基于Landsat-TM影像的鄱阳湖典型湿地动态变化研究

利用分层分类法,通过对鄱阳湖典型湿地(蚌湖与赣江中支口三角洲)长序列秋季Landsat-TM影像进行解译分析,探讨了1991年~2008年间鄱阳湖典型湿地动态变化特征。结果表明分层分类方法能够有效地应用于Landsat-TM遥感影像的解译;从1991年到2008年蚌湖和赣江中支口三角洲湿地的植被面积分别增加18.56km2和6.01km2,其中赣江主支三角洲洲滩植被分布呈向湖体扩展态势。植被分布受水情影响比较大,蚌湖湿地的苔草面积与同时期水面积呈负相关性,而赣江主支三角洲湿地植被类型结构变化受水位影响也比较明显,苔草面积变化与秋季湖口水位表现为负相关,芦苇分布面积变化则与湖口水位变化趋势较为一致。     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

基于多时相协同变化检测的耕地撂荒遥感监测

针对地表覆被复杂、地块破碎等原因导致的撂荒地提取精度较低问题,提出一种基于多时相协同变化检测的耕地撂荒信息提取方法。以河北省石家庄市鹿泉区为研究区,采用Sentinel-2A和Landsat 7多光谱影像,在野外样本的支持下,分析耕地各种覆盖类型的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）季相变化规律,以季节性撂荒、常年性撂荒、冬小麦、多年生园地为分类体系,构建多时相协同变化检测模型,开展研究区耕地撂荒状态遥感监测。研究结果表明：基于Sentinel-2A影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为95.83%和96.55%;基于Landsat 7影像的季节性撂荒和常年撂荒耕地的分类精度分别为91.67%和93.10%;2019年鹿泉区季节性撂荒占耕地面积的4.7%,常年撂荒耕地占7.1%。利用该方法能够快速、准确地获取研究区耕地空间分布、面积等信息,对于不同分辨率的影像均具有较好的撂荒地提取精度。     

基于高时空分辨率可见光遥感数据的热带山地橡胶林识别

20世纪90年代以来橡胶林种植面积在西双版纳地区迅猛扩大,对该区域橡胶林种植面积、种植结构变化的精确监测是客观评价该地区橡胶林种植与生态环境变化关系的关键。针对西双版纳热带山地地区植被光谱特征的相似性及地形和气候条件的复杂性问题,结合该地区橡胶林冬季落叶的物候特征,采用时空数据融合算法,分别选取中分辨率的ETM+、OLI、Sentinel-2A数据与高时间分辨率的MODIS数据融合,建立高时空分辨率可见光遥感数据集,并分析不同融合数据源对热带山地环境下橡胶林识别精度的差异。结果表明:(1)基于时空融合数据提取的橡胶林物候变化特征能够实现较高精度的橡胶林识别,识别精度可以达到89%以上,Kappa高于0.83;(2)运用10m分辨率的Sentinel-2A数据进行分类时,能够获取比Landsat数据更高精度的分类结果,表明Sentinel-2A数据在高时空数据融合及热带植被遥感应用中有较好前景。     

基于面向对象的多源卫星遥感影像玉米倒伏面积提取

风灾引起的玉米倒伏可能导致玉米大量减产,利用遥感技术准确监测玉米倒伏面积与空间分布信息对灾情的评估非常重要。利用Planet和Sentinel-2影像分别结合面向对象与基于像元方法提取研究区玉米倒伏,同时评估了不同影像特征（光谱特征、植被指数和纹理特征）与不同分类方法（支持向量机法SVM、随机森林法RF和最大似然法MLC）对玉米倒伏提取精度的影响。结果表明：(1)使用高空间分辨率的Planet影像进行玉米倒伏提取的精度普遍高于Sentinel-2影像;(2)从分类精度和面积精度来看,Planet影像的光谱特征+植被指数+均值特征结合面向对象RF分类,总体精度和Kappa系数分别为93.77%和0.87,面积的平均误差最低为4.76%;(3)采用Planet和Sentinel-2影像结合面向对象分类提取玉米倒伏精度高于基于像元分类。研究不仅分析了面向对象方法的优势,还评估了使用不用影像数据结合面向对象方法的适用性,可以为遥感提取作物倒伏相关研究提供一定的借鉴。     

