及时准确掌握工业固废及露天采场的空间范围和分布情况对于固废污染精准管控和生态环境保护具有重要意义。遥感技术是有效的监测手段,但单一尺度样本集难以充分表达不同形态和大小的工业固废堆场及露天采场的特征,而构建多尺度样本集可以有效解决不同种类工业固废堆场及露天采场特征表达不完整的问题,进而提高模型识别精度和泛化能力。因此,该研究在充分考虑不同种类工业固废及露天采场形态和大小差异特征的基础上,提出了一种基于多尺度样本集优化策略的工业固废及露天采场遥感识别方法。该方法基于预处理后的GF-1B,GF-1C和GF-6号卫星遥感影像数据进行多尺度样本集制备,构建U-Net深度学习网络模型识别工业固废及露天采场,并与单尺度样本集模型精度对比验证识别效果。结果表明,基于多尺度样本集的U-Net深度学习网络模型识别精确率、召回率、F1分数和平均交并比分别可达81.23%,66.88%,73.36%和73.55%,相较于单尺度模型精度分别提升了6.02百分点、1.02百分点、3.12百分点和9.86百分点,可为工业固废及露天采场精准监测提供一种可靠的方法。

遥感图像处理软件的性能直接制约了相关工作者开展教学和科研活动的效果和效率。该文以复杂矿山场景土地利用分类为任务对象,对比研究了PIE,ENVI,ERDAS和eCognition等主流遥感软件以及分析了自研的深度学习算法的性能。结果表明: ①ENVI在常规方法面向像元分类时表现出最高的总体精度(overall accuracy,OA)和Kappa系数,但分类效率最低,相比之下,ERDAS在兼顾较高精度的条件下运行效率最高; ②eCognition在常规方法面向对象分类时取得了最优的OA和Kappa,也具备较高的运行效率; ③深度卷积神经网络算法相较于常规方法的分类结果具有明显的精度优势。文章定量地揭示了不同软件在不同策略方法上的性能表现,能够为相关工作者选择合适的图像处理软件、提升教学效果和科研效率提供科学依据。

及时准确监测与分析矿山开发占地及恢复治理情况是矿山环境遥感调查与监测工作的主要任务。该文以高空间分辨率遥感数据为主要数据源,圈定了2021年山东省新增矿山损毁土地和恢复治理面积:新增矿山损毁土地面积558.07 hm²,另有基建修路损毁26.59 hm²、尾矿库工程治理77.03 hm²;新增恢复治理面积1 019.07 hm²,其中人工恢复治理975.29 hm²,自然恢复43.78 hm²。初步分析了山东省2021年新增矿山损毁土地和恢复治理土地等遥感工作情况及存在问题,并针对这些问题提出了对策建议。调查与监测结果可为山东省土地管理部门科学决策提供有力支撑。

遥感技术是开展矿山开采以及地质环境监测的一种重要手段。基于ArcGIS平台,以预处理后的河南省2020年和2021年高空间分辨率遥感卫星影像数据为信息源,根据遥感解译标志,采用目视解译的方式,获取河南省新增矿山损毁土地和恢复治理信息。通过统计分析,总结了河南省全省矿山损毁占地特征以及恢复治理现状,提出了存在的问题并给出了建议,为政府部门制定决策以及矿山地质环境保护提供依据。

长江经济带横跨中国东中西三大区域,是生态文明建设的先行示范带。湖北省作为长江经济带的一员,矿产资源丰富,长期大规模矿产资源开发破坏了生态环境,影响社会稳定,亟须对废弃露天矿山进行生态修复。截至目前,少有学者对长江经济带湖北段废弃露天矿山的生态修复情况进行系统跟踪监测和分析。该文基于2017—2022年国产高分辨率遥感数据,采用人机交互解译对长江经济带湖北段干流及主要支流(汉江、清江)两岸各10 km范围内废弃露天矿山的分布和生态修复进展进行监测。结果发现,截至2017年底,研究区共有废弃露天矿山图斑537处,涉及矿山283座,面积共2 225.19 hm²; 2018—2022年动态变化监测结果显示,研究区废弃露天矿山的生态修复治理面积由2018年的291.01 hm²增长至2022年的1 741.19 hm²,治理率持续上升,生态修复治理情况总体向好。基于2017—2022年遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI),对废弃露天矿山生态修复效果进行评价,结果发现废弃露天矿山图斑范围RSEI均值由2017年的0.397 7增长为2022年的0.423 9,增长率6.59%,图斑范围的生态状况向好发展,生态修复效果明显。总的来说,该文对研究区废弃露天矿山生态修复动态变化情况进行监测和评价,所得结果可为湖北省乃至全国其他区域废弃露天矿山监测提供数据支撑和方法借鉴,具有一定的研究意义。

