基于遥感影像的红树林虫害监测模型

【目的】研究遥感监测对红树林(Mangrove)虫害的适用性。【方法】应用资源一号02C卫星(ZY1-02C)影像和实地调查红树林虫害状况数据,结合影像光谱与纹理特征,采用多元逐步回归分析方法对广西铁山港湾的红树林虫害状况进行估测,并制作研究区红树林虫害状况空间分布图。【结果】估测模型可做为叶片损失情况预测的一种工具。【结论】本研究首次将遥感技术应用于红树林虫害的监测,大大提高红树林虫害的监测效率,项目成果极具推广意义。     

基于WorldView-2数据和支持向量机的红树林群落分类研究

利用遥感技术对红树林进行群落级识别在红树林的资源详查、利用和保护方面具有重要意义。基于World View-2卫星影像的光谱特征、植被指数及纹理特征信息,结合实地调查中红树林植物的生长区位信息,采用面向对象结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法对珠海淇澳岛红树林自然保护区大围湾片区的红树林植物进行群落分类,对比分析单一尺度和多尺度两种方式的分类效果。结果表明,尽管红树林群落之间光谱反射特征相似度较高,但拥有8个光谱波段的World View-2数据在此分类中仍具有很好的应用潜力;多尺度分类结果总体精度达到84.2%(kappa系数0.794),高于单一尺度分类结果的69.8%(Kappa系数为0.616)。     

海洋／海岸带环境与灾害遥感监测

航天航空遥感技术，已经成为海洋／海岸带环境资源动态监测的一种非常有效的现代化高技术手段，其优越性是过去用常规手段所无法比拟的。述及了遥感技术在海面叶绿素，是沙，赤潮，温度场和流场，浅海水下地形测测测控，海岸红树林，海岸带城市化，土地利用以及交通监测等诸多方面的应用。     

遥感技术在受损红树林资源调查与监测中的应用

红树林目前还受到不可持续利用方式的严重威胁。为快速掌握广西北海市合浦县铁山港白沙镇榄根村近岸海域监测范围内红树林受损及其周边景观演变情况,采用无人机（UAV）技术和多时期高分辨率卫星影像,结合野外地面群落调查,利用目视解译方法,对榄根村近岸海域红树林及周边景观进行遥感监测与分析。结果显示,该区域红树林2017年12月、2018年10月、2019年6月、2020年4月受损面积分别为0.55,4.77,9.42,17.18 hm²,4年间红树林受损面积增长约30.23倍。将2020年4月红树林受损区按照受损程度不同分为死亡区和严重受损区,面积分别为7.81,9.37 hm²,斑块数分别为35,106个。研究期内榄根村红树林受损面积呈迅速增加趋势,主要位于潮沟两侧;死亡及严重退化区红树林群落形态上呈灰白色不规则斑块状;红树林受损斑块呈“多点开花”特点,有从斑块林缘向内部蔓延的趋势。遥感技术可有效提高红树林生态监测的工作效率和准确性,应用前景广阔。     

基于无人机多光谱影像的水稻风灾倒伏面积估算

风灾作为水稻气象灾害之一,严重影响着水稻的生长、产量以及品质。遥感技术作为倒伏作物监测的新途径,给作物受灾面积统计的实时、动态、宏观监测带来新思路,一定程度上弥补了传统方法的不足。以黑龙江省五常市典型水稻倒伏地块获取小型无人机多光谱数据,并基于此数据选取光谱特征、纹理特征、植被指数三个指标对比水稻倒伏前后的差异,接着以水稻倒伏前后的光谱特征、纹理特征结合最大似然法分类,植被指数差异选择最大阈值进行分类,最后对倒伏水稻的提取精度进行评价与分析。研究发现：（1）植被指数特征相对差异值最小（7%）,不适用于准确区分正常和倒伏水稻;光谱特征的相对差异值居中（18%）;纹理特征相对差异值最大（28%）,最适于区分正常和倒伏水稻。（2）从提取的水稻面积结果显示可知,基于均值纹理的分类方法的精度最高（94%）;基于光谱特征分类方法的精度居中（72%）,介于两者（植被指数和均值纹理特征）之间;基于植被指数最优阈值分类方法的精度最低（66%）。该结果可为制定灾后生产管理、防控措施、评估产量损失具有重要参考依据;为动态监测水稻倒伏面积具有重要的借鉴意义。     

