利用新型遥感生态指数的南宁市环境质量动态变化分析

随着遥感技术的快速发展,利用遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)进行区域生态环境质量监测取得了一定进展,但是RSEI在应用不同区域中很少考虑空气质量对当地生态环境的影响。针对这一局限性,以南宁市为例,在RSEI的基础上,加入能精准监测城区高分辨率空气质量的差值霾指数(Difference Haze Index, DHI),构建新型遥感生态指数(new Remote Sensing Ecological Index, RSEInew),随后对比分析RSEI与RSEInew的平均相关度和PC1,验证了构建的RSEInew模型更具有表征区域生态环境的代表性。利用RSEInew模型对南宁市生态环境质量进行动态变化分析,结果表明,2013—2021年,南宁市生态环境质量得到优化,RSEInew提升了15%,整体生态环境水平处于中等(0.4～0.6)以上。     

基于遥感生态指数的信江流域生态环境质量评价

随着城镇化进程的不断推进,流域生态环境状况越来越受到人们的重视。快速高效地对流域生态环境质量进行客观评价,是实施流域生态保护与社会可持续发展的必然需求。以信江流域为研究区,通过遥感影像提取绿度、湿度、干度、热度4个指标,用主成分分析法对各指标耦合,建立遥感生态指数模型,对研究区2000-2021年的生态环境质量进行了长时序的监测评价。结果表明:遥感生态指数模型(RSEI)可以很好地对流域的生态环境质量进行监测与评价;信江流域的RSEI指数呈先上升、后下降的趋势,RSEI均值在0.60以上,整体生态环境质量较好,但2017-2021年质量有所下降;研究区的生态环境质量呈“南北优于中部、南部优于北部”的空间格局展现。     

基于移动窗口法的城市遥感生态质量评价研究

为进一步提高城市生态监测的精确度,在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念,充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用,并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明,MW-RSEI模型和生态遥感监测模型（Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响,其较差生态区域的占比仅为6%,生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续,并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用,可为相关部门提供一定的技术参考。     

SDGSAT-1卫星微光影像的夜间渔船识别

现代渔民常利用鱼类的趋光特性来捕鱼，在夜晚出海时在船身安装集鱼灯，使用强烈的灯光照明来吸引鱼群，从而可以捕获大量的鱼类。开启集鱼灯的渔船在夜间微光影像上具有明显的灯光辐射特征和几何特征。可持续发展科学卫星1号(The Sustainable Development Science Satellite 1,SDGSAT-1)的微光成像仪具有10 m的空间分辨率，可以轻易地探测到夜间开启集鱼灯的渔船。使用传统的形态学方法可以检测到夜间渔船的灯光。使用SDGSAT-1卫星的微光遥感影像数据，进行夜间渔船的动态监测。分析了渔船夜间灯光在影像上的辐射特征和几何特征，构建不同渔船大小和船只种类的船只识别模型。结合自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对识别的船只目标进行匹配验证，实现了影像灯光与船只的匹配。对中国南部的某渔场开展研究。实验使用了2022年3—9月的34景微光影像及对应AIS数据，研究区域的影像覆盖率达到100%。基于船只识别技术，对不同灯组数量的渔船、货船等船只实现了检测与匹配。在禁渔期的影像中检测到疑似存在非法捕鱼的渔船灯光，...     

赣州市生态环境质量时空变化研究

赣州市林地资源丰富,但经济发展给当地的生态环境带来了负面影响。基于遥感生态指数,结合趋势分析和空间自相关方法,文章研究了赣州市2000-2021年间生态环境质量的时空变化特征。赣州市生态环境质量总体呈现上升趋势,21年间遥感生态指数值均在0.6以上,生态环境质量良好;趋势分析的结果表明,生态环境质量呈现下降趋势的面积占18.87%,呈现上升趋势的面积占74.4%;生态环境质量变化趋势存在显著的空间相关性,Moran’s I值为0.678,空间聚类类型主要表现为“高—高”和“低—低”聚类。     

