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    地球信息科学理论与方法
  • 地球信息科学理论与方法
    李文梁, 汪驰升, 朱武
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    TanDEM-X 90 m 数字高程模型(DEM)在其原始雷达影像的采集与DEM产品生产过程中,坡度、坡向和地表覆盖物等 因素都会对误差产生一定的影响。为了便于该数据更好地为各领域的研究提供服务,本文以整个中国大陆为研究区域,运用ICESat/GLA14数据对该区域的TanDEM-X 90 m DEM对应位置的高程数据进行提取统计,对比分析了我国陆地区域 TanDEM-X DEM数据与GLA14高程点数据的整体误差精度,并提取坡度、坡向地形因子,研究TanDEM-X 90 m DEM误差在不同坡度、不同坡向以及不同地表覆盖物影响下的分布规律。结果表明:① TanDEM-X 90 m DEM在中国区域整体的绝对误差均值为3.89 m,中误差为9.03 m,标准差为8.85 m; ② 受地形因子的影响,在坡度<3°时,绝对误差均值仅为1.29 m,标准差为2.84 m; 在坡度>25°时,绝对误差均值20 m以上,标准差也达到30 m左右,即误差随着坡度的上升逐渐增大;③ 坡向对误差也有一定影响,在南北方向的绝对误差均值明显比东西方向小;④ 受地表覆盖物影响较大,在荒地误差最小,绝对误差均值仅为 1.85 m,但在冰川积雪区绝对误差均值达到12.68 m。通过与无人机获取的等高线及剖面图对比分析发现,TanDEM-X 90 m DEM能较好地反映真实地形情况。最后,根据不同影响因素的权值,绘制全国范围的TanDEM-X 90 m DEM误差绝对值分布图,且验证了可靠性。

  • 地球信息科学理论与方法
    贾梦姝, 张宇, 潘婷婷, 吴文周, 苏奋振
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    全球气候变化加剧了海洋环境灾害的影响力与破坏力,实时灾情信息获取与分析成为灾害应急处置中的关键环节。与具有延迟性的传统对地观测网络相比,基于互联网的众包地理信息以其实时性在受灾情况评估与灾害应急处置中得到广泛重视。为获取互联网文本中隐含的海洋环境灾害信息,探究灾害对人群行为活动的影响,本文着重关注海洋环境灾害发展的时空过程特性,从灾害链的角度分析灾害发生发展过程中所涉及的诸多要素,在收集整理海洋环境灾害相关知识的基础之上,采用五元组(概念、关系、属性、规则和实例)进行本体的逻辑结构表达,构建了用于信息抽取的海洋环境灾害链本体,其包含描述海洋环境灾害知识体系的海洋环境灾害本体、受到海洋环境灾害作用的地理对象本体以及在灾害发生、发展、结束的时空过程中产生的相应的人类应急处置本体。最后,本文以台风灾害为例,通过台风灾害链知识建模,实现互联网灾害信息抽取与时空变化过程分析。结果表明:基于海洋环境灾害链的互联网文本信息抽取可以获取隐藏在互联网文本中的灾害描述信息,能够分析灾害的发展变化过程及其对人群行为活动的影响,为灾害防治与应急救援提供一定科学支持。

  • 地球信息科学理论与方法
    田乃满, 兰恒星, 伍宇明, 李郎平
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    机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。

  • 地球信息科学理论与方法
    李玉, 张黎明, 张兴国, 王昊, 张鑫港
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    森林火灾发生频繁且突发性强,进行森林火险快速预警对于减小森林火灾损失和促进森林资源可持续发展至关重要。本文基于GIS空间分析和可视化技术,利用地面气象站构建实时气象监测网络,设计了运用气象监测网络的森林火险预警模型,可实现森林火险及时、快速预警。模型应用层次分析法建立了预警因子重要性层次结构并确定预警因子的权重;运用Voronoi图技术,基于气象站点和实时气象数据,构建气象监测网络;利用叠置分析技术计算得出预警结果。基于该模型设计的森林火灾快速预警系统应用于青海省林业局,验证了系统可行性与适用性,该模型可全面、准确、快速地实现对森林火险的预警。结果表明:① 根据预警模型及实时气象监测数据,可及时发出预警信号,快速实现县级、林场级别的森林火险早期预警和及时响应;② 运用GIS可视化技术,可快速生成相关区域森林火险的空间分布专题图,直观地观察预警等级的变化情况。实践表明,森林火险快速预警对森林火灾进行有效预防、中断管理和制定扑救措施具有重要的指导作用,并对森林防火工作、保护森林资源和人类生命财产安全具有重大意义。