遥感专题制图背景参数的应用刍议

分别从遥感专题制图包含的信息、目标地物识别成图的物候分析、光谱信息波段的解析以及遥感技术在生态环境监测和保护中的应用角度出发,对遥感专题制图背景参数的应用进行分析,以便为提高空间图像数字专题制图的精度奠定坚实的理论基础。     

基于无人机激光雷达的不同种类红树林单木分割

红树林是生长在热带和亚热带海岸线上的典型潮间带植物,气候变化、自然灾害和人为干扰的影响下退化严重,加强红树林监测是有效保护红树林的重要工作。本文选取广东雷州市东海岸红树林示范区为研究区域,通过样地无人机激光雷达(LiDAR)高密度点云数据以及样方实测数据搭建红树林结构参数反演模型,提取不同红树林种类样方的单木结构参数并检验红树林点云分割精度,依据精度检验指标与偏差度量指标验证单木反演参数精度并分析原因。结果表明(1)基于分水岭算法对不同种类红树林实地样方进行单木树高提取,其中无瓣海桑的整体分割效果最好。单木树高参数精度分析与拟合验证,无瓣海桑结果最优,其次为秋茄,白骨壤精度最低。(2)通过估测单木冠幅反演值与样地实测值的偏差以及偏离比例,发现红树林单木冠幅参数整体反演效果较差,识别精度最高的还是无瓣海桑。(3)单木树高的识别效果整体优于单木冠幅,整体分割结果为无瓣海桑最高,其次为秋茄,白骨壤最低。使用无人机激光雷达技术可以有效提取红树林结构参数,替代传统的红树林人工测量方法,为红树林资源动态变化监测及保护提供高精度基础数据。     

红树林空间分布遥感监测精度的影响因素及应对措施

为提高红树林空间分布遥感监测结果的准确性和可靠性,分析了现有研究中存在的突出问题及其原因:不同研究者得到的同一区域和相同(或相近)年度的红树林面积相差很大;同一研究者得到的同一区域相邻监测期的红树林面积变化剧烈,明显不符合红树林空间演变规律。结合长期监测实践,讨论了影响区域和地方尺度红树林空间分布遥感监测精度主要因素。分析认为:遥感图像的空间分辨率、海水淹没情况、信息提取策略、实地调查验证等是影响红树林空间分布遥感监测精度的主要因素。我国区域和地方尺度红树林空间分布遥感信息提取宜采用优于1 m、处于低潮位、滩涂裸露的高分辨率遥感数据;在作多期遥感信息提取时,须确保相邻监测期间红树林斑块范围的变化符合其空间演变规律;必须开展深入细致的地面调查工作,全面了解各个海湾的红树林分布状况和特点,并在实地逐一修正红树林斑块边界。     

红树林空间分布遥感监测精度的影响因素及应对措施Symbol

为提高红树林空间分布遥感监测结果的准确性和可靠性,分析了现有研究中存在的突出问题及其原因:不同研究者得到的同一区域和相同(或相近)年度的红树林面积相差很大; 同一研究者得到的同一区域相邻监测期的红树林面积变化剧烈,明显不符合红树林空间演变规律。结合长期监测实践,讨论了影响区域和地方尺度红树林空间分布遥感监测精度主要因素。分析认为:遥感图像的空间分辨率、海水淹没情况、信息提取策略、实地调查验证等是影响红树林空间分布遥感监测精度的主要因素。我国区域和地方尺度红树林空间分布遥感信息提取宜采用优于1 m、处于低潮位、滩涂裸露的高分辨率遥感数据; 在作多期遥感信息提取时,须确保相邻监测期间红树林斑块范围的变化符合其空间演变规律; 必须开展深入细致的地面调查工作,全面了解各个海湾的红树林分布状况和特点,并在实地逐一修正红树林斑块边界。     

