土地覆盖

摘要： 为合理制定土地管理计划,针对土地覆盖变化对环境安全的影响展开了研究。利用数学量化方式,计算土地覆盖综合指数和动态变化率,建立土地覆盖变化模型;采用压力—状态—响应架构描述资源、环境和人文三者间关系,遵循系统性、动态性等原则建立环境安全评价指标体系,通过计算最大特征根,确定指标权重,构建评价模型;根据评价指数,将环境安全划分为5个等级。探究在时间段内土地覆盖变化情况及对应的环境安全等级,由此得出二者间影响机制为:土地覆盖情况受人为破坏程度越大、环境质量越差,生态系统的自身调节能力降低;反之,如果及时采取相应措施,提高林地、草地覆盖率,可对生态产生积极影响,提高环境安全。

摘要： 土地覆盖是陆地表层的自然状态,表现为地表覆盖的类型、数量以及空间异质性特征(如景观多样性)等,是自然过程和人类活动共同作用的结果。土地覆盖数据是全球变化、物质与能量循环等研究和应用的基础数据。遥感技术为土地覆盖变化监测提供重要支撑,加深了人们对于土地覆盖变化的驱动机制以及景观多样性响应的认识。本文以欧空局气候变化中心生产的土地覆盖数据为基础,利用交叉步行表,经尺度转换将原数据的离散土地覆盖类型转换为具有连续数值的植被功能类型比例,并基于此计算香农多样性指数,生产得到1992–2018年逐年0.05°的中国及其毗邻地区(70°E–140°E,15°N–55°N)土地覆盖与香农多样性指数数据集。本数据集具有时序长、分辨率高、定量化等优点,可应用于区域的植被覆盖、景观格局动态等方面的研究,也可为模型模拟、遥感反演等研究提供基础底图。

摘要： 遥感技术是研究土地覆盖类型的重要手段,但大部分研究仅采用单一数据源、少特征,分类精度低,该研究基于GEE环境对多源遥感数据、多特征协同进行地物类型分类研究。采用哨兵一号(Sentinel-1)合成孔径雷达数据、哨兵二号(Sentinel-2)多光谱数据和国产高分二号(GF-2)多光谱数据,构建了青海省诺木洪地区地表8类地物的波段特征、植被指数特征、纹理特征和极化特征空间,利用特征优化算法和随机森林(Random Forest,RF)算法实现了研究区域地物的有监督分类,以此评估构建的多特征空间性能及多源数据协同分类的能力。结果表明,基于Sentinel-1与Sentinel-2数据源,使用多特征空间协同分类时的总体精度和Kappa系数可达到97.62%和0.9716,精度均高于使用单一数据或部分特征的分类精度(总体精度为95.91%,Kappa系数为0.9511)。而基于Sentinel-1、Sentinel-2与GF-2数据提取的波段、植被指数、纹理特征和极化特征进行的协同地物分类结果总体精度达到了96.67%,Kappa系数达到了0.9602。总体上,基于多数据源、多特征协同分类结果精度要优于单一数据源或少特征分类结果,而不同空间分辨率图像提取的纹理特征对分类结果有着不同影响,在适宜的分辨率下提取纹理特征参与分类才能达到更好的效果。

摘要： 为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年Landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。结果表明:①永曲河流域地表平均温度由2008年的24.330°C上升至2020年的24.592°C。②地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低。③不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688°C。④地表温度与归一化植被指数的地理加权回归结果呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强,地理加权回归法由于引入了空间权重,能定量研究空间要素的非平稳关系,并解决其异质性问题,有效避免了传统回归模型的局限性,具有一定的优势。

