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中原城市群水生态空间演变时空特征及其驱动机制——基于时空立方体与可解释机器学习分析
1
作者 张轲 尹力 +2 位作者 赵浪 魏伟 薄立明 《生态学报》 北大核心 2025年第10期4697-4715,共19页
中原城市群是推动黄河流域高质量发展的核心空间载体,科学认知其水生态空间演变的时空特征及形成机制,对黄河下游地区水生态空间管制和国土空间规划具有重要支撑作用。采用时空立方体刻画2000—2023年长时序中原城市群水生态空间年际演... 中原城市群是推动黄河流域高质量发展的核心空间载体,科学认知其水生态空间演变的时空特征及形成机制,对黄河下游地区水生态空间管制和国土空间规划具有重要支撑作用。采用时空立方体刻画2000—2023年长时序中原城市群水生态空间年际演变动态及典型模式,从规模⁃位置2个维度综合分析空间结构转型特征,进而利用Mantel test矩阵分析水生态空间结构转型与驱动因素的相关性关系,在此基础上运用XGBoost模型和可解释机器学习VIVI⁃PDP框架从驱动因素重要程度、交互作用强度和非线性依赖关系分析演变机制。结果表明:①近23年中原城市群水生态空间增加805.53km^(2),增幅高达33.52%,整体呈现“上升—平稳—上升—平稳”的动态变化趋势,在稳定的基础上逐步提升;②“农业空间⁃水生态空间”的动态转换现象尤为显著,且在城市群的六大功能分区中差异明显,其中高效生态示范区的水生态空间转型最为活跃,核心发展区与跨区域协同发展区相对活跃,而转型创新发展区和承接产业转移区转换度较低;水生态空间动态转换的高⁃高聚类区,即水生态空间的转入和转出均较为频繁的区域,主要集中于水资源丰富的西部、南部与东部地区,低⁃低聚类区则多位于北部和中部地区,其水生态空间的转入和转出均较为有限;③自然地理基础与交通区位条件是中原城市群水生态空间动态转型过程中的主导因素,然而,在水生态空间向农业空间的转出和城镇空间向水生态空间的转入过程中,社会经济因素作用逐渐凸显,自然与人文因素的交织作用使得转型过程呈现出多重因素交织、区域差异显著的驱动机制。 展开更多
关键词 水生态空间 时序遥感 分异格局 驱动因素 水生态保护 中原城市群
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基于傅里叶神经算子的遥感数据预测方法 被引量：2
2
作者 卫兰 朱建璇 +3 位作者 徐晓斌 范存群 林曼筠 赵现纲 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期82-91,共10页
地球遥感是气象卫星的主要任务.由于受云层遮挡、宇宙射线辐射等因素影响,气象卫星所获取的遥感数据通常存在大量缺失及异常.傅里叶神经算子具有效率高、精度高、分辨率灵活等特性,基于此,提出一种基于傅里叶神经算子的遥测数据预测算法... 地球遥感是气象卫星的主要任务.由于受云层遮挡、宇宙射线辐射等因素影响,气象卫星所获取的遥感数据通常存在大量缺失及异常.傅里叶神经算子具有效率高、精度高、分辨率灵活等特性,基于此,提出一种基于傅里叶神经算子的遥测数据预测算法.该算法首先对遥感数据缺失值利用空间均值法和拉格朗日插值法进行填充,之后用傅里叶神经算子训练出空间数值在时间域上的映射关系,最后利用训练出来的模型对于最新的遥感数据进行预测,基于风云4号遥感卫星真实遥感数据的仿真实验结果表明,所提出的方法在较长期的时序预测中仍能保持较好的预测精度. 展开更多
关键词 地球遥感 时序预测 长期预测 傅里叶神经算子
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基于时序遥感和水位数据的洲滩地形重建技术研究
3
作者 王莹 文雄飞 +2 位作者 李喆 元媛 陈喆 《人民长江》 北大核心 2025年第8期99-106,共8页
针对面积随河流水位年内变化较大的河道洲滩,基于ESA/Sentinel-2卫星遥感影像提取时间序列的洲滩边界线,辅以洲滩上下游最近水文站的水位观测数据,建立洲滩水位线高程或洲滩水位线各个特征点的高程信息模型,集成时间序列的卫星遥感影像... 针对面积随河流水位年内变化较大的河道洲滩,基于ESA/Sentinel-2卫星遥感影像提取时间序列的洲滩边界线,辅以洲滩上下游最近水文站的水位观测数据,建立洲滩水位线高程或洲滩水位线各个特征点的高程信息模型,集成时间序列的卫星遥感影像提取洲滩边界线及其高程信息,通过空间插值生成的TIN数据构建河流洲滩枯水位以上的数字地形模型;以长江岳阳段南阳洲为例,利用2016年采集的南阳洲1∶10000实测地形数据,对所提算法生成的数字地形模型进行精度评定。结果表明:所提算法反演获得的洲滩枯水位以上地形数据满足1∶25000的地形图规范要求,两者相关系数R>90%,平均绝对误差MAE=0.87 m,均方根误差RMSE=1.01 m。结合卫星遥感数据和水位监测数据反演洲滩枯水位以上地形可为河道洲滩岸线保护利用、洲滩演变研究提供参考。 展开更多
