在果园种植管理向精准化和数字化发展的趋势下,苹果栽培对果园种植管理支撑技术提出了更高的要求。近些年,遥感技术的空间分辨率和重访频率不断突破,已经成为苹果园精准种植管理的主要支撑技术,然而目前鲜有综述文章进行这方面的现状梳理和展望,因此对这类研究进行总结很有必要。通过分析遥感技术在苹果园精准种植管理中的主要应用情况,将遥感技术的应用领域归纳为果园基础信息调查、果林参数反演和果园种植管理支撑3大类,并综述遥感技术在各领域中的应用方法、效果,探讨应用潜力。最后,总结出当前研究和应用存在机理性研究少且部分应用领域研究不足、多技术集成化程度不高、缺乏大范围的示范应用3类问题,并指出苹果树生长模拟机理模型、一体化苹果种植管理支撑系统、基于卫星数据的单木监测、遥感监测产品多元服务4个研究主题将成为下一步的研究和应用热点。

鉴于全球径流数据的可获得性逐年下降,替代水文站点实测河道流量的反演算法正变得越来越重要。当前卫星遥感技术不断发展,估算河道流量的方法亦逐渐丰富,为此,该文对遥感技术反演河道流量的方法进行系统总结,并归纳了与河道流量估算密切相关的水力遥感要素反演方法及其进展情况。首先,梳理基于水文模型和基于经验回归方程2 类算法的方法原理和应用现状; 然后,总结不同方法的适用条件和存在不足; 最后,展望未来通过卫星遥感技术反演世界范围内河道流量的发展趋势: ①积极开发先进卫星遥感数据同化技术; ②集成新的传感器产品; ③优化与创新算法。

露天开采矿区要素遥感提取是矿业活动监测研究中的热门话题,但少有对相关研究的系统梳理和总结。为此,该文首先对露天开采矿区要素进行了界定,按要素种类将要素提取分为单要素提取和多要素提取,并简述了与一般地物提取和土地利用分类的区别; 其次,简要总结了目前相关研究的遥感数据来源与处理平台; 然后,将露天开采矿区要素遥感提取方法分为目视解译方法、基于传统特征的方法和深度学习方法3类,分别总结其研究现状,并分析了各方法的优缺点以及适用情况; 最后,对露天开采矿区要素遥感提取的未来研究方向进行了展望。文章认为有效地利用多源多时相数据、更强特征提取能力网络和复杂场景优化方法,进一步推动矿区要素智能化、精细化和鲁棒性提取是未来发展的趋势。研究结果可为露天开采矿区要素遥感提取的研究与应用提供参考。

大型海藻养殖的时空动态变化监测对其环境管理至关重要,目前关于不同品种的大型海藻养殖的对比监测鲜有研究报道。文章基于Sentinel-2卫星影像,利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与支持向量机(support vector machine,SVM),对山东省威海市文登区南部海域紫菜养殖区与荣成市南部海域海带养殖区的动态特征进行了监测。研究结果表明: ①威海市文登区的紫菜养殖在2016年遥感影像上首次出现,与该市历史上首次出现紫菜养殖的年份相符; 基于文章方法提取的紫菜养殖区与海带养殖区的整体提取效果较好,总体精度可达84%以上; ②2017—2021年度紫菜养殖区的遥感监测面积整体呈逐年增加趋势,空间上养殖区呈现远离岸边的分布趋势; ③紫菜与海带养殖区监测面积总体呈冬高、夏低的冷水型藻类养殖季节变化特征,但紫菜养殖区监测面积最小值与最大值出现时间较海带养殖区早1~2个月。卫星遥感较统计年鉴能提供更精确的时间与空间信息,研究可为中国北方海岸带大型海藻养殖管理提供监测技术与数据上的参考与借鉴。

随着我国社会经济的快速发展和对自然资源需求的日益增加,自然保护区面临的压力越来越重。在对于红树林扰动和恢复的监测当中,应用时间序列分析法对其进行遥感研究还处于起步阶段,并且时间序列算法本身都十分复杂。文章基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)云平台的LandTrendr时间分割算法和Landsat影像时序数据,研究了东寨港红树林自然保护区1990—2020年期间红树林的扰动情况。研究结果表明: 1990—2020年间,共有42.39 hm²的红树林发生了扰动,其中2014年保护区内红树林扰动面积最大,为12.78 hm²; 1990—2020年间,轻微扰动和中度扰动所占比例较大,分别为65.39%和30.78%,严重扰动所占比例最少,只有3.83%; 红树林变化像元的总体识别精度为89.50%,对扰动年份检测的总体精度为88%,Kappa系数为0.79。本研究基于LandTrendr算法解析了30 a间东寨港保护区内红树林发生扰动的年份和面积,结合实际情况分析了导致扰动的因素,认为人类活动是红树林扰动的主要原因,自然因素(如病虫害和极端天气等)是导致扰动的次要原因。研究结果能够为红树林保护区的管理提供科学依据和决策参考。

