红树林是生物多样性丰富、生产力最高的海洋生态系统之一。该文以广西北部湾为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云平台,以1985—2019年Landsat、Sentinel和PALSAR系列主被动影像为数据源,整合光谱波段、光谱指数、纹理特征、数字高程模型(digital elevation model,DEM)和后向散射系数等构建多源数据集并建立了14种分类方案,利用面向对象的随机森林算法构建红树林遥感识别模型,实现北部湾红树林长时间序列时空动态变化监测。结果表明: ①面向对象的随机森林算法对红树林具有较高的识别能力,其中2019年方案3获得最高的总体精度为96.3%,Kappa系数为0.956,比1995年方案1总体精度高16.3%,Kappa系数高0.195; ②不同分类方案对于北部湾不同地物的生产者精度和用户精度存在差异,其中红树林获得了最高的用户精度高于94.6%,生产者精度高于92.0%; ③1985—2019年北部湾红树林面积呈增加态势,年变化率为6.63%,红树林面积由内陆向沿海区域扩张。本文结果为保护红树林可持续管理提供参考,验证了基于GEE云平台开展红树林长期时空动态变化监测的可行性。

为了解决遥感图像语义分割任务中上下文依赖关系提取不足、空间细节信息损失导致分割精度下降等问题,提出了一种结合上下文与类别感知特征融合的语义分割方法。该方法首先以ResNet-50作为特征提取的主干网络,并在下采样中采用注意力模块,以增强特征表示和上下文依赖关系的提取; 然后在跳跃连接上构建大尺寸的感受野块,提取丰富的多尺度上下文信息,以减少目标之间尺度变化的影响; 其后并联场景特征关联融合模块,以全局特征来引导局部特征融合; 最后在解码器部分构建类别预测模块和类别感知特征融合模块,准确融合底层的高级语义信息与高层的细节信息。将所提方法在Potsdam和Vaihingen数据集上验证可行性,并与DeepLabv3+,BuildFormer等6种常用方法进行对比实验,以验证其先进性。实验结果表明,所提方法在Recall,F1-score和Accuracy指标上均优于其他方法,尤其是对建筑物分割的交并比(intersection over union,IoU)在2个数据集上分别达到90.44%和86.74%,较次优网络DeepLabv3+和A²FPN分别提升了1.55%和2.41%。

针对分割结果小尺度地物遗漏、连续地物缺乏完整性问题,提出密集连接多尺度语义分割模型(densely connected multi-scale semantic segmentation network,DMS-Net),实现土地覆盖分割。通过多尺度密集连接空洞空间卷积金字塔池化(multi-scale dense connected atrous spatial convolution pyramid pooling module,MDCA)和条形池化(spatial pyramid pooling,SP)提取多尺度和空间连续性地物; 利用特征增强双注意力并联模块(position paralleling channel attention module,PPCA)衡量特征权重,实现高效表达; 采用浅层特征级联模块(cascade low-level feature fusion,CLFF)捕捉被忽略的浅层特征,进一步补充细节。实验结果表明: DMS-Net模型在迭代扩充数据集上的总体精度(overall accuracy,OA)达到89.97%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到75.59%,高于传统机器学习方法及U-Net,PSPNet,Deeplabv3+等深度学习模型。分割结果显示,地物结构完整且边缘分割明晰,在实现多尺度的土地覆盖遥感信息提取分析中具有较好的实用价值。

滑坡识别一直是地质灾害领域的一个研究热点,对于抢险应急指挥具有重要意义。针对滑坡检测的漏检误检以及识别精度不高的问题,该文通过对核心网络进行数据融合、增加卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)、更改交并比(intersection over union,IoU)损失函数的优化等方法,提出一种改进的YOLOv7算法模型,实现了对滑坡同时进行目标检测与图像分割的功能,并以贵州省毕节市的滑坡数据集和四川省历史滑坡0.2 m高分辨率航空正射影像为例对模型的有效性进行了验证。研究结果表明,优化后的模型在山体滑坡的检测与分割任务中展现出较好的性能,相比于常规的YOLOv7模型以及Faster RCNN,Mask RCNN等主流模型方法,该模型对山体滑坡的识别更加高效、准确。以四川省白格地区为例,该模型在提高精度的同时可有效提高山体滑坡灾害信息获取的自动化程度。

针对遥感图像尺度变化大、场景信息复杂、小目标特征信息较少等导致的检测精度较低和当前目标检测模型参数量大、复杂性高导致的检测效率低的问题,该文提出了一种轻量化的YOLOv7-tiny遥感图像检测算法。首先,使用组混洗卷积(group shuffle convolution, GSConv)和VoV-GSCSP模块改进网络颈部,在保持足够检测精度的同时减少模型的计算量和网络结构的复杂性; 其次,在预测时采用一种结合注意力机制的动态预测头(dynamic head, DyHead),通过在尺度感知的特征层、空间感知的空间位置及任务感知的输出通道内,结合多头自注意机制,提高目标检测头的性能; 最后,利用基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法(normalized Wasserstein distance, NWD)结合基于最小点距离的边界框回归损失函数(minimum points distance intersection over union, MPDIoU)来优化原模型的损失函数,增强对小目标检测的鲁棒性。实验结果表明,本文所提出的算法在DIOR数据集和RSOD数据集的mAP@0.5分别达到87.7%和94.7%,比原YOLOv7-tiny模型分别提高了2.7百分点和5.1百分点,且每秒检测帧率(frames per second,FPS)分别提高了12.2%和11.9%,能够有效提高遥感图像小目标检测的精度和实时性。

由于雾霾会影响所捕获遥感图像的质量,同时限制后端视觉应用的性能,因而文章提出一种双重注意力多尺度残差去雾网络。首先,重建大气散射模型,可结合大气光值与透射率求取大气光幂; 然后,利用端到端的深度学习模型完成遥感图像去雾,该网络包含浅层特征提取模块、深层数据提取模块、双映射网络和平行卷积重建模块; 最后,将该文方法与CARL-net,DFAD-net,SRBFP-net和AMGP-net这4种方法进行主客观对比实验。结果表明: 双重注意力多尺度残差去雾网络能获得与原始无雾场景较为接近的视觉状态,并具备较优的对比度、鲜亮的色度与相应的饱和度,透射图细节清晰,保持前景部分边缘的同时可实现对图像噪声较好的处理; 相对于CARL-net,DFAD-net,SRBFP-net和AMGP-net,该方法的峰值信噪比和结构相似度指标较优,算法处理效率较快,同时随着遥感雾图分辨率增加,算法处理时间变化较稳定。

