分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2024-03-01 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要: 森林作为陆地最大碳库,对人类的生活与发展至关重要,精准掌握森林资源动态变化并对其进行现代化可持续发展已成为当下研究热点。本文以天山山脉的天然云杉林为研究对象,利用地面实测数据、直升机机载激光雷达点云数据以及全球生态系统动态调查激光雷达(Global Ecosystem Dynamics Investigation,GEDI)数据,构建多源融合数据框架,通过使用AutoKeras框架下的深度学习算法,实现GEDI数据的多个相对高度百分位数(RelativeHeight Percentile,RH)与其光斑内地上生物量的回归模型预测,验证GEDI数据在较大范围的地上生物量反演方面的可行性,主要结论如下:(1)GEDI数据用于森林地上生物量估测研究具有较高可行性,通过自动化深度学习算法,训练集、验证集、整体数据的决定系数(Coefficient of Determination,R2)分别为0.69、0.63和0.67,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分为3.73 mg·hm-2、4.22 mg·hm-2和3.89 mg·hm-2,具有较高的预测精度。(2)直升机激光雷达作为GEDI数据估算地上生物量的中间技术,整个研究区内的单木识别准确率高于0.75。最终本次研究通过多模态数据融合,定量化描述研究区单木基础结构参数的同时,验证GEDI数据在获取森林地上生物量方面的潜力,也为相近区域大面积的森林碳源汇、生物量、蓄积量估算、森林管理与经营、生物多样性保护等多个项目研究提供理论基础,具有一定的指导意义和基础数据支撑作用。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2023-03-13 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要: 土地利用时空格局变化与预测对土地资源管理与优化至关重要。本文基于遥感时空序列数据,协同景观 指数与深度学习的长短时记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)模型,对玛纳斯进行长时间序列土地利用时空 格局演变特征分析和预测。结果表明:(1)19922020年耕地、草地和建设用地增加,林地、水域和未利用地减少。 (2)耕地破碎化程度降低,林地和水域的景观指数轻微波动;草地破碎化程度降低,形状趋于规则化;建设用地处于 持续扩张状态,破碎化程度加深,形状趋于复杂;未利用地破碎化程度增加,但形状趋于规则化。(3)比较了LSTM 模型、多层感知人工神经网络(Multi-Layer Perception Artifical Neural Network,MLP-ANN)模型、逻辑回归(Logistic Re⁃ gression,LR)模型和CA-Markov模型的预测精度。LSTM模型的Kappa系数为95.31%,较其他模型准确度高,符合实 际土地利用格局分布。LSTM模型表明2025年土地利用类型可能仍以耕地、草地和未利用地为主。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2021-12-14 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要: 针对生态环境脆弱的寒旱区开展地物要素提取以及土地覆盖变化监测研究,对农业规划、 城乡建设、生态环境监测与保护等具有重要意义。借助 2015—2019 年新疆莫索湾垦区 Landsat-8 影像构建数据集,对比 3 种传统方法:最大似然分类(Maximum likelihood classification,MLC)、支持 向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)及 5 种语义分割模型:Deep⁃ Labv3+(Xception)、DeepLabv3+(MobileNet)、SegNet(ResNet50)、U-Net(MobileNet)和 PSPNet(Mo⁃ bileNet),选取最优自动化地物提取模型对研究区 1998—2020 年农用地、建筑用地、水体和荒漠 4 种 地物要素进行分类,并运用土地利用转移矩阵和动态度进行定量动态变化分析。结果表明:Deep⁃ Labv3+(Xception)模型可以实现更准确、更高效的地物提取,总体精确度(OA)、Kappa 系数和 F1 值 分别为 96.06%、0.96 和 0.86,其中所选模型的平均交并比(MIoU)较其他模型提升 0.03~0.39。近 23 a,莫索湾垦区的荒漠、农用地和建筑用地三者的土地结构转化较为明显,荒漠总面积减少 15.00%, 农用地总面积增加 12.68%,建筑用地总面积增加 2.53%,水体面积变化较为平稳。地物类型总体转变方向为荒漠向农用地转化、农用地向建筑用地转化。该研究可为深度学习技术应用于中分辨率遥感卫星影像领域中实现土地利用及变化动态监测提供参考。
分类: 地球科学 >> 地理学 提交时间: 2020-06-12 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要: Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息,为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明,该方法的提取结果总体精度为92.50%,Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比,Kappa系数提高了37.10%,总体精度提高了11.50%。因此,该方法具有良好的应用潜力。