持续海岸线动态变化监测对于掌握海岸线变迁规律和演变特征至关重要。长时间序列的海岸线数据集能够在时空维度上详细刻画海岸线的动态变化,进而反映人为活动和自然因素对滨海区域的影响,有利于滨海湿地空间资源的科学管理和可持续发展。该研究基于Google Earth Engine (GEE)平台,利用长时间序列Landsat TM/ETM+/OLI影像,研究了1990—2019年杭州湾海岸线的变化特征; 利用像元级修正归一化水体指数 (modified normalized difference water index,MNDWI)时间序列重构技术方法,结合Otsu算法阈值分割和数字化海岸分析系统,实现长时间序列海岸线信息自动提取和时空变化分析。结果表明,1990—2019年间杭州湾海岸线总长度增加了约20.69 km,陆域面积增加了约764.81 km²,年均增加速率为0.35%,平均终点变化速率和平均线性回归变化速率分别为110.07 m/a和 119.06 m/a。文章通过对30 a间杭州湾海岸线进行时空演变分析,为实现杭州湾海岸线资源的可持续发展和综合管理提供了基础支撑。

针对传统的遥感数据处理方法处理数据速度慢、耗时长等缺点,基于GEE云平台和Landsat TM/OLI遥感数据,采用面向对象分类方法提取2000年、2010年和2020年广西山口自然保护区红树林分布信息,结合景观分析方法监测研究区红树林时空变化特征并揭示其驱动因素。结果表明: ①2000—2020年,山口自然保护区红树林面积增加约63 hm²,其中2010—2020年间面积增幅较大,约40 hm²; ②相对于其他土地利用类型,互花米草和滩涂与红树林的面积转化最剧烈,20 a间共有152 hm²互花米草和滩涂转化为红树林,有122 hm²红树林转化为互花米草; ③2000—2020年,研究区红树林景观表现为破碎化程度减小、斑块聚集度增加、景观优势性不断扩大,且红树林质心呈现向陆迁移的趋势; ④在影响保护区红树林面积变化的因素中,入侵植被治理与适度的水产养殖能促进红树林面积增加,而气候变化、外来植被入侵对红树林植物群落生长有消极影响。研究结果可为广西山口红树林湿地保护与管理提供方法借鉴和数据基础。

在海-气环境变化剧烈的今日,准确高效地实现珊瑚礁底质信息识别是进行珊瑚礁动态监测研究的基础。文章获取了2013—2021年4个时期西沙群岛永乐环礁的Landsat8卫星数据,结合不同底质的光谱和纹理差异,提出了一种基于光谱纹理指数的决策树分类模型,采用面向对象和基于像元的分类方法进行珊瑚信息提取,并定量统计了永乐环礁底质变化情况。结果表明: 面向对象的分类结果整体上优于基于像素的分类结果,且决策树分类结果的Kappa系数在0.631~0.681范围,分类精度高于传统监督分类精度约7~10个百分点; 珊瑚丛生带大多分布在岛礁的中部水动力较弱区域,除银屿和金银岛上的珊瑚呈面状分布外,其他岛礁上的珊瑚多呈带状分布; 总体时段内永乐环礁的珊瑚丛生带和沙洲面积变化显著,虽然珊瑚丛生带的总面积增加了1.689 km²,但石屿、晋卿岛、全富岛、珊瑚岛和羚羊礁的珊瑚丛生带退化情况严重,其面积减少了0.107~0.892 km²不等。该文证明了利用中等空间分辨率影像建立的底质指数是可靠的,可应用于珊瑚遥感信息提取,能够为珊瑚礁资源调查及科学管理提供技术支持。