摘要： 为了对比分析遥感影像加入特征和不同分类方法下的土地覆盖分类精度,提高土地覆盖分类的精度,本文以湖北省武汉市为研究区域,Landsat遥感影像和ASTER GDEM地形数据为数据源,比较原始多光谱影像和加入特征的融合影像在最大似然法、支持向量机和随机森林方法下的分类精度,并选取精度最高的一种组合作为土地覆盖变化监测的方法,对2015、2018和2021年武汉市的土地覆盖进行变化监测。结果表明:融合特征影像和SVM分类组合的分类精度最高,总体精度达到93.09%,Kappa系数为0.9123,因此选用该组合进行变化监测。监测结果表明,在2015到2021年间,武汉市城市用地面积在逐步增加,裸地面积维持在较低水平,林地面积增加,但水体和农田仍存在无法准确区分的问题。

摘要： 在对湖南省长沙市森林资源现状情况与森林覆盖率历史变化情况充分分析的基础上,对国土空间规划背景下森林的组成和森林覆盖率的计算方法进行探讨,从林业行业管理层面和国土空间规划层面对森林的组成和森林覆盖率的计算差异性进行分析。利用相关数据进行空间分析和提取,结合植被覆盖类型、植被覆盖度指标,计算出国土空间规划背景下的长沙市森林覆盖率,并对未来长沙市森林覆盖率的发展空间进行分析,对其他地区科学选择森林覆盖率计算方法有一定的借鉴意义。

摘要： 精准高效的土地覆盖分类不仅能提高土地利用类型研究与制图质量,也有助于有序地组织土地的保护与开发。以2020年7月28日银川市三区的美国陆地卫星8号陆地成像仪(Landsat8 OLI)影像为数据源,建立最佳指数法(OIF)辅助前馈(BP)神经网络的模式识别模型,借助遥感影像处理平台(ENVI)选取训练样本集,对银川市三区土地覆盖类型进行分类。结果表明,OIF辅助BP神经网络模式识别的总体精度为86.95%,Kappa系数为0.8435,优于最大似然法和支持向量机(SVM)分类法;从生产者精度来看,该方法在林地、草地、水域和未利用地的分类中优势明显,精度都超过了90.00%,但在建设用地的分类中精度较低,只有70.73%。实验证明,OIF辅助BP神经网络的模式识别在遥感影像的监督分类中是一种精准高效的分类方法。

摘要： 基于Google Earth Engine平台,使用Landsat Level遥感影像,利用归一化燃烧指数作为LandTrendr时间分割算法的光谱数值,对香格里拉市进行土地覆盖变化检测。结果表明:1986—2016年,林地、未利用地、永久性冰川雪地面积持续减少,草地、水体和建设用地面积持续增加;林地为香格里拉最主要的土地覆盖类型,总占比超过80%。香格里拉土地覆盖的变化动态度总体较低,土地覆盖变化过程较为平缓;大部分林地未发生变化,在31 a内以中度干扰和轻微恢复为主。但香格里拉林地总面积多年来持续减少,按干扰和恢复的持续时间来看,1986—2016年林地发生变化的主要类型为持续1~5 a的干扰和持续21~31 a的恢复。自然灾害与人为采伐的消耗速度远大于林分的自然增长速度,如果不健全林地保护的措施,林地资源将日益稀少。

摘要： 机场建设会对区域生态质量产生影响,科学准确地评估机场及周边地区的生态质量对于区域发展具有重要意义。以北京大兴国际机场及周边5 km范围为研究区,选取2013年(机场建设前)、2017年(机场建设中)、2019年(机场建成后)共3期Landsat-8遥感影像数据,定量分析不同时期的土地覆盖类型、热环境及生态质量,探讨遥感生态指数(RSEI)在大型工程建设前后周边地区生态质量评估中的适用性以及生态质量变化主要驱动因素。结果表明:①2013~2019年,研究区植被显著减少,不透水面显著增多;②研究区城市热岛比例指数相对较低,2013~2019年城市热岛比例指数整体提升229.46%;③2013~2019年的遥感生态指数整体下降27.83%,这是因为研究区不透水面、裸土面积上升了15.2%,而植被面积下降了15.19%。总体而言,机场建设导致土地覆盖类型变化剧烈,热岛效应显著升高,生态质量显著下降,验证了遥感生态指数在大型工程建设生态质量评估中的可行性。