合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture Radar, InSAR)技术在矿区植被覆盖密集且存在大梯度地表形变复杂环境下进行监测时,存在监测点数量不足、监测精度不高等问题。针对这些问题,该文提出一种Stacking技术辅助下的改进分布式目标InSAR(distributed scatterer InSAR, DS-InSAR)方法。该方法采用置信区间假设检验算法识别同质像元并基于相位三角剖分算法完成相位优化,随后去除先期利用Stacking技术模拟的线性形变相位获取残余相位,进而稀疏形变相位条纹,提高后续DS-InSAR处理框架中时空滤波与三维解缠结果的精确性,最终补偿模拟相位获得完整形变场。通过处理2015年10月—2016年3月期间覆盖新巨龙煤矿的Sentinel-1A合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像,解译了该时段内矿区时序地表形变特征,得到以下结论: 监测期间,矿区存在3处显著形变,雷达视线向最大累积形变量达到-313 mm;所提方法相较常规短基线集干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术能够反演出分布更加均匀的监测点位信息,其密度约是SBAS-InSAR的12.9倍;对比水准数据的均方根误差(root mean squared error,RMSE)约为6.82 mm,精度较SBAS-InSAR提高了约3.0 mm。

遥感卫星测高技术可以无接触、大范围地进行对地观测，为缺乏地面水文站的湖泊水位变化监测提供技术支持，ICESat-2激光雷达高度计具有较小的地面足迹和较高的监测精度，在中小型湖泊监测方面具有优势。为此该研究基于ICESat-2 ATL08数据提取了我国1 248个湖泊2018年10月—2022年8月水位数据集，并利用18个湖泊的实测水位数据和36个湖泊的Hydroweb数据开展精度验证；然后，基于我国五大湖区的划分，对观测次数达到4次以上和监测时长大于2 a的957个湖泊的水位变化情况进行了分析。结果表明，ICESat-2提取的湖泊水位与实测水位的均方根误差（root mean square error，RMSE）最低为0.097 m，与Hydroweb数据开展的交叉验证相关系数可达0.95，RMSE最低为0.085 m，ICESat-2水位提取结果有很高的精度和准确性；青藏高原地区湖泊水位呈缓慢上升趋势，西北地区湖泊水位呈较明显的下降趋势，东部地区大型湖泊无明显水位变化趋势，而小型湖泊变化较为剧烈；总体上，全国湖泊水位呈缓慢上升趋势。研究实现了全国湖泊水位的高精度测量和湖泊水位变化监测，可为水资源保护、生态管理、探究湖泊水位与人类活动及气候变化的响应关系等提供科学依据。

与自然地表相比,城市地表的几何结构更加复杂,像元内部的多次散射效应和邻近效应对城市地表温度(land surface temperature, LST)反演结果的影响不可忽视。该文提出了一种耦合机器学习和改进的温度/发射率分离(temperature and emissivity separation, TES)的城市 LST 反演算法,并将该方法应用于我国SDGSAT-1热红外数据中。该算法主要包括3个方面: 首先,基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法反演SDGSAT-1城市冠层亮温; 其次,考虑城市几何结构,提出了一种基于天空可视因子(sky view factor, SVF)的TES算法,实现了城市LST的高精度反演; 最后,评估了算法的准确性,并将该方法应用于北京城区。结果显示,使用 XGBoost 算法和分裂窗算法均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别约为 0.2 K 和 1.2 K; 在有/无水汽数据支持下,城市LST RMSE分别为0.36 K和0.73 K,3个波段的地表发射率(land surface emissivity,LSE)RMSE分别为0.020/0.026,0.018/0.023和0.020/0.023。改进前后的TES算法反演结果差值范围约为0~1.86K。

矿区资源开发会导致土地利用格局发生变化,造成生态环境破坏。因此,进行土地利用分类对矿区生态修复和管理至关重要。目前,遥感影像广泛应用于土地利用分类,但单一数据源在矿区分类中存在局限,常规机器学习算法亦难以有效应对该任务。为提高分类精度,该文以内蒙古自治区鄂尔多斯市东胜区东部区域为研究区,利用卷积神经网络融合多源遥感数据实现矿区土地利用分类。首先,利用Sentinel-1/2、珞珈一号和美国国家航空航天局(National Aeronautics and Spoce Administration,NASA)数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据构建多源遥感时序特征集合; 其次,联合Relief-F与随机森林(random forest,RF)算法实现特征优选; 最后,基于ResNet50卷积神经网络模型挖掘特征中的地物信息,以实现矿区的用地分类。结果表明: 文章提出的方法土地利用分类的总体精度(overall accuracy,OA)为95.36%,Kappa系数为0.942 1,高于RF等常规方法,Relief-F与RF综合特征优选可以提高多种分类器的分类精度。该研究为矿区土地利用分类提供了方法参考和借鉴。

湿地被誉为“地球之肾”,对于维护生态系统稳定具有重要价值。该文针对丝绸之路沿线(简称“丝路沿线”)10个重要湿地保护区,基于ZY-3卫星遥感数据,采用面向对象与人工解译交互的方法,提取2015年和2020年2期的湿地类型,形成保护区内湿地分布及动态变化数据集,并在此基础上结合地形、水文条件、生态重要性以及湿地类型转移情况,提出了一种退耕还湿潜力空间评估方法。湿地信息提取结果表明,2015—2020年,受自然和人为因素双重影响,丝路沿线重要湿地保护区内湿地面积净增加238.04 km²,新增类型以湖泊湿地为主,湿地率总体提升0.58%,生态保护区的设立对于区域湿地保护总体上取得良好成效,但部分区域湿地仍然呈现出退化趋势,退化面积为77.00 km²; 退耕还湿潜力分析结果表明,共有325.13 km²的耕地区域需要逐层级开展退耕还湿,其中,高优先级恢复区面积为10.63 km²,中优先级恢复区和低优先级恢复区面积分别为167.02 km²和147.48 km²。该研究提出因地制宜的湿地生态恢复方案,可为丝路沿线地区湿地保护与管理提供决策支持。