关键词 河道洲滩 时序遥感 水位数据 地形重建 南阳洲 长江
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基于Sentinel-2遥感影像的作物分类方法研究
4
作者 王岩 田军仓 《节水灌溉》 北大核心 2025年第9期105-110,共6页
作物种植结构是规划灌溉制度、估算作物产量的重要参考依据,利用遥感准确地对作物进行识别是一项具有挑战性的任务。研究采用5-9月组成的时序影像和各单月影像,分别提取光谱反射率和指数,并通过RF、SVM和DT等算法对玉米、大豆、水稻进... 作物种植结构是规划灌溉制度、估算作物产量的重要参考依据,利用遥感准确地对作物进行识别是一项具有挑战性的任务。研究采用5-9月组成的时序影像和各单月影像,分别提取光谱反射率和指数,并通过RF、SVM和DT等算法对玉米、大豆、水稻进行分类,对比时序影像和单月影像的分类精度差异。结果如下:(1)在RF算法上,时序影像比最佳单月影像的分类精度提高了6.4%;SVM算法提高了3.33%;DT算法提高了6.25%。(2)在时序影像上,RF算法的分类精度比SVM提高了2.92%,比DT提高了6.25%。综上所述,时序影像可以提高作物的分类精度,且RF为最佳算法。 展开更多
关键词 Sentinel-2 时间序列 卫星遥感 最佳算法 作物分类
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融合高分影像与时序NDVI的农作物语义分割模型
5
作者 赵旭 李浩 +2 位作者 朱益虎 王胜利 何燕兰 《农业工程学报》 北大核心 2025年第14期216-227,共12页
通过遥感技术准确及时地掌握农作物分类信息,对农业生产的管理、预估产量以及调整种植结构等方面至关重要。随着光学传感器性能的不断提升,遥感影像的分辨率也在持续提高,农业遥感正逐步进入高精度时代。然而,目前的高分辨率农作物语义... 通过遥感技术准确及时地掌握农作物分类信息,对农业生产的管理、预估产量以及调整种植结构等方面至关重要。随着光学传感器性能的不断提升,遥感影像的分辨率也在持续提高,农业遥感正逐步进入高精度时代。然而,目前的高分辨率农作物语义分割模型在利用包含农作物物候信息的时序数据方面存在一定的困难,特别是在既有单季作物也有双季作物的复杂种植结构区域。针对此问题,该文提出了一种能够融合高分辨率遥感影像和中分辨率时序NDVI的语义分割模型MCSNet(multi-source crops segmentation network),该模型采用双编码器结构,能够有针对性地同步挖掘高分辨率影像的空间细节与中分辨率时序影像的时空特征,并通过注意力机制引导的数据融合模块对时空信息进行充分融合,提高了农作物分类精度。试验表明,该模型加入了时序NDVI数据后分类精度大幅提高;在对比试验中,该模型分类结果的平均交并比和总体精度分别达到了最高的77.75%和89.56%;在卷积长短期记忆单元和残差双注意力模块的联合作用下,该模型的分类结果在平均交并比和总体精度上分别提升3.84、4.24个百分点。将该模型应用到研究区盱眙县,得出了县域尺度的高分辨率农作物分类结果,制图效果优秀,且各项评价指标的精度均高于基于像素与面向对象的双向长短期记忆网络算法,为基于深度学习语义分割算法的大面积复杂种植结构区域农作物制图提供了可行的方案。 展开更多
关键词 农作物 分类 高分辨率遥感 时序NDVI 语义分割 深度学习
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2000—2022年北京市植被春季物候期变化特征分析
6
作者 谢宜嘉 杨倍倍 +3 位作者 张镇 陈佳 王喆 孟令奎 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期185-193,共9页
春季物候的研究对于了解植被生长发育周期、探索其对气候环境变化的响应机制有着重要的意义,也为指导农业生产、保护和恢复生态系统提供了重要参考。该文对2000—2022年北京市的MOD13Q1数据进行时间序列重建,基于动态阈值法提取出23 a... 春季物候的研究对于了解植被生长发育周期、探索其对气候环境变化的响应机制有着重要的意义,也为指导农业生产、保护和恢复生态系统提供了重要参考。该文对2000—2022年北京市的MOD13Q1数据进行时间序列重建,基于动态阈值法提取出23 a内北京市植被的春季物候,进一步通过Mann-Kendall趋势检验法对北京市的春季物候进行时空变化特征分析,最后使用偏相关分析方法分析了春季物候对气候变化的响应差异。主要结论如下:①北京市植被的春季物候平均在第117天(四月下旬),在过去近20 a约以1.14 d/a的变化速率逐渐提前;②不同植被类型的春季物候呈现层级差异,其中森林的春季物候最早,为第107天,灌木和草地次之,分别为第117天和第119天,农田最晚,为第130天;③年均温度对春季物候的影响存在显著的区域差异,其中河流、水库等水源充沛地区呈正相关关系,在房山区东部存在显著的负相关关系;④从月尺度来看,11,12,1,2月气温对春季物候的影响最大,随着冬季气温的上升,植物春季物候表现出提前的趋势。该研究探索了北京市植被春季物候对于气温和降水的响应机制,为气候变化背景下植被生产指导提供了参考。 展开更多
