基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别方法研究

城市黑臭水体是一种极端的水污染现象,威胁人类的生产生活和水生态环境健康.利用遥感手段及时、准确地识别黑臭水体的时空分布,对掌握黑臭水体治理进展、推进水污染控制管理起着重要作用.以广州市为研究区域,基于黑臭水体和正常水体在高分影像上的光谱差异,构建了多个黑臭水体识别模型,并采用了一种自动阈值选取算法进行模型阈值的快速选取,进而进行了城市黑臭水体的遥感识别,探讨了影响识别精度的因素.研究结果表明,采用构建的模型识别黑臭水体总体精度最高可达96.8%;从黑臭水体识别的空间分布来看,该模型错分率较小,尤其在细小河涌中有较好的识别效果;地表水质数据和卫星影像的一致性误差、高分影像融合方法和混合像元的存在等可能是导致模型错误识别黑臭水体的原因.基于高分影像的黑臭水体识别模型和自动阈值选择方法可实现对城市黑臭水体的快速和高效识别,为黑臭水体治理和城市水环境精细管理提供有效支撑.     

耀光水体、非耀光水体和云层的多光谱遥感识别模型

太阳耀光水体和水云的光谱相似性导致绝大部分多光谱遥感图像云检测算法的太阳耀光信号误识别.选取对耀光水体、非耀光水体、水云、冰云光谱信息差异性和敏感性最大的红光波段及中红外波段,结合上述4类分类对象的遥感统计数据,从黑体辐射理论和云粒子微观物理性质出发,分析二维特征空间中不同类型水体和云层的辐射分布差异,提出利用多光谱遥感数据AVHRR识别不同类型水体和云层的红光-中红外光谱普适性分类模型.该分类模型对于多光谱遥感数据具有广泛适用性,可作为发展多光谱识别分类自动化算法的基础.     

基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演

以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat?8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草（入侵物种）为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35%提高至87.55%,Kappa系数由0.72提高至0.84。该方法适用于存在“异物同谱”问题的湿地植物群落研究。     

城市黑臭水体治理与经济协调发展评价研究——以深圳市大康河黑臭水体为例

现如今我国部分城市水体出现黑臭现象,一定程度上影响了该城市的经济发展水平.因此,以城市黑臭水体治理效果与经济协调发展状况作为评价对象,以评价指标体系构建的原则与步骤为基础,构建两者协调发展的评价指标体系,进而确定评价模型——协调度(C_v),最后结合实例,对上述研究方法的科学合理性进行分析,为今后经济建设和城市黑臭水体治理协调发展提供理论依据.     

提高城市TM图像分类精度的两种方法比较

城市遥感图像分类是获取城市绿地空间分布状况的基础,然而混合像元的存在导致分类精度不高.因此,提出了混合像元分解模型结合神经网络法(MPD-NN法),利用其对北京市TM图像进行地物分类,并与较常用的决策树法分类结果比较,研究在图像现有空间分辨率的条件下提高城市分类精度.结果表明,MPD-NN法分类可较为有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可以提高城市分类精度,分类精度高于决策树法,其总体精度和Kappa精度均将近90%,水体、草地、农田、裸地、林地的分类精度在85%以上,高密度建筑区、低密度建筑区、水泥地的分类精度接近80%,也均高于决策树法,是遥感分类较精确识别城市下垫面地物的一种可行方法.     

基于LOGISTIC模型的城市扩展时空模拟——以深圳龙岗区为例

龙岗区是深圳市面积最大的市辖区,在深圳城市扩展中占有重要地位．在综述国内外采用LOGISTIC模型进行土地利用时空模拟的基础上,改进原始模型,将动态交通数据和空间滤波引入模拟流程．以龙岗区为例,基于改进模型尝试对中小尺度的单个城区进行城市扩展的时空模拟．结果显示,模型在中小尺度城市扩展模拟方面具有较好效果．     

基于LinkNet卷积神经网络的高分辨率遥感影像水体信息提取

针对高空间分辨率(简称高分辨率)遥感影像在水体信息提取时准确度不高的问题,采用LinkNet卷积神经网络模型对高分辨率遥感影像进行水体信息提取,验证该网络模型对于水体信息提取的可行性及有效性.首先选取包含水体的影像数据作为训练数据,然后构建LinkNet卷积神经网络模型,并利用构建好的网络模型训练得到水体信息的先验模型,最后采用该模型对真实高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并与经典算法比较.实验结果表明:LinkNet卷积神经网络模型能够实现高分辨率遥感影像水体信息的高精度提取,且优于经典算法.     

