基于多尺度特征融合的U-Net网络高分影像不透水面提取研究

不透水面作为监测城市生态环境的重要指标,其信息提取具有重要意义。由于城市地表的复杂性及细化的城市管理需要,急需提取高精度的城市不透水面。但是基于传统方法提取高精度的城市不透水面面临巨大困难。而深度学习方法因其自动化提取影像特征的特点逐渐成为遥感影像地物提取的新兴方法。基于此,采用多尺度特征融合的U-Net深度学习方法以提升语义分割精度,开展高分辨率遥感影像不透水面的精确提取研究。模型引入残差模块代替普通卷积以加深网络,提取更多影像特征;加入金字塔池化模块增强网络对复杂场景的解析能力;利用跳跃连接方式融合不同尺度特征,有利于恢复空间信息。以广州市航摄正射影像为数据源,通过卷积神经网络将遥感影像分割为背景、其他、植被、道路和房屋5种地物类型,将其与人工目视解译的地面真值进行验证,最终提取研究区域不透水面。实验证明：多尺度特征融合的U-Net模型总体精度和Kappa系数分别为87.596% 和0.82。在定性与定量两个方面均优于传统的监督分类法、面向对象分类法和经典U-Net模型法。结果表明：该模型利用多维度影像特征信息,有效提升了复杂场景图像的分割精度,分割效果好,适用于高分辨率遥感影像不透水面提取,该研究成果可为城市环境监测提供数据支撑。     

基于机器学习和大数据平台的陆地生态系统碳收支遥感监测

陆地生态系统碳收支是全球碳循环研究的重要指标,也是气候变化的重要参数。针对该指标估测的不确定性,基于陆地生态系统通量观测研究网络的实测碳通量数据及遥感卫星观测数据产品,利用机器学习方法进行建模研究。研究选用随机森林算法自动从高质量的星—地训练数据集中学习特征、挖掘数据中的隐含信息以及时序间依赖关系的差异,建立了基于随机森林算法的碳收支参数GPP（Gross Primary Production）、NEP （Net Ecosystem Production）估算模型,并选择标准指标利用验证数据集对模型进行了客观评价。结果分析表明：与MODIS GPP产品相比,该方法在估算精度上有了提高,其中落叶阔叶林预测结果最优,决策系数为R²为0.82,均方根误差为1.93 gCm^-2 d^-1,在其他植被类型上也明显优于传统光能利用率模型产品,更接近于地面通量观测数据。基于相同方法建立的NEP模型也得到了较好的估测结果,落叶阔叶林预测模型的输出结果与通量塔获得的NEP相关关系R²为0.70,RMSE=1.75 g C m^-2 d^-1。GPP和NEP模型精度差异也表明,在进行机器学习建模时,训练数据集自变量的选择仍然需要机理模型支持。为进行陆地生态系统碳收支大范围快速估算,本研究进行了陆地生态系统碳收支遥感监测平台的搭建,该平台以GEE （Google Earth Engine）大数据平台作为数据存储与计算后端,Django和Nginx作为Web服务框架,OpenLayers和jQuery作为前端框架,从而实现了碳收支参数长时间序列大范围的快速计算、结果实时显示等功能。基于该平台和模型获取的2002—2016年全球（60°N—60°S）逐年GPP结果表明,全球平均GPP存在明显的空间差异,显著增加的区域主要集中在亚洲东部地区及北美洲森林地区等。研究表明,基于机器学习和大数据平台进行碳收支参数遥感监测,能够快速提供与地面真实观测较为一致的陆地生态系统区域和全球尺度碳收支遥感监测结果,该流程在一定程度避免了生理过程模型复杂的参数设置,减少了区域和全球大尺度碳收支监测的不确定性。     

