浅谈遥感解译技术在生态环境状况评价中的应用

简述了遥感解译这一新兴学科的技术特点,以及它在生态环境状况监测和评价中所起的重要作用。详细介绍了利用遥感解译手段对影像进行处理的技术流程和方法,提出了用来判定生态环境状况的各类生态指数的计算方法。     

基于Landsat TM遥感数据的沈阳市生态环境监测与评价

以近年Landsat TM 遥感图像为基础数据源,利用遥感与GIS技术对沈阳市生态环境状况进行了监测.结果表明,2009年间沈阳市生态环境质量处于一般水平,与2008年相比,生态环境质量指数上升,生态环境状况呈现变好的趋势.     

盘锦市生态环境质量遥感调查及评价

根据盘锦市生态环境遥感调查统计结果,以生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数、环境质量指数为指标,计算出盘锦市生态环境质量状况指数为61．9,得出盘锦市生态环境状况良好,生物多棒巨较好,符合人居生态环境的结论。     

扬州市2010年-2015年生态环境遥感监测研究

利用2010年-2015年的卫星遥感监测数据进行土地利用分类解译,并结合地面调查统计资料,依据生态环境状况评价系统,对扬州市"十二五"期间的生态环境进行动态监测和评价.结果显示:在2010年-2015年期间,扬州市各区县市生态环境状况等级为"良",保持不变;"十二五"末与"十一五"末相比,扬州市所辖市区和高邮市生态环境状况略有变差,其它3个区县市则无明显变化;扬州市级生态环境状况略有变差,生态环境状况指数降低1.11;在扬州地区,生态环境质量的变化主要与植被覆盖程度和水的丰度变化有关.     

基于特征融合的区域生态环境动态监测研究

以1993、2000、2006和2013年4期遥感影像为主体数据源,选取山西省翼城县为实验区,利用遥感和GIS的技术手段对研究区生态环境进行动态监测和评价。为了更好地体现和突出图像中的纹理特征,满足矿区土地利用和生态环境状况调查解译精度的要求,在HIS小波融合的基础上,通过选取每个像元的特征向量并对其进行主成分分析,将获得的主成分作为高频系数融合规则权重来对原图像进行融合处理,并在此基础上将结果应用于生态环境要素提取和生态环境状况评价中。结果表明:该方法的标准差与信息熵最大,均值适中,在抑制光谱信息扭曲和提高图像清晰度等评价参数上优于其他方法;与1993年相比较,2013年高植被覆盖度区域减少了9 240.87 hm2,中度植被覆盖区域增加了14 036.44 hm2,中度、强度和极强土壤侵蚀面积分别增加了2 955.2、4 850.9和278.43 hm2;实验区生态环境质量指数由37.5上升到40.7,2013年又下降到了33.1,表明了20年间生态环境质量呈现出先改善后恶化的局面。     

基于遥感技术的县级区域环境质量评价模型研究

建立了一种完全基于遥感数据的县级区域生态环境状况评价模型,该模型利用支持向量机的方法对广西钦州市钦南区HJ-1星CCD数据进行分类,提取土地利用类型,同时建立了生物丰度指数、植被覆盖度指数、水资源密度指数、土壤侵蚀指数和人类活动指数5种评价指标,对这些指数加权求和得到区域生态环境状况指数,定量化评价实验区域生态环境质量.评价结果表明,该区域整体生态环境质量良好,生态环境状况为良的区域占总面积的64.105%,主要集中在钦南区的林地区域,生态环境状况为一般的区域占31.206%,主要分布在水资源丰富的区域,而生态环境状况为差的区域则占3.668%,主要集中在人类活动频繁的城区.     

基于卫星遥感数据的河口区生态环境状况评价

利用黄河三角洲地区中巴资源卫星多光谱影像数据,通过遥感技术方法提取反映生态环境状况的土地退化指数、植被指数、水体密度指数及人类活动指数,对垦利县生态环境进行了定量评价.结果表明,垦利县生态环境状况整体偏差,优、良等级的土地面积仅占全县的24.64%,主要为分布在东北部林地及西南部和中部的部分农用地;中等地面积占44.08%,分布在东部沿海滩涂,西部、中部、东北部的农用地有少量分布;差、劣等级的土地面积占总面积的30.12%,主要为分布在中部和北部的盐荒地.     