治理矿山开采诱发的地质环境问题是当前生态系统保护和修复的重点方向,制定保护和修复战略规划前必须摸清生态环境现状与问题。基于2020年与2021年高分辨率遥感影像数据,结合实地调查,对内蒙古中西部矿山地质环境进行动态监测。结果显示,内蒙古中西部2021年采矿新增损毁土地面积达3 380.91 hm²,新增矿山恢复治理面积达1 801.31 hm²,总体上未实现“边开采,边治理”平衡。从损毁土地空间分布、损毁土地类型、开采矿种、恢复治理等角度分析矿山地质环境现状与问题,并依此提出下一步矿山地质环境遥感监测与恢复治理的建议。调查结果和建议可为当地开展矿山生态环境修复工作、矿产资源规划提供参考依据。

为探究不同开采模式下矿区土地利用变化的生态环境效应,该文以淮南市顾桥煤矿(井工开采)和马鞍山市南山铁矿(露天开采)为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台,耦合绿度、热度、干度、湿度构建遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对2种不同开采模式矿区的生态环境质量进行评价,并分别分析其2000—2020 年间土地利用变化和生态环境质量之间动态演变规律。结果表明: ①井工开采和露天开采矿区的耕地占比最大,井工开采矿区水域面积扩大显著,露天开采矿区以耕地、林地减少和建设用地增加为主; ②2个矿区生态环境质量整体维持一般及良好态势,顾桥煤矿RSEI值分别为 0.60,0.82,0.71,0.65和0.68,南山铁矿RESI值分别为0.58,0.59,0.59,0.63和0.64,不同土地利用类型中,建设用地和水体部分生态环境较差,林地和耕地生态环境较优; ③井工开采模式矿区地表沉降,耕地向水域转变,导致生态环境质量变差,而露天开采模式矿区剥离土体,林地和耕地面积减少以及建设用地增加是露天矿生态环境变差的原因。

神东矿区是我国重要的煤炭生产区之一,在大规模煤炭开采和气候条件改善的共同影响下,矿区内植被受到煤炭开采负作用和气候改善及生态修复正作用2类影响。利用遥感手段开展矿区长时序植被覆盖定量监测与评价,对当地生态环境质量管理和生态保护具有十分重要的意义。该文基于Landsat卫星影像数据,从矿区植被年际变化、变化趋势、稳定性和未来变化4个维度,对神东矿区1986—2023年近40 a的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)进行长时序监测,并以煤炭大规模开采时间(2008年)为界,进行分段定量分析。结果表明: ①近40 a来气候的改善促进了神东矿区的植被生长,煤炭大规模开采虽然对地表植被造成了一定程度的负影响,但更适宜的气候条件与矿区生态修复工作促进了植被覆盖继续向好甚至部分区域恢复速率更高; ②矿区植被在不同阶段内都以改善为主,植被改善区域的面积占比均超过80%,大规模的煤炭开采对地表植被造成的损毁程度有限,且这种损毁主要发生于露天矿区,井工矿区的植被修复工程能够有效保障区域内的植被生长环境; ③矿区植被在不同阶段均较为稳定,在煤炭大规模开采阶段,波动较大的区域集中分布于露天矿区的采场及排土场内,井工矿区内除工矿建设用地外整体仍较为稳定; ④从未来变化趋势角度来看,神东矿区维持现有状态的能力较脆弱,受大规模采矿活动影响,有3.92%的区域表现为持续退化,这些区域主要分布于露天矿采场区域,说明该区域亟须开展人工生态修复。该文研究成果为神东矿区生态质量环境监管提供了可靠的数据参考,有助于更科学和高效地建立生态环境综合防治体系。