摘要： 针对不同土地覆盖类型特别是作物空间分布,提出一种顾及火点像元地物类别先验概率的排放因子加权策略,并结合热辐射功率(FRP)昼夜周期分布的假设,建立了我国逐日1 km的田块尺度露天生物质燃烧氮氧化物(NO_(x))遥感排放清单。为验证FRP昼夜周期分布假设的合理性,与Himawari-8 FRP反演结果进行比较,两者相关系数约为0.65。同时,为验证排放清单的有效性,将估算结果与全球火情数据库(GFED)、湖北省内三个环境监测站点观测资料、臭氧监测仪(OMI)遥感观测数据等进行了对比验证。对比结果显示所建立的排放清单与其中两站点观测数据的相关系数分别为0.56和0.65,与GFED数据库以及OMI数据具有较好的一致性,且具有更高的时空分辨率。

摘要： 空间滤值多分类逻辑回归模型((ESF-MLR)将特征向量作为解释变量加入模型，考虑了空间效应的影响，从而提高拟合精度、降低不确定性。引入特征向量作为空间变量，在顾及空间效应的同时，探究不同类型土地覆盖的驱动因素(环境变量)，从而得到更精确的结果。栅格分块并构建相同的空间邻接矩阵和特征分解，可以一定程度上解决大型离散变量栅格建模的计算瓶颈，减小计算量、提高计算效率。

摘要： 采用2000年、2009年、2013年的Landsat影像,利用最大似然分类法对漓江上游地区主要土地利用/覆盖类型进行分类,得到了三期土地利用/覆盖分类图,并进行精度验证.对研究区内土地覆盖类型进行统计分析,采用转移矩阵进行变化监测,得出以下结论:2000年至2013年间,水体、建筑和灌草丛的面积出现增长,耕地和林地的面积出现负增长.人口活动的影响和城市化的加剧是导致耕地和林地面积减少的原因,因此采取相应措施对漓江地区植被进行保护,减弱人类活动造成的影响是很有必要的.

摘要： 以江西赣州南方丘陵山地所包含的赣州市18个县(市、区)为研究范围,针对生态修复区域,利用中-高分辨率卫星遥感技术建立区域生态状况、植被长势以及不同类型生态修复行为的监测评估的指标和技术方法体系,综合评估区域生态保护与修复特征.主要结论为:(1)2016-2018年,赣州市土地覆盖类型相对稳定,林地是赣州市最主要的土地覆盖类型,2018年面积占比为73.0％.(2)2016-2018年,赣州市植被覆盖度有所增加,高植被覆盖区面积比例增加了1.5个百分点,植被恢复区域面积约为退化区域的3倍.(3)赣州市典型生态修复、恢复区生杰环境有所改善.

摘要： 利用神农架林区1987年、2000年、2013年Landsat卫星遥感影像,结合地面调查信息,运用ERDAS软件分别解译出三个时期地表覆盖类型,同时对比三个时期地表覆盖类型的变化,统计分析出三个时期神农架林区森林变化面积和来源.结果显示,1987年到2000年期间森林面积增长缓慢,净增长了14.70 km2,变化主要来自灌丛和草地的转化;2000年到2013年期间森林面积增长迅速,净增长了207.49 km2,变化主要来自灌丛、草地、和农田的转化.运用遥感技术连续、宏观、动态的监测神农架林区地表覆盖变化,不仅丰富了神农架林区的本底资料,同时也为生态环境监测与生物多样性保护提供重要的数据.