基于GF1卫星的红树林病虫害遥感识别

定量化红树林病虫害监测评估可为红树林保护修复提供科学依据。以广西北仑河口红树林保护区的红树林为研究对象,利用高分一号(GF1)卫星数据建立模型识别受虫害红树林,结果表明:GF1数据的红光和近红外波段是判识红树林健康与否的优选波段;差值植被指数(difference vegetation index,DVI)是区分健康和虫害红树林的优选植被指数,通过训练样本可划定不同群落虫害红树林DVI阈值区间;利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和绿光波段可有效去除水体和裸露滩涂等背景干扰信息,综合DVI、NDVI和绿光波段,构建虫害红树林识别决策树模型,模型识别精度良好。木榄-白骨壤、秋茄-白骨壤、木榄-桐花树、木榄-白骨壤+桐花树群落的综合指标F(F-measure)大于0.89,且准确率A(accuracy)、精确率P(precision)、召回率R(recall)大于0.85,但白骨壤分类精度较低,综合指标仅0.76。     

基于光谱特征的路面材料区分度分析

为了将高光谱遥感技术应用于道路路面类型识别、路面损毁情况研判以及道路健康状况监测中,通过采集沥青混凝土、水泥混凝土、草地、裸土4类地物的光谱数据,对4类地物的原始光谱数据的三边参数进行无量纲化处理和降维处理后,计算并分析4类地物之间的区分度。在此基础上深入研究了基于光谱特征的不同路面材料区分度特征。研究结果表明,与全部参数和部分参数2种参数选择相比,主成分分析法更适合于地物光谱的参数区分度分析;沥青混凝土和水泥混凝土2种路面与其草地的区分度较高,与裸土的区分度较低,而且2种路面之间的区分度也较低;草地与其他地物、裸土与水泥混凝土的区分规则可以从红边面积与幅值、三边位置、红蓝边面积比、红黄边面积比、归一化红蓝边面积差等参数中选择;沥青混凝土与水泥混凝土的区分则可以从红边面积与幅值、黄边面积、归一化红黄边面积差等参数中选择;裸土与水泥混凝土的区分则需要通过其他方法获得。     

高光谱遥感技术在高植被覆盖区域地质调查中的应用

<正>高光谱遥感技术凭借光谱的多维度和光谱探测范围优势,在地物的识别及区分方面较传统多光谱遥感技术有着更广泛的应用空间。本文利用HJ-1A超光谱成像仪(HSI)的数据源,配合地物光谱仪对目标地质体进行光谱采集,并选择在广东省雷州市西部的唐家镇一带基于高光谱遥感技术对石茆岭组、湛江组两类地层进行了划分工作。笔者通过对比已有地质调查结果发现,运用高光谱遥感技术在高植被覆盖区域对以上两类地层进行识别和划分是可行的,能够解决传统遥感技术无法在高植被覆盖区直接识别地质体这一问题。     

遥感技术在黑龙江省森林资源连续清查中的应用浅析

本文作者通过对遥感技术在黑龙江省森林资源连续清查中的应用研究,实现了七个地类中有六个地类的估计精度达到89%以上,取得了良好效果,为黑龙江省林业发展及决策提供了科学依据。     

应用遥感技术的水环境监测方法研究

本文基于笔者从事环境遥感监测的相关工作经验,以遥感技术在水环境监测中的应用为研究对象,分析了遥感数据源的选择思路,监测指标的选择及反演方法,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

土地覆盖遥感分类方法的比较与分析

针对遥感技术在土地覆盖分类中应用的重要性,以Landsat TM影像为数据源,选择传统的最大似然分类器、最小距离分类器和新兴的支持向量机分类器、以及面向对象分类方法,设计不同的分类判据特征组合,对不同分类器、不同分类特征组合的精度进行比较分析。结果表明,最大似然分类器、支持向量机分类器都具有良好的分类效果,综合使用多种特征作为输入可以提高分类精度,适合于研究区域土地覆盖分类。     

遥感技术在农业应用的进展分析

遥感技术作为一种有效获取信息手段,以及准确观测地面的先进技术,在农业领域已经得到了广泛的应用。文章经过对其在农业应用进展的现状进行深入研究,明确了农作物识别分类与面积估算;农作物长势监测与产量估产;农作物叶面指数、叶绿素含量监测与养分诊断;农业灾害监测;农用地提取与动态监测5大方面的研究为遥感技术在农业工作中的应用重点。文中就5大方面的研究进行了提炼与总结,并在此基础上提出未来遥感技术在农业应用中的发展方向,对遥感技术在农业方面更为广阔的应用具有借鉴作用。     