关键词 植被遥感物候 NDVI 时间序列重建
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基于时序深度学习模型的河套灌区作物分类研究 被引量：1
7
作者 杜帅 肖玲君 +2 位作者 查元源 刁雨晴 连勰 《节水灌溉》 北大核心 2025年第4期1-7,15,共8页
及时、准确地绘制作物分类地图是智慧灌区建设的重要基础,可为农作物生长监测、产量预测及农业生态环境评估提供关键数据支撑。深度学习模型在作物分类研究中表现出卓越的效果,但在处理时序遥感数据时仍存在一定局限性。基于Google Eart... 及时、准确地绘制作物分类地图是智慧灌区建设的重要基础,可为农作物生长监测、产量预测及农业生态环境评估提供关键数据支撑。深度学习模型在作物分类研究中表现出卓越的效果,但在处理时序遥感数据时仍存在一定局限性。基于Google Earth Pro软件、GEE平台和geemap工具,生成了2020年河套灌区的作物分类地图,并对其精度和可靠性进行了评估。以该分类结果为标签,利用Sentinel-2图像生成了包含河套灌区5-10月72个波段的Sentinel-2数据集和6个波段的EVI数据集,比较了多种机器学习模型与深度学习模型在河套灌区的作物分类性能。研究结果表明,基于时序的深度学习方法(TFBS)取得了最佳分类精度,其mIoU、mprecision和mrecall分别达到0.8722、0.9247和0.9260。在处理72个波段遥感影像数据集和EVI数据集时,基于时序的深度学习模型展现出较强的鲁棒性,而Unet模型在处理EVI数据时无法收敛,难以提取时序特征。研究表明:基于时序的深度学习模型具备更高的分类精度和显著的鲁棒性,为作物分类研究中的模型选择提供了参考。其分类结果也为河套灌区的农业管理提供了重要的技术支持与数据保障。 展开更多
关键词 作物分类 深度学习 河套灌区 遥感 时序
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基于Transformer和多序列特征的土壤含水率预测
8
作者 邝晓飞 万里平 +3 位作者 连嘉茜 段欣玥 尉鹏亮 郭交 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期120-127,共8页
土壤含水率(Soil moisture content,SMC)的准确预测在农业生产中至关重要。多时间序列多源遥感数据可提供多种特征的时间变化信息,但多时相多序列信息往往在SMC反演中得不到有效利用。Transformer网络在处理多序列特征中表现优越,本研... 土壤含水率(Soil moisture content,SMC)的准确预测在农业生产中至关重要。多时间序列多源遥感数据可提供多种特征的时间变化信息,但多时相多序列信息往往在SMC反演中得不到有效利用。Transformer网络在处理多序列特征中表现优越,本研究基于Transformer结构构建了提取SMC的深度回归模型,并将其与卷积神经网络回归(Convolutional neural network regression,CNNR)、长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)回归、门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)回归进行比较。实验结果表明,使用长时间序列特征数据更有利于SMC预测;在利用5 d的历史数据预测5 d后的SMC时,Transformer回归相较于CNNR、LSTM和GRU,决定系数平均提升0.0953、0.0324、0.0336,均方根误差平均降低0.014、0.0026、0.0030 cm^(3)/cm^(3)。对特征影响和中间隐藏特征的变化分析显示,为不同时刻特征分配合适的注意力更有利于预测SMC。 展开更多
关键词 土壤含水率 模型分析 多时间序列 TRANSFORMER 多源遥感
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顾及Vis-NIR光谱指数时序统计特征的红层荒漠化场景分类
9
作者 陈震 谢相建 +1 位作者 陈竹安 谭皓 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期165-174,共10页