“借景”概念再思考 以“风”的得景主题为例

研究指出中国传统园林的"借景"是以"得景"为目的。通过地宜条件和时宜条件等有利条件的创造与利用,以及对不利条件的转化,来强化人的"得景"感知,实现借景。得景方式的差异,取决于人感受外部事物的5种方式。按照人对园林景物的感知方式的不同,把借景手法分为因视觉借景、因听觉借景、因触觉(肤觉)借景、因嗅觉借景等4种方法。而计成在《园冶》中所论述到的近借、远借、俯借、仰借,大多属于因视觉借景。本文以"风"这一得景主题为例,探讨上述借景手法在园林中的应用及其重要的意义。     

探索中国风景园林申报《人类非物质文化 遗产代表作名录》的可行性

中国风景园林申报《人类非物质文化遗产代表作名录》从国内层面对弘扬中国文化、传播中国声音具有重大意义,从国际层面能够呼应联合国教科文组织倡导的非物质文化遗产与物质遗产融合。从梳理中国风景园林的相关文献出发,参考已申报成功的国内外案例经验,分析申报原则和标准,从中国风景园林哲学理念和造园技法两大方面探索申报非遗的可行性,并提出申遗策略。申报非遗的关键是梳理符合《保护非物质文化遗产公约》5个非遗类型的相关证据,并按照《实施〈保护非物质文化遗产公约〉业务指南》完善现有保护和管理措施。     

景观与生活

<正>有一则佚事,讲到甲骨学家商承祚先生,晚年神志恍惚,喜欢搬运校园内熊猫形状的垃圾箱,置其于竹林之中,谓之"保护国宝"。一代学人与特定的时代都已逝去,但每当我们不经意触及所谓"历史"细节,仍不免感慨系之。但倘若能"没心没肺"一下,能够罔顾"历史"的沉重,我们在上面的故事里,又似乎能够理解读出一种"行为艺术"的意味,商先生过的是一种"景观生活"!他致力于调整生活中景观的错位,熊猫是应当在竹林     

基于文献计量的水文连通性研究热点与趋势

水是限制和维系生物活动的主要因子,水文连通性与诸多生态过程联系紧密。作为表征水循环过程中物质、能量和生物体在景观单元之间传输的过程,水文连通性建立了地表水循环过程中景观单元物质与能量流之间的相互联系。运用文献计量方法,以Web of Science数据库及CNKI数据库为数据源,检索国内外水文连通性相关研究文献,运用Bibexcel、Ucient和Citespace等软件分别得到高频词、关键词共现网络可视图,在此基础上梳理国内外水文连通性研究进展。研究结果表明:围绕水文连通性,国内外发文量均呈现上升趋势,自1990年以来,国外水文连通度方面的研究与国内相比起步较早,且增长幅度较大;从关键词频上看,国外多偏重于不同类型生态系统结构功能变化对水文连通性的研究,国内则多偏重于河湖生态系统水系连通演变的研究;爆发词词频分析显示水文连通性与气候变化、生物多样性以及生态系统服务一度成为该领域研究热点;根据共现网络可视图,梳理国内外研究方向,水文连通性与生态过程、不同类型生态系统水文连通性对物质传输的影响,生态系统结构和功能的变化对水文连通性的影响等方面是当前的研究热点。开展不同尺度水文连通性制图,地下水依赖型生态系统水文连通性表征,基于地理信息技术与长期野外监测资料开展多尺度水文连通性定量评估和模型模拟是未来水文连通性研究的趋势。     

景观绩效 多功能景观的度量和评估

景观绩效以量化的方式衡量了景观设计的效益。每一个景观都是独一无二的,因此需要用截然不同的方式来度量绩效。在确定绩效类别时,景观的多功能性就会显现出来。通过对这些问题的讨论以及2个景观绩效案例的研究得出结论。其中一个案例研究探讨了一个旨在促进可持续和健康生活的非盈利性组织总部设计的环境、社会和经济的效益。另一个案例研究揭示了市中心的交通环岛同时也是当地社区中心的聚集空间的环境、社会和经济效益。虽然这2个景观都提供了可持续性的重要度量方式,但是它们各自的度量方式都是根据其独特的问题和解决方式而专门制定的。