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。

热带亚热带植被覆盖地区的光学卫星遥感影像往往受到云影响,导致地物遥感信息缺失,如何有效地进行云检测、云物分类和云覆盖信息提取,仍然是遥感领域研究的热点和难点。国产卫星许多光学相机缺少目前主流云检测算法中的短波红外和热红外谱段,极大程度地降低了数据云去除的可用性。基于此,该文提出了一种仅利用可见光-近红外(400~1 000 nm)范围的几个谱段来实现云覆盖空间分布监测的算法。基于珠海一号卫星高光谱遥感影像,结合归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的光谱指数构建特征空间散点图,进行云/物分类和云检测,并提取混合像元中云、水和植被各组分覆盖信息。结果表明,相较于常规云检测的光谱指数阈值法,该文提出的基于NDWI-NDVI特征空间的云检测算法有更好的云/水分离能力,可以抑制阴影对云覆盖影响,精确描绘云覆盖空间分布特征,且简便易行,这为进一步发展国产光学卫星遥感数据云检测、云/水分离和云覆盖信息提取算法拓展了新的研究思路和技术途径。

文章以江苏省滨海湿地为例,通过卫星遥感、航空多参数遥感等方法估算滨海湿地主要植被生物量,并计算其固碳能力。结果表明: ①基于航空高光谱数据完成研究区地物精细分类,提取了地表覆盖分类信息共11类,植被覆盖率约76%,人类活动区域面积占比约1.5%; ②基于航空多参数方法反演植被生物量模型精度高于卫星遥感方法,其决定系数大于0.8,均方根误差为0.25; ③通过航空多参数遥感方法计算得到研究区内互花米草与芦苇的地上固碳能力分别为0.41 kg/m²和0.58 kg/m²。研究显示,航空多参数遥感方法能准确获取湿地植被种类及固碳能力,可为研究湿地生态系统的碳循环和生境现状提供重要评价参数,精准服务湿地资源调查。

探究土地利用演变及其对碳储量的影响,对于减缓都市圈气候变化、促进绿色低碳发展具有重要意义。该研究在“双碳”目标背景下,结合兴趣点(point of interest,POI)数据并顾及斑块生成土地利用模拟模型(patch-generating land use simulation model,PLUS)进行双约束转移矩阵优化,耦合生态系统服务与权衡的综合评估(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST)模型分析山东省济南都市圈2000—2020年土地利用演变规律及其对生态系统碳储量的影响,模拟预测了自然发展、城镇发展和生态保护3种情景下济南都市圈2030年和2060年土地利用变化并估算其生态系统碳储量,分析其碳储量重心迁移情况,并利用参数最优地理探测器探究碳储量空间分异驱动因素。结果表明: ①2000—2020年,济南都市圈耕地、草地和未利用地面积持续减少,林地面积呈波动增加状态,水域、建设用地面积增长迅速; ②2000—2020年,济南都市圈碳储量及土地利用空间格局相似,以黄河主脉为分界线,呈现“东南高,西北低”的分布特征,耕地类型碳储量为研究区碳储量的主要来源,占总碳储量的80%以上; ③多情景模拟下的碳储量均有所降低,主要原因为高碳密度区域耕地转换为低碳密度区域建设用地,其中生态保护情景碳储量最高,2030年总碳储量为4 226.86×10⁶ t,2060年总碳储量为3 967.94×10⁶ t; ④不同发展时期和情景下的济南都市圈碳储量重心均发生一定偏移,发展趋势受土地利用变化影响,重心地带一直处于济南市历城区,说明济南都市圈发展较为全面均衡; ⑤各驱动因子对济南都市圈碳储量空间分布具有明显影响,其中人口密度对碳储量空间分异解释力最大,交互作用下各因子均呈现对碳储量解释力增强的结果。

塑料大棚在现代农业中得到广泛应用,但其使用也带来了一些生态环境问题。利用遥感数据能够有效进行大范围的塑料大棚提取与识别,但现有的研究常采用分类法或光谱指数法提取塑料大棚,缺乏对2种方法的结合与对比分析。因此,该文提出一种利用多个Sentinel-2光谱指数结合单类分类方法(即改进的单类随机森林)的塑料大棚提取方法。该方法将6种塑料大棚光谱指数作为特征,使用改进的单类随机森林方法提取塑料大棚,并与该文提出的方法进行对比,以验证该方法的有效性。结果表明: 该方法在4个季节图像的提取结果的总体精度(overall accuracy,OA)均在97%以上,Kappa系数高于0.82,F1高于0.84,均高于6个指数的提取精度。同时,该文方法在不同季节提取的OA差异在1%以内,Kappa系数与F1分数的差异在0.1以内,季节稳定性强,均优于单独使用光谱指数的塑料大棚提取结果。研究可为准确监测塑料大棚空间分布提供科学依据和参考意见。

土地利用是影响全球环境变化的主要原因,探究其时空变化特征及驱动因子对促进区域社会经济与生态环境可持续发展具有重要意义。该研究基于1980—2020年9期土地利用/土地覆盖遥感监测数据,分析了格尔木河流域多年土地利用类型时空变化特征,结合显著相关性分析,探究了流域土地利用变化的主要驱动因子。结果表明: ①1980—2020年未利用土地与草地是格尔木河流域的主要土地利用类型,耕地、水域和建设用地面积呈现增加趋势,林地、草地和未利用土地面积呈现缩减趋势; ②2015—2020年流域内各土地利用类型面积的变化量与动态度变化显著,流域内土地利用类型转移的空间变化主要发生在中部与北部; ③1980—2020年未利用土地破碎度较大,人类活动(总人口数、地区生产总值)是流域内土地利用类型变化的主要驱动因子。