荒漠化调查是区域土地修复、植被恢复与水土保持等农业整治工程的基础工作。而在东南丘陵区红层荒漠化的多光谱遥感监测中,仅依靠单一时相影像有限的光谱特征,难以表征和区分红层区复杂地表覆盖类型。针对该问题,该研究以湘赣北部交界... 荒漠化调查是区域土地修复、植被恢复与水土保持等农业整治工程的基础工作。而在东南丘陵区红层荒漠化的多光谱遥感监测中,仅依靠单一时相影像有限的光谱特征,难以表征和区分红层区复杂地表覆盖类型。针对该问题,该研究以湘赣北部交界的红层出露带为研究区,提出一种顾及Vis-NIR光谱指数时序统计特征的红层荒漠化场景多尺度分层分类方法。研究首先在典型地表覆盖敏感指数基础上,基于时序统计分析方法,增强红层目标与其他地物覆盖的可分性;然后结合面向对象影像分析技术和决策树分类方法,先后从像元尺度和对象尺度完成红层区纯净地物覆盖和荒漠化混合场景覆盖分类;最后与随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型进行对比分析。结果表明:敏感光谱指数的时序统计分析能够有效增强红层区典型覆盖场景的可分性;结合时序统计增强与面向对象空间优化的分层决策模型相较于RF和SVM两类分类模型总体分类精度提高了3.04%、3.52%;其中对裸岩的提取精确率为86.15%,召回率为89.31%,F1分数为0.88, F1分数相较于RF和SVM分别提高了4.76%和6.02%,有效地减少了裸岩错分漏分,提高了红层荒漠化场景分类精度。该研究为荒漠化遥感调查提供了一种简单有效的技术方案,也为赣西北红层荒漠化区域的土地修复等相关农业整治工作提供可靠的空间数据支持。 展开更多
关键词 遥感 决策树 特征优选 红层荒漠化 Vis-NIR光谱指数 时序统计 空间优化
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基于GEE的广西海岸带潮间带红树林潮滩分类
10
作者 雷文正 罗天宇 +3 位作者 郭希 李淑娴 李宁 高二涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7493-7501,共9页
准确、实时掌握潮间带湿地范围变化情况与物种群落变化是实现湿地潮间带可持续发展与管理的重要基础工作。近年来,全球气候变暖、海平面上升以及人类对海岸带的开发、围垦、水产养殖等因素,导致潮间带受到严重的破坏。目前尚缺乏对广西... 准确、实时掌握潮间带湿地范围变化情况与物种群落变化是实现湿地潮间带可持续发展与管理的重要基础工作。近年来,全球气候变暖、海平面上升以及人类对海岸带的开发、围垦、水产养殖等因素,导致潮间带受到严重的破坏。目前尚缺乏对广西地区潮间带红树林潮滩分类的系统性研究,为实现广西潮间带资源的大范围、高精度提取,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,利用2012—2022年广西海岸带的Landsat系列影像数据,并对影像进行阈值分割处理,分析潮汐动态淹没影响下的各遥感特征,提取了广西海滨湿地潮间带范围,并实现了研究区域滩涂及水体、红树植被、非红树植被的分类,面积分别为5 641.67、1 625.29、2 156.04 hm2。分类总体精度达93.3%,Kappa系数0.9。 展开更多
关键词 潮间带湿地 GEE(Google Earth Engine) 最大光谱指数合成算法(MSIC) 最大类间方差法(OTSU) 时序遥感
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联合卫星和无人机遥感的红树林-盐沼生态交错带监测——以广西丹兜海为例
11
作者 董迪 黄华梅 +4 位作者 高晴 张胜鹏 李亢 魏征 孙玉超 《应用海洋学学报》 北大核心 2025年第1期167-176,共10页
红树林-盐沼生态交错带是研究景观格局与生态过程、监测全球气候变化的重要区域,但其特有的动态性、过渡性和空间异质性给遥感监测带来了挑战。本研究以互花米草(Spartina alterniflora)入侵问题显著的广西丹兜海为研究区,基于卫星数据... 红树林-盐沼生态交错带是研究景观格局与生态过程、监测全球气候变化的重要区域,但其特有的动态性、过渡性和空间异质性给遥感监测带来了挑战。本研究以互花米草(Spartina alterniflora)入侵问题显著的广西丹兜海为研究区,基于卫星数据获取红树林-盐沼生态交错带的最佳观测时间窗口,指导无人机数据的采集,继而开展红树林-盐沼生态交错带的红树林和盐沼高精度制图。研究结果表明,密集时序Sentienl-2A/B卫星数据和时间序列谐波分析法重构的红树林和盐沼归一化植被指数能较好地指示最佳观测时间,即研究区植被的最佳观测时间是冬季,最佳观测时间组合是冬季和夏季。基于最佳观测时间组合的双时相卫星数据的随机森林分类方法能较好地抑制“同物异谱,异物同谱”导致的海岸带地物分类的错分和漏分以及卫星影像云遮档降低分类精度等问题。与拥有更多光谱波段的Sentienl-2A/B卫星数据相比,更高空间分辨率的可见光无人机数据在区分红树林、盐沼、光滩上有显著优势。 展开更多