  • 地球信息科学理论与方法
    王志远, 张考, 丁志鹏, 伍随意, 黄春华
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    城市增长边界是管控城市建设用地无序扩张的有效手段,科学合理划定城市增长边界是当前研究关注的重要课题。本研究试图引入百度动态交通时间和POI数据改进FLUS模型,以长沙市中心城区为例,采用2000、2010和2018年3期土地利用数据对比验证改进FLUS模型模拟精度,并利用改进FLUS模型设置2种情景,模拟2030年长沙市中心城区土地利用变化,结合用地适宜性评价划定城市增长边界。结果显示:① 纳入动态数据的改进FLUS模型模拟2010年和2018年土地利用相比原模型KAPPA系数提高了2.90%和2.74%,总体精度提高了1.79%和1.83%,表明改进模型具有更高模拟精度;② 利用改进FLUS模型模拟的2030年长沙市中心城区土地利用变化,基准情景和生态保护情景建设用地规模分别为930.06 km2和881.36 km2,均以耕地转为建设用地比例最大;③ 长沙市中心城区刚性增长边界范围为1479.59 km2,占中心城区总面积的37.38%,边界内包含了芙蓉区、天心区、雨花区、岳麓区和开福区的大部分区域;④ 基准情景和生态保护情景下,长沙市中心城区弹性增长边界面积分别为799.35 km2和742.92 km2,建设用地扩张空间主要为长沙县和望城区,结果与2010版长沙市城市总体规划拓展方向一致。纳入动态数据的改进FLUS模型多情景模拟划定城市增长边界,能更高精度的为规划决策提供科学依据。

  • 地理空间分析综合应用
  • 地理空间分析综合应用
    刘艳霞, 冯莉, 田慧慧, 阳少奇
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    气候舒适度对人类活动和地区适宜性评价等研究具有重要意义,而温湿指数是气候舒适度评价的一项重要指标。传统的温湿指数计算都是基于站点数据,无法获取大尺度区域舒适度的时空变化特征。本文利用2005—2018年MODIS地表温度、大气可降水量数据,结合地理加权回归方法对经典温湿指数模型进行改进,计算并分析中国年均和月均气候舒适度时空演变特征。结果如下:① 采用GWR方法进行地表温度和气温的拟合,拟合精度(Adjusted R2=0.9~0.98,RMSE=0.14~1.89 ℃)较为理想,说明采用LST、NDVI、DEM作为自变量的地理加权回归分析,能够较精确地拟合地面气温;② 2005—2018年年均温湿指数统计结果表示,云南省累计舒适月数最多,高达167个月,中部省份相对于东南沿海省市舒适时期较多,最高舒适月数差值可达到41个月。中国年均舒适度空间分布规律基本保持一致,除新疆、西藏和东北的部分区域以外,舒适度空间呈现从南到北,舒适度等级由舒适变寒冷。从舒适度等级面积变化情况看,2005—2018年全国舒适度等级呈现由寒冷变舒适的趋势;③ 2018年全年舒适面积最大的月份为5月,其次为10月,不舒适月份集中在1月和7月,全国呈现极冷或极热。春季和秋季空间分布特征较为相似,呈现由东南到西北逐渐递减的趋势;除青藏高原地区外,夏季和冬季呈现由南到北递减趋势。舒适区域主要集中在低纬、中海拔地区。

