多源遥感数据在湖泊湿地信息提取中的应用

设计了ASTER、ETM+等多源遥感数据在湖泊湿地信息提取中的应用方案,说明了利用分类获取湿地类型区波谱的方法进行波段选择的技术途径,评价了ASTER、ETM+数据在湖泊湿地信息提取方面的波谱分辨能力。以乌梁素海湿地为例,利用多源遥感数据进行湖泊湿地信息提取、数据处理、波段选择、非监督分类、目视判读及分类精度评价等。结果表明:其总体精度为82.2113%,能满足湿地环境评价的制图精度要求。     

基于遥感云计算的鄱阳湖湿地植被群落分类研究

针对大型通江湖泊湿地植被精细分类中精度不高、算法稳健性不强的问题，以鄱阳湖湿地植被为研究对象，基于遥感云平台GEE和Sentinel-2影像，着重研究不同训练样本数量、不同时相特征数据及不同机器学习算法对鄱阳湖湿地植被类型分类的影响。结果表明：(1)随着训练样本数量的增加，植被类型的分类精度呈现先上升后平稳的规律，当不同植被类型训练样本达到550个时，精度达到峰值平稳状态；(2)不同时相特征的数据集分类精度具有显著差异，具体为：月度时序>枯水期>四季多时相>单时相，其中，月度时序数据集的总体精度最高，总体精度及Kappa系数分别为82%和0.79;(3)不同遥感算法获得的分类结果精度不同，RF分类精度最高，SVM和CART次之；(4)当不同植被类型的训练样本达到550个时，使用Sentinel-2月时序影像和RF算法能取得最优的分类结果。研究成果可为鄱阳湖湿地精细分类提供方法借鉴，为鄱阳湖湿地保护提供技术支持。     

基于RS和GIS的艾比湖湿地信息提取及面积动态分析

采用新疆艾比湖湿地保护区的1972年Landsat/MSS、1990年的Landsat/TM、2001年和2006年的Landsat/ETM+遥感数据,利用RS与GIS技术,对研究区的遥感影像进行处理及湿地信息提取。在图像预处理时通过分析Landsat/MSS／TM／ETM+各波段之间相关系数来选择最佳波段;在湿地信息提取技术方面,采用监督分类中的最大似然法进行分类提取湿地信息,并对湿地信息动态变化进行研究。结果表明:在30多年间,研究区湖泊湿地面积经历了迅速缩小、基本稳定、逐步增大3个阶段;1972—2001年沼泽湿地和河流湿地面积持续增加;2001—2006年沼泽湿地面积小幅减少,河流湿地面积保持稳定;1972—2006年人工湿地、绿洲、农业用地面积呈现逐渐增加趋势。     

基于landsat8遥感影像的南昌县土地利用分类分析

土地利用类型影响着区域的经济发展、粮食安全和生态安全。以南昌县为研究对象,利用2016年7月25日landsat8OLI遥感影像和DEM数据,对比分析监督分类中的平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法、神经网络法、支持向量机法和决策树分类对地物识别精度。研究发现,在研究区,7种分类方法中最大似然法总体精度最高。利用监督分类中的最大似然法对研究区遥感影像进行地物识别,结果表明南昌县水体面积约为169.79 km~2,耕地面积约为870.65 km~2,建设用地面积约为360.56 km~2,林地面积约为11.53km~2,未利用土地面积约为502.48 km~2。     

基于高光谱数据的汉江中下游典型河段水体悬浮物遥感反演

选择汉江中下游典型河段作为研究区域,利用2012—2013年实测水质数据及高光谱数据,基于有效信息变量筛选和神经网络算法构建研究区水体悬浮物浓度高光谱反演模型,分析评价了模型性能与估测效果,讨论了研究区水体悬浮物浓度分布特征。研究结果表明:基于变量投影重要性指数和神经网络优势构建的高光谱反演模型在反演精度、稳定性和适应性方面表现出优异的性能;而对于基于简单相关性分析构建的单波段模型和比值模型而言,建模样本选择对模型精度有较大影响,导致模型反演精度、稳定性和适用性较差;汉江中下游典型河段水体总悬浮物浓度整体上在18.8~187.0 mg/L之间变化,季节性差异明显,即春、夏两季悬浮物浓度低于秋季。     