关键词 红树林 盐沼 生态交错带 卫星遥感 无人机遥感 时间序列谐波分析法 密集时序
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城市夜光遥感相机成像质量分析
12
作者 孙永雪 姜婷 +1 位作者 胡继宝 赵晟达 《应用光学》 北大核心 2025年第3期703-708,共6页
微光遥感影像被广泛应用于社会经济估算、城市监测、生态环境评估以及公共健康等领域。利用微光遥感在夜间和晨昏时段等低照度条件下进行地物探测,可与传统的日间遥感形成互补,形成全天时的对地观测能力。但是在低照度环境下,遥感相机... 微光遥感影像被广泛应用于社会经济估算、城市监测、生态环境评估以及公共健康等领域。利用微光遥感在夜间和晨昏时段等低照度条件下进行地物探测,可与传统的日间遥感形成互补,形成全天时的对地观测能力。但是在低照度环境下,遥感相机的成像质量会随着相机进光量的衰减而急剧衰退,因此,如何提高图像信噪比是微光遥感需要重点关注的。针对前期研制的某夜光遥感相机的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)进行了详细分析和建模,在面阵凝视模式下,分析信噪比与积分时间、地面辐亮度之间的函数关系,结果表明:当积分时间大于2 ms时,信噪比优于10 dB;当积分时间大于15 ms时,信噪比优于20 dB。在条带成像模式下,分析信噪比与行频及TDI级数的关系,结果表明:TDI级数一定的情况下,行频越高,信噪比越低;行频一定的情况下,TDI级数增加,信噪比增大,但是信噪比增大的速率随着TDI级数增加逐渐减缓。 展开更多
关键词 夜光遥感 信噪比 TDI级数 积分时间
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层级特征驱动的海冰范围预测算法
13
作者 高源 侯春萍 +2 位作者 李梦龙 马丹 杨阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期97-103,共7页
北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关,因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限,忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测... 北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关,因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限,忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测精度低等问题,文中提出一种层级特征驱动的海冰范围预测算法。该算法结合了局部特征提取模块与双向时序特征提取模块,以捕捉局部特征与长期复杂的双向时序特征。这种多层级特征提取策略能够显著提升整体预测精度。此外,算法还引入了特征重点捕捉机制,通过赋予关键特征更高权重,有效提高了融化季节的预测精度。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法在整体预测精度上达到了99.44%。特别是在融化季节,预测精度显著提升,充分证明了该算法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 卫星遥感 海冰范围 时间序列预测 注意力机制 双向门控循环单元 深度学习
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基于对象级间隙填充与SG滤波的Sentinel-2 NDVI时间序列重建
14
作者 高崇 陈国坤 +4 位作者 段兴武 唐伯惠 温庆可 左丽君 赵海娟 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期212-220,共9页