基于时序Landsat数据的三江平原植被地表类型变化遥感探测研究

Landsat 卫星遥感数据具有分辨率较高,数据积累时间长的特点,在探测地表覆盖变化和地物分类中得到广泛应用。首先,对获取的Landsat TM/ETM+时间序列数据进行了定量化处理,获取了三江平原七台河市1989~2012年时间序列Landsat地表反射率图像。其次,设计了林地指数和湿地指数,提取了三江平原七台河区域地物光谱和时序特征,同时设计构建了地表覆盖分类和植被地表类型变化探测的决策树算法,实现了1989~2012年七台河区域的植被地表覆盖变化的动态监测,提取了森林覆盖变化的空间分布与变化时间。最后,对七台河区域地表覆盖与植被地表类型变化进行了精度检验,分类总体精度达到90.04%,Kappa系数达0.88。研究结果表明:基于定量化的Landsat时间序列数据的分类算法能克服单时相影像分类的缺陷,实现区域地物自动分类和地表覆盖变化的动态监测。
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基于面向对象—深度学习的闽东南低海拔海岸带地区湿地动态遥感分析

海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值,明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。以Landsat TM/ETM+/OLI影像为基本数据源,综合利用面向对象与深度学习分类方法对1985~2015年闽东南低海拔海岸带地区的湿地信息进行提取,以揭示其时空演变特征与驱动力因素。结果表明：基于面向对象—深度学习分类方法对湿地进行信息提取,整体分类精度可达93%以上,分类结果整体性好;1985~2015年自然湿地面积呈减少趋势,人工湿地面积呈增加趋势,分别减少和增加250.31 km²和251.36 km²;湿地二级类型中,30 a间河口/浅海水域和淤泥质海滩面积减少最大,盐田/水产养殖场面积增加最大;1985~2015年湿地变化类型多样,且2000~2015年较1985~2000年湿地变化更为剧烈;湿地变化是人类活动和自然环境变化共同作用的结果,其中人类活动是影响湿地变化的主要原因。该方法及研究结果可为海岸带湿地监测与保护管理提供技术支持和决策参考。     

鄱阳湖湿地遥感分类研究及应用

综合应用遥感技术对湿地不同类型进行分类,分析湿地植被的光谱特征、不同类型的特征参数变化、空间结构差异、季节性变化等特点,对于不同的湿地类型采取不同的方法解译,由易至难的方式有效地确立了一套湿地遥感综合分类方法。以鄱阳湖湿地为例,利用此方法分类不仅减轻了大量的人工解释工作的负担,而且能够提高分类的精度。     

遥感监测东北地区典型湖泊湿地变化的方法研究

湖泊湿地生态脆弱,易受环境因子的影响。近十年来,东北地区湖泊湿地的时空格局发生了显著变化。如何简单、有效地提取湿地变化范围进而确定其变化类型是湿地变化检测中最需要解决的问题。基于2006~2016年30 m空间分辨率的Landsat-TM/OLI影像数据,水体、植被和土壤等生态因子的动态变化率被用于提取东北地区湖泊湿地变化范围;多维特征数据集的湿地分类方案确定湿地的变化类型。另外,湿地变化检测类型分为转出类型（湿地减少）,转入类型（湿地增加）和湿地间转换类型（湿地相对稳定）。最终基于动态变化率计算方法,松嫩平原湿地、兴凯湖湿地和呼伦湖湖泊湿地变化结果的正检率均高于90%。同时,利用年内多时相数据和综合多维生态指数共同表征地表的状态变化,实验区的湖泊湿地分类结果的整体分类精度和 Kappa 系数分别达到 84.31%和0.788。湖泊湿地变化检测方法具有很好的检测精度,可以代表研究区湖泊湿地类型的实际变化,是湿地资源调查与遥感监测技术研究的有益补充,为进一步深化与拓宽地表生态质量评价及其动态变化检测的方法研究提供理论基础。     