山东省生态环境质量动态变化研究

以2000年Landsat TM图像和2004年中巴资源2号卫星(CBERS-2)遥感图像为基本数据源,利用遥感与GIS技术对山东省生态环境状况进行了监测,建立了山东省生态环境遥感监测数据库.依据《生态环境状况评价技术规范(试行)》(HJT192-2006),对山东省生态环境质量动态变化趋势进行了评价.结果表明,2000-2004年间山东省生态环境质量状况基本稳定,并呈现好转的趋势.     

基于遥感技术的淋溪河流域生态环境质量现状研究

利用卫星数据监测生态环境质量的动态变化,是一种快速、有效评价生态环境质量的方法。文章运用遥感技术对淋溪河流域2005年的卫片进行遥感解译,依照《生态环境状况评价技术规范(试行)》有关要求,计算出该流域生态环境各项指数:生物丰度、植被覆盖指数、水网密度指数、环境质量指数均为最大值,土地退化指数28.27,生态环境状况指数85.65,表明该流域生态环境质量为优,生物丰度高,实施天然林保护工程对促进流域生态环境质量改善起到了重要作用。     

基于GIS与RS技术的北盘江流域生态环境质量评价研究

文章通过对Landsat 8卫星2014年北盘江流域遥感影像数据进行解译,选取植被覆盖度、土壤侵蚀程度、石漠化敏感性程度作为评价指标,采用综合指数评价法对北盘江流域2014年的生态环境质量状况进行定量评价和可视化分析.结果表明:(1)从总体上看,北盘江流域生态环境质量较为一般;(2)从面积上看,北盘江流域生态环境质量以较差、一般等级为主,区域面积达14 328.32平方千米,占全流域的53.93%;(3)从空间分布上看,流域中游中山地貌(干流两岸)地区生态环境质量较差。     

Vegetation monitoring using diferent scale of remote sensing data

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＬａｎｄｓｃａｐｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｉｔｈｉｎｔｈｅＭｕＵｓＤｅｓｅｒｔ，ａｓｅｍｉａｒｉｄｒｅｇｉｏｎｏｆｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ，ｉｓｔｈｅｂａｓｉｃｆｏｃｕｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｌａ...     

Vegetation monitoring using different scale of remote sensing data

This work sets out to simulate landscape model of Mu Us Desert in Inner Mongolia Autonomous Region of China at different spatial resolution using remote sensing images and distinguished landscape heterogeneity among different spatial resolutions. Landscape models were created from classification image of SPOT satellite data with 20m resolution and NOAA data with 1 km resolution. This study created landscape models of different scales by resampling the SPOT classified image using majority rule. The pixel resolution was increased from the finest scale of 20m by 20m up to 1000m by 1000m that was the coarsest spatial resolution. The Shannon diversity index was used to compare landscape models between different scales. At the finer scale the verify small patches such as deciduous forest, shrub and reedswamp with high vegetation coverage set on matrices with low vegetation cover (moving sand dune and sparse grassland) were verified. Broadening of scale resulted to the loss of small patches and at 1000m resolution, matrix classes were dominant. At 1km resolution of NOAA data, the matrix classes which greatly related to the topography of Mu Us Desert were detected. Diversity index decreased during scale broadening and the difference between SPOT 1km scale model and AVHRR data was not significant. The results showed that SPOT 20m model is good for the use of ecotone oriented revegetation planning, and NOAA 1km model is good for the seasonal and annual monitoring of each landscape unit, and revegetation planning at the regional level.     

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。     

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MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM （Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。     

基于Google Earth Engine云平台的黑龙江流域长时序常年和季节性水面提取及变化分析

遥感影像空间覆盖广、更新周期短,是快速提取大区域水面信息的可行技术,对水资源开发利用、管理和保护具有重要意义。针对年际内受降水波动性影响,充分应用年份内所有可用的影像数据构建年均水体指数,来减少单期影像难以准确反映年内水面特征的问题,利用Google Earth Engine （GEE）遥感云平台解决了传统影像下载和桌面端处理海量影像数据效率低的问题。以黑龙江流域为研究区,以Landsat影像为数据源,结合地形数据,提取1987—2019年常年水面和季节性水面。研究结果表明:1）相较于单期影像数据,年均水体指数能更全面反映水面的时间信息,水面提取总体精度达到95.32%,其中,常年和季节性水面的总体精度分别为96.59%、94.61%;2）与已有数据产品相比,提取的常年水面更加连续、完整,质量更好;3）近32年来,黑龙江流域常年水面面积波动较大,呈减少趋势,年均减少14.82 km2;季节性水面面积相对平稳,呈增加趋势,年均增加12.81 km2。     