500米口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST) ——“中国天眼”举世瞩目,是世界上最大的单口径射电望远镜。如果再建造几个 FAST 型大射电望远镜,开展联合观测,那么不仅可以进一步提高探测的灵敏度,也可以提高分辨率,从而拓展射电天文研究领域,这正是当前中国射电天文科学家的期盼,FAST型大射电望远镜选址洼地地形搜寻就是为实现这一期盼而开展的前期研究。当前,可以共享的地形数据数字高程模型(digital elevation model,DEM)资源已经实现洲际覆盖,且有不同的地面分辨率供选择; 计算机技术发展带来了地形数据 DEM 处理分析能力大大增强,处理技术不断创新,分析表达实现了可仿真。为此,通过比较分析阿雷西博射电望远镜(Arecibo radio telescope,Arecibo)和FAST 望远镜工程结构尺度、台址岩溶洼地地形的形态特点,提出 500 m口径望远镜的理想洼地地形条件; 在评价分析网络共享 DEM 地形数据的分辨率和数据质量的基础上,总结认为省级区域大射电望远镜选址以 30 m分辨率的 ASTER_GDEMV3 数据为宜; 在贵州全省大型洼地地形搜寻研究中,开发了基于 ArcGIS 平台提取洼地地形特征参数和拟合填挖方、叠合剖面等定量分析专题模块,归纳了应用 ArcGIS 主要工具搭建专题模块的关键步骤。研究结果解决了省级区域大型岩溶洼地地形搜寻中的关键技术,并提出了在实际工作中需要注意的几个问题。

时空融合能够生成具有足够时间和空间分辨率的图像序列。然而,当前的研究趋向于使用尽可能多的时相数据、复杂的非线性模型来提高预测的准确性,极少的研究将重点放在图像本身的分析,即充分利用影像包含的如趋势和纹理等内在特征。为此,文章基于二维奇异谱分析(2D singular spectrum analysis,2DSSA)技术,提出了一种2DSSA时空融合模型(2DSSA spatial-temporal fusion model,2DSSA-STFM),通过将已有影像分解为趋势分量和细节分量,分别对目标时刻影像的主要空间趋势和空间细节进行预测。首先,建立高空间分辨率数据趋势项与低空间分辨率数据的线性关系,计算得到目标时刻影像的趋势成分; 然后,建立2个时相下低分辨率细节分量和高分辨率细节分量的线性关系,得到目标时刻影像的细节成分; 最后,将计算得到的趋势和细节成分进行合成,即为目标预测影像。在2组中分辨率Landsat7 ETM+和MODIS影像上对提出的2DSSA-STFM进行了实验,结果表明,提出的模型在实验误差方面要优于传统的时空融合模型。

针对遥感影像疏林地提取方法少且精度不高,缺乏智能识别的数据集情况,提出了一套遥感影像疏林地智能识别方法。分别使用QGIS插件和Python语言对该方法进行实现,完成了数据集制作的环节,为模型训练提供了数据支撑; 通过特征提取生成特征图,在特征图中提取感兴趣区域(region of interest,ROI),通过池化操作(ROI align)对这些感兴趣区域进行过滤操作,减少因疏林地图像感兴趣区域过多而造成的内存消耗。实验表明,该方法可快速进行数据集制作,有效辅助遥感影像中疏林地的识别,使用基于Mask R-CNN的遥感影像疏林地智能识别方法对疏林地目标检测的均值平均准确率可以达到0.92。

高光谱图像具有数据量大、波段多和波段间相关性强等特性,传统高光谱分类方法通常单独考虑光谱和空间信息,特征提取不充分,忽略了图像纹理构造和重要光谱信息。针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的高光谱分类方法。该方法基于三维CNN(3D CNN),处理多尺度空谱数据,并对双重注意力机制进行改进,提出光谱注意力机制; 其次,采取跨层特征融合和多通道特征提取策略,进一步提高地物分类精度。选取“高分五号”卫星拍摄的2景影像共6 043个样本作为实验数据,并将提出的方法与支持向量机(support vector machine,SVM),一维CNN(1D CNN),二维CNN(2D CNN),3D CNN和残差网络(residual network,ResNet)进行比较分析。结果表明,所提方法的总体精度(overall accuracy,OA)和Kappa系数均有显著提高,OA值均达到95%以上。其中,OA在江苏南通地区数据集上达到了95.84%,较SVM,1D CNN,2D CNN,3D CNN和ResNet方法分别提高了21.54,21.71,7.28,3.94,2.56百分点。