基于多时相遥感影像的天津市中心城区生态环境质量评价

针对城市扩张使得城市生态环境质量下降的现象,基于2014、2016、2018年三个时相的Landsat8 OLI＿TIRS卫星数字产品影像数据,运用遥感生态指数(RSEI)对天津市中心城区生态环境质量变化进行了评价与分析。研究结果表明RSEI对于城市化程度高、城市房屋集中且紧凑的天津市中心城区有较好的适用性,能够对环境质量进行监测,也对空间变化的研究起到了重要的作用。具体表现为：2014、2016、2018年天津市中心城区的RSEI均值分别为0.547、0.463、0.478; RSEI地理位置上从北至南、从西至东呈现出低-高-低的倒U型趋势。天津中心城区的各指数相关性分析表明,干度指标(NDBSI)是影响研究区生态环境质量最大的指数,有很大的消极影响,是天津市中心城区未来改善生态环境的重要参考。在天津市中心城区的成功示范,表明RSEI在生态环境质量评估上的应用可为掌握城市生态环境质量、监测治理区域环境和规划建设城市提供积极的参考。     

一种基于多源遥感信息的地表湿地水体提取方法

<正>为了以中分辨率遥感影像检测植被、土壤与水体混合区域中的明水体，本研究提出了一种基于大气校正地表反射率、数字地形数据和土地覆盖产品的内陆地表湿地水体提取方法，将基于中分辨率遥感影像的光谱指数与土地覆盖类型栅格、地形指数和云/云阴影筛选规则相结合，应用于宁夏平原1990—2002年枯水期和丰水期的湿地水体数据提取和季节性动态监测。经验证，水体分类提取总体精度为0.93,Kappa系数为0.83。通过对湿、枯季湿地数据进行时间序列分析和空间叠加分析，揭示流域湿地水体的季节性变化特征。季节性分析结果表明：（1）近30年来研究区丰、枯水期水体面积均呈整体上升趋势，水体面积季节性变化明显，丰、枯水期水体面积最大变化值达405.46km2，最大变化率达52.79%;     

广州市不透水面的空间格局演变监测及其对温度的影响

随着经济飞速发展,城市化趋势越来越明显,而在城市化的进程中,带来巨大收益的同时也有着它负面的影响。城市化明显的标志是以不透水面为主的人工建筑的扩张,它渐渐侵蚀着植被、水体等自然景观。作为城市下垫面的最主要组成成分,城市不透水面对区域乃至全球的生态环境造成了巨大的影响。文章以中国城市化名列前茅的“北上广”中的广州市作为研究区域,对广州市Landsat 8OLI＿TIRS卫星数据采用归一化差值不透水面指数（NDISI）进行不透水面的提取。结果表明,不透水面对温度的影响为正相关关系,这是引发热岛效应等环境温度问题的主要原因之一。     

基于植被供水指数的旱区土壤湿度反演方法研究

植被供水指数(VSWI)是进行干旱研究的有效指标,是进行区域土壤湿度反演的重要方法。利用MODIS数据,提取归一化植被指数(NDVI)、修正的土壤调整植被指数(MSAVI)、增强型植被指数(EVI)和地表温度(Ts)等参数,建立植被供水指数、基于MSAVI的植被供水指数(VSWI-M)、基于EVI的植被供水指数(VSWI-E),并对比三种指数反演土壤湿度的效果;在此基础上,建立分区域、基于NDVI阈值的混合植被供水指数(MVSWI)模型,利用20 cm土壤墒情实测数据对模型进行检验,RE,RMSE误差结果显示,MVSWI模型具有较好的精度,可以用来估算土壤湿度。     

