线航线规划算法,及基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)的航线安全性检测算法。首先,构建了一个无人机航测实景仿真系统,通过仿真实验从平面航测、变高航测及安全性检测3个方面对该方法进行了测试; 然后,进行实际航摄实验,验证其航摄生产数据成果质量。结果表明,水平曲线航线设计算法和变高航线设计算法能够针对条带状地形复杂区域自动规划出合理的航线,航线安全检测算法可确保航线的安全性; 相比于常规航线,曲线航线的航摄数据成果质量同样能满足现有规范要求。针对条带状地形复杂区域的航测,所提方法能够自动设计出合理、安全的航线,可有效提高无人机航摄的作业效率。

自然资源外业核查是自然资源调查重要的一环,该文针对传统自然资源调查外业核查过程中存在的工作效率低、有安全风险等问题,提出了一种基于无人机地理信息视频技术的外业核查应用方案。首先针对无人机地理信息视频技术的特点,结合自然资源外业核查工作的需求,将核查图斑分为地类判断和量测判断2种类型,并针对不同类型进行无人机地理信息视频的采集设计; 然后将采集的无人机地理信息视频与地理信息系统(geographic information system,GIS)平台联合进行图斑的判断量测。结合生产实践对设计方案进行了测试,测试结果表明,该方案能够提高图斑外业核查的效率,量测精度能够满足实际生产的需求,且弥补了地面拍照的局限性,降低了安全风险。

陕西省既是我国第一批退耕还林(草)工程试点地区,又是黄河流域重要的能源供应基地,近些年在矿产资源开发和生态环境保护修复方面投入巨大。基于MATLAB的趋势分析和相关分析,该文利用2001—2022年MODIS归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)遥感数据,研究了植被生态的时空分异规律及其对气候环境与矿业行为双重扰动的响应程度。结果表明: 2001年以来陕西省植被NDVI呈波动上升趋势,年均增加0.006,NDVI极低值位于2015年; 降水是影响陕西省植被NDVI变化的最主要因子,在大部分地区NDVI与降水、湿度都表现出显著正相关; 植被NDVI与矿业行为的相关性随着矿(集)区规模越大表现越显著,在一些能源型城市短期内NDVI呈现先减后增的“V”形趋势,总体而言矿业行为对陕西省植被NDVI变化的正向贡献大于负向。研究结果将为陕西省生态保护和矿山修复治理提供基础数据和科学参考。

2021年我国启动了第三次新疆综合科学考察,为建立以国家公园为主体的自然保护地体系、实现世界自然遗产申报与保护的目标,利用天地一体化技术进行自然景观识别,文章构建了EWM-CRITIC-TOPSIS模型对新疆15类460处典型自然景观进行评价。结果表明: ①相比传统的多指标评价方法, EWM-CRITIC-TOPSIS模型减轻了单一赋权法的局限性,综合考虑了各项评价指标,在景观评估中具有良好的应用性; ②分类别进行景观评估,地质地貌景观中Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级占比分别为2.9%,30.5%,44.7%,21.9%; 陆地生物景观中Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级占比分别为1.7%,24.6%,40.0%,33.7%; Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级湿地景观占比分别为12.2%,26.7%,52.2%,8.9%。研究可为新疆自然景观资源的保护、利用和管理提供重要依据和参考。

生态环境质量是地区发展水平的重要组成部分,客观定量地对其进行长时序动态监测与分析,可为城市可持续发展和生态环境建设提供科学依据。基于Landsat遥感影像,通过主成分分析法构建遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)作为评价指标,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、地理探测器探究河南省郑州市2001—2020年生态环境质量时空变化特征以及各驱动因子影响程度。研究表明: ①2001—2020年间郑州市整体生态环境质量处于中等水平,生态环境指数呈先下降再上升再下降趋势,空间分布表现为东部平原低、西南山地丘陵高。除2010年受高温影响生态环境质量恶化面积大幅增加外,区域总体生态环境质量以不变和轻微改善为主。②2001—2020年间郑州市生态环境质量变化趋势显著,上升趋势区域占比56.34%,下降趋势区域占比42.26%。结合Hurst指数,东部生态环境质量下降趋势区域未来变化以持续性特征为主,西南部生态环境质量上升趋势区域未来变化以反持续性特征为主。③驱动力分析表明,2001—2020年间土地利用类型和人口密度是影响郑州市生态环境质量变化的主要因子,其解释力强度明显高于其他因素。高程和年均降水等自然因素影响力逐渐减弱,而反映城市化水平的夜间灯光指数影响力逐渐增强。研究可为郑州市生态环境评价与保护工作提供科学依据。

