基于GF-1卫星遥感影像的生态空间周边建筑余泥渣土场提取方法研究

建筑余泥渣土存量增长速度不断加快,导致相关生态环境污染及安全问题不断增多。遥感技术具有快速、大范围、多时相的特点,对占地面积大、变化快的余泥渣土场实时监管具有显著技术优势。以深圳市部九窝余泥渣土场为研究区,基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,结合其波段设置特点及余泥渣土场与附近生态空间区域的可分性,间接通过植被指数试验与阈值分割参数提取,研究生态空间周边余泥渣土场快速提取方法。比较了归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、增强型植被指数EVI、超绿指数EXG、归一化绿红差异指数NGRDI、可见光波段差异植被指数VDVI这6种指数计算结果及阈值分割后提取效果,结果表明NGRDI指数对余泥渣土场的提取效果最优,并基于三景GF-1影像,验证其提取精度在97.5%以上,Kappa系数大于0.8,最后基于该方法进行部九窝余泥渣土场变化检测并实地验证,相关研究成果可为生态空间区域及周边建筑余泥渣土场环境监管提供技术支持。     

石漠化地区遥感影像信息提取方法综述

运用遥感技术对石漠化地区开展研究,遥感影像的信息提取是必不可少的,而从繁多的信息提取方法中准确选取适合于研究区域的遥感影像信息提取方法可以显著提高信息提取的效率和精度。总结了我国石漠化地区遥感影像信息提取方法,概述了人机交互解译法、比值增强法、监督分类法、非监督分类法、模型构建法、专家经验法和面向对象分类法7种信息提取方法的技术手段、优缺点和适应性,并对我国现阶段石漠化地区遥感影像信息提取方法的未来发展趋势进行了展望,指出应重视模型构建法、进一步发展面向对象分类法和加大对高光谱影像的研究等研究方向,可为应用遥感技术对我国石漠化地区进行深入研究提供理论依据。     

基于改进光谱角法的红树林高分遥感分类方法研究

传统影像分类方法多利用影像端元光谱进行地物分类,影像的空间结构信息被忽视,本研究结合面向对象分类方法思想以提高红树林遥感分类精度。本研究提出了一种结合端元类型选择、像元提纯等混合像元分解手段及分水岭图像分割算法的改进光谱角影像分类方法,并以山口红树林国家级自然保护区为研究区,利用GF-1号遥感影像数据,在光谱特征分析和地面调查的基础上,对红树林生态系统进行分类,并对分类精度进行分析。研究结果表明:改进的光谱角分类方法对GF-1影像分类效果较好,既兼顾地类光谱组成较复杂时的特殊性,又有效避免结果的破碎化现象,且总体精度达到95%（KAPPA系数0.944）,证明了其在红树林遥感影像分类及信息提取方面的应用潜力,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定了基础。     

基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别:以南京为例

城市黑臭水体的遥感识别对于黑臭水体的监测、治理有着重要作用.2016年对南京城市河段进行了地面调查,并在沙洲西河、秃尾河、玄武湖、金川河设置了55个样点,采集水样分析水质参数并同步测量水面光谱.在此基础上,利用绿光波段遥感反射率的单波段阈值、蓝、绿波段差值、红、绿波段比值,以及色度值,分别构建了基于GF-2影像的城市黑臭水体遥感识别算法,并分析南京市主城区黑臭水体的空间分布和环境特点.结果表明:(1)和其他类型水体相比,城市黑臭水体遥感反射率最低,在整个可见光范围峰谷不突出,而且在400~550 nm范围光谱斜率最小;(2)采用地面同步调查结果检验,比值算法的识别精度最高,对城市河道黑臭水体的识别更准确;(3)利用比值法对2016年11月3日的GF-2影像进行计算,共提取研究区黑臭河段11条,总长度40.7 km,总面积0.749 km~2.黑臭河段分布具有范围广且不连续的特征,集中分布于各城区人口密集的区域;水体发生黑臭主要受到生活污水、工业废水、断头浜的影响.     