城市河道黑臭评价模型研究进展

介绍了城市河道黑臭的成因及机理,评述了目前国内外在城市河道黑臭评价方面所取得的一系列成果.对目前国内外各类河道黑臭评价模型进行比较,筛选出多元线性回归模型、有机污染指数模型、黑臭多因子加权指数模型和综合水质标识指数法这几种使用较为广泛的模型并进行分析,并对城市河道黑臭评价模型建立的发展趋势进行了展望.     

深圳市植被净初级生产力动态及其与气候因子的关系分析

以深圳市为研究区,利用土地利用/覆盖分类数据、MODIS NDVI数据、气象数据,基于光能利用率(carnegieames-stanford approach,CASA)模型对深圳市2000—2014年的净初级生产力(net primary production,NPP)进行了估算,并分析了NPP的时空分布特征及其对气候因子的响应关系.结果表明:深圳市面积NPP为544.19~884.93g·m-2·a-1,总体以2.40g·m-2·a-1的趋势增加,空间分布格局呈西北低、东南高的特点,不同行政区的年均NPP存在明显差异;15a来深圳市NPP的变化呈现出南部增加北部减少的趋势,且增加区域面积是减少区域的1.4倍,其中城镇用地、林地呈增加趋势,耕地、果园、湿地、未利用地呈减少趋势;NPP对温度、降水、太阳辐射的响应存在显著差异,光明新区、龙华新区、龙岗区等北部区域NPP与温度、降水呈现明显的正相关关系,最大偏相关系数分别为0.92、0.95,南山区、福田区、罗湖区等南部区域是城市不透水层、水体高覆盖区,NPP与温度、降水的相关关系较弱.宝安区、南山区、龙华新区交界处的NPP与太阳辐射呈现明显的正相关关系,最大偏相关系数为0.95,龙华新区南部、坪山新区北部等部分区域分布着大面积的城市不透水层,NPP值较低.深圳地区植被NPP动态是受温度、降水、太阳辐射等气候要素变化及城市化引起的土地利用变化等因素共同作用的结果.     

基于Landsat-8 OLI数据的海南牛路岭水库水深的反演研究

基于遥感数据的水深反演对加快海南省基础水文数据的收集和简化整片水域水文数据的动态监测有着重要意义.利用Landsat-8 OLI卫星遥感影像和乘船采集的实测数据,在单波段法、多波段比值法和底部反照率独立水深算法（B算法）中选出了最适合水深反演的模型,即B算法模型,并针对B算法模型中对于深度小于10 m和大于30 m的水体其反演精度不佳的问题,提出了分区反演的处理方法 .结果表明,对于改进后的B算法模型,其平均绝对误差降低了45.7%,平均相对误差降低了42.3%,而且水深反演精度得到了明显提高.故改进后的分区反演B算法模型与牛路岭水库的实际水深分布更为契合,可以将其用来获取整个水库的水深数据.     

深圳市表层土壤中PBDEs空间分布特征及蓄积量估算

为了解深圳30年快速城市化过程引发的土壤有机污染现状, 同时调查城市化过程有机污染历史累积情况,在深圳市收集了 110 个表层土壤样品, 分析了深圳市土壤多溴联苯醚(PBDEs) 的空间分布特征, 并对其表层土壤PBDEs 蓄积总量进行 了估算。结果表明,深圳市土壤 中6 12 PBDEs 及 BDE209 的含量水平范围分别为 1.1 ～ 85.8 ng/g (dw) 和1. 2 ～1931ng/g(dw)。PBDEs 总含量在不同土地利用功能分区上表现为工业用地 > 居住用地> 商业用地 > 城市公园> 郊野公园的分布规律。深圳市土壤中PBDEs 含量整体表现出从西部的南山区和宝安区向东南方向的龙岗区和盐田区递减的趋势, 且 PBDEs 含量水平与各行政区的城市化水平呈显著的指数函数关系( r = 0. 98, p < 0. 01) , 表明城市化水平是影响深圳市土壤 PBDEs 污染程度的主要因素。采用基于行政区单元和基于土地利用类型两种估算方法对深圳市表层土壤 PBDEs 蓄积量进行估算的差异较大, 研究认为基于土地利用类型所估算出的数值更为准确, 以此估算出深圳市表层土壤中6 12 PBDEs 和 BDE209 蓄积量分别为1.51t和15.9t。     