  • 地理空间分析综合应用
    林金煌, 陈文惠, 张岸
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    近年来,PM2.5已成为雾霾爆发的主要污染物之一,人口长期暴露在高浓度的PM2.5中可能会大大的提高居民患病的几率,危害居民身心健康。本研究以空气污染严重且人口高度集中的北京市作为研究区,以2019年北京市的PM2.5浓度监测数据、人口空间分布栅格数据及不同人群的长期呼吸量等为数据基础,构建了“污染物浓度—暴露人口—呼吸量”的PM2.5人口暴露剂量评估模型,进而对北京市2019年的PM2.5人口暴露强度空间分异特征及不同人群的暴露剂量差异进行分析。结果表明:① 2019年北京市的PM2.5浓度在冬季时最高,日均浓度达48.89 μg/m3,并均呈现出北低南高的整体态势;② PM2.5人口暴露量存在显著的空间分异特征,不同人群的PM2.5暴露量均呈现出由城中心向周边减弱的整体态势,高暴露区主要集中于城区地带;③ 不同性别、年龄组人群的PM2.5人口暴露强度存在明显的空间分异特征,且城市内部不同人群的PM2.5暴露剂量也存在明显差异;④ PM2.5的暴露风险并非完全取决于污染物浓度的大小,而是由污染源浓度和暴露受体的空间分布特征等多方面共同决定,北京城区的高PM2.5人口暴露区才是高风险区,是未来政府有效防控污染物危害的核心区。

  • 地理空间分析综合应用
    赵丹丹, 金声甜, 鲍丙飞, 张利国
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    中部崛起战略后,中国中部六省(湖北省、湖南省、安徽省、山西省、江西省和河南省)经济快速发展,建成区面积不断扩张,不仅威胁粮食安全,更加剧资源环境约束。在此背景下,本文采用2007—2018年中部六省80个地级市面板数据,并运用Malmquist-Luerberger指数、重心模型、空间计量模型和地理探测器模型分析中部六省80个地级市土地绿色利用效率时演变、重心移动轨迹变化及其影响因素情况。结果表明:① 2007—2018年中部六省土地绿色利用效率增长是靠技术进步“单轨驱动”的。② 城市土地绿色利用效率值表现出明显的空间分异特征,且重心总体向东北方向移动。③ 中部六省各地级市之间土地绿色利用效率存在空间依赖性和空间溢出效应。④ 除城市建设用地面积外,城镇化率、产业结构高级化水平、经济发展水平、外商直接投资额均正向影响中部六省80个地级市土地绿色利用效率。其中,各个影响因素对土地绿色利用效率的影响从强到弱依次为产业结构高级化水平、外商直接投资额、建设用地面积、城镇化率、经济发展水平。

  • 地理空间分析综合应用
    宋海慧, 余卓渊, 丁晓彤, 谢云鹏, 吕可晶
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    森林脑炎作为一种蜱传自然疫源性疾病,其空间分布与环境关系密切,探索其时空分布模式与环境因子对其影响机制对于掌握和预测森林脑炎的发病风险区域具有重要意义。本文以我国东北疫源区(黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区)为研究区,通过统计分析和空间自相关分析探究了2005—2015年森林脑炎时空分布特征,进而运用地理探测器模型探讨森林脑炎空间分布影响因素及其指示作用。结果表明:① 研究区内森林脑炎发病率在2005—2015年有明显的增长趋势和季节性发病特征,且其发病率具有较强的空间集聚模式,主要有2个大的热点集聚区;② 从整个研究区来看,植被类型、土地利用、年均气温、土壤类型、5—8月均气温、坡度、高程和年均降雨量是森林脑炎发病率空间流行的主要环境影响因素;③ 对于所筛选的环境指示因子而言,各指示因子对森林脑炎发病风险的影响程度存在差异,即各因子的各类型(范围)内,森林脑炎发病率不同;各指示因子两两之间的相互作用对森林脑炎的发病风险具有显著增强效应。研究结果可为研究区及全国森林脑炎疫情的有效控制提供科学依据和决策支持。

  • 地理空间分析综合应用
    徐新良, 申志成, 李嘉豪, 王世宽
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    热带气旋作为一种海上灾害性天气,对“海上丝绸之路”海上航运影响重大。本文基于西北太平洋和北印度洋1990—2017年的热带气旋路径数据,结合热带气旋风场参数模型,利用缓冲区分析、叠加分析等GIS空间分析技术,系统研究了“海上丝绸之路”主要海域、主要海区、关键通道受热带气旋影响频次以及热带气旋危险性的时空分布特征。主要结论:① “海上丝绸之路”主要海域受热带气旋影响严重,表现在热带气旋影响范围广、影响频次高,其中西北太平洋较北印度洋受热带气旋影响更为严重,危险性更大;② 西北太平洋的15°N—30°N,120°E-—145°E海域热带气旋危险性最高;③ 热带气旋危险性季节变化较为明显,秋夏两季危险性较高,冬春两季危险性较低,在夏秋两季各月份中,7、8、9、10月危险最高;④ 在各海区中,中国东部海区热带气旋危险最高,其次是南海、日本海、孟加拉湾、阿拉伯海,而红海和波斯湾不受热带气旋影响;在各关键通道中,吕宋海峡热带气旋危险性最高,其次是台湾海峡、对马海峡、宗谷海峡、鞑靼海峡、保克海峡、霍尔木兹海峡,而马六甲海峡和曼德海峡无热带气旋危险。