为了解决全色锐化过程中存在的空间与光谱信息融合问题,该文提出了一种在非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)域下,基于多尺度加权的脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network, PCNN)和低秩稀疏分解的全色图像和多光谱图像的锐化模型。该模型分为低频和高频处理模块,对于高频子带,提出了一种适用于不同尺度不同方向高频子带的加权方式,并针对其不同方向上的特性,采用一种自适应PCNN模型;对于低频子带,首先将其分解为低秩与稀疏2部分,并根据低秩部分与稀疏部分特点设计相应的融合规则,再采取逆NSST变换得到融合图像。实验在GeoEye,QuickBird与Pléiades数据集上进行,并针对高频信息多尺度加权模块设计了消融实验,相比于次优模型,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)值分别提高了约1 dB,1.6 dB和2.2 dB。实验结果表明,该模型在指标评估中优于其他算法,并有效解决高频信息提取困难问题。

遥感影像变化检测在国土调查更新、城市发展监测与规划等方面中具有重大的应用需求。针对遥感影像变化检测在实际应用中面临的挑战,文章提出了一种结合孪生倒残差结构与自注意力增强的轻量级变化检测方法。该方法通过引入孪生的改进型倒残差结构替代传统卷积神经网络结构作为骨干网络,充分提取特征信息且大幅降低网络复杂度,使用自注意力增强模块提升网络的全局信息关注能力,在损失函数中加入边缘权重精准优化提取结果的细节,利用多层次的跳接残差连接充分融合全局与局部特征。在公开和自制的遥感影像变化检测数据集上对该方法分别进行性能测试,结果表明,所提方法相较于其他变化检测方法,在不降低检测精度的前提下大幅减少了网络参数量和计算量,实现了遥感影像变化检测模型轻量化。

针对现有云检测算法计算量和模型规模庞大、在边缘设备上的部署几乎不可行的问题,提出了一种基于MobileNet网络的轻量化云检测模型。该方法在下采样阶段,使用基于注意力机制的残差模块,通过分组卷积降低模型参数量,并结合通道重排机制和挤压激励(squeeze-and-excitation,SE)注意力模块来增强通道间的信息交流。通过这种方式,既减少了参数量和计算复杂度,又保持了对重要特征的提取能力。在上采样阶段,使用了RepConv模块和改进的空洞空间金字塔池化模块(atrous spatial pyramid pooling,ASPP),以提高网络的学习能力和捕捉图像细节与空间信息的能力。实验结果证明,该文模型在参数量和模型复杂度降低的情况下,能够实现较高精度的云检测,具备实用性和可行性。

在基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture Radar, SAR)船舶目标检测中,SAR图像丰富的上下文信息尚未被充分利用。因此,该研究提出一种新颖的SAR船舶图像检测方法,它结合高维上下文注意力和双感受野增强,通过双感受野增强从SAR图像中提取多维特征信息,从而引导动态注意力矩阵在由粗到细的高维特征提取过程中学习丰富的上下文信息;另外,基于YOLOv7,通过引入轻量级卷积模块、轻量化非对称多级压缩检测头和新的损失函数XIoU,构建了YOLO-HD网络。在E-HRSID和SSDD数据集上进行对比实验,实验中所提方法的检测平均精度分别达到91.36%和97.64%,相比原始模型分别提高4.56百分点和9.83百分点,且相比其他经典模型结果更优。

针对高光谱图像分类过程中难以有效提取多尺度特征和姿态信息容易丢失的问题,该文提出了一种多尺度特征衔接高光谱分类网络(hierarchical multi-scale concatenation net,HMC-Net)。首先,HMC-Net利用多尺度卷积核并行计算以提取多层次特征,同时引入1×1卷积核降低输入输出维度,平衡计算复杂度,从而在不显著增加总体计算负担的前提下,实现高效的特征提取;接着,采用独立的胶囊网络并行处理各尺度特征,即通过动态路由改进最大池化,增强特征的平移不变性以减少姿态信息丢失;最后,通过concatenate操作衔接整合不同尺度的特征图,从而实现对高光谱图像分类过程中多层次信息的精确解析。对比实验结果表明: HMC-Net在肯尼迪航天中心数据集、帕维亚大学数据集和萨利纳斯数据集上整体精度分别达到了94%,98%和99%,与最新的高光谱分类模型相比有明显性能优势,验证了该文所提模型的有效性。