哨兵-1A合成孔径雷达的深圳围填海区域地面沉降监测

为更好地监测和掌握深圳围填海区域在填海造地工程结束后的地面沉降情况,通过哨兵-1A影像和时间序列合成孔径雷达干涉测量方法研究了深圳围填海区域2016-2019年的地面形变.结果 表明:深圳围填海区域的地面形变速率为-19.85～ 15.60 mm/a,深圳东部宝安区和西部福田区的地面沉降相对稳定,南山区监测到大面积的地面沉降;和年均降雨量的对比分析显示了南山区的地面沉降存在明显的季节变化规律;靠近海岸的形变点目标受降雨的影响明显大于其他点,与深圳的沉积层厚度存在较为显著的相关性.     

基于GIS的揭阳市城市生态安全格局构建

为了缓解潮汕地区面临的环境污染、生态源地减少、生态廊道阻断及生态景观碎片化等生态问题,以揭阳市为研究区,借助GIS空间分析技术,选用指标评价方法识别生态源地,运用最小累积阻力模型识别生态缓冲区和生态廊道,进而构建城市生态安全格局.结果表明:(1)生态源地、廊道和缓冲区的识别是城市生态安全格局构建的核心,从生物多样性、水...     

利用ArcGIS研究密怀顺回补区地下水位时空变化

密怀顺地区是北京市重要的水源涵养区,直接影响着主城区的供水安全。2014年南水北调盈余水量通过潮白河河道回补地下水,地下水位持续抬升,地下水升幅带不断变厚,包气带厚度变薄。基于ArcGIS软件,通过对区域地下水位2014~2022年进行研究,结果表明：（1）研究区地下水位持续快速升高,升幅为26.38m,其中密云区升幅19.01m,怀柔区升幅28.26m,顺义区升幅31.67m;（2）地下水位低升幅带面积为144.47平方千米,占研究区面积的29.67%,地下水位中升幅带面积约为128.85平方千米,占研究区面积的26.47%,地下水位高升幅带面积约为213.52平方千米,占研究区面积的43.86%;（3）研究区包气带厚度由43.07米减小至16.69米,减少了26.38米,其中密云区由43.42米减小至24.41米,减少了19.01米,怀柔区由39.38米减小至11.13米,减少了28.26米,顺义区由45.83米减小至14.11米,减少了31.72米。结果基本反映了该地区地下水时空变化特征,分区结果可进一步支撑地下水管理、地下水政策制定及地下水型水源地的精细化管理。     

高度城市化地区建设用地扩展及其驱动力分析——以深圳市为例

基于年度土地利用变更调查数据, 通过分析城市建设用地的时空变化、扩展强度和景观格局, 探究深圳市1996―2016年城市建设用地扩展过程及其特征, 揭示高度城市化地区城市建设用地扩展的空间分异, 并采用回归分析模型, 探讨社会经济因素对建设用地扩展的驱动机制, 得到如下结果: 1) 深圳市建设用地扩展呈持续增长趋势, 新增建设用地扩展模式差异显著, 福田区和罗湖区以内部填充为主, 南山区和宝安区以外部扩展为主; 2) 不同区域的建设用地扩展强度与景观格局指数的差异变化表明, 建设用地空间扩展正从无序、同质化、低效蔓延, 逐步向有序、异质化、高效利用转变; 3) 社会经济因素与建设用地扩展均显著正相关, 常住人口的回归系数最大(0.578), 固定资产投资额的回归系数最小(0.000), 皮尔森相关性排序为常住人 口>产业结构>GDP>固定资产投资额, 说明人口对于建设用地扩展起决定性作用, 固定资产投资体现为连接功能。     