耦合小波变换和偏最小二乘的悬浮物浓度和浊度高光谱建模方法

针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题,提出了耦合Haar小波变换和偏最小二乘的水质遥感高光谱建模方法(Haar WT-PLS)。利用该方法,对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后,将原始光谱数据压缩到47个特征变量;随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的Haar WT-PLS反演模型,并进行了验证。结果表明:Haar WT-PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高,验证样本的均方根误差分别为25.05 mg/L和20.10NTU,平均相对误差分别为20.36%和13.88%。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析,本文建立的Haar WT-PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。     

江苏省管湖泊光谱数据库研究

以太湖为研究对象,采集了太湖保护范围内典型地物光谱、水质、环境数据,制定了太湖地区典型地物分类体系和编码规则,建立了太湖地区波谱数据库。完善了江苏地区涉湖典型地物光谱数据,为江苏湖泊遥感监测与分析提供了全面、规范的波谱数据,提高了湖泊遥感的监测水平与分类精度。     

基于归一化光谱指数的土壤含水率反演研究

土壤含水率的监测对实现精准农业及水土保持具有重要意义。为了快速有效地监测土壤含水率,文章测定了150个广东深圳地区的土壤样本的含水率及高光谱数据,并将原始光谱经过一阶微分及二阶微分处理,再基于原始光谱、一阶微分光谱以及二阶微分光谱分别构建归一化光谱指数,最后建立预测土壤含水率的一元线性模型。结果表明,基于一阶微分光谱的归一化指数对土壤含水率更敏感;基于原始光谱的归一化指数与土壤含水率的相关性最好,可达0.89;基于一阶微分光谱的归一化指数所构建的一元线性模型可有效预测土壤含水率,其RPD值可达3.09。该模型的建立可为水土保持监测及精准农业提供一定的参考。     

鄱阳湖湿地植被秋冬季变化多源遥感监测分析

近年来,鄱阳湖枯水期水位连创新低,湖区湿地环境有退化的趋势。为了分析鄱阳湖湿地不同类型土地在不同季节的变化情况,通过收集2003~2009年间60多幅景湖区MODIS、Landsat TM清晰无云遥感图片,对湿地植被变化情况进行了监测分析,提出了湿地植被地类的识别和分类计算方法,计算出2009年各月鄱阳湖区植被面积,首次重点分析了2003~2009年汛期过后的秋冬季（10~12月份）湖区湿地植被多年变化规律,并对湖区11月份植被群落进行了分类和初步识别,分析出各群落的变化趋势及其与水位的关系。     

基于航空高光谱的囫囵淖尔水体浊度反演建模

针对机载 Headwall 高光谱成像仪对水质监测能力的验证, 利用 2018 年 9 月 17 日航空高光谱数据和 17 个准同步实测水体浊度数据分别构建囫囵淖尔水体浊度波段比值反演模型、一阶微分反演模型和偏最小二乘反演模型, 估算同日的囫囵淖尔水体浊度的空间分布。研究结果表明: 利用机载 Headwall 高光谱数据构建的 3 个浊度反演模型, 验证均方根误差 RMSE 均小于验证样本浊度的极值差 5. 3 NTU, MRE 均小于 10% , 机载 Headwall 高光谱成像 仪能够较好地观测水体浊度差异; 在囫囵淖尔, 基于 Headwall 高光谱数据的偏最小二乘模型建模精度高于波段比 值模型和一阶微分模型, 决定系数 R2 达到 0.95, 综合误差 CE 为 1. 74% , 最适用于囫囵淖尔水体浊度的反演; 2018 年 9 月 17 日囫囵淖尔东部水域浊度范围为 21. 2~ 54.4 NTU, 呈现出北低南高的趋势, 湖中心区域水体浊度较低, 南部水域受水中藻类的影响, 水体浊度较高。利用航空高光谱遥感影像实现了浊度的定量反演, 为航空高光谱遥感数据用于水质参数反演提供借鉴。     