景观指数是用以反映景观生态结构的组成和空间配置特征的定量指标。当前的景观指数体系普遍建立在对二维空间特性的表征上,评价结果难以准确反映真实三维景观系统的格局与构成,亟需一套描述海岛三维景观特征的指标体系及全过程评价方法。以山东省田横岛为例,基于无人机倾斜摄影测量点云,采用深度学习方法进行点云分类处理,构建了一套涵盖类型及景观尺度的6个三维景观基础指标用以定量化描述海岛三维景观特征,并建立了评价人类建设活动对海岛生态系统影响程度的建筑物景观指数。结果表明: 基于三维景观基础指标分析,田横岛建筑物三维体量较低且空间分布较为密集,高大植被类型具有较高的隔离度、规律性和空间聚集性,低矮的植被类型则多样性、紧凑性和连通性更大; 由于存在维度差异,三维景观指数比二维景观指数包含了更多的空间信息且受地面起伏影响程度较大; 同一景观类型下,形状指数TLSI对于高度变化更为灵敏(灵敏度指数为7.480); 同一景观指数下,建筑物类型较空间特征不规律的植被变化更大(灵敏度指数为5.861),且受建筑物设计特征的影响; 田横岛三维建筑物指数TBI为0.523,其大小随着建筑物的愈加密集、复杂而增加,较建筑物密度指数和空间拥堵指数可更好表达人工构筑物对海岛三维景观格局特征的影响程度。研究旨在为基于现代测绘技术支持下的三维景观指数构建、发展三维空间景观规划与管理评价体系提供方法学支撑和案例研究。

蒙古高原广袤的干旱半干旱地区存在大量未经规划的自然道路,也称临时道路或越野公路。此类道路由车辆任意行驶碾压导致,会对地表生态及其稳定性造成影响,加剧干旱半干旱地区土地退化。由于自然道路数量众多、分布不规则且易随着区域发展而改变,因而高效精确获取这些信息是大范围草原地区的一个紧迫需求和难点。该文以蒙古国自然道路为主要提取目标,基于国产高分一号(GF-1)影像采用面向对象的方法进行研究区道路信息提取。首先对覆盖研究区的GF-1影像进行数据预处理,采用多尺度分割方法进行影像对象分割; 然后对需要提取的自然道路进行特征分析,通过计算光谱、几何特征参数及随机选取道路样本统计样本特征值,选出能表达自然道路特征的参数构建道路提取规则集; 进而结合多种方法的组合应用,最终通过最邻近分类法实现对道路的初步提取,采用阈值分类法等分类算法优化道路信息。结果表明,提取的蒙古国古尔班特斯苏木研究区自然道路长度为3 708.745 km,密度为0.129 km/km²,总体呈现东南密集,西、北部稀疏的分布特征,与本地区实际的煤矿企业生产和居民城镇生活情况相符。研究表明所提方法可以较完整地提取出研究区自然道路,可为蒙古高原等广大干旱半干旱地区自然道路提取提供方法借鉴。

地理大数据的出现为城市空间结构研究提供了新的数据源,如何利用地理大数据识别城市多中心空间结构是目前学术界研究热点。文章提出了一种基于多源地理大数据的城市多中心识别方法,使用基于分水岭的区域分割算法获取研究区内部空间单元,使用两阶段城市中心识别算法识别了城市的主中心与次中心,并对所提方法的识别结果进行了对比验证,研究结果表明: ①基于分水岭的区域分割算法可以有效地挖掘夜间灯光数据的空间特征,获取的基础空间单元可适用于识别城市空间结构; ②微博签到数据可以较好地反映城市人类活动,基于微博签到数据与两阶段城市中心识别方法获取的城市中心与城市规划设定的城市中心基本吻合。文章提出的应用地理大数据识别城市多中心的方法,对拓展地理大数据的应用领域、丰富现有城市空间结构研究的方法具有重要意义。

影像解译中对土地利用单分类的关注成为遥感研究的热点问题。最大熵模型(MaxEnt)被评价为最有潜力的单分类算法,被广泛应用于土地利用的单分类研究。然而,单分类算法(包括MaxEnt)是否能够进行土地利用多分类尚不明晰。为了解决该问题,文章建立了利用MaxEnt进行遥感土地利用多分类的技术流程,并将该流程应用在云岩河流域的土地利用多分类研究中。使用总体分类精度、Kappa系数、灵敏度以及特异度评估MaxEnt的总体分类效果以及在各个地类上的预测表现; 同时使用Kappa值评估MaxEnt与随机森林(randem forest,RF)、最大似然法(maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(support vector machine,SVM)在土地利用预测上的一致性表现。结果表明: ①MaxEnt的分类表现最好,总体分类精度为84%,Kappa系数为0.8; ②MaxEnt在各个地类上没有最差的表现,甚至在某些地类上达到了最优的表现; ③MaxEnt与RF和SVM的分类一致性较高,这3种算法预测的土地利用之间一致性评估Kappa值均超过了0.6; ④MLC与其他3种分类算法预测土地利用的差异较大,Kappa值小于0.4,说明MLC不适合该地区的土地利用解译。文章建立的技术流程仅仅依赖于土地利用发生概率,而不依赖于阈值选择,从而使得以MaxEnt为代表的单分类算法在遥感土地多分类应用中能够发挥巨大潜力。对于大范围的土地利用解译,加入并行计算将有利于提高利用MaxEnt解决多分类问题的时间效率。

