基于GEE的1998～2018年京津冀土地利用变化对生态系统服务价值的影响

在京津冀地区可持续发展评估研究中,对生态系统服务价值进行动态估算具有重要意义.本文以京津冀地区为研究区,基于谷歌地球引擎(GEE)云平台采用分类决策树(CART)分类算法对研究区内1998、2003、2008、2013及2018年的Landsat TM/OLI影像进行监督分类得到5个时期土地利用数据并定量分析1998～2018年京津冀地区土地利用动态变化规律,再利用生态服务价值(ESV)当量估算方法定量估算京津冀地区的ESV并结合15 km×15 km尺度格网探明其时空动态变化.结果表明:①1998～2018年间,京津冀地区6种土地利用类型中建设用地(增加16. 67%)及草地(减少13. 73%)面积占比变化幅度最大,水体(减少0. 2%)面积占比变化幅度最小.②京津冀地区ESV总价值在1998～2003年间出现短暂增长(增加91. 97亿元),2003～2018年间持续降低(减少239. 07亿元),主要与建设用地面积在除1998～2003年的其余3个时间段扩张较快有关,6种土地利用类型中林地提供的ESV最高,建设用地及未利用土地提供的ESV最低.③基于15 km×15 km尺度格网的ESV时空分析表明,1998～2018年间京津冀地区ESV中等区逐渐较少,ESV较低区及较高区逐渐增加,且ESV较低区增速高于较高区.④1998～2018年间,京津冀地区6种土地利用类型对价值系数的敏感性系数(SI)范围为0～0. 40,且均低于1,表明本文ESV对修订后的生态系统服务价值系数缺乏弹性,证明本文定量估算ESV的结果是可靠的.在未来经济发展中,京津冀地区应合理优化土地利用格局,加强对林地、草地、水体及耕地的保护.研究可为制定可持续发展战略,建设生态友好型社会提供参考.     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

基于Landsat8影像的Himawari-8叶绿素a空间降尺度研究

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求。为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通过构建降尺度模型,以提高Himawari-8的叶绿素a数据的空间分辨率。结果表明,2个秋季模型和2个冬季模型的模型决定系数(R²)分别达到0.6、0.72、0.71和0.85;均方根误差(RMSE)为别为1.47,1.05,1.89,0.76mg/m³。通过实测站点数据对比分析表明,降尺度模型生成的叶绿素a与葵花叶绿素a数据具有较高的一致性,R²达到了0.81,能较好的反映近岸海域叶绿素a浓度的空间变化特征。     

基于无人机多光谱的沼泽植被识别方法

为了探究高分辨率无人机多光谱数据对沼泽植被群丛识别能力,在洪河国家级自然保护区的核心区、缓冲区和实验区分别建立典型样区,通过低空无人机搭载的RGB及多光谱相机获取研究区正射影像,构建多维数据集并确立4种分类方案.采用面向对象的随机森林（RF）算法,对输入的多维数据集进行变量选择和参数（mtry、ntree）调优,构建适合沼泽植被群丛尺度识别模型.结果表明：优化的面向对象的RF算法对沼泽湿地植被具有较高的识别能力,在95%的置信区间内,核心区方案四（结合了光谱波段、纹理特征、几何特征、位置特征、地表高程信息和植被指数）获得最高总体精度为87.12%,kappa系数为0.850,比方案二（结合了光谱波段、几何特征和位置特征）总体精度高12.27%,kappa系数高0.140;对于单一典型沼泽湿地植被识别精度中,芦苇获得最高的用户精度高于88%,生产者精度高于90%,小叶章的生产者精度高于85%,但是在核心区用户精度较低,仅为78%.该方法可以作为沼泽植被群丛识别的有效方法,为研究沼泽湿地生态环境变化提供更准确的数据支持.