森林地上生物量(above ground biomass,AGB)是森林资源监测的重要指标之一,是森林碳储量的重要组成部分。形式简单且具有物理意义的森林AGB估测模型对提高森林资源监测效率具有重要的意义。文章在已有研究基础上,提出了一种联合机载LiDAR提取的高度特征、森林郁闭度以及星载多光谱植被指数的森林AGB异速生长模型估测方法。以内蒙古根河市为试验区,基于2022年获取的LiDAR数据、哨兵2A多光谱数据以及邻近时间获得的样地数据,对比分析了LiDAR高度特征和多种植被指数与森林AGB的相关性,选择最优LiDAR高度特征与植被指数应用于所提出的模型(ModelB_N),并与仅利用高度特征(ModelB)、高度特征与植被指数联合(ModelB_Y)、高度特征与郁闭度联合(ModelB_HC)3种模型进行对比。结果表明: LiDAR高度特征中,90%高度分位数(H90)与研究区森林AGB的相关性最高; 所用植被指数中,核函数植被指数KNDVI_rel与森林AGB的相关性最高。4种模型中,ModelB_N模型具有最高的 R_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}^2值(0.78)和估测精度(83.25%)、最低的均方根误差(root mean squared error,RMSE)(15.87 t/hm²); ModelB_N模型估测结果精度优于ModelB_HC(R_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}^2和EA分别提高0.05和1.75百分点,RMSE降低1.66 t/hm²),ModelB_Y模型估测结果精度优于ModelB(R_{\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{j}}^2和EA分别提高0.03和1.19百分点,RMSE降低1.12 t/hm²),说明植被指数作为指数幂的合理性; 虽然ModelB_N模型并非所有像元的不确定性最低,但整体最优。总体来看,ModelB_N模型精度最高,简单高效,且有一定的物理意义,可作为一种新的森林AGB估测技术手段,为森林资源监测提供技术支撑。

水体是维持湿地的三要素之一,对其进行动态监测能够更好地保护湿地生态。传统的湿地水体监测采用实地测量或遥感图像人工解译方法,此类方法成本高、效率低,不利于连续动态监测。近年来,采用机器学习、深度学习等方法从卫星遥感图像中提取水体成为湿地水体监测的有效手段。因此,该文基于资源1号02D高光谱遥感图像,采用机器学习、神经网络和Transformer网络3类方法对白洋淀湿地水体进行分类,对比不同光谱预处理方法及训练使用不同图像邻域大小对水体分类准确率和计算效率的影响,探究湿地水体分类的最佳数据预处理方式和分类模型。结果显示,深度学习方法在分类精度和计算效率上均显著优于机器学习方法,尤其是基于光谱空间残差网络模型(spectral-spatial residual network,SSRN),在使用全谱段信息和9×9邻域大小时取得了最高分类精度(准确率达99.09%,召回率为99.62%,F₁-score 为0.99)。此外,大气水汽吸收波段虽然信噪比较低,但仍包含重要信息,在模型训练和预测中使用该波段信息能够提升湿地水体分类精度。该研究成果有望为湿地水体分类的业务化操作提供方法支撑。

大视场三线阵立体航测系统AMS-3000是我国首台自主研发的机载线阵航测系统,可获取全色和R,G,B多光谱影像,但对于其数据质量目前较少有定量的评价与分析。该文以四川省攀枝花市西部金沙江沿岸区域作为研究区,从灰度特征、纹理特征、能量特征和噪声水平4个方面评价了AMS-3000数据的光谱质量,并与国内外主流航摄系统ADS100进行了对比,以1∶2 000比例尺地形成果数据对AMS-3000的几何精度进行了评价; 此外,该文还以矿产资源开发现状调查和地质灾害调查为例,分析了该系统在地质行业的应用效果。研究结果可为大视场三线阵立体航测系统的应用推广及改进提供参考。