天津市在用汽车遥感检测分析研究

遥测法是对在用车污染情况进行监督管理的高效、便捷的新技术,利用天津市遥测法对路上行驶的在用车的监测数据,分析了各项污染指标间的关系、同一辆车检测数据的重复性、对在用车的控制效果、不同控制方案下遥测法检测限值,并提出了遥测法检测数据的精度要求。     

GF-5高光谱遥感影像的土壤有机质含量反演估算研究

本文基于高光谱遥感影像对土壤有机质含量进行反演估算,以哈尔滨与兴安盟交界处的平原地表土壤为试验对象.首先,基于辐射和几何校正等预处理的高分五号（GF-5）高光谱遥感影像,依据五点采样法采集影像覆盖范围的地表土壤样本共100组,在实验室内进行理化分析等一系列处理获取样本土壤有机质含量数据.然后,运用偏最小二乘法建立高光谱影像土壤沙化指数、土壤退化指数、归一化亮度指数和土壤盐分指数反演土壤有机质含量的估算模型.比较基于原始反射率数据、一节微分反射率数据和4种土壤指数构建的反演模型的预测精度,通过65%的建模样本和35%的预测样本验证表明,反演模型中基于土壤指数建立的反演模型的预测验证精度最高,预测集验证中ρ为0.816,RMSE为1.7287.并将该反演模型运用到高光谱影像的土壤有机质含量的反演估算,实际测量的SOM与影像反演SOM含量变化趋势一致,相关性达到80.023%以上,验证了模型的反演估算精度.     

顾及空间自相关性的高分遥感影像中建设用地的变化检测

在中国城市化的进程中,建设用地常常连片分布,其开发在空间上具有明显的聚集性,表现出较强的空间自相关性,这在高空间分辨率的遥感图像中更加明显。基于2016年、2017年两期南京市域内的北京2号3.2 m多光谱遥感图像,对比分析了引入变化向量的空间自相关指数作为图像特征后建设用地遥感变化检测的性能。首先提取遥感图像光谱变化向量的局部G指数、Moran's I和Geary's C三个典型空间自相关指数,然后确定适用于变化检测的最优空间间隔（Lag）范围和最优自相关指数。结果表明：（1）光谱变化向量在空间上具有显著的正相关性。（2）全局Moran's I和半方差函数相结合可以确定最优的Lag范围。（3）在光谱变化向量的基础上加入局部G指数和局部Moran's I能够提高检测精度,F1分数表明前者优于后者。（4）在光谱变化向量的基础上加入最优Lag范围内的局部G指数作为附加图像特征,F1分数比只使用光谱变化向量提高了20%以上。融合空间自相关信息,特别是多尺度局部G指数作为遥感图像特征可有效地提高连片区域建设用地的变化检测精度。     

荒漠草原区油气管道建设对地表植被格局的影响

以油气管道经过的乌鲁木齐荒漠草原地区为研究对象,选择施工前、施工期以及恢复期3个不同施工阶段的遥感影像数据,解译地表植被类型,采用象元二分法提取植被覆盖度,通过比较时间上植被覆盖格局和土地利用格局的变化,分析油气管道建设对生态系统影响的范围和特点.研究发现:不同建设时期管道两边荒漠草原区土地利用类型差异较大,草地面积持续降低,共计减少32.53%,灌木林地面积增加到24.61%,建设用地面积在建设期增加,植被恢复期降低.研究区复杂程度提高,原有生态结构发生改变;建设期管道施工作业带及两侧10m范围内植被覆盖度显著低于其他区域,而管道两侧50~100以及100~200m范围内的植被覆盖度无明显差异,但与200~300m范围相比差异显著.管道建设主要影响范围为管道上方施工作业带以及两侧10m的范围内,间接影响范围为施工作业带两侧200m内;恢复期人为措施对研究区植被覆盖度的主要影响范围为施工作业带;管道建设改变了荒漠草原生态系统的组成结构,是管道周边土地利用类型和荒漠草地系统变化的主要推动力;人为恢复措施无法使受影响区域的植被恢复到建设前的水平.