杭州湾滨海湿地景观动态变化分析

以杭州湾滨海湿地为研究区,基于3S技术与模型对湿地景观动态变化进行分析。首先对研究区卫星遥感影像进行湿地景观基础信息提取,通过对遥感影像进行分类处理,提取了不同年份的湿地基础数据,同时基于GIS应用转移矩阵模型研究了不同时段各类景观的变化情况,最后对未来研究区的湿地景观的转化情况进行了驱动力分析。研究表明,5年来研究区岸线逐渐向海迁移,共增加湿地面积10308.05ha2,但人类生产活动对湿地的侵占也在增加。湿地减少的面积超过增加的面积,人为因素作用是影响湿地景观变化的主导因素。通过此研究提供了湿地管理与保护的主要方向与科学依据。     

基于NDVI时间序列数据的湿地演变RSM

针对传统湿地演变遥感动态监测方法中存在的监测效率差，且精度低等问题，提出基于NDVI时间序列数据的湿地演变遥感动态监测方法。掌握NDVI曲线时序形状和数值的特征改变情况，运用兰氏距离与交叉相关光谱匹配，获取湿地演变值指数与形指数，建立湿地演变监测指标；借助Top-Hat算子剔除影像噪声，提升遥感目标与背景间的对比度；探究湿地动态变化动力机制，分析湿地变化源头及趋势，通过湿地动态改变向量，获得各时期湿地类型转移矩阵；建立分类树并区分节点中各类解释标记，将技术、精度、时间和成本作为指标，通过优化理论与多属性效用函数，构建分类优选模型，完成湿地演变遥感信息提取，获得演变趋势监测结果。仿真结果表明，采用所提方法进行湿地演变遥感动态监测的效率较快，且监测精度较高。     

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地表淹没状况动态变化分析

合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。     

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地地表淹没状况动态变化分析

合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势.以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力.     

基于多源遥感影像的青海云杉和祁连圆柏分类

青海云杉和祁连圆柏是祁连山自然保护区的优势种,提取两种类型树木的空间分布对保护区森林资源的管理和监测方面有重要意义。使用Sentinel-2A(S2)、Sentinel-1A(S1)、Landsat-8(L8)3种遥感影像及来自SRTM DEM的地形数据,基于随机森林分类方法,设置8种组合方案共22个特征变量,以祁连山东段的甘肃连城自然保护区为例,对青海云杉和祁连圆柏进行分类试验。结果表明：融合Sentinel-1A(S1)数据的VV和VH两种后向散射信息的精度最高,达到92.85％,比使用单一影像Landsat-8提高了11.64%。实验表明:结合多源遥感影像的不同波段信息是提高森林类型分类精度的有效手段,有助于复杂山区森林资源调查、植被信息提取等需求。     

基于RS与GIS的野鸭湖湿地土地利用/土地覆盖动态变化研究

通过对野鸭湖湿地的Landsat—TM影像和印度的IRS影像进行融合处理，得到卫星影像分类图。结合实地调查，标定土地利用类型，运用ArcView的解译及数据统计功能，分析研究野鸭湖湿地6年来土地利用／土地覆盖的变化。研究结果表明：耕地、居民点及工矿用地面积增加，水域面积减少，湿地生态环境受到严重破坏。其主要是由自然条件、人口和经济增长所致。水域面积、植被覆盖率的减少，使栖息和越冬鸟类丧失了大量的栖息地。为保护湿地环境，应逐步退耕还草、还林；恢复芦苇、沼泽，确保区内生态平衡和系统生态质量不断优化。     

时序遥感影像滇池凤眼莲时空动态变化分析

滇池入侵物种——凤眼莲的问题由来已久,已经成为我国入侵物种的典型案例。针对目前暂未有学者用遥感手段对其进行时空动态变化分析,本研究利用连续长时间序列遥感影像,结合影像拼接技术,采用监督分类方法,实现了滇池凤眼莲面积解译提取和蔓延区域的空间分布确定。通过不同时相遥感影像的解译,基于时间序列的统计特性进行变化检测,对滇池凤眼莲近18年来的覆盖面积和种群位置进行时空动态变化分析。研究结果表明,18年来,滇池凤眼莲种群面积前期2000—2011年处于波动变化,后期2012—2017年趋于稳定,空间分布呈现分散-集中-再分散的变化,其主要分布在滇池沿岸地区,特别是滇池外海北部区域,与实际情况相吻合。     