地球观测组织在第十六届全会和部长级峰会上提出了构建“对地观测应用数字图书馆”的新目标,强调从“推动开放数据”向“推动开放科学”的深入,旨在完成数据、算法、文献、案例等知识资源的管理和共享,进一步推动地球观测在全球变化等领域的全面应用和知识服务。该文以此为研究背景,详细梳理了地球科学变量概念体系、地球观测卫星和载荷、观测和模拟数据产品以及学术文献开放知识库等地球观测数据资源。基于语义网和知识图谱相关的理论和技术,构建了包含地球科学变量、遥感卫星、观测载荷、观测和模拟数据集、期刊和学术文献共6类地球观测知识本体和实例。该研究的知识表达结果将有助于地球观测应用领域数据和知识的表达、管理和集成,有助于发现数据和知识的潜在关联,提高科研效率,促进科学发现。

高光谱遥感技术以其高光谱分辨率和广谱段覆盖，在地质找矿领域展现出重要的应用潜力。该文以甘肃北山前红泉金矿为研究区，利用资源一号02D AHSI高光谱遥感数据，结合自主研发的GeoAHSI高光谱矿物填图技术，对金矿区的蚀变矿物进行填图和成分分析，揭示其空间分布特征。通过地面光谱测量技术对典型剖面的光谱数据进行验证，以评估高光谱矿物填图的可靠性。研究发现，前红泉金矿及其围岩中发育的主要蚀变矿物包括绢云母（低铝白云母、中铝白云母、高铝白云母和富铁白云母）、方解石、白云石、绿帘石和绿泥石等，这些蚀变矿物的分布与韧性剪切带密切相关，尤其是绢云母、绿泥石和绿帘石在韧性剪切带中的分布特征尤为显著，这一分布规律为区域找矿提供了重要的指示标志。此外，研究发现绢云母的2 200 nm吸收特征和绿泥石的2 250 nm吸收特征在矿体周围表现出明显的富硅（Si）和富铁（Fe）特征，这些特征与矿物的化学成分密切相关。该研究通过增强弱光谱特征的识别能力，实现了高光谱遥感技术在矿物识别与空间分布分析中的有效应用。这不仅为前红泉金矿的进一步勘查提供了科学依据，也为类似矿床的高光谱遥感应用提供了参考和指导。

精确识别滨海湿地植物群落对加强滨海湿地生态质量监测、提升滨海湿地生态系统功能具有重要意义。该研究以黄河三角洲为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台上的Sentinel-1/2影像,构建包含物候、传统光学、红边和雷达特征的特征向量集,采用随机森林算法对2021年黄河三角洲湿地植物群落进行分类,并进一步探讨物候特征在分类中发挥的作用。研究结果表明: ①分类的总体精度为97.91%,Kappa系数为0.97,2021年黄河三角洲湿地中芦苇、碱蓬、互花米草和柽柳的面积分别为49.91 km²,39.91 km²,79.36 km²和20.86 km²; ②基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列拟合曲线可有效提取黄河三角洲湿地典型植物群落的物候特征,其中可分性较强的特征有最大值日期、基准值、生长期振幅、季初增长率和季末衰减率; ③与其他特征变量相比,加入物候特征后总体精度提升幅度最大,物候特征在分类中的作用更为突出。研究结果能够为黄河三角洲滨海湿地植物群落监测与生态保护提供方法参考与科学依据。

干涉雷达(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR)技术以其全天候、全天时以及高空间分辨率的优势已在多个领域得到广泛应用,并展现出极强的适应性与实用价值。通过对甘肃省舟曲县2个典型滑坡区域的小基线集合成孔径雷达 (small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)监测结果以及卡尔曼滤波预测结果与全球导航卫星系统(Global Navigation Satelhite System,GNSS)监测数据进行对比,验证了SBAS-InSAR技术在滑坡变形监测中的可靠性和准确性。结果显示,SBAS-InSAR在滑坡变形监测中展现了高度的准确性和可信度。这一技术在地质灾害形变区域的显著优势有效补充了传统监测手段的不足,为舟曲县及其他地质灾害频发地区的灾害预警和管理提供了关键的技术支持和科学依据。

科学合理确定城镇范围是我国快速城镇化阶段的基础工作,是推动城乡空间优化和品质提升、科学统筹城乡规划建设管理、实施国土空间规划的重要依据。当前,我国城区和镇区概念和确定方法尚未统一,不利于城镇的规划、建设、发展和公共管理。在界定城镇区域相关概念的基础上,该文利用地理信息技术,基于第三次全国国土调查成果、统计公报、遥感解译及网络兴趣点等数据,综合考虑地类特征及其空间关系,提出一种以人为核心的非设市县城镇区确定方法,并以福建省宁德市霞浦县为例进行实证研究。研究结果表明,此方法可有效划定镇区范围,技术路线科学简明,可操作强,可为合理规划国土空间布局提供理论依据。

生态安全格局被用来表征生态系统的健康性及可持续性,对增进人类福祉有至关重要的作用。该研究利用水源涵养、土壤保持和生物栖息地提供3种生态系统服务识别关中平原生态源地,并结合区域特征选择水土流失敏感性、归一化植被指数和夜间灯光3种干扰因素,修正基本阻力面,识别生态廊道。结果显示: ①关中平原一级和二级生态源地面积分别为3 011.85 km²和8 434.51 km²,占比分别为5.22%和14.62%,主要分布在南部秦岭山脉、宝鸡北部丘陵沟壑区,以及咸阳、铜川和渭南三市交接县区,以多山、植被覆盖度高为主要特点; ②经过阻力面修正后,关中平原生态廊道减少61条,长度共计减少1 613.4 km,廊道分布发生显著变化,提高了识别的合理性。该研究为构建区域生态安全格局提供了新研究案例,并为关中平原生态保护和城市规划提供了数据参考。