社会经济的快速发展与人口流向大中城市的趋势导致地区人地矛盾剧增,生产、生活、生态“三生”空间的协调对于实现区域社会经济可持续发展尤其重要。该研究基于“三生”功能视角构建多目标适宜性评价模型,识别江西省南昌市“三生”适宜性及潜在土地利用冲突强度,并考虑国土空间本底及规划目标进行分区差异化调控。结果表明: ①南昌市生产与生活一般及以上适宜区占比均超过65%,且生态、生产与生活适宜性的空间分布和结构组成各异,存在明显的叠加,表明存在潜在土地利用冲突的可能性; ②从潜在冲突识别的结果来看,剧烈冲突区、强烈冲突区、中度冲突区及微弱冲突区面积占比分别为0.53%,18.81%,5.77%和5.67%,潜在冲突区面积占比、空间布局及表现形式均有所区别,需要因地制宜调控; ③综合考虑冲突结果及《南昌市国土空间总体规划(2021—2035年)》的功能分区,划分9大分区差别化调控。研究兼顾土地利用适宜性和社会经济发展要求,在划分分区调控冲突方面做了一些尝试,研究结果可为其他类似城市土地利用适宜性冲突判别及国土空间布局优化提供科学依据。

河西地区地下水利用比重不断上升导致地下水位显著下降,引起了局部地区地面沉降。研究河西地区地下水变化与地面沉降滞后性对当地水资源管理、土地利用规划和农业发展具有重要意义。利用GRACE与GLDAS数据得到研究区2010—2017年地下水变化速率,结合监测井实测数据验证了反演地下水变化数据的可靠性,利用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometry synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)技术得到局部沉降区2014年10月—2017年6月的地表形变速率,并用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(persistent scatters interferometry synthetic aperture Radar,PS-InSAR)技术对结果进行对比验证,运用快速傅里叶变换和时滞相关性分析对地下水变化与地表沉降数据解算分析。结果表明,临泽、甘州、凉州、金川沉降区地面沉降较地下水变化滞后时间分别为74~86 d,61~80 d,80~99 d,74~99 d; 相关系数分别在0.541~0.593,0.589~0.689,0.600~0.750,0.543~0.630之间。研究结果可为河西地区水资源管理、土地利用规划和农业发展提供科学依据。

植被是陆地生态系统的主体,对区域生态系统环境变化有着重要指示。沱江流域是四川经济、工业较为发达的地区,对该流域植被进行动态监测并分析影响其变化的因素,对生态环境变化评估与保护具有重要意义。以沱江流域为研究区,基于2000—2021年MODIS NDVI数据,利用Slope线性回归趋势和BFAST改进模型BFAST01对其线性特征、突变类型和突变年份等非线性特征进行检测、分析和比对,并利用基于最优参数的地理探测器模型(optimal parameters-based geographical detector,OPGD)对植被NDVI的影响因素进行探讨。结果表明: 沱江流域95%以上的区域NDVI值都大于0.6,线性回归趋势表明,植被覆盖呈显著改善趋势的像元面积占比为18.07%,呈显著退化的区域像元面积占比为10.60%; BFAST01非线性突变检验可知,沱江流域22 a间植被NDVI趋势可分为8种突变类型,总体为改善的区域占比(58.62%)大于总体为退化的区域(41.38%),检测结果与线性回归趋势相似,说明近年来研究区植被得到较好保护; 发生突变的年份集中分布在2002—2018年,“中断-+”、“反转+-”是发生突变最多的类型,主要集中在2008—2013年,分别占14.83%和13.19%,其他突变类型在各阶段发生突变的比例分布较为均匀; OPGD结果表明,不同年份NDVI的影响因素略有差异,总体上影响较大的因子为土地利用、海拔、地形地貌,其次是气温、降水等气象因子,其他因子影响力相差不大,总的来说,人口、国内生产总值(gross domestic product,GDP)等人为因子对沱江流域植被的影响程度比自然因子低,但也有一定影响,因此,植被保护与恢复应综合考虑不同自然和人类活动条件的影响。