时间分辨率与空间分辨率的相互制约是资源环境定量遥感监测中的共性问题。为解决山区云雾天气下光学影像时空不连续性问题,并提升复杂地形和异质景观区域NDVI重建的精度和效率,该研究提出了一种基于对象级间隙填充策略的高时空分辨率NDV... 时间分辨率与空间分辨率的相互制约是资源环境定量遥感监测中的共性问题。为解决山区云雾天气下光学影像时空不连续性问题,并提升复杂地形和异质景观区域NDVI重建的精度和效率,该研究提出了一种基于对象级间隙填充策略的高时空分辨率NDVI重建方法(object-level gap filling and Savitzky-Golay filtering method,OLF-SG)。该方法以MODIS NDVI为参考,利用对象级间隙填充策略对Sentinel-2 NDVI中的缺失值进行填补,并通过加权Savitzky-Golay滤波对填补后的NDVI时间序列进行平滑处理,以消除噪声误差,最终生成高时空分辨率的NDVI产品(8 d、10 m分辨率)。在洱海流域选取两个具有不同地表特征的异质下垫面(A和B)进行试验,结果表明,与传统的间隙填充和SG滤波方法(gap filling and Savitzky-Golay filtering method,GF-SG)及对象级时空自适应反射融合模型(object-level spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,OL-STARFM)相比,OLF-SG在提高空间分辨率的同时提升了重建精度,其中区域A的RMSE为0.060,R^(2)为0.984,区域B的RMSE为0.068,R^(2)为0.952。OLF-SG生成的高时空分辨率NDVI时间序列可以有效捕捉复杂地表的物候模式,在农作物生长监测、植被物候分析、土壤侵蚀评估和农业管理实践等领域具有应用潜力。 展开更多
关键词 遥感 NDVI 洱海流域 对象级间隙填充 时间序列 时空融合
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基于时序遥感指数的中国竹林植被信息提取
15
作者 郝嘉珩 郭毅超 +2 位作者 李浩 朱爱青 石雷 《林业科学》 北大核心 2025年第9期1-11,共11页
【目的】竹林是中国特殊的森林类型,具有显著的生态、经济和社会价值。其光谱特征常与同纬度地区其他森林类型混淆。如何基于遥感技术精确提取中国的竹林分布,是个较大的挑战。本研究构建新的时序遥感指数,并结合随机森林算法评估其对... 【目的】竹林是中国特殊的森林类型,具有显著的生态、经济和社会价值。其光谱特征常与同纬度地区其他森林类型混淆。如何基于遥感技术精确提取中国的竹林分布,是个较大的挑战。本研究构建新的时序遥感指数,并结合随机森林算法评估其对竹林信息提取的贡献作用,从而得以提高竹林信息提取的精度,进而为竹林资源监测提供新的技术思路。【方法】首先基于目视解译,选择竹林、常绿林、落叶林、草地、建筑、裸地、水体和道路8种土地覆被类型的训练样点,利用2022—2023年的哨兵(Sentinel-2A)影像,分析竹林与其他覆被的类似光谱特征差异;在此基础上,创新性地构建能有效辨识竹林与其他林地光谱差异的3个单波段(Rc、RE1c和SWIRc)和两个多波段(MVIc和NDWIc)时序遥感指数;同时设计下面4种特征组合方案:原始波段+传统指数(FS1)、原始波段+传统指数+红边指数(FS2)、原始波段+传统指数+时序遥感指数(FS3)、原始波段+传统指数+红边指数+时序遥感指数(FS4),并利用随机森林分类算法比较FS1、FS2、FS3和FS4对竹林提取精度的影响,分析时序遥感指数在竹林提取中的重要性,并与《2021中国林草生态综合监测评价报告》的统计数据对比,以验证提取结果的准确性。【结果】在4种组合方案中,土地覆被分类总体精度排序表现为:FS4>FS3>FS2>FS1,竹林的生产者精度和用户精度在FS4中也都是最大的,分别为0.95和0.85。方案组合结果比较表明:时序遥感指数的引入使竹林提取精度明显提升;FS4提取的竹林面积与统计数据具有更好的一致性,均方根误差从不使用时序遥感指数的FS2的17.53降低至7.46;构造的5个时序遥感指数都位于特征值重要性排序的前列,相对重要性均在75%以上,表明研发的时序遥感指数对竹林提取很有应用价值。【结论】引入时序遥感指数能够显著提高竹林提取的精度,基于多时相影像构建的时序遥感指数在竹林资源监测中具有很好的应用潜力。 展开更多
关键词 时序遥感指数 竹林 重要性排序 Googleearthengine 随机森林分类
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海岛海岸带生态系统固碳服务功能:以洞头列岛土地利用变化影响评价为例
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作者 常乐欣 朱伯仲 +4 位作者 郭毛 李腾 龚芳 朱乾坤 白雁 《海洋学研究》 北大核心 2025年第2期47-57,共11页