城市绿地生态系统服务功能及其价值评估——以深圳市福田区为例

根据WorldView-3遥感影像数据,对深圳市福田区城市绿地的空间分布特征进行了分析,在此基础上构建指标体系对其生态服务价值进行评价.结果表明：福田区城市绿地的生态服务价值为11 683.41万元,单位面积城市绿地的生态服务价值为8.35万元;各项生态服务价值排序为：固碳释氧＞涵养水源＞调节气候＞环境净化＞维持生物多样性＞土壤保持＞景观游憩;从单位面积生态服务价值来看,乔木最大,草地最低,具体表现为乔木＞乔灌＞乔草＞乔灌草＞灌木＞灌草＞草地;从各街道分布情况来看,莲花街道＞沙头街道＞香蜜湖街道＞梅林街道＞福田街道＞福保街道＞园岭街道＞华强北街道＞华富街道＞南园街道,其价值量大小主要取决于各街道所拥有的城市绿地面积.作为深圳市的中心城区,福田区在今后的城市绿地建设规划与管理过程中,要适当考虑不同类型城市绿地的空间异质性,优化城市绿地结构,维持绿地系统的生态平衡,充分发挥绿地系统的生态服务与功能.     

白洋淀流域河流干涸断流遥感监测

白洋淀流域水生态环境质量对雄安新区及周边区域具有重要意义,为了掌握白洋淀流域地表河流水资源状况,利用高分辨率遥感影像进行人工目视解译,分别获取了白洋淀流域河流2018年春季(枯水期)、2018年夏季(丰水期)干涸断流河段的空间位置、干涸长度以及干涸比等信息,并从干涸断流河流的空间分布、季度变化、干涸断流原因等方面进行了...     

基于遥感的珠海市景观变化梯度分异研究

  以珠海市为研究对象,以遥感影像、野外调查和统计资料为数据源,在ArcGIS支持下,建立以城市中心区为起点的17个辐射状环带,并在主城区设置不同方向的两个空间样带,结合景观格局指数和空间梯度分析方法,分析了珠海市全区与主城区空间格局总体特征、景观空间梯度变化规律,分析城市化效应。结果表明,近15年来城乡建设用地、道路和林地的面积均呈增加趋势,农田、裸地,水体、灌丛和滩涂等类型面积减小,证明了城市化效应的扩大;随着空间样带由中心城区向外围移动,各景观类型随梯度带的变化较为复杂,特别是城区的两个样带上建设用地面积均逐渐下降,农田面积上升,表明了城市化的梯度性和方向性;受自然和人为因素影响,样带的时空梯度差异较大。15年来珠海城市主城区扩展至中心城区向西北方向10 km和向西南方向12 km的范围内。通过研究区景观时空梯度分异特征的分析,能够定量化研究城市化梯度的扩展及城市结构的变化,对于城市的管理、资源的恢复与保护工作具重要意义。     

基于最大熵模型的城市内涝风险预测： 以北京市主城区为例

随着全球气候变化和城市化发展,城市内涝频发且严重影响城市发展,研究内涝影响因素,进行内涝风险评估对防灾减灾具有重要意义。以北京市主城区为研究区域,获取内涝空间数据和影响因子数据,采用MaxEnt模型进行探究,识别内涝潜在风险区和分析影响因子与内涝风险的关系,结果表明：(1)影响内涝风险的主导因子为离立交桥的距离、建筑密度、不透水面比例、人口密度、暴雨持续时间、NDVI;(2)研究区内超过24.6%区域范围都处于内涝风险区,高风险区总面积约为40.17 km2^,中风险区的总面积约为298.09 km2^;较低风险与低风险区面积分别为423.75 km2^、30.53 km2^;(3)各区内涝点分布数量大小关系为丰台区>海淀区>朝阳区>石景山区>西城区、东城区;历史内涝点在空间分布上具有“南密北疏,西密东疏”的分布格局与“多核中心,次中心团带连接”的特征;(4)对风险评估结果进行空间自相关分析发现风险概率在丰台区中部,海淀区东北部、南部,石景山区东部地区呈高—高聚集,表明该区域在未来可能会受到周围区域的影响而发生内涝灾害,要高度关注该区域实现精准防控。相关成果为城市进行基础设施完善改造、潜在内涝积水点防治、制定应急减灾预案和应对措施等方面提供一定参考。