黑河流域2001~2017年植被变化特征及其可延续性评价

植被的变化特征是流域生态监测的重要内容和流域综合管理决策的基础信息。基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),利用空间分辨率为250 m的MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)产品,研究2001~2017年黑河流域植被的时空变化趋势及延续性特征。结合气温、降水与河流径流量观测数据,分析黑河流域上游、中下游绿洲与非绿洲区植被变化的影响因素。结果表明:近17年来黑河流域植被年最大EVI值年均增幅为0.0039,年均新增植被面积为480.3 km^2。受气温、降水、耕地开垦、水资源管理措施及与其密切相关的地下水等因素的不同影响,上中下游表现出不同的变化特征。无论是年最大EVI值还是植被面积,中游的增加趋势最为显著,绿洲区较非绿洲区增加趋势更为明显。这种变化趋势短期内可能延续,但长时间内存在较大风险。研究为快速监测植被变化提供了示范,揭示了干旱区植被监测中长势变化与类型变化的同等重要性,流域植被变化的区域协同性对合理分水、加强地表-地下水协同管理等流域综合管理提出了更高要求。     

基于GIS的兰州市生态城市评价与城镇体系建设构想

简要介绍了生态城市的概念和城市生态系统的内涵。评价了兰州市的城市生态建设的相关指标,指出:生态兰州建设已经取得了巨大成就;但由于兰州自然环境系统的“先天不足”和“先天性缺陷”、人工物质系统建设成本过大和基础薄弱,生态兰州建设面临整体方向的选择。认为基于GIS空间分析和网络分析技术的城镇体系建设是建设生态兰州的重要方向。     

基于奇异谱分析-灰狼优化-支持向量回归混合模型的黑河正义峡月径流预测

水文预报是水资源优化配置的重要前提,而传统预报方法普遍存在预测精度低的问题,为提高水文预报的准确性,提出了一种混合数据驱动模型用于月径流预测,即奇异谱分析-灰狼优化-支持向量回归(SSA-GWO-SVR)模型。该模型通过SSA对径流数据进行去噪处理来提高径流序列的平稳性和可预测性,采用GWO对SVR模型的参数进行联合选优,从而增强模型的泛化能力。通过黑河正义峡的月径流预测进行模型验证,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)和纳什效率系数(NSEC)为模型评价标准。实验结果表明该模型的预测精度明显高于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、持续性模型(PM)、交叉验证-SVR(CV-SVR)和GWOSVR模型,并且它能很好地预测径流峰值,说明该模型是一种可靠的径流预测模型,能够更深入地捕获水文径流的内在特性,为基于数据驱动模型的水文预报提供了一种新方法。     

中国2000年1 km植物功能型分布图

植物功能型(PFT,Plant Functional Types)已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型,用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。本数据基于近年发布并广泛应用的中国1 km土地覆盖图(MICLCover),根据土地覆盖类型与植物功能型的气候转换规则,结合中国科学院青藏高原研究所(ITPCAS)最新发展的中国区域近30 a 0.1°大气驱动数据,实现了中国2000年1 km植物功能型分布制图,间接验证表明该数据在1 km尺度上具有更高的精度,是中国区域的生态学相关研究和陆面过程模拟中植物功能型数据的重要选择。     

基于遥感与GIS技术的定西县土地利用变化研究

利用TM+SPOT影像融合数据对甘肃省定西县2000年到2001年土地利用和土地覆盖进行遥感调查,分析研究一年来该县土地利用结构,尤其是坡耕地退耕还林、还草的变化状况,客观评价定西县一年来的生态环境变化。初步实现了对区域生态环境变化的动态监测,为黄土地区退耕还林还草、生态环境调查及动态监测提供了可行的方法。     

