尺度效应是地球科学和定量遥感中的重要研究课题,目前的许多研究大多集中在估算尺度效应带来的误差,而对一些关键的植被结构参数是否存在尺度效应及其尺度转换方法尚存在诸多不同见解。本文针对真实和有效叶面积指数（Leaf Area Index, LAI和Effective LAI, LAIe）以及聚集指数（Clumping Index, CI）3个植被关键结构参数,从基本概念和获取方法上分析参数的尺度效应及其尺度转换方法。从定义上看,LAI并不存在尺度效应,而LAIe和CI则存在尺度效应,其中CI的尺度效应由LAIe引入（CI=LAIe/LAI）。在野外实测中,LAI破坏测量法没有尺度效应,但由孔隙率模型获取3个参数的方法均具有尺度效应。异速生长方程和遥感反演方法的尺度效应取决于方法本身的线性或非线性特征。目前全球主要的LAI、LAIe和CI遥感产品都基于非线性模型获取,其反演过程具有尺度效应。像元尺度的LAI本身并不具有尺度效应,而像元尺度的LAIe和CI虽然具有尺度效应,但在实践中常常被忽略。因此,实际工作中应注意区分参数概念本身、野外测量、遥感反演方法以及遥感产品等所展示的不同尺度效应。
复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。
近年来大数据在交通分析中被广泛关注,但目前多以可视化展示和现象空间分析描述为主,缺乏基于大数据的交通数量模型和模拟预测研究,成为大数据技术在交通规划中应用的主要技术障碍。本文基于交通与土地利用之间的交互作用关系,构建区位空间依赖因子（(Location-space Dependence Indicator, LSDI）,对传统重力模型进行改进,提出大数据城市通勤分布模型。以北京市为例,采用某运营商2017年9月的手机信令大数据,进行模型的应用和校验。模拟结果显示,在出行产生预测中,通勤人口与常住人口表现出良好的线性关系;在出行分布预测中,基于区位空间依赖因子的修正重力模型综合表现最优,在通勤OD分布中实现了低估现象的优化,在OD数量发生率中拟合优度达到0.85。本研究为大数据城市交通预测模型研发提供了新的技术方法,对于推动大数据在交通规划中的应用具有一定价值。
沟谷侵蚀是塑造黄土地表侵蚀形态的主要动力,沟谷的发育过程深刻地影响着黄土地貌的发育及演化。本文在黄土高原选择6个典型地貌样区,以样区的数字高程模型为基本数据源提取沟谷系统。将沟谷系统中的沟谷节点、沟谷源点和流域出水口点作为网络节点,网络节点之间的空间拓扑关系为边,高程差为权值,构建黄土高原沟谷加权复杂网络模型。对黄土沟谷地貌的节点特征和空间结构进行定量刻画和分析,得到黄土高原不同地貌类型网络特征的空间格局及其变化,并进一步映射地貌的发育过程及演化机理。研究结果表明：① 黄土高原沟谷加权网络的点强度累积概率分布呈指数分布,相关性系数皆达到0.80以上,该网络正处于向无标度网络转化的过渡期;② 样区从南到北,沟谷特征点的点强度值呈现逐渐减小的态势,且点强度的分布具有不对称性,沟谷右侧侵蚀强度较高,点强度分布较多;③ 平均路径长度和网络结构熵值在绥德一带最大,分别为30.94、6.31,并向南北两侧呈减少的趋势,网络密度值的变化与之相反;3个指标分别从网络结构的连通性、稳定性和紧密性反映了不同沟谷地貌类型的侵蚀程度以及地貌系统的演化机理;④ 网络指标与传统地貌指标的相关性系数均超过0.85,其可以科学、准确地表达地貌形态的复杂性及地貌的发育阶段,有望作为沟谷地貌地学特征研究的参数。该方法考虑了沟谷地貌的空间拓扑关系以及系统的整体性,为复杂表面形态的地貌研究提出了一种新的思路和方法。
园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建。针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语言模型存在无法解决多义词、融合上下文能力差、运行速度慢等缺点,提出了嵌入ALBERT（A Lite BERT）预训练语言模型的实体识别和关系抽取模型。ALBERT预训练的动态词向量能够有效地表示文本特征,将其分别输入到BiGRU-CRF命名实体识别模型和BiGRU-Attention关系抽取模型中进行训练,进一步提升实体识别和关系抽取的效果。在园林植物语料库上进行方法的有效性验证,结果表明ALBERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型的F1值为0.9517,ALBERT-BiGRU-Attention关系抽取模型的F1值为0.9161,相较于经典的语言模型（如Word2vec、ELMo和BERT等）性能有较为显著的提升。因此基于ALBERT模型的实体与关系抽取任务能有效提高识别分类效果,可将其应用于植物描述文本的实体关系抽取任务中,为园林植物知识图谱自动构建提供方法。
PM2.5是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM2.5浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM2.5排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM2.5浓度格网数据和PM2.5排放格网数据,采用长时间序列分析法对PM2.5浓度和PM2.5排放从定性和定量两个角度进行时空变化趋势对比研究,并进一步结合标准差椭圆法和趋势分析法,分析了我国近地面PM2.5浓度和PM2.5排放的时空变化特征及其关联。结果表明,从总体时间序列趋势上,近地面PM2.5浓度和PM2.5排放之间在空间分布上基本呈现一致性,集中在胡焕庸线以东的人口密集区,但在时间上,PM2.5浓度和排放之间存在动态变化时间差。