为了客观评价森林火灾对地形、植被和人类活动等因素的响应,为重庆森林防火及风险区划提供技术指导,该文以2000—2022年重庆市1 206个历史林火点数据作为因变量,以高程、坡度、地形起伏度、植被覆盖度、地表覆盖分类及路网距离等9种数据作为林火风险因子,首先建立分段函数,得到单因子林火风险概率;其次,基于CRITIC权重法计算各单因子林火风险概率的权重,经加权计算得到重庆市林火风险概率空间分布;最后,依据风险概率将重庆林火风险分为低、较低、较高、高和极高5个等级。结果表明: ①在高程、坡度、地形起伏度、植被覆盖度、地表覆盖及路网距离分类等9个因子中,林地、旱地及植被覆盖度对林火风险的贡献居前3位,坡度、高程及地形起伏度对林火风险的贡献偏低; ②基于单因子林火风险概率加权后得到的重庆林火风险分级效果较好,检验结果表明,落在较高风险区及以上等级区域的林火占比为83%,落在低风险区和较低风险区的林火分别占8.33%和8.67%; ③重庆市林火风险与地形走势、土地利用及人类活动关系密切,林火的高风险区与极高风险区主要分布在人类活动频繁的中低山林区附近,耕地、乡土路、住宅及墓地较近的林地周边区域,生产生活用火较多,易诱发林火,这些区域也属于高风险区域,低林火风险区域主要分布在地势低平的非林区及山势陡峭的林区,另外建筑用地、水体及距离林地较远的水田、旱地等区域也属于林火低风险区。该研究成果可用来评估森林火灾风险的空间状态,为森林防火研究提供科学指导。

在矿产卫片执法工作中,针对地理条件复杂、人员情况不明的矿区,使用无人机对矿区进行侦查、航拍,以及利用摄影测量技术进行矿区的三维建模是保证外业人员人身安全、提高工作效率与准度的一项有效手段。在保证拍摄清晰度与建模数据要求的前提下,轻型无人机起降条件灵活、机动性高,更适合在高流动性矿产卫片执法外业工作中使用。以辽宁省某市几处矿山采面无人机航测成果为例,说明轻型无人机辅助矿产卫片执法工作可以大大提高外业工作效率与安全性,同时建模成果为下一步矿区的精准量测与分析,以及多时序监测提供数据保障。

随着社会经济发展和城镇化率不断提高,人类赖以生存的生态环境受到影响,尤其是长江经济带江苏段受城市化和土地开发等影响,生态质量面临严峻挑战,生态脆弱性评价已成为研究热点之一。该文以长江经济带江苏段2005—2020年4个时期生态脆弱性为研究对象,采用灵敏度弹性压力(sensitivity resilience pressure,SRP)模型,选取生态恢复力、生态压力度和生态敏感性3类16项指标,基于结合层次分析法与空间主成分分析法(analytic hierarchy process-spatial principal component analysis,AHP-SPCA)权重计算方法和地理探测器,研究生态脆弱性特征和影响因素。研究发现: ①研究区生态脆弱性呈现出从南京向南通逐渐增加趋势; ②生态脆弱性等级之间转变主要发生在相邻等级之间,中度和重度脆弱性减小,轻度、微度和潜在脆弱性增加; ③耕地占比、人口密度和生物丰度是主要驱动因素,植被覆盖与耕地占比的交互作用具有最大解释力。研究结果对江苏省长江沿岸生态环境保护和可持续发展提供了重要参考。

全球气候变化形势严峻,实现“双碳”目标意义重大。在控制其他驱动变量的条件下,研究某种因子对二氧化碳排放强度影响效应仍然面临一定挑战。该文首先以中国地级市尺度的二氧化碳排放强度为数据源,采用地理探测器模型和空间自相关方法分别分析二氧化碳排放强度空间异质性和空间相关性;其次,构建贝叶斯因果森林(Bayesian causal forest,BCF)模型,在控制混杂因子的基础上,得到了2005—2020年城市人口规模对二氧化碳排放强度的因果效应,结果呈现出“U”型曲线特征,探究了中国城市人口规模对二氧化碳排放强度的影响机制;最后,基于上述分析,针对不同地区提出合理减排政策建议。研究可为增强城市的可持续发展提供参考依据。