黑河综合遥感联合试验研究进展:水文与生态参量遥感反演与估算

介绍了“黑河综合遥感联合试验”在水文和生态变量与参数反演、估算和模型应用方面取得的进展。在水文变量遥感方面,利用车载双偏振多普勒雷达在黑河上游和中游分别开展了高精度降水观测,获取了后向散射系数和极化信息与降水强度之间的定量关系。在综合利用多源观测信息,改进和发展蒸散发估算模型方面取得了实质性的进展。发展了利用K和Ka波段机载微波辐射计数据反演山区积雪深度的方法。针对SAR观测数据反演土壤水分中地表粗糙度的显著干扰,发展了消除粗糙度影响的反演方法。在生态过程遥感参量估算方面,提出了一种基于机载激光雷达和高分辨率光学影像的高精度地物信息分类方法。发展了从高光谱航空遥感提取植被自然光照下的荧光,并与NDVI结合的C3/C4植被分类方法。发展和改进了使用多角度、多光谱观测反演叶面积指数的方法,挖掘了激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,探索了叶面积指数遥感中的尺度转换规律。发展了利用高光谱数据中的荧光信息反演光能利用率的新方法;建立了考虑土壤反射率、冠层结构等因素的光合作用有效辐射比率反演模型;改进了利用遥感估计生态系统生产力的模型。发展了利用高光谱遥感数据提取叶绿素含量和叶绿素荧光强度的方法。     

黑河综合遥感联合试验研究进展:概述

“黑河综合遥感联合试验”是在我国典型的内陆河流域--黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。28个单位的280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加了试验。介绍了2008年加强试验期以来的研究工作进展。“黑河综合遥感联合试验”最主要的成果是一套多尺度、高质量的综合观测数据集,该数据集已正式对外发布,十分有力地支持了一系列生态、水文、定量遥感模型的发展、改进和验证,试验所期望突破“数据瓶颈”的目标已经实现。此外,已在积雪参数提取、地表冻融微波遥感、森林结构参数的遥感反演、蒸散发观测与遥感估算、土壤水分反演、生物物理参数和生物化学参数反演、水文气象观测、尺度推绎、流域水文模拟和同化应用等方面取得了丰富的研究成果。试验亮点包括蒸散发观测及其遥感模型改进、机载激光雷达的应用、多角度热红外传感器研制和应用;航空遥感在获取高质量、高分辨率数据方面依然具有不可替代的作用。     

基于高分遥感数据和深度学习的石冰川自动提取研究

石冰川是以冰岩混合物为基础形成的一类具有舌状堆积纹理的冰缘地貌,了解其分布和变化对于寒区环境研究具有重要价值,遥感技术的发展为石冰川的识别提供了有效的手段。针对石冰川发育地的偏远和调查的困难,以及其光谱特征的微弱性,提出了一种基于深度学习的石冰川识别方法,以ResNet作为训练网络,得到石冰川的图像分类模型,以国产高分一号遥感影像作为实验数据,在念青唐古拉山西段展开了应用,共识别出石冰川96条。验证结果表明：该方法具有较高的识别精度（98.72%的总体精度、89.48%的生产精度和81.77 %的用户精度）,证明该方法能够有效地识别石冰川,并为在大区域开展石冰川的调查和分析提供了基础。     

土地覆被遥感产品真实性检验方法对比

真实性检验是保障土地覆被遥感产品生产质量,支持土地覆被遥感产品应用的重要环节.土地覆被遥感产品真实性检验实践总与理论存在一些差异,其主要体现在用于检验的参考数据样本数量和空间分布两个方面,而这种差异对检验结果的影响还不十分清楚.以中国陆地范围为实验区域,GlobeLand30作为全样本参考数据,ESA CCI-LC作为...     

TM图像土地利用分类精度验证与评估-以定西县为例

基于GIS技术,介绍一种数学重采样的遥感土地利用调查精度验证方法。利用该方法对定西县2000年土地利用调查结果的一级分类进行了分层验证,结果表明,定西县土地利用调查总体精度较高。人工用地的分类精度估计值为0.95,农业用地的分类精度估计值为0.99,自然/半自然植被的分类估计值为0.97,水体的正确分类估计值为1,未利用土地的分类估计值为0.94,总的分类精度估计值为0.9791。这说明复杂地区土地利用调查中用TM图像作为主要信息源是可行的。