  • 地理空间分析综合应用
    张晓荣, 李爱农, 南希, 雷光斌, 王昌博
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    中巴经济走廊的规划和建设离不开对走廊沿线土地资源、生态环境空间格局及变化过程的科学认识。未来土地利用变化模拟研究,可为区域土地资源管理、生态环境可持续性和潜在风险评估等研究提供可靠的预测数据。本文通过耦合系统动力学模型(SD)和未来用地模拟模型(FLUS),并结合中巴经济走廊建设和区域的生态环境政策等设置多种情景对中巴经济走廊进行土地利用模拟,充分发挥2个模型在宏观土地需求模拟以及微观土地分配上的优势。首先根据2009—2015年的历史数据构建并验证了区域土地利用SD-FLUS模型,然后模拟了2016—2030年中巴经济走廊区域惯性发展、投资优先以及和谐发展3种不同情景下的土地利用变化。结果表明:① 历年的总量模拟相对误差均小于9.00%,2015年喀什和巴基斯坦模拟的总体精度均达到90.00%以上、Kappa系数达到0.90以上,说明SD和FLUS耦合模型能有效模拟中巴经济走廊土地利用变化格局,适用于其土地利用变化的情景模拟;② 到2030年,不同情景之间的土地利用存在明显的差异。在3种情景下建设用地均扩张,和谐发展情景扩张速度居中,该情景下喀什建设用地增加了235.17 km2,巴基斯坦增加了4942.80 km2,而扩张最快的投资优先情景下,喀什建设用地增加了265.23 km2(惯性发展情景仅增加163.71 km2),巴基斯坦建设用地增加了5918.91 km2(惯性发展情景仅增加2861.84 km2);巴基斯坦和谐情景下的耕地增量(4768.60 km2)不到增长最多的惯性发展情景的一半,喀什耕地在和谐发展情景增加了604.44 km2,不到投资优先情景的3/4;3种情景中只有和谐发展情景下的林地得到了有效的恢复。总体而言,和谐发展情景兼顾了社会经济发展和生态环境保护,是3种情景中最理想的情景。模型模拟结果可为中巴经济走廊的可持续性研究和生态环境评估等提供一定的数据和方法支撑。

  • 遥感科学与应用技术
  • 遥感科学与应用技术
    师英蕊, 姜洋, 李立涛, 于龙江, 蒋永华
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    相对辐射定标是获得各类光学遥感卫星传感器的高精度观测产品的必备条件,由于受发射震动、在轨空间环境变化等因素以及传感器自身衰减的影响,传感器在轨响应状态会随时间发生衰减和漂移,单一相对辐射定标方法无法保障卫星传感器在特定时间的探元响应一致性。本文以光学卫星传感器全生命周期影像辐射质量保障为目标,主要研究了光学卫星传感器在轨生命周期内高频率、高定标精度的常态化相对辐射定标方法,并总结了当前常用的相对辐射定标精度评估方法,评估了各定标方法的指标以及应用场景。利用珞珈一号01星(LJ1-01)夜光传感器获取的影像进行在轨暗电流、和在轨均匀场地定标实验和验证,珠海一号02组高光谱卫星影像被用来实施和验证统计定标和偏航辐射定标方法,并耦合多种定标方法实现常态化辐射定标。实验结果表明:各种定标方法处理后影像的条纹系数小于0.25%,图像相对标准差均优于3.00%;多种定标方法相互结合的常态化辐射定标方法实现了多种定标方法的优势最大化,完成常见传感器的高精度在轨标定。