城市空间发展易受地形所限,削山造地能克服土地资源稀缺,成为解决城市空间拓展最为直接的途径。该方法利用遥感技术快速准确获取削山造地范围信息,对区域生态环境科学评估和新城发展规划具有十分重要的意义。本文基于GEE遥感云计算平台,利用Sentinel-1 合成孔径雷达(synthetic aperture Rader,SAR)数据,采用组合升、降轨影像,在噪声滤除和多时相影像合成的基础上,计算削山造地前后后向散射强度的差值,并采用百分位阈值法结合样本数据确定阈值,提取研究区2017—2022年削山造地开挖区时空分布;然后联合SAR和光学数据的光谱特征、纹理特征和地形特征,在特征优化的基础上结合随机森林算法获取了2017—2022年逐年削山造地范围时空分布。研究结果表明:①提取的开挖区范围总体分类精度和Kappa系数分别达85%和0.83。②研究期间,发现2019年前开挖区主要集中在九州开发区、碧桂园和保利领秀山,2020年以后新增加了刘家沟、水源站等开挖区,开挖范围和强度逐渐增大。③2018年前造地规模较小,面积为2.655 km²;2019年以后造地规模逐年增大,特别是2021年,其造地面积达12.607 km²,占监测期间总造地面积的34.56%,2022年在原造地基础上开挖,因坡度和开挖量逐渐增大,造地面积仅2.686 km²。本文构建的削山造地开挖区监测和造地范围提取方法可有效获取削山和造地范围快速监测与提取。

以秦山核电周边海域为研究对象,利用Landsat系列热红外遥感数据,研究秦山核电周边海域的温度分布情况。结果显示,温度反演结果与海上测温数据具有强相关性,反演结果可靠; 秦山核电运行前,周边海域温度较为均匀,除自然增温外,无明显温度分异现象,沿岸南北方向上海域温度几乎无变化,东西方向存在较小的温度梯度,离岸10 km范围内温度变化不超过0.6 ℃; 核电运行后,周边海域呈现水温分异现象,温排水分布特征与潮汐和季节密切相关,同季节落潮时刻的温升范围总体要大于涨潮,同潮态夏季温升分布总体大于冬季; 某厂取水口处表层海水在涨潮时刻存在1.0 ℃以上温升。Landsat系列数据基本满足秦山核电周边海域温度分布研究需求,针对特定潮态温排水分布可开展航空遥感监测。

叙永—古蔺高速公路(叙古高速)位于四川盆地南缘,线路周边地质条件复杂,其安全运营受到地质灾害威胁,因此,叙古高速沿线地质灾害的识别分析具有十分重要的意义。合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthe-tic aperture Radar,InSAR)技术具有全天时全天候、覆盖范围大和毫米级地表形变监测的优势,在广域滑坡识别监测中发挥了重要作用。基于此,采用小基线集(small baseline subset,SBAS)InSAR技术对2017年2月—2020年9月Sentinel-1升降轨数据集进行处理分析,获取叙古高速沿线地表形变速率,共探测到包括集美滑坡等在内的18处滑坡体,分析发现滑坡形变主要与人为活动相关。结果同时表明,升降轨数据结合有助于更准确地识别灾害点分布。随着数据的积累与技术的不断发展,InSAR技术可以在地质灾害防治中发挥越来越重要的作用。

近年来,水产养殖业的迅速发展引发了一系列的生态环境问题。江汉平原作为我国最重要的淡水养殖基地之一,研究其养殖池变化对我国的生态保护至关重要。因此,该文面向江汉平原区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)与Sentinel-2密集时间序列影像,提出了一种结合K均值聚类(K-means)与层次决策树分类算法的养殖池提取与变化监测方法,实现了2016—2022年逐年的江汉平原养殖池精确提取及时空格局分析。结果表明:结合K-means与融入时间变化特征的层次决策树算法能够实现精准的养殖池分类,每年总体分类精度均达到91.90%以上,Kappa系数达到0.84以上;2022年江汉平原的水产养殖池面积为2 126.43 km²,其中,43.24%的养殖池集中分布于荆州市,宜昌市养殖池面积最小仅占0.76%;江汉平原养殖池在2016—2022年期间的动态变化呈现出明显的空间异质性,整体呈现增加的趋势,总面积从1 947.43 km²增加到2 126.43 km²,增加了9.19%。所提方法为养殖池的精准监测提供了重要参考,所得数据集对支持江汉平原地区生态保护和对可持续发展目标的评估具有重要的借鉴价值和现实意义。