为科学评价城市功能区的土地适宜性、精准评估城市土地集约利用水平,以内蒙古自治区呼和浩特市为研究区,整合行业调查数据和利用遥感影像提取的信息,建立指标体系; 以土地为本底进行量化和融合,评估城市功能区划和土地集约利用水平。判别分析显示,93.0%的功能区有共同多元数量特征,表明功能定位和土地用途适宜。采用阴影面积占比、植被面积占比、影像主成分等遥感因子,碳储量、建筑密度、居住功能区地价、商业功能区地价等调查数据,建立高精度多元回归模型,推算容积率,可实现土地集约利用水平定量评估。研究表明,基于遥感和行业调查数据的城市土地集约利用水平评估方法可行,具有推广应用价值。

视频合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)技术被广泛应用于军事侦查、地质勘探和灾害预测等领域。由于SAR视频存在很多的相干斑(Speckle)噪声以及镜面反射、叠掩效应等干扰因素,运动目标容易与背景或其他目标混淆在一起。针对上述问题,文章提出了一种有效的视频SAR目标检测与跟踪算法。首先,提取视频SAR的多个特征用于构造多通道特征图; 然后,使用改进的轻量EfficientDet网络对更深层的特征进行提取,从而在兼顾算法效率的同时提升SAR目标检测的准确度; 最后,采用基于目标检测框的轨迹关联策略对视频SAR中同一目标进行关联。实验表明,本研究提出的方法针对SAR阴影目标检测与跟踪任务取得了较好的效果。

高光谱异常检测因其以无监督方式检测目标的能力而受到特别关注,自动编码器及其变体可以自动提取深层特征,还可以检测异常目标。由于训练集中存在异常,自动编码器泛化性较强,从而降低了从背景中区分异常的能力。为解决上述问题,该文提出一种基于弱监督鲁棒性自编码的异常探测算法。首先提出了一种显著类别搜索策略,采用基于概率的类别阈值来标记粗样本,为网络弱监督学习做准备; 同时,构建一个具有l_2,1范数与异常-背景光谱距离共同约束的鲁棒性自编码网络框架,该框架在训练期间对噪声和异常具有鲁棒性; 最后,采用所有样本得到的重构误差检测异常目标。在4个高光谱数据集上进行实验,结果表明,与其他先进的异常检测算法相比,所提算法具有更好的检测性能。

遥感产品真实性检验是遥感产品质量评估的必要环节,确保了遥感产品应用的可靠性和有效性。针对现有遥感产品真实性检验缺乏区域级以上的大范围工程化参考数据集的现状,提出了基于交叉验证的真实性检验参考数据集构建方法,利用已验证精度的Landsat8 OLI数据,构建了中国范围内分幅、分时管理的参考数据集,最终建立年度最优参考数据集,形成的参考数据集具备了易于检索、易于更新、可以大范围构建的特点。按照中心波长匹配了ZY1E高光谱的7个波段,投入到ZY1E影像的反射率真实性检验生产中,通过计算地表真值数据与自动评级结果的混淆矩阵,得到总体精度达到了87%,Kappa系数达到0.83,结果满足了工程化应用的要求。提出的参考数据集构建方法为大范围、工程化的遥感产品真实性检验提供了技术支持。

新兴技术的发展在优化城市建设和改善人类生活的同时,也存在着一定的风险,进而引发城市安全问题。天津市是中国的沿海城市,其沿海海平面的不断上升,南水进津改变水循环,地下空间的开发利用,这些因素与地面沉降进行叠加耦合都将成为天津市新兴风险评价的重要因素。文章首先对天津市南部平原沉降信息进行获取,叠加海平面上升速率预测天津市自然海岸线后退情况。基于此,利用机器学习方法(XGBoost)预测天津市相对海平面上升带来的高风险因素。此外,针对南水北调-地下空间开发的应用带来的新兴风险进行分析,揭示南水进津和地铁建设运行对天津市城市安全的响应规律。这些地面沉降与现代人类活动结合带来的新兴风险分析研究将为区域防灾减灾提供科学依据,提高城市抵御灾害的能力。