明晰城市扩张与空间变化特征,是优化城市空间结构、抑制城市用地无序扩张的前提。该研究以成渝地区双城经济圈为研究区,结合多源数据融合方法提取2000—2020年城市建成区; 从城市扩张特征、空间变化和城市间空间强度等方面对整体与县域2个尺度进行城市扩张时空演化分析。研究结果表明: ①将不透水面纳入多源数据融合能够提高建成区提取精度,总体分类精度98%,平均Kappa系数为0.75; ②2000—2020年城市扩张经历了低速-中速、高速-低速的变化过程,扩张类型主要是边缘式,空间紧凑度下降; ③成渝地区双城经济圈城市间空间强度最大为成都市与重庆市,城市空间形态表现为“双中心-两翼”格局,以成都市、重庆市为中心带动周边城市发展的作用凸显。研究结果揭示了成渝地区双城经济圈城市发展规律与空间变化特征,有助于土地利用与国土空间格局合理优化,促进城乡协调发展。

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。

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。

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。

地质灾害受自然与人文因素共同作用,直接危害人民的生命和财产安全,探究地质灾害风险时空变化规律及其发育机制,完善防灾减灾措施,具有重大意义。该文从自然和人文角度,选择地形地貌、降雨和社会经济等31个因子,基于风险四要素理论,采用层次分析法、主成分分析法、信息量模型、熵值法和冷热点分析等方法,选取川西地区开展地质灾害风险变化研究,并结合障碍度模型探究各因子对研究区地质灾害风险的影响程度。结果表明: ①2007—2022年间研究区地质灾害风险等级整体呈西高东低分布,康定市和马尔康市为常年冷点集中分布区; ②极低与低风险等级面积分别增加8 871.1 km²和12 478.6 km²,占比增速分别为1.056%/a和1.485%/a,高和极高风险等级面积分别减少10 127.8 km²和9 880.1 km²,占比增速分别为-1.206%/a和-1.177%/a; ③各因子对风险等级的影响程度具有时间异质性,主要障碍因素(障碍度>5%)集中在危险性和防灾减灾指标方面,降雨、地形地貌与医疗资源等相关因子对地质灾害风险的贡献较大。

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。

非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)因其良好的可解释性和易计算性被广泛用于高光谱影像(hyperspectral image,HSI)解混中。为了有效处理HSI中噪声和解混效率问题,该文提出了一种在特征空间增强下的空谱全变差NMF高光谱解混方法(spectral-spatial total variation nonnegative matrix factorization,SSTVNMF)。首先,通过特征提取,将原始数据空间转换到特征空间,在特征空间下进行解混处理,提高解混效率; 其次,为了降低噪声影响,利用双边滤波(bilateral filtering,BF)方法提取空间信息,对特征提取过程进行增强,保证所提取特征的准确性; 最后,为了保证解混方法的性能,基于NMF方法建立顾及空间特征和光谱特征的全变差(total variation,TV)正则化,空间TV通过计算相邻像元之间丰度的水平和垂直差异来促进丰度平滑,光谱TV是基于最小体积TV通过施加端元之间的约束力使体积最小化来增强端元提取。采用美国地质调查局光谱库合成数据作为模拟数据,Jasper Ridge数据集、APEX数据集和Cuprite数据集作为真实数据进行验证,实验结果表明,相比较于其他基于NMF改进的方法,所提方法在定性和定量评价方面都有提高。

针对露天煤矿开采扰动周边生态环境的量化问题,该文以山西省平朔朔南矿区为研究区,基于压力-状态-响应模型(pressure-state-response,PSR)选取7类评价指标,通过组合赋权构建露天煤矿区遥感生态指数(remote sensing ecological index of open-pit coal mining area,OMRSEI),利用相关性分析和对比分析对OMRSEI进行有效性验证,并选用指数平滑法预测了研究区未来2个年份的生态环境演变趋势。结果表明: ①OMRSEI具有显著的空间相关性和有效性,是一种适用于露天煤矿区生态环境评价的遥感指标; ②研究区2013—2023年生态环境质量总体呈上升趋势,其中安太堡露天矿和安家岭露天矿排土场逐步修复,生态环境质量持续改善,东露天矿生态环境质量则呈现先下降后上升的趋势; ③预测结果表明2025—2027年研究区OMRSEI均值持续上升,生态环境质量持续提升。

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。

为研究洞庭湖洲滩时空演变情况,基于20世纪30年代以来10多个时段的地形图和航天航空遥感数据,采用遥感解译、数据统计分析与历史对比方法,分析各时段洞庭湖洲滩面积时序变化,反演不同时段洲滩空间分布特征。结果表明: 洞庭湖洲滩的空间发育主要表现为东洞庭湖藕池河东支河口三角洲和漂尾洲快速推进,南洞庭湖北部草尾河、嵩竹河一线河流冲积,七里湖与目平湖因湖底抬升而呈现“江南草原”景观; 洞庭湖洲滩由1938年的1 622.17 km²扩大到2018年的1 962.28 km²,加上被围垦的高位洲滩980.96 km²,洲滩面积净增1 321.07 km²; 从空间分布特征来看,洲滩面积并非呈持续增加趋势,而是呈现波状起伏特征,1938—1948年和1958—1998年为洲滩明显扩张期,1948—1958年和1998—2018年为洲滩缓慢萎缩期。研究成果为保护湖岸生态系统和生物多样性、服务长江流域生态修复与环境保护提供了客观资料。

岸边带正广泛应用于世界各地的面源污染治理项目,遥感也逐渐成为面源污染研究的重要手段,但如何将遥感技术与岸边带结合使截污效果更佳仍然是一个挑战。该文以云南省星云湖流域为例,耦合遥感建立土壤水分评估模型(soil and water assessment tool, SWAT),通过改变土地利用类型的方式建立岸边带进行情景模拟,研究不同宽度和植被类型对污染物消减效果的差异。结果发现,设置岸边带对氮元素的截留效果好于磷元素; 当岸边带植被类型不同时,林地的截污效果明显好于草地,并随着岸边带宽度的增加污染物消减率逐渐变大。设置30 m林地加30 m草地的岸边带可减少5.20%的总氮产量和6.03%的总磷产量,且可截留19.83%的有机氮入湖量和21.30%有机磷入湖量,在所有岸边带中截污效果最好。