基于无人机量测和卫星影像识别的红树林生长分布规律研究

时间尺度上分析红树林生长区域变化规律,对保护红树林生长和恢复具有重要意义。本研究使用无人机获取研究区域高空间分辨率正射影像并结合近50年卫星遥感影像,通过人工目视解译方法提取并统计历年红树林面积分布大小和区域。主要研究结论如下：1) 本区域植被以红树林和互花米草为主,分别对2012、2015、2018和2019年红树林与互花米草面积进行解译分析,红树林与其他植被面积平均比例约为1:6;2) 近年研究区域红树林面积波动较大,从1973年至1984年红树林面积维持在13.5公顷,1984年至2001年红树林面积急剧减少至0.19公顷,2001年至2019年红树林面积逐步恢复至2.14公顷。3)互花米草入侵和人为活动的干扰将对红树林生长和繁衍产生不利影响。该研究可为无人机量测和遥感技术在植被保护中的应用提供相关参考。     

红树林来源真菌生物碱类天然产物研究进展

海洋天然产物在药物开发方面一直发挥着非常重要的作用。红树林作为特殊的生态系统,蕴含着丰富的微生物资源,是新型药物先导化合物发现的优质天然资源宝库。红树林来源真菌生物碱通常结构新颖,生物活性显著,是理想的新药先导化合物,具有良好的研究和应用价值。近年来,红树林来源真菌生物碱类天然产物研究日益发展,本文根据生物碱的不同来源,按照鸟氨酸系、色氨酸系、苯丙氨酸系、邻氨基苯甲酸系、二酮哌嗪类以及其他类生物碱进行分类,总结了2015-2021年红树林来源真菌中挖掘到的116个新颖的生物碱类次级代谢产物及其生物活性,拟为红树林来源真菌生物碱类次级代谢产物的研究提供参考。     

基于主成分变换的多光谱遥感数据的有监督可视化方法

【目的】遥感数据可视化是决定遥感数据解译质量高低的一个关键环节,目视解译是目前生产实践中遥感技术应用的一个重要方式。探讨一种基于学习样本生成可视化特征,使得可视化与目视解译应用能够有机结合,进而实现有监督可视化。【方法】采用主成分变换回归重构方法重构了针对森林资源的植被监测模型,得到3个新特征,依次赋予红绿蓝3种颜色以生成假彩色图像来实现信息可视化。【结果】基于学习样本的主成分变换回归重构方法与主成分变换法、原始近红外-短波红外-红波段组合相比,重构后的假彩色图像在一定程度上得到了改善,有利于目视解译。主成分变换回归重构后的分类精度比未重构的分类精度提高了6.20%,比原始波段组合的分类精度提高了7.82%。重构前后的一元和多元离差平方和(离差阵)构成变化分析说明,重构后类内差异缩小、类间差异增大。【结论】定量验证认为,主成分变换回归重构的可分性比未重构的主成分变换和原始波段组合的可分性都要好。     

遥感技术在环境监测中的应用

来自航行器和地球观测卫星的遥感技术是环境信息的一个基本来源,卫星遥感经常是收集一些信息的唯一方式,现代传播技术和卫星遥感技术为环境监测技术提供了很好的时机。本文概述了遥感技术在环境监测各个方面的应用,如在海洋环境遥感、大气环境监测、土地利用覆盖变化、植被生态环境遥感以及在大规模工程建设环境中的应用,并提出了目前遥感技术在提供环境信息方面存在的障碍,指出目前环境遥感技术的提高已不是制约遥感技术发展的主要瓶颈,技术的障碍已不是制约遥感事业发展的最主要的因素,目前的障碍主要来自遥感技术训练和信息转换的花费和需要,以及让使用者在新方法可以提供更精确的信息的地方摒弃传统方法,指出遥感数据使用者的最重要的贡献就是提供明确的所需信息,以便于遥感技术的发展能满足他们的需要。最后对遥感技术在环境监测中的应用做出了展望。