土壤水是衔接大气、地表、土壤和地下的水分转换和循环的核心,土壤湿度是全球气候观测系统的基本气候变量之一,在区域尺度的水分和能量交换中起着重要作用。根区土壤湿度的估算和时空变化特征的获取,对农业产量评估、洪水和干旱预测、水土保持等均具有重要意义。以西辽河流域作为研究区,基于人工神经网络,以遥感表层土壤湿度、累积降水量、累积日最高温、累积日最低温、相对湿度、日照时长、云覆盖度、风速、土壤属性、归一化植被指数、实际蒸散发量等作为解释变量,以站点实测的根区土壤湿度作为目标变量,采用2013—2018年的数据训练模型,估算研究区内2019—2020年每天的根区土壤湿度。结果表明,基于人工神经网络的根区土壤湿度估算值与站点实测根区土壤湿度之间的平均均方根误差为0.056 7 m³/m³,平均相关系数为0.611 7,表明人工神经网络模型能够有效地估算西辽河流域内的根区土壤湿度。研究发现土壤湿度的变化量与降水量密切相关。

地面沉降是京津冀地区常见的地质灾害之一,地面不均匀沉降对于明长城的保护存在着潜在威胁,从而造成不可逆转的损失。文章采用2016—2018年的53景Sentinel-1数据,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)和小基线集(small baseline subsets,SBAS)技术获取秦皇岛段明长城地表形变信息。将合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)数据基于不同的处理方法获取的形变结果进行交叉验证检验监测结果的精度,得到两者数据线性相关性R²达到0.81。结合地下水水位变化、地质构造、地层岩性数据、土地利用数据及高速公路铁路分布等辅助数据,对明长城沿线沉降进行成因分析。最后基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)对明长城沉降进行预测。结果表明: 秦皇岛段明长城沿线表现出不同程度的形变,形变严重的区域主要集中在东部及东北部区域,最大沉降速率超过-12 mm/a; 地面沉降与地下水开采关联不大; 明长城在与断裂带相遇前后沉降速率表现出微小差异; 沉降严重区主要发生在第四系全新统黏土层; 交通道路运营暂时未对明长城沿线沉降造成较大影响。GRNN预测结果表明未来明长城沿线沉降有逐渐增大的趋势,部分区域需要重点关注。研究对位于山地地貌明长城进行系统的监测和整体保护提供技术支持。

消落带区域多发生地质灾害,因此理清库水位、降雨等因素在消落带区域地表形变中的作用对于地质灾害预警及防治具有重要意义。为此,采用短基线集差分干涉测量技术对三峡库区奉节段2018年7月—2020年7月的63景Sentinel-1A升轨影像进行地表形变反演,结合地面监测点进行对比界定,通过形变量-库水位-月降雨量的时间序列图进行水要素分析。获得结论如下: ①库水位变化和降雨是造成地表形变的重要因素,库水位变化对坡体影响主要体现在浮托减重效应和坡体内外的水位差,而降雨会减弱坡体的抗剪强度同时增加坡体自重进一步增加形变; ②库水位变化快则地表形变大,库水位变化慢则地表形变小; ③降雨与地表形变成正比,极强降雨时降雨完全主导着地表形变; ④研究区地表总体稳定,但消落带邻近区域发现2个形变异常区域: 异常区域年形变速率超过30 mm/a,区域内最高形变速率可达89 mm/a。结论具有较强的理论和实用价值,可为消落带区域地质灾害精准防治提供科学支撑。

黄河流域内蒙古段目前的生态屏障功能出现严重的退化现象,诊断其景观格局及生态风险对促进内蒙古黄河流域高质量发展具有重要意义。该研究采用内蒙古黄河流域1980年、2000年和2020年的土地利用数据,计算区域景观格局指数和生态风险指数,分析其生态风险空间分布特征和时空演化规律。结果表明: 1980—2020年草地为主要用地类型,面积占50%以上,耕地、草地、水域和未利用地面积分别减少578 km²,1 911 km²,383 km²和255 km²,林地和建设用地面积增加了1 055 km²和2 072 km²,土地转移的主要方向为草地、耕地和水域转变为建设用地和林地; 2000—2020年综合土地利用动态度1980—2000年上升了0.85百分点; 1980—2020年,斑块数量除水域和未利用地减少外其余用地均增加,景观破碎化程度除建设用地外其余用地均增加,景观干扰度除林地上升外其余用地均减少,景观损失度除建设用地有明显下降外其余用地无明显变化; 黄河流域的生态风险值呈下降趋势,较低风险区和低风险区的面积增加9 000 km²,主要集中在北部和中部地区,高风险区和较高风险区的面积减少1 350 km²,分散布局在东部和北部边缘。