面向地质灾害防治的第四系空间信息提取研究

第四系空间分布及其厚度信息提取是地质灾害防治工作中的关键技术之一。以三峡库首区秭归段为研究区,在收集遥感影像、地质图、地形图以及勘查资料等多源数据的基础上,分析了第四系空间分布及其堆积厚度的影响因素,确定地层岩性、坡度、水系多级缓冲区、归一化植被指数(NDVI)以及遥感影像光谱特征中的亮度(Brightness)和遥感影像纹理特征中的灰度共生矩阵对比度(GLCM contrast)作为第四系空间信息提取的评价因子,并利用C5.0决策树构建了第四系空间分布及其相对厚度信息提取模型,编绘了研究区第四系相对厚度空间分布图。结果表明:区域内第四系的空间分布及其堆积厚度由岩性和水系控制,而局部主要由坡度控制;遥感影像的光谱、纹理特征较为真实地反映了第四系的空间分布信息;172 m高水位蓄水期间的塌岸调查结果佐证了第四系厚层区划结果的可信度,该研究结果在水库蓄水后库岸再造或塌岸防治方面具有一定的参考价值。     

基于多项植被指数的景观生态类型遥感解译与分类——以额济纳天然绿洲景观为例

基于研究区2001年Landsat7ETM+遥感影像数据,运用遥感与GIS技术手段,在对遥感影像的边界裁定、几何校正、辐射校正等预处理的基础之上,根据绿洲景观生态类型分类体系,通过综合应用非监督分类、植被指数与波段比值指数聚类、监督分类以及类型叠加与图像整合等方法,进行绿洲景观生态类型的遥感解译与分类,生成研究区2001年的景观生态类型图。为尽可能利用到遥感影像的所有原始数据信息,论文选取5种植被指数(NDV I、DV I、RV I、IPV I、SA VI)和9种波段比值指数(Index1I-ndex9)参与到遥感影像的解译与分类当中,结果表明:NDV I、DV I、IPV I、SAV I、R VI、Index5、Index6具有较大的相似性,能够明显地将具有植被信息的类别分离出来,利于划分具有植被信息的景观类型;Index1-Index4具有较好的类别空间分离性,利于不同类别间的聚类与区分;而Index7-Index9的类别分离性则较差,不利于类别聚类与划分。因此,在实际的应用中,选取多项植被指数参与景观分类,不仅能够发现新的信息,而且也会明显提高景观生态类型、尤其是干旱区绿洲景观生态类型的遥感解译与分类能力。     

基于无人机可见光影像的绿色植被提取

在分析健康绿色植被光谱特性及无人机可见光影像典型地物各波段像元值差异的基础上,提出一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段信息的新型绿色植被指数——差异增强植被指数（DEVI）.利用该指数及其他8种常见可见光植被指数结合不同阈值方法提取研究区域绿色植被信息,并采用地表真实感兴趣区和基于SVM的监督分类方法进行精度量化评价.结果表明：由DEVI计算的植被指数灰度影像直方图具有良好双峰形态,可利用双峰直方图阈值法快速确定阈值,且阈值一般位于0.9~1之间;同时,DEVI提取精度明显优于其余8种植被指数,且采用双峰直方图阈值法时,总体精度为98.98%,Kappa系数为0.9791,相对误差为1/83.为验证DEVI是否具有良好的可适用性及可靠性,选取3种典型植被覆盖区域进行可行性验证,结果表明：利用DEVI可高精度提取建筑密集区域和植被零散分布区域的绿色植被信息,总体精度分别为98.42%和98.56%,Kappa系数分别为0.9610和0.9635,相对误差分别为1/125和1/91;而植被集中分布区域提取精度略低于上述2种典型区域,总体精度为97.40%,Kappa系数为0.9371,相对误差为1/53.因此,提出的差异增强植被指数——DEVI可以有效、高精度、低成本提取不同植被覆盖典型区域无人机可见光影像中的绿色植被信息,为陆地生态系统中的绿色植被监测研究提供一种可行性方法.     

OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析（Object Based Image Analysis,OBIA）与随机森林（Random Forest,RF）结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat 8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明：OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。     

基于光谱和纹理的支持向量机矿化信息提取——以青海黄南州吉地地区为例

针对传统矿化信息提取方法单一利用光谱或纹理,信息量相对较少且需要大量样本的缺陷,利用基于光谱和纹理的支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型。选择青海黄南州吉地地区作为典型研究区。首先提取研究区光谱和纹理信息,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其它待识别的样本。通过所提取的遥感蚀变异常信息与原有矿区叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了4个重点异常区。     