摘要： 辐射归一化旨在减小不同时相影像间因获取条件不一致而导致的非地表辐射变化的差异,是土地覆盖变化监测的重要前提条件.本文根据高光谱图像上同类地物的谱形及数值的相似性,利用光谱角距离(SAD)和欧式距离(ED)双重判定进行不变特征点的选取,提出了一种基于光谱角距离-欧式距离的辐射归一化方法.在评价指标中除了常用的均方根误差和相对偏差,更增加了高光谱特色的衡量光谱保真性指标:皮尔森系数、光谱扭曲程度.利用高光谱遥感CHRIS图像验证表明,本文方法不仅在辐射特性上优于基于多元变化检测的MAD法,而且具有保持光谱特性的优势,具有较好的应用前景.

摘要： 随着城市的快速发展,城市热岛效应已经引起了大量的关注.城市热岛效应带来了高温,导致了恶劣的生活环境,这一点在夏季尤为突出,夏季的城市热岛效应已经影响到了整个城市生态系统.本文以上海为例,使用两个时相的Landsat ETM+遥感影像,借助于ENVI5.1和ArcGIS Desktop10.2.2软件,通过将第6波段的灰度值转化为亮度温度,进而将土地表面温度进行归一化和密度分割的方式,从上海热岛效应的总体分布特征、变化以及相关的影像因子等方面来分析城市热岛效应所带来的影响.在局部区域的不同类型的土地覆盖分类中,归一化植被指数和亮度温度之间的回归分析呈现显著的负相关.此外,通过定量分析,在一定的空间范围内,黄浦江对于上海的地表温度的降低有显著的作用.最后,基于分析结果和潜在的研究方向,提出了一些对于改善城市环境的建议。

摘要： 本文以经济迅速发展、城市化进程快速推进的上海市为研究区,利用1995、2000、2005和2010年四期土地利用、数字高程模型(DEM)和交通道路等数据,通过校准获得所需增长系数后,应用SLEUTH模型对土地利用/覆盖的变化过程进行情景模拟和预测.在此基础上,设置不同的情景方案,模拟对比不同条件下的上海市未来土地利用/覆盖的变化,为上海市的城乡规划提供一定的理论支持和决策依据.研究结果表明,SLEUTH模型对上海历史土地利用/覆盖变化的模拟总体精度较高,合理校准系数后开展未来情景模拟;通过对2050年上海土地利用/覆盖变化的预测,2050年上海市城镇用地面积显著增加,农村居民用地、草地、林地和其他建设用地的面积减少,城市扩张主要以边缘增长方式进行,新扩展中心增长和道路影响增长则主要是发生在郊区.

摘要： 本文以经济迅速发展、城市化进程快速推进的上海市为研究区,利用1995、2000、2005和2010年四期土地利用、数字高程模型(DEM)和交通道路等数据,通过校准获得所需增长系数后,应用SLEUTH模型对土地利用/覆盖的变化过程进行情景模拟和预测.在此基础上,设置不同的情景方案,模拟对比不同条件下的上海市未来土地利用/覆盖的变化,为上海市的城乡规划提供一定的理论支持和决策依据.研究结果表明,SLEUTH模型对上海历史土地利用/覆盖变化的模拟总体精度较高,合理校准系数后开展未来情景模拟;通过对2050年上海土地利用/覆盖变化的预测,2050年上海市城镇用地面积显著增加,农村居民用地、草地、林地和其他建设用地的面积减少,城市扩张主要以边缘增长方式进行,新扩展中心增长和道路影响增长则主要是发生在郊区.

摘要： 本文以经济迅速发展、城市化进程快速推进的上海市为研究区,利用1995、2000、2005和2010年四期土地利用、数字高程模型(DEM)和交通道路等数据,通过校准获得所需增长系数后,应用SLEUTH模型对土地利用/覆盖的变化过程进行情景模拟和预测.在此基础上,设置不同的情景方案,模拟对比不同条件下的上海市未来土地利用/覆盖的变化,为上海市的城乡规划提供一定的理论支持和决策依据.研究结果表明,SLEUTH模型对上海历史土地利用/覆盖变化的模拟总体精度较高,合理校准系数后开展未来情景模拟;通过对2050年上海土地利用/覆盖变化的预测,2050年上海市城镇用地面积显著增加,农村居民用地、草地、林地和其他建设用地的面积减少,城市扩张主要以边缘增长方式进行,新扩展中心增长和道路影响增长则主要是发生在郊区.