石漠化是我国西南岩溶山区的首要生态环境问题,必须制定科学的石漠化防治措施,全面推进石漠化防治进程。遥感技术快速定位、覆盖区域广以及经济高效的特点使其成为调查区域石漠化空间分布情况的重要技术方法。为此,采用基于高分五号(GF-5)高光谱数据的混合像元分解法和基于Landsat8多光谱数据的光谱指数法,分别对研究区植被覆盖率、基岩裸露率和土被覆盖率3个表征石漠化信息的关键指标进行提取。结果表明,2种卫星遥感数据对于植被覆盖信息都能进行准确提取; 但是Landsat8的波段设置和光谱分辨率很难区分裸露基岩和裸露土壤; 而GF-5高光谱数据不仅能直接有效提取基岩裸露率和土被覆盖率,并能精确识别裸露基岩中方解石和白云石等矿物成分。研究结果可为石漠化的评价和分级以及综合治理提供更科学有效的技术基础和理论依据。

杨梅是浙江省的特色作物之一,栽培面积居全国之首。为了对浙江省杨梅的种植适宜性进行全面研究分析,科学利用现代化气象观测数据,更好地为杨梅种植服务,基于气候因子分布式模拟,引入土壤、地形影响因子,利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定各因子权重,结合各影响因子适宜性等级指标,将浙江省分为适宜、较适宜和不适宜3个种植区。结果表明: 浙江省气候适宜性区域占绝大部分面积,气候资源优越; 土壤条件较为优异,基本处于杨梅种植较适宜和适宜区间; 地形差异较大,地形是精细化杨梅种植适宜性的关键因子,地形适宜区海拔在250~450 m,坡度在5°~25°之间; 除浙江省北部地区和绍兴市、宁波市交界处外,其他地区均适宜或较适宜杨梅种植。研究结果实现了对气象因子的空间模拟,可为浙江省的杨梅种植布局发展和改进提供数据支撑,对提高杨梅产量和品质具有重要的现实意义。

浙江省是“两山”理论的发源地,同时也是我国第一个生态省,研究该区域植被生态质量状况对生态文明建设具有重要的参考价值。该文结合多源遥感数据与气象观测资料,探究了浙江省2000—2020年植被生态质量的时空变化及其对气候因子与人类活动的响应。结果表明: ①2000—2020年,浙江省净初级生产力(net primary productivity,NPP)和植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)呈上升趋势,植被“绿度”显著提升; ②2000—2020年,浙江省植被生态环境质量呈波动上升趋势,且山地区域的植被生态质量指数(vegetation ecological quality index,VEQI)明显高于盆地和平原地区; ③浙江省2000—2020年间VEQI变化的主导驱动因素是人类活动,仅在浙江省西南小部分区域气候因子占据主导因素。研究结果加深了对浙江省植被生态质量时空变化及其驱动因素的认识,对浙江省甚至全国其他地区的生态文明建设具有重要意义。

资源是人类社会存在和发展的物质保障,然而作为资源发现的基础,地质勘查工作往往造成生态环境的破坏,2021年6月随着《绿色地质勘查工作规范(DZ/T 0374—2021)》的正式发布,我国绿色勘查正式上升到国家层面,并在全国全面开展,然而与之相对应的绿色勘查监管却在实际工作中面临诸多困难与挑战。该文以满足勘查责任主体对绿色勘查项目的监督检查及管理需求为目标,开展了基于遥感的绿色勘查高效监管方法体系研究和探讨,并结合青海省某多金属普查项目的应用工作,梳理和阐明了该方法的具体实现过程以及地勘项目监管服务的有效性。结果表明: 基于遥感的绿色勘查监管方法应用不仅能够查明项目区外部环境基本情况,而且能够掌握项目工程实施布设及实施进展情况,检验与项目工作方案的一致性,并能通过信息定量化调查工作充分掌握项目工作实施过程中对生态环境的扰动、破坏情况以及恢复治理情况,为绿色勘查实施成效评估工作提供有效的技术支撑与基础数据。

该文基于自然资源综合调查监测国家试点“一查多用”技术研究任务,以实现一次综合调查、衔接多个自然资源专项调查和多部门用途为目的,通过对已有土地分类和《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南(试行)》等分析研究,在《土地利用现状分类》基础上,通过细化部分地类的方式,制订形成自然资源综合调查监测“一查多用”分类标准。通过对“一查多用”分类标准的验证,证实其既可实现用地用海分类、国土调查等分类之间的相互转换,又能快速提供专项资源调查图层,实现与专项调查的衔接。

