机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。     

中国林火卫星遥感预警监测技术研究进展

中国目前已形成了地面巡护、近地面监测、航空巡护和卫星监测等4级立体林火监测层次,但森林火灾仍是造成中国森林资源损失、森林生态环境安全和人身伤害的主要林业灾害。为对林火预警监测技术研究提供技术借鉴参考,本文从可燃物参数估测、烟区识别、着火点检测、森林大火燃烧动态监测、森林火烧迹地制图、森林火灾受害程度评价、森林燃烧生物量估算和火后植被恢复监测等8个方面,对中国近二十多年来开展的林火卫星遥感预警监测应用技术的研究进展、存在的技术问题和发展趋势进行了分析,并对构建服务于生态文明建设的天—空—地一体化的林火预警监测技术体系建设进行了展望。     

WorldView-2纹理的森林地上生物量反演

使用高空间分辨率卫星WorldView-2的多光谱遥感影像,构建植被指数和纹理因子等遥感因子与森林地上生物量的关系方程,并计算模型估测精度和均方根误差,探索高分辨率数据的光谱与纹理信息在温带森林地上生物量估测应用中的潜力。以黑龙江省凉水自然保护区温带天然林及天然次生林为研究对象,通过灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差分向量(GLDV)及和差直方图(SADH)对高分辨率遥感影像进行纹理信息提取,并利用外业调查的74个样地地上生物量与遥感因子建立参数估计模型。提取的遥感因子包括6种植被指数(比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、规一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI和修正的土壤调节植被指数MSAVI)以及3类纹理因子(GLCM、GLDV和SADH)。为避免特征变量个数较多对估测模型造成过拟合,利用随机森林算法对提取的遥感因子进行特征选择,将最优的特征变量输入模型参与建模估测。采用支持向量回归(SVR)进行生物量建模及验证,结果显示选入模型的和差直方图均值(sadh_mean)、灰度共生矩阵方差(glcm_var)和差值植被指数(DVI)等遥感因子对森林地上生物量有较好的解释效果;植被指数+纹理因子组合的模型获得较精确的AGB估算结果(R2=0.85,RMSE=42.30 t/ha),单独使用植被指数的模型精度则较低(R~2=0.69,RMSE=61.13 t/ha)。     

基于植被冠层含水量反演数据的森林易燃程度评价

近年来凉山彝族自治州森林火灾频发,且蔓延迅速,扑救难度大。本文选择传统遥感手段,利用遥感卫星和无人机相关数据,以木里藏族自治县森林火灾为背景,明确了可燃物识别及其易燃性的意义;选择地形、地表温度、植被含水情况等因子对目标区域进行评价,并引入生态水(层)概念,将植被生态水作为一种重要的参数因子;分析研究区的自然环境特点,研究森林植被可燃物易燃程度的重要性及其空间分布,并构建一种适用于森林植被茂密地区的可燃物易燃程度评价体系,为降低研究区森林火灾风险提供防控依据。     

基于遥感技术的莫莫格湿地生态安全动态监测研究与实践

介绍了基于地理国情普查数据和成果,综合自然和社会经济数据,开展莫莫格自然保护区的高时频、高空间分辨率的综合性湿地资源动态监测和湿地生态安全评估。通过遥感解译、野外采样验证、提取湿地的变化信息,并结合社会经济数据空间化等技术,分析了引起湿地变化的内在与外在因素,建立了湿地生态安全评价指标体系,形成了湿地生态安全评价体系模型。     

泥石流灾害多发区生态环境遥感监测评价

泥石流灾害对流域植被、土壤、水体等生态环境要素具有极强的破坏作用,快速有效地监测灾害影响区内生态环境的变化对防灾减灾工作有着重要意义。本文选取白龙江流域泥石流灾害为研究对象,利用多期次遥感影像提取了生态因子信息,构建了生态质量评价模型。结果表明,基于时间序列影像的遥感监测能够有效地刻画灾害发生前后的区域生态变迁过程,对地质灾害区的生态监测和修复具有实际应用价值。     

遥感用于二滩库区生态地质环境监测与评价

以中国西南雅砻江上的重大水利工程二滩水电站为例,对研究区蓄水前后3个时段遥感图像进行解译,并选择影响库区生态地质环境变化的水文气象条件、植被覆盖度、农业结构、对水体的污染以及由于工程建设引起的地质灾害等影响因子进行对比分析,达到水电工程对库区生态地质环境变化进行监测和评价的目的。通过探讨对地质环境进行监测、评价的理论和技术方法,以期探索出一套更加科学的、实用的、更具操作性的生态地质环境监测及评价的方法体系。     

基于无人机LiDAR和高空间分辨率卫星遥感数据的区域森林郁闭度估测模型

森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明, UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。     

Sentinel-2A卫星数据处理分析及在干旱河谷提取中的应用

哨兵2A(Sentinel-2A)作为一颗新型光学遥感卫星,具有大宽幅、多光谱、高时空分辨率与免费共享等优点,已广为光学遥感应用领域关注。选取欧空局提供的Sentinel-2A遥感卫星数据,以四川省黑水河流域部分区域为研究区,通过对Sentinel-2A数据参数、组织形式、产品等级与格式分析,利用SNAP软件中sen2cor处理模块将L1C级别数据转换成L2A级别数据,分别获取研究区气溶胶厚度分布图、水汽分布图、场景分类图及植被生物量因子数据图层;通过对生物物理量因子分析,利用研究区叶绿素含量生物量因子和数字高程模型,结合专家决策分类法提取出研究区内干旱河谷分布面积。研究结果表明,Sentinel-2A遥感卫星数据质量较好,丰富了遥感技术应用领域,其L2A级别数据将会对全球生态植被环境变化的监测与评价产生积极的应用价值。     