基于高光谱SMPI法的草原地表微斑块识别与分类

草原地表微斑块特指在高光谱图像上荒漠化草原 鼠洞、裸土和植被所表现出的斑块。这些是评价草 原退化的重要指标。地表微斑块的识别与分类是基于遥感草原退化监测与评价研究的基础性 的工作,对草 原区域性规划、系统恢复与重建理起到至关重要的作用。由于高光谱采集及分析诸多方面的 原因,目前地 表微斑块高光谱的识别研究较少。本研究首次以荒漠化草原实地地表微斑块为研究对象采集 高光谱数据, 提出了SMPI法(Surface Mini-Patch Index,地表微斑块指数法),实现了草原地表微斑 块的高精度识别与 分类。研究结果表明,SMPI法可将荒漠化草原地表微斑块进行高精度识别与分类,通过Kapp a系数验证, 整体验证精度高于96%。此研究为无人机或低空遥感进行草原退化监测与定量反演提供了基 础。     

矿业开发密集区地表热环境分异效应遥感评价模型构建研究

矿产资源的开发推动了社会经济的迅速发展,但同时也使矿区成为地表高温聚集区,对生态环境带来不利影响。本文基于2000-2018年研究区的Landsat卫星遥感影像,利用辐射传输方程法（Radiative Transfer Equation,RTE）反演地表温度（Land Surface Temperature,LST）;基于NDVI-DFI像元三分模型反演植被覆盖度（Vegetation Fractional Coverage,VFC）;借助回归分析法定量分析4个陆表生物物理指标（光合植被覆盖度（Fractional Cover of Photosynthetic Vegetation,f_PV）,土壤湿度（Normalized Difference Moisture Index,NDMI）,建筑指数（Normalized Difference Build-Up Index,NDBI）,裸土指数（bare soil index,BSI））对地表温度的驱动机制;利用主成分分析方法（Principal Component Analysis,PCA）耦合以上4个生态参数,提出一种能够综合分析矿业开发密集区地表热环境分异效应的遥感综合生态模型（Remote Sensing Integrated Ecological Index,RSIEI）,利用时空分析法定量化和可视化分析矿业开发密集区地表热环境时空分异的影响机理;借助热场变异指数（Heat Index,HI）分析研究区地表热环境分异效应与生态环境质量之间的关系。结果表明：4个生态参数对地表热环境分异效应具有不同的驱动作用,定量回归分析表明,f_PV和NDMI与LST均呈线性负相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明光合植被覆盖度和土壤湿度的增加,对地表均具有降温效应;NDBI和BSI与LST均呈线性正相关关系,并通过了p<0.01的显著性检验,说明建筑用地和裸土面积的增加,对地表起升温效应。4个镇域矿业开发密集区RSIEI影像与LST影像的空间光谱分布特征表明,二者具有空间逆关联特点,即RSIEI值高（生态环境质量好）的像元对应于LST值低的像元,反之亦然。对4个矿业开发密集区3个年份的RSIEI与LST的定量回归分析表明,RSIEI的值每上升10%,LST的值相应下降0.67–0.77°C。经验证基于主成分分析方法建立的RSIEI模型适用于矿业开发密集区地表热环境分异效应的综合评估。     

基于夜光数据的大气遥感研究进展

随着美国国防气象卫星(DMSP)、苏奥米国家极地轨道伙伴卫星(Suomi NPP)等一系列夜间微光遥感卫星的发射,夜间微光遥感得到越来越多的学者关注。国内外学者不断探索微光数据在定量遥感中的应用,但基于夜光数据的大气遥感研究成果的系统性整理和总结的研究却相对较少。基于此,对过去20年基于夜间微光数据在大气遥感中的研究进行了全面的综述。从微光成像仪辐射定标、微光辐射传输模型以及基于微光数据的大气参数研究三个方面总结归纳了夜间微光卫星遥感定量化研究的进展,梳理了微光数据在大气遥感研究中的应用现状与特点,以期为夜间微光数据在大气遥感的深入研究中提供有价值的参考。     

国际电信联盟的信息化机遇指数(ICT-OI)国际比较——《信息化水平的国际比较研究》系列报告之三

信息化机遇指数(Information Communica tion Technology-Opportunity Index,简称ICT-OI)是由国际电信联盟(ITU)在2007年公布的信息化综合指数.该指数不仅可以衡量一个国家或地区信息通信技术发展程度,也可以作为跟踪数字鸿沟的一项重要工具.信息化机遇指数(ICT-OI)可以全面衡量个人和家庭的ICT获得和使用的情况,其目标是解读在全球信息社会环境下获得和使用ICT的概念,从而确认信息化机遇是社会发展的重要部分.信息化机遇指数(ICT-OI)的主要目标是发现数字鸿沟,并帮助人们了解它自本世纪初以来的演变情况.但是,为准确衡量与信息化水平高度发达经济体的差距,需要选取更为精确的定性指标.     