基于马氏距离-数据融合的水电机组运行研究

针对水电机组状态监测传感器读数的精确性以及其数据波动影响机组故障诊断准确性和复杂性的问题,提出基于马氏距离-数据融合的方法,主要进行水电机组运行状态的研究与识别.该方法以马氏距离为计算基础,将连续时间段内水电机组多传感器数据进行融合,根据所得计算结果值结合机组实际运行情况分析指标值波动,达到识别机组正常与故障运行状态的目的,并将此方法与基于单传感器数据和基于欧氏距离的数据融合方法进行对比分析.结果表明：基于马氏距离-数据融合的方法在时效性与准确性上更为优异,可更直观、准确、高效地识别机组运行状态,对机组实际运行具有显著工程意义.     

引调水工程对调蓄湖泊生态环境的影响分析

引调水工程利用天然湖泊调蓄,将引起调蓄湖泊水文情势、水质发生一定变化,对与湖泊水环境关系密切的水生生物、湖滨植被、湿地鸟类产生影响。以金沙江某提水工程方案比选阶段利用拉市海调蓄方案为例,采用图形叠置法、类比分析法、生态机理法等方法,分析工程运行对拉市海水生生物、湖滨植被、湿地鸟类的影响,为引调水工程对调蓄湖泊的生态环境影响分析提供工作思路和方法借鉴,并为类似工程方案的科学决策提供参考。     

Ⅱ类水体光学分类方法研究进展

鉴于Ⅱ类水体本身光学性质的复杂性及其与人类生产活动的密切关系,对其进行光学分类以提高水色参数反演精度和监测Ⅱ类水体水质有着重要意义.本文对近年来使用的Ⅱ类水体光学分类方法进行了归纳和评价,主要有:基于光谱形状的水体分类法;监督分类法;聚类分析法;多波段比值法.针对目前分类方法存在的问题,提出未来的研究需要加强对光谱反射率曲线的研究、开发高光谱数据以及综合利用多源遥感数据,建立一套完整的Ⅱ类水体分类体系等方面内容.     

利用大数据思维的湖泊湿地生态研究

针对水利工程运行对湖泊湿地影响动态关联研究、湖泊湿地生态系统保护与修复理论研究、湖泊生态补偿制度体系建立存在的数据匮缺问题,探讨了利用湖泊湿地生态监测积累生态大数据,强化湖泊湿地生态研究的基本思路。通过宏观监测和定位连续监测相结合的跨学科监测手段,将表征湿地生态系统结构、过程、功能、生物多样性的生态大数据进行多区域、多尺度耦合,定量化揭示湖泊水位-候鸟生境-候鸟种群数量的动态关联特征,为水利工程水位优化调度提供重要依据;利用大数据制定耦合生态系统各要素和主要生态过程的生态修复技术方案,并建立链接生态系统服务供给者和受益者的生态补偿制度,为湖泊湿地生态系统管理和生态修复、生态补偿措施实施提供数据支撑。     

南矶山湿地典型植被群落表层土壤养分含量特征分析

以鄱阳湖区的南矶山国家级湿地自然保护区为研究区域,采用多种分析方法对研究区域内3种典型湿地植被群落表层土壤有机质、有效磷和有效氮的含量进行特征分析。结果表明同种植被群落下各采样点土壤养分含量基本一致,而不同植被群落下相应土壤养分含量差异较明显。其中有机质变化趋势:苔草群落南荻群落芦苇群落;有效氮含量变化趋势:芦苇群落南荻群落苔草群落;有效磷含量变化趋势:苔草群落南荻群落芦苇群落。典型植被下3种土壤养分之间存在着显著的相关性,其中有机质与有效磷呈显著正相关,有机质与有效氮呈显著负相关,有效氮与有效磷呈显著负相关。相较于其他湿地类型,南矶山湿地的表层土壤中3种养分的含量总体不高。     