土地利用碳排放研究对实现国家“双碳”目标具有重要意义,进行湘西州土地利用碳排放变化及预测研究对湘西州地区制定“双碳”政策、平衡发展与保护提供理论参考。该文基于2000—2020年共5期土地利用数据对湘西州土地利用情况以及历史碳排放时空演变进行分析,运用脱钩模型以及对数平均迪氏指数(logarithmic mean Divisia index,LMDI)模型对其土地利用碳排放影响因素分解,并设定自然发展、耕地保护优先和生态保护优先3种土地利用情景,对2030年土地利用情况以及碳排放情况进行预测。结果表明: ①林地是湘西州最主要的土地类型,在土地转化方面,2000—2020年20 a间建设用地面积大幅增加,占用了大量林地和耕地,水域和草地的面积减少并转换成了林地和耕地,从碳排放角度,整体上碳汇用地向碳源用地转化; ②20 a间土地利用碳排放总量持续增加,建设用地是主要的碳源土地类型,林地是主要的碳汇土地类型; ③20 a间仅有花垣县碳排放量减少,其他县市均为增加,2010年后,原本碳排放增加地区碳排放量均开始减少,而其他地区碳排放量则出现不同程度的增加,建设用地碳排放量增加是引起地区碳排放量变化的关键因素; ④湘西州整体上一直保持弱脱钩效应,各县市主要是在弱脱钩和强脱钩状态之间变化,经济产出效应和能源效率效应是影响碳排放的主要因素; ⑤3种土地利用情景中总体土地格局未发生大的变化,碳排放量上,生态保护优先情景<自然发展情景<耕地保护优先情景,在未来建设用地仍然是引起整体碳排放量变化的主导因素,林地仍然是主要的碳汇来源。

碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。该文基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云计算平台,匹配ICESat-2植被冠层的光子点数据反演红树林树高,通过大范围尺度的红树林“树高-生物量”模型反演生物量,最终得到海南岛红树林树高、地上生物量和碳储量估算结果,从而分析其分布及变化情况。结果显示: 海南岛红树林2016年、2019年和2022年平均高度分别为6.99 m,7.26 m和7.71 m,其中各区域红树林树高整体均呈上升趋势; 2016年、2019年和2022年海南岛红树林地上生物量总量分别为400 939.48 t,411 928.64 t和458 759.02 t,平均地上生物量分别为110.23 t/hm²,114.61 t/hm²和120.02 t/hm²,海南岛东北部的东寨港和八门湾区域地上生物量占总量的80%; 红树林植被碳储量的增长率在1%~4.45%之间,其中东寨港、八门湾的红树林植被碳储量增长率最大,分别为4.45%和3.17%。研究成果可为大范围尺度红树林碳储量核算提供基础数据和方法参考,作为海南岛红树林管理和保护的重要参数数据。

地表形变对铁路的正常运营产生严重影响,研究中老铁路沿线地表形变空间分布,对铁路防灾减灾具有重要意义。该文利用2021年12月—2023年8月的Sentinel-1A 36景升轨与50景降轨影像,采用小基线差分干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)技术进行形变反演,以中老铁路景洪段为例进行地表形变空间分布统计分析。结果表明: ①铁路沿线整体形变呈现不均匀分布,北部山区存在隐患多处,选取的典型形变区中,北部山区形变速率达-108.718 mm/a,南部平原区抬升明显,形变速率达227.315 mm/a; ②铁路沿线雷达视线向(line of sight,LOS)地表形变速率范围为-319.811~321.638 mm/a,中老铁路沿线在普文镇、大渡岗乡具有明显沉降现象,在勐养镇、允景洪街道、嘎洒镇等城镇区有轻微沉降,在勐罕镇东南地区抬升明显; ③中老铁路沿线经过山区的形变主要集中在800~1 400 m处,形变区域的岩性多为软岩。文章可为铁路的安全运营与维护提供技术参考。

土地利用需求在不同发展目标定位下有所不同,科学合理调控土地利用变化是实现珠三角城市群土地资源高效利用、生态-发展-经济协调发展的重要基石。该文基于1990年、2000年、2010年和2020年4期珠三角城市群土地利用数据,利用Markov-FLUS(Markov-future land use simulation)模型,基于自然发展情景、生态保护情景和发展优先情景3种情景,预测了2035年珠三角城市群土地利用的数量和空间变化,并比较了3种情景下土地利用变化的差异。在此基础上,对2035年土地利用进行模拟分析,以满足流域不同发展目标导向下的国土空间优化配置。研究结果表明: ①珠三角城市群建设用地利用变化显著,1990—2020年,城市用地、基础设施用地和其他建设用地面积增加了4 945.25 km²,增长了2.8倍。②在3种不同土地利用情景的模拟和预测下,城市土地面积在2035年之前将保持增长趋势,但在发展优先情景下其扩张速度将受到限制。在2种不同土地利用场景的模拟和预测下,到2035年,林地、草地和水域等生态用地面积将保持增长趋势。③1990—2020年,耕地面积减少了3 759.5 km²。在3种不同土地利用情景的模拟预测下,耕地面积将持续减少,但2020—2035年,减少趋势将放缓。在发展情景中,建设用地面积持续增加,耕地面积减少趋势得到一定遏制,草原和林地面积的减少更加严重。实验结果可为珠三角地区今后城市发展、规划、保护提出建议和对策。

对于面向东南亚辐射中心的云南省与“一带一路”共建沿线国家之一的缅甸，研究其区域经济发展对推动构建中缅命运共同体具有重要意义。基于NPP/VIIRS夜间灯光数据，运用重心模型、标准差椭圆、莫兰指数等空间分析方法，分析2013—2022年滇缅地区经济发展的时空特征。结果表明：①滇缅地区夜光与国内生产总值（gross domestic product，GDP）数据间存在显著相关性；②2013—2022年滇缅地区的夜光总量处于稳定增长状态；③从滇缅地区经济发展方向特征来看，经济重心总体先向西南移动，后向东北移动，标准差椭圆的面积在2013—2020年呈现增大的趋势，2022年有缩减的趋势，长轴在2020年前呈增大趋势，2020年后略微减小，短轴呈稳定增长趋势，方位角基本保持不变；④从滇缅地区经济发展空间相关性来看，高高聚集区主要集中在云南省滇中城市群，低低聚集区主要分布在缅甸东部和西部。研究可为我国与缅甸的经济贸易交流与“一带一路”倡议实施提供有益借鉴。