基于Radarsat2与Landsat8协同反演植被覆盖地表土壤水分的一种新方法

主动微波遥感与被动光学遥感在反演地表土壤水分方面分别具有各自的优缺点,为了将这两者的优势结合弥补缺点,提出了一种基于Radarsat 2与Landsat 8数据协同反演植被覆盖地表土壤水分的半经验耦合模型.该模型基于水云模型,将光学遥感反演得到的植被冠层含水量作为水云模型的关键输入参数,并同时考虑植被冠层与土壤以及其之间的部分对雷达后向散射系数的影响,以此来去除雷达回波中的植被部分.最后选用内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市大兴安岭西侧研究区的Radarsat 2与Landsat 8遥感数据,利用新的耦合模型反演得到植被覆盖区土壤水分含量,并利用地面测量数据对模型进行验证.结果表明:利用Landsat 8数据反演植被含水量算法精度较高(R2=0.89),论文提出的耦合模型反演植被覆盖地表土壤水分精度比之前算法也有了较大的提高,其中HH极化效果最好,R2由0.27提高至0.65.这表明该耦合模型具有较好的反演精度,可以应用于植被覆盖区土壤水分含量的反演.     

夜间遥感场地替代定标的微光光谱仪设计与试验分析

针对目前传统的地物光谱仪对光信号强度要求较高,只能白天使用,无法在夜间使用而导致夜间遥感在轨辐射定标不确定度较高的问题,提出一种将传统光谱仪的CCD(Charge-Coupled Device)探测器与像增强器直接耦合提升光谱仪低照度条件下信息获取能力的技术方案。基于该技术方案的光谱仪可有效实现地面目标光谱信息的夜间测量。相关测试试验结果表明:在入射光源只有月光和星光的条件下,该微光光谱仪可有效实现对地面目标光谱信息的测量,且性能良好稳定,未来可应用于夜间遥感定标、夜间目标光谱信息获取等应用领域,为夜间遥感在轨定标精度的提升奠定技术基础。     

基于稀疏表示的低照度遥感影像夜间海上船舶灯光检测方法

针对目前基于低照度遥感影像对夜间海上船舶检测存在的目标特征挖掘不足的问题，该文设计了一种可使船舶目标样本和背景噪声样本最小错分的稀疏度指标，提出一种基于稀疏编码算法和字典学习算法的低照度遥感影像夜间船舶灯光检测算法，并将其应用于墨西哥湾北部海域、天津港南侧海域和上海港东侧海域，检测精确度分别为96.36%, 95.12%, 86.26%，召回率分别为96.36%, 92.86%, 94.19%，调和平均值分别为96.36%, 93.98%, 90.05%；进一步地，该文将此算法与3种典型低照度遥感影像夜间海上船舶检测算法进行了对比分析，结果表明该文算法更具有优越性能，可为夜间海上船舶的检测提供新的思路。     

基于MODIS温度植被角度指数的农作物估产模型研究

利用MODIS数据,以河北石家庄和邢台地区冬小麦产量估算为例,探讨了综合植被指数与陆表温度的温度植被角度指数在农作物估产中的应用研究.首先,根据冬小麦物候历,计算了冬小麦抽穗期四种参量指数:归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、温度植被角度指数(TVA)和增强型温度植被角度指数(ETVA);其次,将实测的冬小麦产量数据与NDVI、EVI、VTA和EVTA数据进行回归分析,建立模型.结果表明,实测产量数据与这四种指数均具有很好的线性回归关系,相关系数R2均在0.60以上(分别为0.61、0.65、0.68、0.74),其中基于TVA和ETVA的估产模型要好于NDVI和EVI模型.由此可见,综合了MODIS光学反射和辐射信息的TVA/ETVA,能有效应用于实践估产中,并提高预测的准确性.     