基于高分1号杭州湾南岸滨海陆地土地覆盖信息提取方法研究

针对滨海陆地复杂地物环境下如何提高土地覆盖信息遥感提取精度的关键问题,基于最新发射的国产高分(高分辨率)1 号和资源3 号影像,采用面向对象分类法和最大似然法,开展杭州湾南岸滨海陆地土地覆盖信息的遥感提取。结果表明,相比最大似然法,面向对象法结合高分1 号既考虑对象的光谱、空间和纹理等多种属性特征,又充分利用高分影像所提供的丰富纹理和空间信息,对于土地类型多样、边界模糊等混合像元具有较好的识别能力,获得较高分类总精度(90.4%)和Kappa 系数(0.876 7);分割尺度对高分影像分类精度具有重要影响,高分1 号2 m和8 m最优分割尺度分别为63%和65%,资源3 号影像最优分割尺度为66%;高分1号比资源3 号更能体现在植被和水体等地物信息提取方面的优势。     

西南岩溶山地坡地石漠化分类刍议

现行的西南岩溶山地石漠化程度分级标准过于简单,只能表征坡地的无植被覆盖的石质土地面积比例,不能反映石漠化前后地面物质组成和植被景观的变化。本文提出的石漠化分类,是土壤流失程度、石漠化程度和地面物质组成类型的叠加分类。这一分类较全面地反映了石漠化坡地的现今景观特征和石漠化前后的景观变化,可以更好地满足石漠化成因分析、石漠化治理规划编制和治理措施选择的需要。     

桂西北土地石漠化时空格局演化GIS分析

探讨石漠化时空分布特征,有助于揭示石漠化发展过程及其规律。论文应用1990年、2000年和2006年TM遥感图像获得桂西北三个时段共16年的石漠化强度空间数据,在GIS软件中对土地石漠化类型数据进行编码和重组分析,得出桂西北土地石漠化在不同时间内的空间分布特征。结果表明,桂西北石漠化有加速发展态势,已石漠化地区的生态变化波动明显,石漠化治理成效不理想,空间格局分散。喀斯特生态退化和恢复过程具有明显不对称性。     

基于高分1号卫星和地面实测数据的杭州湾河口湿地植物物种多样性研究

遥感监测河口湿地植物物种多样性对于湿地生态环境的保护具有重要意义,利用遥感卫星准确反演湿地植物物种多样性一直是研究的难点。研究以杭州湾河口湿地植物为研究对象,利用地面实测数据,采用植物物种丰富度指数和Simpson指数分析了该湿地植物物种多样性水平。结合高分1号卫星影像,运用半变异函数对该区域植物物种多样性进行了空间异质性分析,探讨了高分1号卫星归一化植被指数（NDVI）用于湿地植物物种多样性监测的最佳遥感尺度,分析该植被指数与植物物种多样性指数的相关性,构建和应用了杭州湾河口湿地植物物种多样性遥感监测模型。结果表明：高分1号卫星NDVI监测湿地植物物种多样性的最佳尺度为19×19像元,利用该尺度及构建的遥感监测模型所得到的杭州湾河口湿地植物物种多样性水平与实际情况相吻合。研究证明利用高分1号卫星可快速有效地监测杭州湾河口湿地植物物种多样性水平。     

区域石漠化评价方法研究-以盘县为例

本文通过建立基于面积和权重的石漠化综合评价指数,定量研究了贵州省盘县不同行政单元、不同石漠化分区、不同坡度范围内和不同地貌类型的石漠化严重程度。研究结果发现,石漠化综合指数与石漠化评价单元的划分存在一定关系。以行政区域为单元评价区域石漠化严重程度时,要注意区分该区域碳酸盐岩分布区的石漠化严重程度和该区域整个幅员面积上的石漠化严重程度。而根据石漠化的集中分布程度和自然条件的相似性,以石漠化分区划分、地貌类型和坡度范围作为评价单元,可以克服这一不确定性。     