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。

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。

我国西南地区滑坡灾害十分发育，利用遥感影像准确获取滑坡信息对于防灾减灾工作具有重要意义。复杂环境下由于遥感影像背景噪声的影响，传统的滑坡遥感检测方法易出现误识别现象。该文提出一种基于双重特征融合的复杂环境下滑坡识别网络（dual-fusion landslide detection network，DLDNet），可有效提高复杂环境下的滑坡检测精度。首先，在现有滑坡样本的基础上，使用数据增强方法模拟复杂环境下的滑坡样本；其次，采用ConvNeXt作为DLDNet的特征提取网络以提取更多复杂的滑坡特征；然后，引入使用可变形卷积改进的注意力模块聚焦滑坡信息；最后，设计了一种双重融合特征金字塔网络（dual-fusion feature pyramid network，DFPN）来充分融合不同尺度和不同感受野之间的特征信息。实验表明，DLDNet模型的边界框和分割平均精度（average precision，AP）可分别达56.9%和52.5%，与基线模型（Mask R-CNN）相比分别提高了10.4和10.7百分点，与其他滑坡检测模型相比，该模型有着更高的检测精度和更低的误判率。该方法能对复杂环境下的滑坡进行精确检测，可为滑坡灾害快速识别和应急响应提供参考。

色林错作为西藏自治区第一大湖,近年来扩张趋势显著,对周边牧民活动、基础设施乃至生态环境均构成一定威胁。该文基于Landsat和GF系列光学卫星影像以及ERS-2,ICESat,CryoSat-2和ICESat-2等卫星测高数据,系统重建了1995—2023年间色林错湖泊面积、水位与水量变化的时间序列,通过Mann-Kendall趋势分析,划分湖泊面积变化的不同阶段并揭示各阶段的关键变化特征,并对淹没趋势及其影响进行初步判断。结果表明: ①在1995—2023年间,色林错水域面积增加了676.75 km²,年均扩张速率为24.17 km²/a; 水位上升了约13.32 m,年均上升速率为0.48 m/a; 水量增加了28.45 Gt,年均增长速率为1.02 Gt/a; ②1995—2023年间色林错可分为4个变化阶段,包括1995—2000年的波动增长期、2000—2011年的急速扩张期、2011—2017年的相对稳定期及2017—2023年的再次扩张期; ③波动增长期和急速扩张期的淹没区域主要集中在湖泊南北方向,相对平稳期淹没区无明显扩张,再次扩张期淹没区分布于湖泊东部; ④色林错水位持续上涨导致周边的淹没风险逐年提升,目前淹没高风险区主要集中在湖泊南岸,建议后续对湖南岸地区予以重点关注。

快速、不均匀的地面沉降对人类的生命和生产活动构成了严重威胁,了解地面沉降的时空演化规律对于精确的地质灾害防控至关重要。该文基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量(persistent scatterer interferometric synthetic aperture Radar,PS-InSAR)技术获取山东省德州市的逐月地表形变信息,计算多尺度形变增量(subsidence vertical increment,SVI),并结合时间序列聚类分析、时空立方体、时空热点分析和时空异常值分析方法来探究德州市2017年7月—2021年12月多尺度SVI的时空分布特征。结果表明: 通过时空序列聚类,月尺度趋势聚类不明显,季节尺度和半年尺度聚类特征更显著,且半年尺度的沉降波动较大; 通过时空立方体模型呈现,月尺度的SVI连续性较差,沉降变化特征不明显,季节尺度和半年尺度沉降发生月份较为接近,呈现出每年3—8月沉降,9月—次年2月回弹的显著性规律; 对德州市54个月的半年尺度SVI时空热点分析可知,加强的沉降和连续的沉降主要发生在武城县、德城区的西北部,东南部的临邑县、禹城县和齐河县主要为振荡的沉降和振荡的回弹; 对多尺度SVI进行局部异常值分析可知,月尺度的沉降特征无明显规律,季度尺度和半年尺度的沉降情况相近,东部及东南部的临邑县、齐河县季节性沉降和与作物生长相关的半年尺度沉降均呈逐渐减弱,甚至回弹趋势,但半年尺度高-高聚类范围更广,回弹现象更显著。

构建区域绿色基础设施(green infrastructure, GI)网络可缓解快速城市化进程中土地利用与生态发展的矛盾,对未来的城市规划具有重要作用。以我国西南地区典型山地城市临沧市为例,利用未来土地利用模拟(patch-generating land use simulation, PLUS)模型预测2030年临沧市在生态优先情景下的土地利用和土地覆盖(land use and land cover, LULC); 在此基础上,整合形态空间格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)、最小累积阻力(minimum cumulative resistance, MCR)模型和电路理论提取生态源地和生态廊道,构建一个经过优化的适应临沧市未来可持续城市扩张的2030年GI网络。结果表明: 预测2020—2030年间,临沧市建设用地面积增加约23%,林地、草地面积分别减少0.2%和1.3%,由于合理的治理与保护,水域增长率高达46.9%; GI景观要素核心区面积占56.12%,边缘占21.3%,支线、桥接区、孤岛、穿孔、环道占比较小,5个总占比为22.6%; 在可持续的城市扩张情景下,GI规模变化不明显,建成区的GI相对分散,优化后的GI网络将由12个生态源地和24的生态廊道组成。研究基于MSPA-PLUS模型构建临沧市2030年GI网络,为临沧市和其他山地城市规划提供新思路,对GI保护和维护区域生态安全具有重要意义。