GF-5卫星监测饮用水源地风险源潜力研究

计划于2017年发射的高分五号(GF-5)卫星是中国高分专项工程中一颗重要光谱卫星,可以用来动态监测饮用水水源地风险源地物。为分析预测GF-5卫星在水源地风险源地物监测中的潜力,在缺乏有效光谱数据的情况下,选择与GF-5全谱段成像仪光谱设置比较接近的Landsat8 OLI数据,并分别将30 m和15 m空间分辨率数据作为GF-5数据信息量的下限和上限进行试验分析。在遥感影像的解译能力方面,将Jeffries-Matusita(J-M)距离判定作为下限,以地物均值光谱曲线特征为依托对地物可区分性进行定量分析,将专家判读不同波段组合的地物图像判识作为上限对地物可区分性进行定性分析。研究选择天津市于桥水库为试验区,构建合适的风险源地物识别类别体系,开展数据处理和试验分析,定量分析与定性分析结果表明,GF-5全谱段成像仪的20 m反射光谱数据不仅可以实现对林地、人工水域、水产养殖区和农田的判识,而且在未来很可能实现对农业大棚、采矿用地、住宅小区、村落和工业用地等典型风险源地物的判识。     

利用Hyperion图像估算森林覆盖度

植被覆盖度是评价土地荒漠化最有效的指标,遥感是获取区域尺度植被覆盖度参数的一个重要手段。针对EO-1 Hyperion高光谱遥感图像成像的特点,探讨了高光谱Hyperion图像的预处理和森林覆盖度遥感估算的方法,研究中采用几何光学模型和混合像元模型等方法从高光谱EO-1 Hyperion图像估算植被覆盖度,进一步将2种方法估算的植被覆盖度进行了对比,并利用实测数据对估算结果进行验证。研究结果表明:利用几何光学模型反演的植被覆盖度(决定系数R²=0.76;均方根误差RMSE=0.06)优于混合像元模型法(R²=0.71; RMSE=0.07)。     

基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

结合高分辨遥感影像和GIS数据的土地利用变化监测

研究了一种结合高分辨率遥感影像和GIS数据的土地利用自动变化监测方法。分别采用马氏距离、支持向量机、神经网络3种分类方法对研究区域进行模糊分类,然后通过多分类器模糊决策融合分类方法对3种分类结果进行融合,提高总体分类精度。在获得高精度分类结果的基础上,结合历史时期GIS专题数据和分类结果,计算对应的图斑多边形内各类别成份,并与其历史属性对比分析,自动实现土地利用变化监测。实验数据选取QuickBird高分辨率遥感影像和1∶1万土地利用GIS数据,实验结果表明模糊决策融合分类能够明显改善分类效果,获得比单一分类器更为精准的结果。利用决策分类结果并结合GIS数据进行变化区域判定实验,结果表明,对区域中存在较大变化能够准确自动判定为变化区域,而区域中存在较少部分变化则存在部分误判现象。     

不同水氮条件下冬小麦高光谱特征差异性分析

在2010—2011年冬小麦生长季,通过大田小区试验,利用ASD便携式野外光谱仪实测了不同水氮条件下冬小麦冠层高光谱反射率,并对不同叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(SPAD值可以表征叶绿素含量)及不同水氮胁迫下光谱特征进行了分析。结果表明:随着LAI和SPAD值的增大,“绿峰”与“红谷”特征愈加明显;不同水氮胁迫使冬小麦高光谱特征产生差异,在不同灌溉条件下,冬小麦在可见光波段的反射率随氮素含量的减小而升高;而在近红外波段,规律则正好相反。成果可为遥感准确检测冬小麦生长状况与节水灌溉提供科学依据。