河南省淅川县作为南水北调中线工程的重要水源区,对淅川县的植被时空变化特征及其驱动机制进行探究,将对淅川县的生态修复和南水北调中线工程水源区的环境保护具有重要意义。该研究以现有的Landsat和MODIS数据为基础,利用STARFM方法和像元二分模型,构建了2002—2022年淅川县的长时序植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)数据,并结合回归趋势分析方法、地理探测器模型和相关性分析等方法,探究2002—2022年间淅川县植被的时空变化特征及其驱动机制。结果表明: ①经过STARFM方法重建后的年尺度FVC与真实的年尺度FVC的R²达到0.914,相比于数据缺失条件下的0.864,提升了0.05,因此STARFM方法可以为更加准确地开展淅川县的植被动态演变研究提供数据基础; ②2002—2022年间淅川县植被覆盖情况一般,平均FVC达到0.516,主要呈现“西北高,东南低”的分布特征,整体呈现改善趋势,改善区域的面积占比为76.03%,主要分布在淅川县的西北部和东南部,退化区域的面积占比为18.09%,主要分布在丹江口水库、丹江和淅水水域的附近区域; ③淅川县植被空间分异性的主导因素为高程和坡度,次要因素为土壤类型和平均气温,土壤质地和平均降雨量影响最小。淅川县境内植被出现改善和退化的主要原因均为人为因素,气候因素对其影响较小,人为因素主要为南水北调中线工程的实施,且对植被生长变化的促进作用远大于抑制作用。

西藏白格滑坡于2018年10月和11月先后发生2次崩滑,造成了巨大的经济损失和广泛的社会影响。利用多源数据开展滑坡各阶段活动特征监测对理解此次滑坡事件的破坏机理具有重要意义。该文采用Sentinel-1,ALOS-2和Landsat8 3种数据源,通过短基线集合成孔径雷达干涉测量技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)和SAR偏移量以及光学偏移量跟踪技术获取了白格滑坡滑前、2次滑动和滑后的形变特征。光学偏移量计算结果表明,白格滑坡在2014年11月—2018年3月29日的滑前阶段,累积位移量达到40 m,其形变区为滑坡中部。SAR偏移量结果也表明该滑坡在滑前2018年5月与7月的累积位移量达到了6.4 m,其形变区同样为滑坡中部。基于InSAR技术的监测结果揭示了白格滑坡2018年10月—11月2次失稳后,在滑坡后缘和滑坡左上侧仍存在明显的残余形变。白格滑坡在2018年11月—2021年11月滑后阶段,在滑坡的后缘高位处仍存在-140 mm/a的形变,且滑坡左上侧形变范围在持续扩大。该研究成果恢复了白格滑坡大量级位移的滑动全过程,为滑坡监测及预警研究提供了参考。

净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)是定量反映生态系统固碳能力的重要指标。为探究内蒙古草原生态系统的碳源/汇状况,支撑低碳减排工作,该文基于MODIS净初级生产力(net primary productivity,NPP)和气象数据,采用趋势分析、变异系数、Hurst指数和通径分析法探究了2001—2020年内蒙古草原生态系统NEP指数的时空变化特征及其与影响因素的关系。结果显示: 内蒙古草原生态系统NEP均值整体呈“由西北向东南逐步增加,由大兴安岭向东西两麓逐渐减小”的空间分布格局,2001—2020年间的年均NEP为210.65 gC·m^-2·a^-1,表现为波动性增强,增速为3.81 gC·m^-2·a^-1; NEP增加的区域占草原总面积的99.33%,碳汇功能变化较稳定; 69.08%的草原NEP在未来一段时间内呈弱反持续性,碳汇功能可能会减弱; 所选影响因素综合解释了83.7%的NEP变化,其中降水量和最低温度是NEP变化的主导因素。研究结果不仅有助于了解内蒙古草原生态系统的固碳特征,而且对实现“碳达峰,碳中和”的战略目标具有重要意义。