摘要： 本文以经济迅速发展、城市化进程快速推进的上海市为研究区,利用1995、2000、2005和2010年四期土地利用、数字高程模型(DEM)和交通道路等数据,通过校准获得所需增长系数后,应用SLEUTH模型对土地利用/覆盖的变化过程进行情景模拟和预测.在此基础上,设置不同的情景方案,模拟对比不同条件下的上海市未来土地利用/覆盖的变化,为上海市的城乡规划提供一定的理论支持和决策依据.研究结果表明,SLEUTH模型对上海历史土地利用/覆盖变化的模拟总体精度较高,合理校准系数后开展未来情景模拟;通过对2050年上海土地利用/覆盖变化的预测,2050年上海市城镇用地面积显著增加,农村居民用地、草地、林地和其他建设用地的面积减少,城市扩张主要以边缘增长方式进行,新扩展中心增长和道路影响增长则主要是发生在郊区.

摘要： 本发明公布了一种基于PSPNet的遥感数据土地覆盖分类方法，采用多尺度融合分割模块构造多尺度特征，对土地覆盖类型进行分析，快速建立辨识模型，通过自适应损失算法，弥补样本稀疏类别不平衡造成的信息损失，自适应样本权重，采用预训练网络迁移的方法，通过图像数据库丰富样本多样性，实现对不同类型雷达遥感图像的辨识分割，其算法复杂度低，计算周期短，可适应样本稀疏不平衡下的遥感图像，并对其像素点进行精准语义分割，将土地图片进行区域类型分类，在图像处理领域具有普适性和高可移植性。

摘要： 本发明公开了一种基于土地利用/土地覆盖的国别生态风险计算方法，通过对土地利用/土地覆盖数据重新分类，构建土地利用/土地覆盖生态风险强度判断矩阵，从而计算各类土地利用/土地覆盖的生态风险强度，将其带入国别生态风险指数模型的计算公式中，得出各国别的生态风险，制成各国别的生态风险地图。该发明具有数据容易获取，实现方便，指导直观的有益效果。

摘要： 本发明提出了一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法，其步骤为：首先，通过云计算平台获取X年的N幅Landsat卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集城市不同土地覆盖类型的光谱信息；其次，分析不同地物之间的光谱差异，确定识别城市不同土地覆盖类型的有效光谱波段及其图像合成方案；然后，创建蓝色彩钢板房遥感指数、红色不透水面遥感指数；再基于数据处理后的各种图像和阈值，创建城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，实现城市不同土地覆盖类型的快速分类；最后对分类结果进行孤立像元合并处理，得到城市不同土地覆盖类型图。本发明提出的城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，可实现全球尺度上的城市用地类型的自动识别制图。

摘要： 本发明提供一种土地覆盖样本时空迁移方法，首先采集用于特征空间构建的多源数据，并对多源数据进行预处理以形成标准化特征数据；再针对高时间敏感特征数据构建用于迁移目标时间尺度的特征时间序列；而后获取低时间敏感特征数据在数据收集时点所对应的收集时点特征；对再特征时间序列和收集时点特征进行归一化处理以形成多维特征空间；再基于多维特征空间完成时间尺度上的样本迁移和空间尺度上的样本迁移，如此，可充分利用多源数据，且样本时空迁移算法自动化程度高，时间尺度上可适用于不同时间粒度（如天、旬、月、季度、年），空间尺度上可推广至全球，可以极大地减少人工解译样本的工作量，有效提高土地覆盖制图效率。