为了解决以往人工实地监察督导方式对钢铁企业监测耗时耗力等问题,文章提出基于卫星热红外传感器发现高温异常区,将传统的遥感解译与热红外异常值监测相结合,选用第一季度3—5月准同步数据,结合已有钢铁企业范围和同期高分辨率影像等数据分析钢铁企业的热红外阈值,根据热红外阈值及热异常分布情况提取出疑似钢铁企业/“地条钢”企业; 根据中高分辨率数字正射影像建立解译标志,套合已有钢铁企业和“地条钢”图斑,对异常区域进行判定; 最后,将已有成果作为检验实验精度的依据,对监测成果进行检验,形成钢铁去产能监测对比结果,综合检测正确率为88.15%。研究结果显示,Landsat8 10.6~11.19 μm热红外波段范围能够有效监测到钢铁企业高温异常,在未来热红外遥感热异常监测中可选取该范围波段。研究旨在为钢铁去产能监测探索更加广泛的数据源,从而为今后可能出现的数据瓶颈问题、应急监测问题等提供解决问题的思路与方法,为指导项目生产和钢铁去产能遥感监测提供一定的借鉴。

自然资源的调查和变化监测能够为资源分类施策、保护和合理利用提供重要保证,对构建国土空间规划体系、资源管理体制改革、空间治理能力现代化以及国家的生态文明建设等工作具有重大意义。我国西部地区面积广阔,土地基础数据薄弱,地类变化检测可靠性差,因此通过较低的成本投入,高效地为大范围地区提供精准的调查成果已成为当前的迫切需求。为此,利用国产高分六号(GF-6)影像,结合第三次全国国土调查(以下简称“三调”)成果,在四川省叙永县开展西部快速发展地区村镇土地智能调查技术应用示范。通过全色与多光谱影像融合技术获得高空间分辨率与高光谱分辨率的遥感影像; 利用融合后的遥感数据对叙永县进行土地资源基础调查; 采用面向对象的影像分类方法、参照已有的土地“三调”成果,对遥感影像进行监督分类,并自动提取土地变化区域,形成西部快速发展地区土地高效调查新模式。调查结果可为我国西部特色产业的快速发展提供强有力的土地基础信息支撑,具有一定的推广应用价值。

贵州山多平地少,耕地资源紧缺,坝区成了现代农业高质量发展和农民增收致富的主要载体,开展坝区提取与特征研究可为农业产业结构调整和土地资源的可持续利用提供科学参考。以2020年2 m分辨率的国产高分卫星影像为主要数据源,借助“3S”技术手段,对500亩^①(①1亩=666.67 m²。) (33.33 hm²)以上的坝区进行了遥感提取、验证与分析。遥感监测结果表明: 贵州省500亩以上坝区大约1 749个,土地面积约337 080.14 hm²,占耕地面积的9.71%。全省主要以小面积坝区为主,其中等级2(66.67~133.33 hm²)和等级1(33.33~66.67 hm²)的坝区个数占比较高,占比分别为36.88%和26.13%; 而等级11(万亩大坝)的坝区面积占比最多(32.05%),且坝区个数与面积之间不成对应比例关系。500亩坝区主要聚集分布在沿东北—西南一线的中部区域,黔南州、遵义市和安顺市坝区面积位列前三; 坝区海拔主要分布在1 000~1 500 m之间,面积占比为46.68%,丘陵和山地区域坝区分布多,盆地和台地区域分布较少。

以亚洲为研究区,选用1982—2015年长时间序列GIMMS NDVI3g、CRU Ts降雨量、气温和潜在蒸发量(potential evapotranspiration,PET)数据集,运用最大值合成法、Mann-Kendall检验法和相关性分析法识别了34 a间亚洲地区植被覆盖和气候要素的时空变化规律,分析了植被覆盖对气候变化的响应效应,探讨了气候变化对植被动态变化的影响机制。结果表明: ①东南亚、日本、印度以及东亚的中国南部沿海等地区的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)较高,NDVI>0.5,亚洲中部大部分地区植被稀疏; ②1982—2015年间,亚洲NDVI呈上升趋势,增长速率为0.000 7/a,同时季节性增长明显,其中春季对年际NDVI增长贡献率最大; ③亚洲地区的潜在蒸发量表现为西高东低,如在干旱半干旱的中亚、西亚地区较高,PET>40 mm; ④亚洲地区气温南高北低,如中国的南部地区气温较高(>15 ℃),北部地区气温较低(<15 ℃); 降雨量和气温空间分布相似,南高北低,但两者相比较,降雨量趋势更为显著; ⑤气温、降雨量、PET对NDVI的影响呈现出区域性,如亚洲北部NDVI的影响因子主要为降雨量与PET,而在亚洲中南部,影响植被NDVI的主要因子则是气温; ⑥春、夏季节尤其是夏季,气候变化对NDVI影响显著,秋、冬季节不显著; ⑦气候变化对NDVI的影响有明显的滞后性,滞后期为1个月。