自天-空-地一体化的“三查”体系提出以来,地质灾害隐患识别与监测示范性工作取得显著成效。四川省乐山市是示范区中的地质灾害重点防治区,高植被覆盖率和集中降雨导致地质灾害具有高位隐蔽和突发性。该文以乐山市为研究区,采用天-空-地一体化的“三查”技术体系,开展高植被山区地质灾害隐患识别与监测应用研究。主要得出以下结论: ①研究区共识别地质灾害隐患75处,通过现场核查确认地质灾害隐患解译数为51处,识别准确率为68%,新识别隐患点36处; ②地质灾害隐患主要集中分布在2个区域,集中区内识别地质灾害隐患37处,占研究区地质灾害隐患的72.5%; ③Stacking-InSAR可以作为斜坡初始变形阶段的地质灾害识别手段; 斜坡处于显著变形阶段且在InSAR探测能力范围内时,Stacking-InSAR、高分辨率光学卫星影像、LiDAR均能作为地质灾害识别的技术手段; ④在高植被覆盖的山区,可利用LiDAR技术去除地表植被的影响,结合一定的专家经验开展地质灾害隐患识别工作; ⑤目前利用遥感手段很难对“非显性地质灾害隐患”进行有效识别。

随着气候变化和人类活动的影响,生态服务功能退化风险日益加剧,区域生态安全面临着巨大的挑战。探索生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)与景观生态风险指数(ecological risk index,ERI)的生态分区可直观识别区域生态功能状态,为区域生态环境保护提供依据。该文以河北省秦皇岛市为例,综合采用景观生态学法、当量因子法、GIS网格法以及空间自相关等方法,通过集成“前期-中期-后期”视角的动态管控框架,对2001—2021年ESV和ERI进行时空动态分析,揭示其演变规律,并基于“价值-风险”的空间聚集模式,建立研究区生态分区。结果表明: ①2001—2021年秦皇岛市生态价值总体变化幅度不大,约增长0.73亿元,呈现出“大分散、小聚集”交错分布的空间格局; ②生态风险均值呈波动下降的趋势,逐渐向低风险转移,具有“北端高、南端低”的特征; ③研究区ESV和ERI演变类型可划分为维持型、升级型、缓和型和波动型,其中维持型所占比例最大; ④研究区单位面积ESV与ERI存在正相关关系,以高价值-高风险区为主,并集中分布在秦皇岛市北部地区。

干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR)技术是实现大范围矿区地表沉降分析的重要手段和方法,准确预测地表沉降对预防地质灾害具有重要意义。针对长短期时间记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型的参数难以选取以及霜冰算法(rime optimization algorithm,RIME)易陷入局部最优、依赖初始解的问题,提出一种基于混沌映射、改进莱维飞行机制和猎食者(hunter-prey optimizer,HPO)算法的全局勘探策略改进的霜冰算法(improved rime optimization algorithm,IRIME)优化LSTM的地表沉降预测模型。以甘肃省红会煤矿为研究对象,利用SBAS-InSAR技术获取矿区高相干点的沉降时序,使用IRIME-LSTM模型对高相干点进行多步预测,并与InSAR监测结果进行对比分析。结果表明: 该预测方法在整体测试集中的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为2.65 mm,1.59 mm和3.92%,与RIME-LSTM和GS-LSTM模型相比,均方根误差分别降低37.20%和51.73%,平均绝对误差分别降低42.60%和56.32%,平均绝对百分比误差分别降低35.63%和50.51%,表明该方法具有较强的可靠性和可行性。

随着全球气候变暖,干旱对生态系统结构和功能构成了巨大威胁,剖析生态系统脆弱性时空演变特征及其对干旱的响应,对于实现区域高质量可持续发展至关重要。该文以新疆为研究区,基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度(ecological sensitivity-ecological recovery-ecological pressure,SRP)模型构建生态脆弱性评价指标体系,结合局部空间自相关、变异系数、Slope趋势分析和Hurst指数等方法,评价2000—2020年生态系统脆弱性并预测未来变化趋势,利用标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)探究干旱对生态脆弱性的影响。结果表明: ①新疆地区整体生态脆弱性较高,脆弱性空间分布存在明显的地域差异及空间聚集性特征; SPEI值以年均0.093 9的速率呈下降趋势,区域干旱化加重趋势明显; ②干旱与生态脆弱性呈负相关的面积占比54.1%,即随着区域水分条件改善,大部分地区生态脆弱性降低; ③生态脆弱性的稳定分布区域面积占比77.8%,以重度和极度脆弱区为主,未来新疆大部分地区(61.3%)生态脆弱性呈降低趋势,生态环境质量得到改善。研究结果有利于深化对新疆生态系统脆弱性状况及其驱动机制的认识,为提高区域生态系统对环境变化的适应能力提供科学参考和决策依据。