采用先进技术手段快速准确地获取森林扰动情况,对维护森林生态安全具有重要意义。该文以浙江省丽水市为研究区域,获取了1992—2022年6—8月所有的Landsat影像,基于GEE平台上的LandTrendr算法分析了丽水市森林扰动特征,对丽水市各县市的森林扰动情况进行时空分析,并探讨了坡度、海拔和降水等自然因素对森林扰动的影响规律。研究发现,丽水市在1992—2022年30 a间总体上呈现出植被干扰减少的趋势; 丽水市西北部的龙泉市和遂昌县是森林扰动最严重的地区,2008年是森林扰动最大的一年; 此外,坡度平缓和海拔高的地区以及降水量减少的年份都容易发生森林扰动。研究可为丽水市森林资源的保护和管理提供科学依据和参考意见。

砷(As)是具有强致癌性的类金属元素,快速、准确地监测土壤中As元素含量尤为重要。首先,以乌鲁木齐市表层土壤为研究对象,采集84组土壤样品,并测定其As含量和原始光谱反射率,用Pearson相关分析对土壤原始光谱及12种光谱变换下的光谱反射率与土壤As含量之间的关系进行检验,筛选出特征波段; 然后,基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)以及支持向量机回归(support vector machine regression,SVMR),构建As含量高光谱反演模型; 最后,选取决定系数R²、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)来评估高光谱模型的反演预测能力。结果表明: 对原始光谱数据进行微分变换能够有效增强光谱特征,提高土壤光谱反射率与As含量之间的相关性。3种模型的反演预测能力由高到低依次为: RFR>SVMR>PLSR,其中,基于均方根二阶微分的RFR模型R²为0.821,RMSE为0.143 mg/kg,MAE为0.523 mg/kg,模型拟合效果最好,具有较高的稳定性和预测精度。研究可为构建绿洲城市土壤As含量高光谱反演模型提供科学依据。

作为全球面积最大的红海滩景观,监测辽河口盐地碱蓬的时空动态变化对揭示其“退养还湿”等保护措施成效具有重要意义。目前,卫星遥感技术已广泛应用于包括盐地碱蓬在内的滨海植被识别与制图,但现有分类方法依赖于难以解释的黑箱模型,忽视了对识别机理的探究,制约了相关方法的改进和发展。可解释人工智能的发展为黑箱算法的解析指出了新的方向。考虑到构成随机森林的决策规则具有可解释性,本研究构建了一套从已训练随机森林模型中抽取最优决策规则的新方法,最终重构得到识别盐地碱蓬的最优决策规则,即B3/B4<0.90且B5/B3≥1.46,数据整体精度优于90%; 以2017—2022年的Sentinel-2影像为数据源,实现了对辽河口盐地碱蓬的逐年动态提取,并结合质心迁移法,分析了“退养还湿”工程实施后盐地碱蓬时空变化,揭示了该区域盐地碱蓬呈现快速恢复的现状。

森林碳汇是维持地球生态平衡和应对气候变化的重要因素。森林碳汇吸收大量二氧化碳并储存碳元素,有助于减缓气候变化,在全球碳循环中扮演着关键角色。同时,森林碳汇也提供了生物多样性保护、水资源调节和土壤保持等重要生态服务,因此对于森林碳汇的估算十分重要。该文选取我国东北林区为研究区域,基于日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)运用植被总初级生产力(gross primary productivity,GPP)作为中间变量来估算2011—2020年6—9月植被生长期的森林碳汇。结果显示: 东北林区森林碳汇与SIF在空间上存在较强相关性; 东北林区的SIF值和碳汇分布相似,长白山地区的碳汇能力较强,而大兴安岭地区的碳汇能力较弱; 在时间分布上,植被生长期的6—9月,碳汇能力总体呈先递增后递减的趋势。总的来说,利用SIF来估算碳汇在东北林区具有较高的可行性。

我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶胶自动观测网络系统(aerosol robotic network,AERONET)站点数据,选取AGRI数据中表观反射率数据、观测角度数据、高程和MODIS的地表反射率等因子,采用随机森林(random forest,RF)、梯度增强回归(gradient boosting regression tree,GBRT)、极端梯度增强(extrme gradient boosting,XGBoost)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)4种机器学习方法反演气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。根据模型评价指标选择最优模型,实现基于FY-4A的AOD反演,空间分辨率4 km,并与时刻相近的MODIS气溶胶产品进行对比分析。结果表明: 4种机器学习建立的AOD反演模型相关系数R均在0.90以上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均在0.09和0.14以下,机器学习模型对AOD反演具有一定的可行性; GBRT模型在4种机器学习中反演精度最优,验证误差中R为0.82,MAE为0.16,RMSE为0.25,47%的反演结果落在期望误差内,表明GBRT反演出的FY-4A AOD与站点观测值基本一致; 将GBRT模型反演的AOD结果与MODIS气溶胶产品进行对比验证,发现FY-4A AOD反演结果与MODIS AOD在空间分布上具有较好的一致性,83.57%的网格偏差集中在[-1.0,0)之间,FY-4A AOD反演值相对MODIS AOD略高。

