基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究

准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。     

A study on the carrying capacity of the available habitat for the Rhinopithecus bieti population at Mt. Laojun in Yunnan, China

Background, aim, and scope  The Yunnan snub-nosed monkey is one of the most endangered primates in the world. It is experiencing a range of ongoing threats and the persisting effects of past disturbances. The prospects for this species are not very optimistic because habitat corridors are severely damaged by logging, grazing, and mining. Each group of the monkeys in different areas is facing a unique variety of threats. Based on genetic analysis, Rhinopithecus bieti should be separated into three management units for conservation, of which the Mt. Laojun management unit involves the most endangered primates. Despite the fact that the vegetation on Mt. Laojun is in a relatively pristine state, only two groups of monkeys, of a total of fewer than 300, survive in the area. With this paper, we aimed to address the capacity of the monkeys’ habitat at the study site and the possible reasons for the small populations. Materials and methods  Rapid ecological assessment based on a SPOT 5 image and field survey was used to simulate the vegetation of the whole area based on reference ecological factors of the GIS system. The vegetation map of the site was thus derived from this simulation. Based on the previous studies, the three vegetation types were identified as the suitable habitat of the monkeys. The confusion matrix-based field GPS points were applied to analyze the precision of the habitat map. Based on the map of suitable habitat of the monkeys, the utilization of the habitat and the carrying capacity were analyzed in the GIS. Results  The confusion matrix-based field GPS points were applied to the habitat analysis process, and it was found that the habitat map was 81.3% precise. Then, with the current habitat map, we found that the mixed forest currently used by the monkeys is only a very small fraction (2.65%) of the overall potential habitat of the population, while the dark conifer forest is 4.09%. Discussion  Poaching is the greatest short-term threat to this species, particularly in the southern range where local residents have a strong tradition of hunting. Quite a few individual monkeys are still trapped accidentally due to the high density of traps. These problems are hard to mitigate because it is difficult to enforce laws due to the extremely rugged terrain. Conclusions  The results show that there is a great ecological capacity of the area for the monkey’s survival and a great potential for an expansion of the monkey population at the site. Based on the current population and its geographical range, it can be estimated that the suitable habitat area defined by this study can support more monkeys, about many times the current population. Thus, at least in the Mt. Laojun Area, poaching pressure is the main factor to be responsible for the low density of Yunnan snub-nosed monkeys instead of habitat alteration. Recommendations and perspectives  Based on these results, some suggestions relating to conservation can be made: Focus conservation efforts on the current distribution area of the monkeys and create a 20 km buffer zone; design a long-term plan for the suitable habitat outside the buffer zone to set up a wildlife corridor in the long run; establish an association for the local hunters exploiting, their knowledge on the animals to promote monkey conservation and stop poaching. Also, the map derived from the study helps managers to allocate conservation resources more efficiently and enhances the overall outcomes of conservation measures.     

嵊州、新昌地震与低空大气增温异常

从嵊州、新昌地震 (1998 0 8 17T 1∶4 6ML4 5)的地震地质构造环境、卫星热红外异常与近地表大气增温异常等三个方面 ,进行了研究。认为地震前几日 ,震区及周围大面积的突发性低空大气增温异常与卫星红外异常是一种临震前兆 ,并总结了增温异常的时空演变规律与地震活动的关系。     

丹江口库区土地利用/覆被与景观格局变化

丹江口水库作为南水北调中线工程水源地,其库区的土地利用/覆被变化可能带来的生态环境效应备受关注。以2000和2004年的多源遥感影像为主要数据源,解译生成土地分类数据,对研究区内土地利用变化总体特征、速度、景观优势度变化以及景观生态效应进行了分析。结果显示：库区在这4年间土地利用整体结构上没有显著改变,但是耕地、建设用地增加,林地、未利用地减少。景观多样性指数及景观均匀性指数呈下降趋势,说明景观异质程度下降,景观类型有向单一化及非均衡化方向发展的趋势。林地减少加剧库区的水土流失,导致库区的生态环境质量下降,应采取措施促使库区经济与生态环境良性地协调发展。     

胶态水合二氧化锰絮凝粒子的结构形貌及其混凝机理

采用透射电镜技术观察了胶态水合二氧化锰絮凝粒子的结构形貌并采用Zeta电位测定仪对粒子的荷电特征进行了研究;利用红外光谱、XRD等技术对粒子的界面性质进行了表征;通过混凝试验考察了KMnO₄ 还原法制备的水合二氧化锰胶体对原水的混凝性能并探讨了混凝机理.结果表明,胶态水合二氧化锰粒子在去离子水和原水中荷负电,在去离子水中,粒子直径为10　nm并形成网状结构,有利于发挥吸附架桥作用;粒子具有丰富的表面羟基,比表面积为151.422　m²/g,为δ-MnO₂,表现出优良的吸附污染物的界面特性;较低投量的胶态水合二氧化锰表现出对原水的优良混凝效能和去除有机微污染的效能.     