森林地上生物量（above-ground biomass，AGB）是森林生产力的重要衡量标准，快速准确地估测森林AGB对森林可持续管理和碳循环研究至关重要。该研究基于全球生态系统动态调查（global ecosystem dynamics investigation，GEDI）星载激光雷达数据和Sentinel-2光学数据，提取GEDI L2B，Sentinel-2遥感特征及研究区地形因子（海拔、坡向、坡度），通过皮尔逊相关性筛选变量，构建偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）模型、梯度增强回归树（gradient boosting regression tree，GBRT）模型和随机森林（random forest，RF）模型反演森林AGB，探索其估测森林AGB的潜力，并分析森林AGB空间分布差异。结果表明：多数据源的估测效果始终优于单一数据源，基于GEDI和Sentinel-2数据的RF模型表现最佳（R²为0.76，均方根误差为23.02 t/hm²），GBRT次之，PLSR最差（R²仅为0.26）；研究区海拔1 200~1 800 m范围内，森林AGB密度随海拔的升高而增大；坡度的变化对森林AGB密度不敏感，但在险坡处有明显减小；坡向分析显示半阴坡和阳坡的森林AGB密度较高，阴坡和半阳坡相近；坡度-坡向交互分析表明，缓坡和斜坡条件下，分别是半阳坡和阳坡森林AGB总量最高；平地和陡坡以上所有坡向的森林AGB均显著下降，阴坡和半阴坡的降幅更明显。该研究能为省级范围内制定森林保护和培育政策提供科学依据。

近几十年,格陵兰冰盖表面物质平衡(surface mass balance,SMB)和溢出冰川崩解造成冰盖物质损失加速,其中SMB的贡献近年来持续增大。因此,掌握SMB时空分布对于理解格陵兰冰盖物质平衡具有重要意义。然而,研究格陵兰冰盖SMB的2种主要手段中,区域气候模型模拟的SMB存在较大不确定性,溢出冰川通量门遥感观测仅能间接获得通量门上游流域整体的SMB值,难以反映SMB的空间分布。本研究提出了一种综合冰通量散度的格陵兰冰盖表面物质平衡遥感估算方法,能够较为准确地估算SMB空间分布: ①利用ICESat-2卫星激光测高数据获取格陵兰冰盖高程年际变化量; ②利用MEaSUREs冰流速遥感数据和BedMachine冰厚度数据,采用基于像元的有限差分法计算冰通量散度,估算冰流造成的冰盖高程变化,进而从ICESat-2冰盖高程变化中减去由冰流造成的冰盖高程变化,获得由SMB引起的冰盖高程变化; ③利用粒雪密实化模型将SMB引起的高程变化转换为质量变化,即可反映格陵兰冰盖年际SMB空间分布。研究采用该方法估算了2019年与2020年格陵兰冰盖SMB空间分布,通过与观测站点实测SMB对比分析,表明本方法估算SMB的精度较高(RMSE为0.519 m w.e.),优于区域气候模型(RMSE为0.565~0.877 m w.e.),是一种较为可靠的格陵兰冰盖表面物质平衡时空分布遥感估算方法。

我国大陆地区的沿海区域变化图斑分析往往存在影像分辨率低、时间间隔久、区域范围小等问题。为获取高频次、准确的全国沿海区域变化信息,辅助我国海洋资源动态监管和沿海区域相关保护政策的执行,该文利用15 d一个周期的国产高分辨率遥感数据,采用迭代加权多元变化检测算法(iteratively reweighted multivariate alteration detection,IR-MAD)结合目视解译的方法,提取全国大陆地区11个沿海省市2020—2023年的沿海区域变化图斑,并对其进行时空特征分析、景观格局分析和空间相关性分析研究。结果表明: 我国大陆地区沿海区域变化图斑存在明显的定向变化,各研究区的围海到填海的变化图斑面积均为最高值,并且除海南省以外该类型的变化图斑面积均大于1 000 km²; 各类变化图斑占比逐渐趋于均衡,在2022年冬季,填海变化图斑的占比首次低于50%; 各类变化图斑的聚集度都处于逐渐增加的趋势,未来变化图斑分布将较为集中,各区域的变化图斑质心均发生了方向各异的迁移,且变化图斑在20 km之内存在显著的空间相关性。

为查明松嫩平原土壤盐碱化地表基质成因,文章以松嫩平原松原市为例,使用Sentinel-2多光谱影像,遍历各类常用土壤盐分指数(soil salinity index, SSI)、土壤水分指数(soil water index, SWI)、植被指数(vegetation index, VI),构建最优三维光谱特征模型计算土壤盐碱化指数(soil salinization-alkalization index, SSAI),反演土壤盐碱化状况。通过对盐碱化区域地表水、地下水取样测试盐分离子含量,结合地下水位状况分析盐分离子来源。通过平面格网布点、垂向分层取样的方式开展地表基质调查,取得深部5 m以内不同层位共计2 362个土壤样品pH值和质地测试结果,构建三维地表基质模型。结果显示,遥感反演结果与表层土壤盐分含量拟合呈正相关线性关系(决定系数R²=0.74),研究区表现为小苏打型碱化特征,土壤盐分离子主要来源于地下水,深部多层黏质土壤起到隔水层的作用阻碍了盐分离子随水分的向下渗透运移和稀释,这一地表基质状况是研究区土壤盐碱化的客观成因。

针对目前基于深度学习的遥感图像变化检测方法中网络的多粒度性和分类性不高,且对参数敏感需要进行大量调参的问题,该文提出一种基于深度森林的遥感图像变化检测模型。首先采用基础变化检测方法获得初步结果,然后利用深度森林子网络多粒度扫描的特点和强大的数据分类能力对初步结果进行优化获得最终的变化检测结果。选取了多种常见的变化检测模型分别在LEVIR-CD数据集和SYSU-CD数据集上进行验证,并进行了损失函数对比、小样本实验和消融实验,结果表明所提方法在精度、F1得分和召回率等指标上相较于现有经典模型均有显著提高; 所提方法在小数据集上表现出良好的适应性,一定程度上缓解参数调优复杂度和其他深度学习子网络不适用于中小数据集的问题。