Hierarchical image segmentation based on similarity of NDVI time series

Although a variety of hierarchical image segmentation procedures for remote sensing imagery have been published, none of them specifically integrates remote sensing time series in spatial or hierarchical segmentation concepts. However, this integration is important for the analysis of ecosystems which are hierarchical in nature, with different ecological processes occurring at different spatial and temporal scales. Therefore, the objective of this paper is to introduce a multi-temporal hierarchical image segmentation (MTHIS) methodology to generate a hierarchical set of segments based on spatial similarity of remote sensing time series. MTHIS employs the similarity of the fast Fourier transform (FFT) components of multi-seasonal time series to group pixels with similar temporal behavior into hierarchical segments at different scales. Use of the FFT allows the distinction between noise and vegetation related signals and increases the computational efficiency. The MTHIS methodology is demonstrated on the area of South Africa in an MTHIS protocol for Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series. Firstly, the FFT components that express the major spatio-temporal variation in the NDVI time series, the average and annual term, are selected and the segmentation is performed based on these components. Secondly, the results are visualized by means of a boundary stability image that confirms the accuracy of the algorithm to spatially group pixels at different scale levels. Finally, the segmentation optimum is determined based on discrepancy measures which illustrate the correspondence of the applied MTHIS output with landcover-landuse maps describing the actual vegetation. In future research, MTHIS can be used to analyze the spatial and hierarchical structure of any type of remote sensing time series and their relation to ecosystem processes.     

高分二号卫星数据在特高压项目环水保监测中的应用研究

高分二号卫星具有高空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点。文章以锡盟～胜利1100kV特高压交流输变电工程为研究区,利用NDVI理论,研究基于高分二号卫星数据提取特高压项目环保水保监测内容的扰动区中的应用。结果表明:扰动区提取率为65.2%,在很大程上减少了人工现场调查工作;提取精度优于88%,提取效果优良。利用此方法,能够有效解决特高压项目环保水保监测信息获取不及时、管控不到位的现状。     

基于多时相遥感数据的矿区地表植被与土壤变化监测

基于多时相的Landsat遥感数据,以陕西省榆林市大柳塔矿区为例,通过图像处理得到地面归一化植被指数(NDVI)和土壤指数两个研究要素,结合矿区采掘工作面,提取了采区和非采区样本点的时序数据,使用单一变量法对比分析其时序变化情况,并对研究区域的植被和土壤未来变化趋势作了预测。结果表明:矿井工作面采掘活动破坏了地面植被和土壤的稳定性,降低了其对环境影响的抵抗和恢复能力,矿区植被覆盖度逐年增加,但是土壤受侵蚀情况严重;在未来几年内,大柳塔矿区的植被覆盖度会持续增加,土壤较容易受到侵蚀,特别注意地面采矿活动区域和受扰动影响区域的土壤保护,改善土壤退化现状。     

苔藓结皮光谱的变异性研究

通过测定干、湿苔藓结皮光谱和不同季节的苔藓结皮光谱,研究了其水分变异性和季节变异性.研究得出,湿苔藓结皮光谱曲线与维管植物的光谱曲线相似,即苔藓在生命活动期的光谱曲线具有高等植物光谱曲线特征,干苔藓结皮光谱曲线特征与裸地土壤的光谱曲线相似;苔藓结皮光谱在苔藓营养发育期(7月)与生殖发育期(10月)存在较大差异,即苔藓结皮光谱也如维管植物一样存在季节变异.研究分析认为,苔藓结皮光谱与其所处环境的土壤水分有关,且苔藓结皮光谱象其他高等植物一样具有季节性变异,所以仅通过分析某一状态下的生物结皮的光谱与其他地物光谱的异同,构建的遥感解译方法很难具有普适性.由于湿苔藓结皮光谱与维管植物相似,苔藓结皮可能造成其盖度分布较大区域的植物指数的不稳定性和该区域植被生产力的过高估计.     

1982～2000年黄淮海地区植被覆盖变化特征分析

利用1982～2000年8km NOAA-AVHRR数据,采用均值法、差值法和一元线性回归模拟法,分析了中国黄淮海地区植被的动态变化及其空间分布特征,模拟了年NDVI均值的变化趋势,并对不同植被类型的NDVI年内和年际变化规律进行了分析。结果表明:黄淮海地区植被覆盖总体上呈增加趋势,20世纪90年代末相对80年代初平均NDVI值增加了近0.03。从空间分布上看,大部分地区NDVI都呈增加的趋势,其中NDVI极显著增加的区域主要分布在山东的西北部和西部、河南的东部、河北的北部及江苏的北部地区,F检验的显著性水平达到了99%。NDVI呈减少趋势的地区很少,主要分布在北京、天津、山西中部。各植被类型的NDVI在年内的变化呈很强的季节性,年际变化规律大致相同,呈波动上升的趋势。     

遥感定量分析水电梯级开发对流域植被环境影响

针对水电梯级开发将改变水资源时空分布并引起流域植被环境的变化,以湖北省清江流域为例,采用基于归一化差异植被指数的像元分解模型和TM/ETM+遥感数据对研究区域水电梯级开发不同时期的植被环境态变化进行了定量估算.结果表明,该法有效可行,且水电梯级开发对清江流域植被境的影响较大,1987～2004年清江中下游的植被环境有较大改善.     

基于AVHRR和TM数据的时间序列较高分辨率NDVI数据集重构方法

由于技术条件的限制,一个传感器很难同时具有高空间分辨率和高时间分辨率。然而,在高分辨率尺度上监测地表景观季节性变化的能力是全球的迫切需要,融合周期短、覆盖范围广与分辨率高、周期长的遥感数据是一种较好的方法。基于AVHRR时间分辨率高和TM空间分辨率高及其数据积累时间长的特点,选择若尔盖高原为研究区域,在改进ESTARFM方法的基础上,对TM NDVI和AVHRR NDVI进行融合,构建高时空分辨率的NDVI数据集。研究结果表明:该方法能有机结合AVHRR NDVI的时间变化信息与TM NDVI的空间差异信息,有效实现高时空分辨率NDVI数据集的重构,3景预测高分辨率NDVI与MODIS NDVI产品相关系数分别达到了0.89、0.91和0.85。该方法能够在时间上保留高时间分辨率数据的时间变化信息,同时在空间上反映高空间分辨率数据的空间差异信息,从而为有效构建相对高分辨率时间序列NDVI数据集提供了可能的方法。     

基于Landsat 8遥感影像的峁底矿区土壤含水量反演研究

为研究适用于峁底矿区土壤含水量的反演方法,以峁底矿所在的奥家湾乡为研究区域,以2013—2021年的Landsat 8 OLI＿TIRS为数据源,MODIS地表温度产品为精度评定数据,选用植被供水指数法(VSWI)反演研究区9年内的土壤含水量,并分析研究区土壤含水量的时空分布特征及矿体开采对土壤含水量的影响。结果表明：1)基于Landsat 8遥感影像数据,植被供水指数法可用于反演峁底矿区及周边环境的土壤含水量。2)2013—2021年,研究区土壤含水量的整体时间变化呈波动降低的趋势,空间上以“北部高、东部较高、西部低”分布为主。3)2013—2021年,研究区土壤含水量的类型发生了明显变化,土壤含水量的整体变化趋势较差。4)矿体开采过程中排水等一系列操作使得土壤含水量有短暂的升高,但长期开采导致土壤含水量降低。通过研究土壤含水量在煤矿开采的影响下产生的变化情况,研究结果可为该地区土壤含水量的实时监测、动态预估以及改善生态环境提供一定的科学依据。     

四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。