生态地质环境评价方法研究

为了建立和探索区域生态地质环境的评价体系,该文以饶河边疆区为例,利用遥感数据提取相关生态环境信息,选取地形坡度、土壤侵蚀强度、土壤退化因子、植被覆盖度、土地利用类型、地质剖面结构、工程地质岩性性状、地貌特征类型等8个指标因子构建生态地质环境分区评价的指标体系,通过层次分析法确定各个指标因子的权重,借助隶属函数将各个因子图像生成对应级别的模糊栅格图像,建立了基于GIS系统的生态地质环境质量综合评价模型,较好地区分了研究区生态地质环境的相对稳定程度,为相关生态地质环境评价方法研究提供参考。     

基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

基于遥感数据的森林火灾监测研究概述

研究和总结了遥感数据在森林火灾监测中的应用,研究对象主要是NOAA和MODIS,内容包括遥感监测火灾的原理、基于2种数据的森林火灾监测算法以及目前的研究现状。最终得出结论:MODIS数据在林火监测的准确率和定位精度等方面较NOAA卫星有较大的提高,动态监测具有较好的应用前景。     

卫星遥感应急监测信息服务框架设计与应用——以四川木里森林火灾为例

构建及时、有效的卫星遥感应急监测信息服务框架,是开展自然灾害应急救援能力建设的重要内容。本文以数据统筹管理、多源数据处理、应灾信息分析及信息服务快速发布等关键技术为核心,依托高效互联机制和高速数据通道,构建了卫星遥感应急监测信息服务框架。通过在四川木里森林火灾应急遥感监测中的具体应用,实现了对灾前灾后数据的实时推送,以及灾区遥感解译图、三维地形、救援通达性及火灾变化等综合信息服务的及时发布,为四川省火灾一线救援工作提供了科学指导,为新时期国家应急能力建设提供了探索性技术途径。     

遥感技术在我国生态系统服务功能评估中的应用

经济的快速发展破坏了生态环境和生态系统的服务功能,如何准确评估生态环境和生态系统服务功能质量对于环境保护、经济的可持续发展以及政策制定等具有重要意义。传统评估方法需要消耗巨大人力、物力和财力,难以实时客观的评估,而遥感监测技术在生态环境监测应用中不断发展,为人们对生态环境及其生态系统的监测和评估提供了更加有效的手段。本文首先描述了生态系统服务功能概念的提出及发展,随后介绍了遥感技术的特点,着重阐述了遥感技术在当前我国生态系统服务功能评估中的应用及作用,最后,总结了遥感技术在我国当前服务功能评估中的问题和以后的发展方向。     

卫星遥感火点监测应用和研究进展

卫星遥感在自然灾害管理和应对中发挥了越来越多的作用。火点遥感在火灾频发的时候也被寄予厚望。梳理了火山、环境、气候、火灾等方面对火点遥感的需求,中国火灾监测的行业用户对时空分辨率需求迫切程度不同;概述了用于火点遥感监测的卫星数据源特点,光谱维度上以热红外敏感波段最重要,卫星轨道特点也是影响火点遥感监测能力重要因素;在分析火点遥感物理原理和方法的基础上,综述了当前火点遥感方法的研究进展及优缺点。按照火灾发生的灾前、灾中、灾后3个阶段,分别讨论了当前火点遥感提供信息支撑的能力。火点遥感用于发现火灾仍需要与地面监测等手段联合使用。     

多源遥感数据支持下的城市生态状况评价

城市生态环境监测具有数据来源广泛、监测要素复杂、服务对象多样等特点,整合可用的资源进行城市生态的综合监测成为目前关注的热点。本文利用高分辨率遥感影像,以及地表覆盖、城市边界等遥感产品,在现有遥感生态指数的基础上,结合黑臭水体指数,构建适合综合评估城市生态状况的集成遥感监测模型,实现对城市生态环境状态的多维度监测。该方法能够较准确客观地反映城市的生态环境质量,理论上补充了基于遥感数据的城市生态环境监测方法,可为城市生态环境监测的信息化建设提供技术支撑。     

遥感在森林精准培育中的应用现状与展望

随着社会经济快速发展及人口增长,中国木材供需矛盾突出,对外依存度高。面对有限的土地资源,迫切需要更为高效、高质量地培育森林资源,在定向培育和集约经营等的各个环节实现培育技术精准化。现代遥感技术所构建的多平台、多角度、多模式立体观测体系及定量分析方法是森林精准培育的关键技术。以遥感技术为核心所构建的从土壤类型分析、土地适应性评价、生态环境模拟到林木育种、灌溉施肥、林木长势监测、病虫害防治等一体化、精准化的森林精准培育新体系,将全面支撑现代林业的整体提质增效和森林质量精准提升。本文首先介绍了RGB相机、多光谱、高光谱、激光雷达、热红外和荧光传感器在森林精准培育中应用现状,并对其应用特点及测量指标进行了综合比较;然后,重点介绍了遥感在林木良种选育、营养胁迫监测诊断及水肥精准喷灌以及森林病虫害防治与健康评估这3个森林精准培育重要方向上的应用,并分析了各应用方向的共性需求;最后,从3个方面,即多源遥感信息融合,人工智能、物联网及3S技术集成,以及遥感数据与生理生态模型和辐射传输模型等的集成应用,分析了未来遥感技术在森林精准培育中的发展趋势及应用前景。