海岛生态系统具有资源特殊性和生态系统脆弱性,科学评估土地利用变化对海岛生态系统固碳等服务功能的影响,对海岛可持续发展管理具有重要意义。浙江省洞头列岛具有典型的海岛生态系统,经历了填海造陆等开发利用和蓝色海湾建设等保护修... 海岛生态系统具有资源特殊性和生态系统脆弱性,科学评估土地利用变化对海岛生态系统固碳等服务功能的影响,对海岛可持续发展管理具有重要意义。浙江省洞头列岛具有典型的海岛生态系统,经历了填海造陆等开发利用和蓝色海湾建设等保护修复的改造,可作为构建土地利用变化对海岛海岸带生态系统固碳等服务功能影响评估方法及探讨管理措施成效的良好样本。本研究以洞头列岛为例,构建了基于XGBoost算法的土地利用分类模型,获得了1988—2023年共12期(每3年1期)土地利用分类数据(精度91.52%)。在此基础上,计算了洞头列岛林地、盐沼和滩涂等主要生态系统固碳量变化;结合社会经济统计数据,构建了洞头列岛“经济发展-土地利用-固碳功能”耦合协调度模型,探讨了洞头列岛30多年发展过程中的经济和生态耦合协调度。研究结果显示,1988—2023年间,由于自然淤长以及人为围垦造陆等作用,洞头列岛陆域总面积增加了34.97%;主要生态系统总固碳量和净固碳量累计总量分别为49.45万t和46.13万t,基本呈现震荡上升趋势;固碳主要源于林地和滨海湿地(滩涂和盐沼),累计固碳量分别为25.44万t和24.01万t。洞头列岛的“经济发展-土地利用-固碳功能”在2006—2023年间耦合协调程度处于协调状态。整体上耦合协调度受到土地利用变化影响较大,生态修复工程可以提高土地利用和固碳功能的综合评价指数,进而提高整体的耦合协调度。本研究可为海岛海岸带社会经济发展和生态环境保护规划提供科学理论和数据支撑。 展开更多
关键词 土地利用 卫星遥感 长时序变化 生态系统服务功能 耦合协调度模型 洞头列岛
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利用TIMESAT软件和时间序列卫星影像提取新疆石河子棉花种植区域 被引量：5
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作者 魏瑞琪 李林峰 +2 位作者 仙巍 邵怀勇 汪盾 《湖北农业科学》 2018年第4期105-112,共8页
以新疆石河子市2014年的MOD13Q1为数据源,利用遥感技术处理获得NDVI时间序列数据集,运用TIMESAT软件集成的拟合方法[非对称高斯函数(A-G)拟合、双Logistic曲线(D-L)拟合和Savitzky-Golay(S-G)滤波法]对石河子市棉花像元的时间序列数据... 以新疆石河子市2014年的MOD13Q1为数据源,利用遥感技术处理获得NDVI时间序列数据集,运用TIMESAT软件集成的拟合方法[非对称高斯函数(A-G)拟合、双Logistic曲线(D-L)拟合和Savitzky-Golay(S-G)滤波法]对石河子市棉花像元的时间序列数据集进行棉花生长曲线拟合对比,最终选取效果较理想的D-L滤波法对石河子市NDVI时间序列集处理,获取石河子棉花生长曲线,分析棉花生长曲线的特点,提取棉花生长的NDVI阈值,进而提取石河子市的棉花种植区域。结果表明,利用TIMESAT软件和时间序列卫星资料提取棉花种植区域效果好、精度高。MODIS数据分辨率适中,成像面积大,利用时间序列卫星资料获取生长曲线进行棉花信息提取,对大范围的棉花种植监测和农业经济指导具有重要意义。 展开更多
关键词 遥感 timeSAT 时间序列 NDVI 生长曲线
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基于多源时序SAR数据的涿州洪涝淹没动态监测 被引量：4
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作者 庄会富 王鹏 +2 位作者 苏亚男 张祥 范洪冬 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第4期218-228,共11页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有全天时、全天候成像能力,可为大范围洪涝淹没监测提供数据支撑。受SAR影像重访周期等限制,仅利用单一来源的SAR影像数据,难以满足洪灾救援与决策支持对高时效性洪涝淹没动态监测数据的... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有全天时、全天候成像能力,可为大范围洪涝淹没监测提供数据支撑。受SAR影像重访周期等限制,仅利用单一来源的SAR影像数据,难以满足洪灾救援与决策支持对高时效性洪涝淹没动态监测数据的需求。联合多源时序SAR数据进行洪涝淹没动态监测,具有重要的实用价值。然而,不同传感器获取的SAR影像存在较大的时空异质性,难以进行直接比较。此外,以往研究通常利用单像素或局部空间邻域特征提取洪涝淹没范围,忽略了洪涝前后时空非局部特征的使用。为此,该文首先提出了基于后向散射特征的多源SAR数据特征空间对齐方法,然后引入渐进非局部理论提取洪灾前后的差异信息并生成洪涝淹没图,最后对时间序列洪涝淹没图进行逻辑运算得到洪涝淹没动态监测结果。该研究以2023年8月涿州市洪涝灾害为例,利用Sentinel-1、高分三号(GF-3)和涪城一号获取的5幅多源SAR数据,对该文方法进行了实验验证。结果表明:①与7种常用的洪涝监测方法相比,该文方法具有最优的性能,在验证集Ⅰ上Kappa系数和F1分数分别为0.85和0.88;②根据涿州洪涝淹没动态监测结果显示,主城区洪水至8月3日基本退去,之后水位逐渐下降,淹没区向下游白沟河方向转移。 展开更多