贵州石漠化土壤中菲和芘解吸行为的研究

为了探明典型多环芳烃(PAHs)在石漠化土壤中的迁移行为,揭示石漠化土壤理化性质对PAHs迁移的影响机制,选取贵州省不同石漠化等级区域的石灰土,采用批解吸法结合Pearson相关系数分析,研究菲和芘在不同溶液中的解吸行为。结果表明:石漠化等级越高,菲和芘的解吸越容易,菲和芘的解吸滞后系数(HI值)分别从无石漠化土壤的0.73和0.46降至重度石漠化土壤的0.54和0.28,菲和芘的非线性指数(N值)分别从无石漠化土壤的0.514和0.557增至重度石漠化土壤的0.606和0.637。解吸动力学研究表明:随着石漠化等级升高,菲和芘的快解吸组分(F_rap)含量增加,增幅分别为24.14%和18.14%,快解吸速率(K_rap)分别从6.56,1.26 h-1增至8.16,7.98 h-1。土壤有机质含量、孔隙度、比表面积和阳离子交换量是影响贵州石漠化土壤解吸菲和芘的4个主要因子,均与菲和芘的解吸能力呈负相关。不同解吸环境对比实验表明:石漠化土壤的富钙特性是影响菲和芘解吸的重要因素,电解质溶液中Ca2+会促进菲和芘的解吸。在石漠化等级越高的土壤中菲和芘解吸越容易,这与土壤的富钙特性紧密相关。     

基于冗余分析的典型喀斯特山区土壤-石漠化关系研究

通过对贵州西南部典型喀斯特山区植被调查与土壤样品分析,运用冗余分析（RDA）的手段研究土壤-石漠化关系.结果表明,喀斯特石漠化过程中,除土壤全磷、全钾和交换性钙由于受成土母质的影响变化规律不明显外,土壤有机碳、全氮、微生物生物量碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳、基础呼吸及土壤速效养分含量均呈明显下降趋势;RDA分析结果表明,不同石漠化类型与土壤因子相关性差异明显,总体表现为：未石漠化〉潜在石漠化〉轻度石漠化〉中度石漠化〉重度石漠化,且利用土壤有机碳、全氮、碱解氮和容重作为石漠化过程中土壤指示因子,可解释74.4%的土壤-石漠化信息;另外,相关性分析结果表明,土壤养分因子在很大程度上受地上植被的影响,为此综合考虑地表植被的生态功能和土壤质量水平,认为花椒是喀斯特石漠化山区生态恢复较好的植被选择.     

喀斯特石漠化综合防治空间决策支持系统研究

为了更好地配合喀斯特石漠化的综合治理,结合地理信息系统(GIS)和决策支持系统(DSS)技术,采用Map Object开发方法,开发了喀斯特石漠化综合防治空间决策支持系统。充分利用喀斯特石漠化地区各种空间信息,建立石漠化强度现状分析、石漠化发生率计算、石漠化年变化率分析等决策分析模型以及石漠化综合防治效果监测模块。通过实际应用可知,基于空间决策支持系统(SDSS)建立空间信息系统可以很好的为喀斯特石漠化的防治提供决策分析,可以更好地监测石漠化强度的变化,有助于石漠化的治理工作。     

旱灾对石漠化影响评估及灾后石漠化防治分区

以西南五省区(四川、重庆、云南、贵州、广西)为研究对象,将岩性、坡度、降水、土地利用、土壤类型、植被覆盖度、与居民点距离、人口密度作为评价指标,研究了石漠化敏感性及西南旱灾导致的变化,并以贵州省兴义市为示范,制定了旱灾后石漠化防治分区. 结果表明:干旱可提高石漠化敏感性,受旱灾程度越深,石漠化敏感性增强越明显. 旱灾导致西南五省区石漠化极重度敏感区和重度敏感区面积分别增加了777和16 484 km2. 贵州省兴义市石漠化敏感性显著变化面积最大,达到石漠化总面积的54%,灾后治理区、监督区、预防区的面积分别为110.9、221.8和509.1 km2,其中需对33.7 km2的石漠化区域进行优先治理.      

不同等级石漠化综合治理的植被恢复过程特征——以贵州省花江峡谷为例

通过对石漠化综合治理过程中植被群落结构特征的连续观测,对影响植被结构变化的主要因素以及植被结构随治理时间变化的规律进行了研究。同一等级石漠化中植被盖度、生物量、生物多样性随综合治理年限增加,其结构得到改善和提高,其中植被盖度、生物量增长幅度为50%~360%。受人为扰动及石漠化等级程度的双重影响,植被结构具有异质性,即人为干扰程度加强,生物多样性降低;随着石漠化等级程度的提高,植被盖度、生物量降低;而生物多样性却随着石漠化等级程度的提高而提高,这种反常现象归根于治理初期生态系统的紊乱。在综合治理过程中,应针对人为扰动方式、程度及石漠化等级程度采取相应措施。