摘要： 本发明提供了一种基于深度特征融合模型的矿区土地覆盖分类方法，包括：获取标定矿区的遥感数据，从标定矿区的遥感数据中提取多模态数据，其中，多模态数据包括多光谱影像和数字高程模型数据；基于多模态数据提取多模态浅层特征，使用深度置信模型处理多模态浅层特征获得多模态深度特征；使用第一深层模型处理多光谱影像的像元邻域获得深层光谱‑空间特征，使用第二深层模型处理数字高程模型数据的像元邻域获得深层地形特征；融合多模态深度特征、深层光谱‑空间特征以及深层地形特征输入分类器，获得分类结果。利用卷积神经网络和深度置信网络的各自优势，能解决由于矿区典型特征导致其土地覆盖分类精度难以提升的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多时相数据的土地覆盖变化与热环境影响研究方法，实施步骤如下：获取待监测区域的多时相遥感图像，对待监测区域不同时相的遥感数据进行土地覆盖分类制图研究，并统计各土地覆盖类型的面积；对待监测区域不同时相的遥感数据进行地表温度反演，对温度进行分级，分析不同温度等级的时空变化情况；在探究土地覆盖及其变化对地表温度的影响方面：首先，分析不同土地覆盖类型的地表温度在不同季节的温度响应；其次，通过引入地表特征参数半定量研究其与地表温度之间的关系；接着研究土地覆盖类型变化后对地表温度的贡献占比；最后，通过引入分布函数，研究不同土地覆盖类型的热源区信息，此研究方法具有分类精度高等优点。

摘要： 本发明提供了一种基于Transformers‑MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法，属于农业土地覆盖时空语义分割技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于Transformers‑MulMLA的农业土地覆盖时空语义分割方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：S1：对t时刻的输入的农作物图片进行图像预处理；S2：将步骤S1中处理好的图片输入空间特征提取Transformer编码器，输出空间特征；S3：将步骤S2中的空间特征输入至时序特征提取Transformer编码器进行时序分析，输出时间序列特征；S4：采用Mul‑MLA结构对编码层特征进行解码，得到目标农作物覆盖分布语义分割图像；本发明应用于农业土地分割。

摘要： 本发明公开了一种土地覆盖分类的特征增强网络，包括如下步骤：S1、获取训练图像集和测试图像集；S2、构造网络模型，包括建立四个下采样层；S3、构建解码网络，包括建立自注意特征模块、通道特征强化模块和特征融合模块；S4、通过特征融合模块，将下采样过程中的不同尺寸的信息进行融合，指导骨干网络特征地图获取空间维度上隐藏层的信息。该种土地覆盖分类的特征增强网络，加强了隐藏层中的语义信息的提取，将隐藏层的语义信息传递原始特征图，得到特征图的上下文像素的类别信息，从而改善建筑物和水域分割过程中的边缘模糊和建筑物误判等问题，提高了分割精度，增强了算法的普适性。

摘要： 本发明公开了一种基于亚像元制图的土地覆盖面积估算方法及系统。本发明通过根据像元的目标地物丰度估值区间对亚像元地图分层，并根据各地图分层进行随机抽样，得到样本像元，之后利用所述地图分层中各样本像元对应的目标地物丰度估值和目标地物丰度真值，确定各地图分层的目标地物丰度误差，从而综合各地图分层的目标地物丰度误差和各地图分层的目标地物丰度估值的概率分布得到面积比例的误差，对面积比例的纠正更为精细，进而获取了更准确的土地覆盖面积估算值。

摘要： 本发明公开了遥感技术领域的一种用于土地覆盖分类问题的多级特征聚合系统及方法，包括：获取土地覆盖数据集；将土地覆盖数据集中的训练集输入预先构建的多级特征聚合网络进行迭代训练，所述多级特征聚合网络包括编码器、解码器和全局依赖模块，所述全局依赖模块位于编码器和解码器的中间，通过学习亲和力矩阵码器和解码器的中间，获取所有位置之间的权重值并过滤冗余通道信息；迭代训练结束后，保存训练好的最佳模型权重；重新加载最佳模型权重，对土地覆盖数据集中的测试集预测分割结果。本发明提高了对高分辨率遥感图像的分割精度，分割效果改善明显。