关键词 洪涝监测 合成孔径雷达 多源遥感 时序监测
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基于时序遥感数据的城市国土空间动态监测方法研究 被引量：3
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作者 徐永红 刘正超 邱倩 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第S02期251-254,共4页
随着航空航天技术的发展,对地观测变得便捷、高效,使得建立时序遥感数据集开展连续的国土空间变化监测逐渐成为一种有效手段。本文通过固定的卫星平台、采用1个季度为间隔,获取连续的遥感数据,近地采取无人机摄影的方式进行补充,建立连... 随着航空航天技术的发展,对地观测变得便捷、高效,使得建立时序遥感数据集开展连续的国土空间变化监测逐渐成为一种有效手段。本文通过固定的卫星平台、采用1个季度为间隔,获取连续的遥感数据,近地采取无人机摄影的方式进行补充,建立连续、完整的时序遥感数据,并进行人机交互式的解译、识别和分析,对研究城市区域开展4个季度时相的不间断获取和识别,并连续国土空间变化监测,对比分析新城区域和市中心区域的街镇变化图斑数量及组成占比,总结浦东新区建设用地变化图斑的周期性规律和趋势特点,为“上海2035”总规专题评估提供有效支撑。 展开更多
关键词 时序遥感数据 国土空间 动态监测方法
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基于遥感时序物候特征的耕地非粮化多模式监测方法 被引量：18
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作者 杨悦 杨贵军 +4 位作者 龙慧灵 张静 陈伟男 高美玲 杨耘 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期283-294,共12页
耕地非粮化对粮食生产和农业可持续发展构成潜在威胁,精准监测不同的耕地非粮化类型对制定针对性的农业管理政策至关重要。该研究以河北省石家庄市藁城区为研究区,首先采用最大类间方差算法(OTSU)提取果园和耕地范围,然后利用Google Ear... 耕地非粮化对粮食生产和农业可持续发展构成潜在威胁,精准监测不同的耕地非粮化类型对制定针对性的农业管理政策至关重要。该研究以河北省石家庄市藁城区为研究区,首先采用最大类间方差算法(OTSU)提取果园和耕地范围,然后利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台构建了基于Sentinel-2遥感数据的特征集,包括光谱特征、物候特征和NDVI(normalized difference vegetation index)时序特征。结合面向对象分割和随机森林(radom forest, RF)、时间加权的动态时间规整(time-weighted dynamic time warping, TW-DTW)算法,构建了4种不同的分类模式用于提取粮食作物和露天蔬菜、大棚种植等非粮食作物。通过选择最优模式,提取了研究区2019-2022年间不同非粮化类型的空间分布信息,并探讨了不同模式的优点和局限性。结果表明:1)采用面向对象的机器学习模式进行耕地内作物分类的精度最佳,两个生长季内总体精度分别达到93.23%和90.10%,Kappa系数分别达到0.91和0.88;2)基于时间序列匹配的模式在区分粮食作物和其他地类方面表现出较高的准确性,冬小麦、玉米和大豆的用户精度分别高于95.60%、74.70%、82.70%,制图精度分别高于97.70%、86.40%、93.10%;3)利用面向对象的机器学习模式进行耕地非粮化信息提取,在两个作物生长季的总体精度为87.00%和81.00%。分析耕地非粮化结果发现,藁城区2019-2022年的年际性非粮化面积为2 753.09 hm^(2),其中果园占比最高;而季节性非粮化结果显示,秋粮非粮化面积(3 174.86 hm^(2))明显高于夏粮非粮化面积(1 060.27 hm^(2))。该研究利用Sentinel-2时序遥感数据,为一年两熟区耕地非粮化监测提供一种新的思路,可以为制定差异化农业管理政策提供依据。 展开更多
关键词 遥感 时间序列 耕地非粮化 机器学习 时间加权的动态时间规整
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