  • 遥感科学与应用技术
    徐小波, 马超, 单新建, 连达军, 屈春燕, 白俊武
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    高强度煤炭开采产生巨大的地表形变,形变相位梯度过大导致干涉测量解缠错误,单一采用常规DInSAR及其衍生技术都无法获得地表沉陷主值。本文提出一种新的解决方案,即联合利用DInSAR与偏移量追踪技术(Offset-tracking)各自的技术优势,实现开采区大变形的准确提取,并基于GAUSS函数模型拟合恢复沉陷区剖面形态。基于2012年2月13日和2012年11月27日两景高分辨率SAR数据(RADARSAT-2,5 m精细波束模式(MF5))为数据源,以神东矿区布尔台矿、寸草塔一矿、二矿为研究区,采用常规DInSAR技术获得亚厘米级沉陷区边界,边界沉陷值处于-0.01~ -0.02 m;利用偏移量追踪方法获取米级地表沉陷中心主值,中心沉陷值集中在-1.0~ -4.0 m。将2种方法监测到沉陷信息分段融合,最后采用GAUSS函数模型重构矿区开采沉陷下沉特征曲线。结果表明,偏移量追踪方法可弥补DInSAR技术监测大量级形变信息的不足,联合技术可完整获取高强度采区的大形变沉陷。

  • 遥感科学与应用技术
    张志慧, 刘雯, 李笑含, 朱靖轩, 张洪涛, 杨东, 徐超昊, 徐宪立
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    喀斯特地区不同石漠化等级的结构和格局是实现区域石漠化治理的重要基础信息,受技术手段的限制,目前这方面的研究进展仍非常缓慢。随着无人机技术的快速发展,高精度的地表信息获取越来越方便、且成本较低。本研究利用无人机影像,对比了基于像元的非监督和监督分类方法以及面向对象的分类方法在裸岩信息提取中的表现,发现面向对象分类结果具有更高精度。基于获得的裸岩分布信息的研究结果表明:① 岩石平均斑块面积与裸岩率呈负相关的关系,岩石斑块个数与裸岩率呈正相关关系;② 通过对比不同裸岩率(11%、20%、29%和48%)基质的景观斑块指数、景观形状指数和景观破碎度指数对不同裸岩率的景观分布的影响,从而表明了在不同的石漠化地区随着裸岩率的增加,岩石形状指数与岩石破碎度指数均逐渐增加,进而表明石漠化程度越严重;③ 裸岩率不同的地区表现不同的分布形态和斑块特征,裸岩率越高,岩石越破碎,斑块分布较为分散。小尺度斑块景观格局与区域的生态过程有着重要关系,开展小尺度景观格局的研究会深化区域尺度石漠化发展过程的理解。石漠化地区的小尺度斑块景观格局变化影响区域的生态过程,对以后的石漠化过程以及未来石漠化演变的发展有重要的启示作用。

  • 遥感科学与应用技术
    杨丹, 周亚男, 杨先增, 郜丽静, 冯莉
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    植被分类是森林资源调查与动态监测的基础与前提。当前植被分类研究大都利用光学遥感影像,然而,光学遥感成像易受到云雨覆盖的影响,难以构建完整时间序列,植被分类精度有限。微波遥感具有全天时全天候、时间序列完整的优势,在植被调查与分析中具有巨大的应用潜力。本文利用2018年Sentinel-1A微波遥感时间序列数据和深度循环网络方法,对秦岭太白山区的森林植被进行分类制图。首先利用Sentinel-2光学影像与数字高程数据对研究区进行多尺度分割;然后将处理后的时间序列Sentinel-1A数据空间叠加到分割地块上,构建地块的多元时间序列曲线;最后利用深度循环网络提取与学习多元时间序列的时序特征并分类。实验结果表明:① 与传统机器学习方法(如RF、SVM)相比,本文提出的深度循环网络方法的分类精度提高10%以上;② 在Sentinel-1A微波极化特征组合中VV+VH表现最好,与VV+VH+VV/VH极化特征组合的精度相近;③ 使用全年的时间影像构建时间序列分类精度最高,达到82%。研究表明,利用深度循环网络与时间序列Sentinel-1A数据的方法能够有效提高植被分类的精度,从数据源与分类方法上为森林植被分类研究提供了新的思路。