基于2000—2020年标准化降水指数(standardized precipitation index, SPI)与植被状态指数(vegetation condition index, VCI),采用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)、Mann-Kendall趋势分析、Pearson相关系数等方法,分析了山西省不同植被类型下气象干旱变化趋势,量化了植被生长状态对气象干旱的响应时间。结果表明: ①20世纪以来,山西省整体气象干旱逐步缓解,但季尺度上呈现由春至冬旱情加重区不断扩大的态势; ②不同植被类型下气象干旱均得到缓解,且随着时间尺度增长,态势越发显著,而季尺度上由春至冬缓解态势渐弱,加重态势渐强; ③植被生长状态受气象干旱影响显著,年尺度上主要以正相关为主,季尺度上高相关性区域由春至冬逐渐收缩至西北部和东北部,而响应时间呈现出春冬长于秋夏的特征; ④不同植被类型下植被生长状态对气象干旱的响应均在夏季最为迅速,且耕地是对气象干旱最敏感的地类。

草地生态系统是陆地生态系统中最重要、分布最广的生态系统类型之一, 分析草地退化及其影响因素,对草地资源保护与利用、退化生态系统恢复与重建具有极其重要的指导意义。该文采用面向对象分类和多层次决策树方法提取了松嫩平原西部草地分布信息,综合考虑植被和土壤退化情况,基于Landsat TM影像数据构建了2000—2020年偶数年份共11年的草地退化综合遥感指数,对草地退化程度进行了时空动态评价; 以标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)作为评价干旱的指标,分析草地退化程度对气候干旱时空变化的响应。结果表明: 2000—2020年松嫩平原西部草地由105.17万hm²减少到102.47万hm²,年减少率为0.1%。草地退化趋势表现为不显著下降,81.7%的草地退化趋势表现为保持稳定或趋于减轻; 春、夏季SPEI均呈上升趋势,干旱程度趋于减轻且区域差异性显著; 草地退化指数与春、夏季SPEI整体呈不显著正相关。此研究结果可为松嫩平原西部草地保护及可持续利用提供数据支撑,对松嫩平原西部草地生态效益及经济效益的调控具有积极的意义。

新型冠状病毒肺炎疫情(下文简称“新冠疫情”)对我国经济产生了重大影响。该研究基于NPP-VIIRS夜间灯光(night time light,NTL)数据,选取5个曾发生大规模聚集性疫情的国内主要城市,建立NTL指数与国内生产总值(gross domestic product,GDP)统计值的拟合模型,反演经济月度变化情况,得到GDP空间化数据,并利用月度间GDP密度差值分析经济空间变化趋势。得出主要结论如下: ①利用NTL指数进行GDP空间化得到的GDP预测值相对误差较小,能够直观清晰地反映出城市经济受疫情影响情况; ②受到人员流动政策影响,大多数城市边缘区域在疫情初期和后期经济出现衰退,在疫情中期经济出现增长,而中心区经济在疫情中期出现衰退,在疫情初期受影响较小且疫情后期恢复增长迅速; ③城市中心区域经济抵御疫情影响能力强于边缘区域。

国家级自然保护地遥感监测工作覆盖陆域面积约170万km²,圈定变化图斑的数量多,专业性较强,投入大量人力物力也不易保障制图的正确性和规范性,影响监测成果应用服务的质量和成效。据此情况,该文基于ArcPy站点包,采用Sutherland-Hodgman裁剪等图形学方法,结合定制的ArcToolbox封装自动制图脚本,实现读取地理数据库中图斑信息和影像,自动制作图面优化后的国家级自然保护地变化监测图斑分布图,累计制图量达5万余张,正确率为100%。经实践表明: 单张自动制图的平均用时为29.06 s,远远快于人工制图。所提方法满足实际生产需要,自动制图脚本较稳定可靠,且具有较强的普适性,大大提高了国家级自然保护地变化监测成果的服务应用效率,具有较强的实际意义。