基于Sentinel-2影像的南四湖菹草群落遥感提取研究北大核心CSCD

基于Sentinel-2遥感数据,选用最大似然监督分类法、随机森林机器学习分类法和基于时序NDVI的物候特征分类法等3种方法,对2021年5月初南四湖沉水植被(菹草群落)进行提取研究,利用同期实测的南四湖菹草群落面积和分布数据对3种方法的提取精度进行分析,结合菹草植被覆盖度分析3种方法对菹草的提取能力。结果表明:①不同方法提取的南四湖菹草群落总面积存在明显差异。监督分类和随机森林方法提取的2021年南四湖菹草群落面积均在100 km^(2)以下,分别为98.97 km^(2)和75.92 km^(2),基于时序NDVI的方法提取面积为207.44 km^(2),最接近实地调查的菹草面积。②无论是全湖还是核心区,监督分类和随机森林法的提取精度均75%左右,平均相对误差(MRE)在0.5左右,平均误差在20~30 km^(2)左右,而基于时序NDVI的方法精度在90%以上,MRE和ME area也最低。③对比植被覆盖度发现,监督分类和随机森林方法只能提取到近湖岸的植被覆盖度较高的菹草,对湖心区覆盖度较低的菹草提取效果差,而时序NDVI的方法对低植被覆盖度菹草群落更敏感,是菹草遥感提取的有效方法。本研究对于创新沉水植被遥感提取方法和指导湖泊生态环境遥感监测具有一定的参考价值。     

湿地变化监测研究现状与展望

从湿地变化监测与分类方法、湿地景观格局变化分析、湿地生态环境退化研究、湿地生态系统模型研究、湿地生态服务功能价值评估和以往研究中取得的主要成果等几个方面,总结了当前已有的湿地变化监测和分类的各种方法,并举例说明湿地变化监测的主要研究领域。同时,针对当前卫星遥感技术和计算机技术发展特点,指出以大时空尺度、高时空分辨率和高精度数值模拟为代表的遥感手段,与水文、生态、地理等手段有机结合将成为未来湿地变化监测研究领域的重点发展方向。     

基于面向对象分类方法的乌苏里江流域中俄跨境区域湿地景观动态研究

选取乌苏里江中下游干流50km缓冲区为研究区,以1989、2000和2013年的Landsat TM、OLI遥感影像为数据源,利用面向对象的分类方法获取湿地信息;在GIS技术支持下,选取斑块类别面积(CA)、面积所占比例(PLAND)、最大斑块面积指数(LPI)、平均斑块面积(AREA-MN)、斑块数(NP)、斑块密度(PD)等景观格局指数,分析了研究区1989~2013年湿地的景观格局动态特征。结果表明:面向对象的分类方法能够准确提取湿地信息,并且有效地避免"椒盐现象";1989~2013年,该区水田、水库/坑塘、运河/水渠、灌丛沼泽增加和河流、湖泊、草本沼泽、森林沼泽减少;大量草本沼泽转为水田为该区湿地变化主要特征;1989年湿地类型以草本沼泽为主,2013年水田的斑块面积略高于草本沼泽斑块面积;湿地景观变化区主要分布于中国一侧的挠力河流域和穆棱河流域;天然湿地景观破碎化程度逐年加深,人工湿地景观趋于聚集,人为干扰是导致湿地景观格局变化的主要动力;中俄两国境内湿地景观变化程度差异显著,中国境内大量天然湿地转为人工湿地;俄罗斯境内的湿地变化微小,天然湿地保存较好。农田垦殖是导致两国湿地景观破碎程度差异的主要原因。     

鄱阳湖面积的卫星遥感估计及其与水位关系分析

鄱阳湖水位变幅巨大,近年来旱涝灾害严重,对其进行实时监测具有重要意义。MODIS遥感数据时间分辨率很高,在水体动态监测中具有明显优势。水体提取方法多种多样,在比较不同水体提取方法的基础上,最终选用改进的归一化水体指数(MNDWI)的方法进行鄱阳湖水体提取;利用2000~2010年40期MODIS数据分析了鄱阳湖这10 a的水面面积年际演变特征及季节性变化特征,同时结合同时期的水位数据,建立了鄱阳湖面积-水位关系的模型。与地形图量测结果的对比表明,遥感解译的鄱阳湖水体面积-水位关系与根据地形图分析建立的面积-水位关系具有较好的一致性。