长春市土地利用时空转型及其生态环境响应

土地利用转型是影响生态环境变化的重要因素,研究选用长春市2001、2011和2021年3期高分辨率土地利用数据,通过土地利用转移矩阵和土地利用动态度分析土地利用格局时空变化,基于生态环境质量指数和生态贡献率指标,探讨长春市生态环境对土地利用转型的响应。研究结果表明：(1) 2001—2021年间耕地和建设用地是长春市发展所需的重心土地利用类型,耕地面积呈先增后减趋势,占比始终在75%以上,建设用地面积持续增长;草地、水域和未利用土地面积呈不同程度的下降趋势;林地维持自身生态平稳,变化较小;地类间的转换,以耕地和草地两种类型最为明显。(2) 20年间,中心城区的低质量区范围逐渐扩大,次中心城区的低质量区范围略有减少。2011—2021年间,长春市生态环境质量下降速度较2001—2011年间减慢,生态环境改善面积增加,但整体生态环境质量变化幅度不大。(3) 2001—2021年间长春市部分草地荒废、水域被破坏,生态问题较为严峻。虽然国家退耕还林还草等生态政策的落实对城市生态环境质量有所改善,但其恶化趋势仍始终高于改善趋势。研究结果可为长春市土地空间格局优化、生态环境改善提供科学依据。     

滨海地区地表温度空间异质性影响因素探究

随着城市化进程不断加快, 地表温度升高引起的城市病日益严重。为深入认识滨海城市地表温度的影响因 素, 进而为改善人居环境和生态健康提供科学数据支撑, 采用单窗算法反演了大连市内甘井子区、西岗区、沙河口区 和中山区四区地表温度, 并综合运用多尺度地理加权回归模型 (Multiscale-GWR) 结合归一化建筑指数 (NDBI)、归一 化植被指数 (NDVI)、改进的归一化水体指数 (MNDWI) 和归一化裸土指数 (NDBAI), 探究了地表温度与下垫面指数 空间异质性关系。研究结果表明: (1) 大连市内四区的地表温度呈现由东向西递减的分布态势, 中山区、沙河口区和 西岗区的北部地表温度较南部高, 甘井子区西南部地表温度较其他区域低。 (2) 大连市内四区地表温度与下垫面指数 关系基本上不存在全局效应, 空间异质性很强, Multiscale-GWR 模型可以较好地拟合下垫面指数与地表温度相关关 系。 (3) 从相关系数来看, 下垫面指数对地表温度的影响作用力表现为: NDBAI > NDVI > MNDWI > NDBI, NDBAI、 NDVI 和 MNDWI 指数总体上呈现负相关效应, NDBI 总体上呈现正相关效应。     

星载激光雷达GLAS与TM光学遥感联合反演森林叶面积指数

通过对地球科学激光测高系统(Geoscience Laser Altimeter System,GLAS)波形数据进行高斯分解,提取精确的波形特征信息,计算出GLAS波形数据激光穿透指数(LPI),基于LPI提出GLAS数据反演叶面积指数(LAI)的新方法,建立了GLAS数据反演森林LAI的模型(R2=0.84,RMSE=0.64),并用留一交叉验证法(LOOCV)对反演模型的可靠性进行了验证,结果表明,该模型没有过度拟合,具有很好的泛化能力,最后通过人工神经网络融合GLAS与TM(Thematic Mapper,专题制图仪)遥感数据实现区域尺度森林LAI反演,用25个实测LAI对反演精度进行了验证,研究表明反演LAI与实测值较为接近,精度较高(R2=0.76,RMSE=0.69),为生态环境研究提供精确的输入参数,为GLAS数据大区域高精度LAI反演提供新的方法和思路.