智能巡检机器人在自然环境试验中的应用探讨

目的 探索建立自然环境试验智能巡检系统,使用机器人替代部分人工巡检工作。方法 通过分析巡检作业环境和巡检任务,确定智能巡检机器人的功能要求和技术参数,进而开展机器人本体结构设计,融合控制后台、远程数据库等设备,实现智能巡检系统构建。结果 开展了智能巡检数据采集的使用验证,巡检机器人采集的样品图像对焦清晰、分辨率高,样品在图像中的位置大小合理,腐蚀特征展示清楚。巡检系统可对样品图像进行自动分割和智能识别,对蚀点、流痕等损伤特征识别准确,精度可达0.1%。结论 智能巡检系统可以满足自然环境试验的巡检要求,替代人工完成部分巡检工作,智能巡检数据便于入库和使用挖掘,对于自然环境试验的数字化转型有积极的推动作用。     

澳门夏季大气颗粒物单颗粒微观形貌分析

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,研究了澳门地区夏季(2007年7月)大气可吸入颗粒物的形貌特征以及不同种类颗粒物的数量-粒度和等效体积-粒度分布.结果表明,澳门可吸入颗粒物中,烟尘集合体和矿物颗粒普遍存在;矿物颗粒为不规则状,烟尘集合体有链状、蓬松状等形态;烟尘集合体在数量上平均分别约占30%～40%,矿物颗粒在数量上平均分别约占20%,烟尘集合体颗粒较多说明澳门夏季受机动车尾气影响较重.澳门大气PM₁₀的等效粒径主要分布在0.2～0.4　μm范围内,主要为较细粒子.颗粒物种类有明显的地点差异,交通繁忙的高士德马路路口以烟尘集合体居多(平均47%),且其粒径在较宽范围内都有分布（0.1～0.8 μm）;隧道内亦以烟尘集合体的比例较大,可高达59%;货运码头采样点以矿物颗粒较多.     

广州市1990-2005年植被覆盖度的时空变化特征

植被是生态系统的最重要组成部分,以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础。以1990、1995、2000和2005年4个时相的TM遥感影像为数据源,对其进行大气辐射校正以及进行空间图像运算,生成广州市不同时序的植被覆盖度图,以此分析广州市植被覆盖度的时空变化特征。结果表明,广州市过去15a植被覆盖度变化很大,从58.75%下降到46.06%,特别是中心城区和番禺区内的植被覆盖度变化更显著。植被覆盖度下降最多的时间段是1990—1995年,恢复阶段是2000—2005年间。但是,从空间分布上看,植被恢复的区域主要是从化市,市区仍然处于继续下降状态,值得各方面关注,因为市区是人口密度和经济高度集中的区域,也是生态元素最缺乏的区域。     

城市泥石流易损性评价

本文探讨了城市泥石流易损性评价的系统方法,该方法包括:易损体类型划分,易损体数量调查统计,评价模型构建和核算易损体价值等主要内容.目前对地观测技术可以更精确地用于城市泥石流易损性分析,并对城市居民房屋、基础设施和农业用地等进行易损性评价.本研究以美国高分辨率的"快鸟"卫星影象为数据源,完成了研究区的土地覆盖类型遥感解译,应用地理信息系统提供的统计和分析工具,完成了研究区不同土地覆盖类型的城市泥石流易损性计算和评价.     

2002-2021年渤海叶绿素a浓度变化及环境响应分析

基于2013-2021年渤海遥感反射率和叶绿素a浓度等实测数据,开展了该海域MODIS影像的叶绿素a浓度遥感反演模型研究。选择OC3经典模型形式,采用渤海的实测数据进行拟合分析,获取了适用于渤海的模型局地化参数,通过真实性检验得到叶绿素a浓度的遥感反演结果与实测值的决定系数为0.84,平均相对误差为24.77%,均方根误差为5.56 μg/L,反演精度较佳。利用该算法反演获取了渤海2002-2021年叶绿素a的月度、季度和年度平均浓度,分析了其时空变化特征,同时结合2001-2021年渤海非优良水质比例开展了环境响应分析。分析结果显示:2001-2021年,渤海非优良水质比例与同时期叶绿素a浓度变化趋势基本一致,呈现先变差后变好的倒V形趋势;5年平均的非优良水质比例与叶绿素a浓度变化趋势更直观地反映了2001-2021年渤海整体的水环境变化趋势,与非优良水质比例相比,叶绿素a浓度对渤海水环境的改善响应更快。