且PM2.5浓度的变化更为明显,2000—2007年高于35 μg/m3的国土面积占比增加了14.26%,2007—2014年减少了2.84%;从标准差椭圆分析来看,PM2.5浓度椭圆和排放椭圆在覆盖面积和方位角上与人口和经济分布吻合,但前者面积更大,长轴更接近于东西方向,二者存在约17°差异,而两类椭圆的中心位置随时间变化呈现出较一致的轨迹特征并呈现出滞后特点;此外,受大气扩散、点源排放等因素影响,PM2.5浓度变化趋势与排放变化趋势在胡焕庸线以东并不完全一致,部分区域排放呈降低趋势而浓度则反而呈升高趋势。因此,从全国层面来看,减排政策对浓度降低在时间上虽存在滞后,但边际效益显著,并已显露成效;而从局地来看,受地形、气象条件和大气化学过程等复杂影响,二者的变化在空间上仍会存在差异,有待进一步深入研究;从防控措施来看,在继续加强落实本地减排政策的同时,应考虑污染物的扩散迁移规律,加强联防联控,有效改善空气质量。
轨道交通的快速发展提高了通勤可达性,也被认为在重构城市职住空间格局进而影响职住关系方面产生重大影响。探究城市轨道交通站点周边地区（下称轨交站点周边地区）就地职住平衡与建成环境的关系,对于通过建成环境设计促进站点尺度职住“微平衡”,调节由于轨道交通所导致的区域性职住分离意义重大。本文基于武汉市189个轨交站点刷卡数据,首先识别了轨道交通通勤人员并分析了其出行特征,进而利用逐步回归与地理加权回归模型（GWR）探究武汉市轨交站点周边地区职住平衡与建成环境的关系。结果表明：① 从整体看,武汉市向心通勤显著,且汉口片区与武昌片区之间产生较大规模的跨江通勤,跨江交通压力较大;主城区职住平衡指数优于城市近郊区,就业集聚程度呈现“中心-外围”递减趋势,居住空间围绕二环线在外围城区分布,城市整体形成“中心就业,外围居住”的职住分离格局;② 土地利用混合度、公交站点数量对轨交站点周边地区职住平衡有正向促进作用,轨交站点出入口数量则有负向作用,且各因素的影响具有明显的空间异质性;③ 非首末站的职住状况较首末站更好,而是否为换乘站则差异不大。本研究可为轨交站点周边地区就地职住平衡的形成提供参考,促进轨道交通与城市功能协调发展。
中国已经成为全世界城市轨道交通建设里程最长、建设速度最快的国家,合理识别城市轨道站点类别与影响不同类别站点客流特征的建成环境因素对轨道交通的建设具有十分重要的作用。因此,本文以武汉市为例,通过轨道交通刷卡数据,运用引入客流特征的EM聚类方法,将轨道交通站点分为职住错位型、居住导向型、就业导向型、居住综合型、就业综合型、综合型6类。并在此基础上,建立无序多分类logistic回归模型,定量分析站点客流吸引范围内建成环境因素对不同类型站点轨道交通客流特征的影响。结果表明：以综合型站点为对照组,路网密度和交叉口密度对所有类型站点的客流特征有显著影响,低路网密度高交叉口密度更有利于职住平衡;公交车站密度与就业导向型站点的客流特征存在负相关;商务用地占比对职住错位型、居住导向型、居住综合型站点有负向关系;服务业设施用地占比与职住错位型、居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关;科研教育用地占比与居住导向型和就业导向型站点客流特征负相关;土地利用混合度与居住导向型和就业综合型站点的客流特征负相关。研究结论将对武汉市轨道交通建设、轨道交通和土地利用协调发展等具有重要意义。
探究功能多样性如何影响商圈活力,可为城市用地功能结构优化调整和商圈功能改造提供理论支撑,进而促进城市混合功能有序开发、提升城市活力。已有关于功能多样性与活力的研究,大多集中在城市、街道活力等方面,对于商圈活力研究很少涉及,且大多利用单一的熵指数反映功能多样性。在利用夜光数据对活力的研究中,大多选取城市或更大区域尺度作为研究单元,无法精准地从多角度、多层面理解功能多样性与城市内部活力的关系。因此,本文以广州市主城区为例,以商圈作为基本研究单元,融合城市设施兴趣点（Point of Interest, POI）和珞珈一号夜间灯光数据,利用希尔数模型从多维视角测度商圈功能多样性特征,并以此来探究其与商圈活力的定量化关系。主要结论如下：① 仅用熵指数来反映多样性是不足的,其与商圈活力在0.1的显著性水平下无相关性,需结合希尔数多样性指数从多视角度量商圈功能多样性,以弥补单一熵指数测度方法的不足;② 广州商圈功能丰富度指数与其活力净相关系数为0.382,提高功能丰富度以增加商圈各功能间互补性、异质性或混合性,从而具备足够的功能多样性,促进各类功能间的协同与竞争,形成良好的兼容性混合,以更好的满足多数人的消费需求,激发商圈活力;③ 广州商圈规模效应与其活力净相关系数为0.507,对比大于集聚效应的0.371,表明广州商圈发展遵循新经济地理学的规模报酬递增规律,即商圈规模越大对于提升商圈活力的效用越大,而商圈功能集聚度对于提升商圈活力的效用相对较小。
面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题。本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题。该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取。研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsat系列影像验证该算法。实验结果表明该算法的用户精度、生产者精度和总体精度分别高达99.59%、98.47%和96.53%。相比于单一的面向对象方法,本文方法更适合于山地湖泊提取,能够更加准确地描绘湖泊的实际边界,也能够减弱面向对象方法中分割尺度和分类阈值对提取结果的影响。
黄河源区拥有独特的生态系统和生物资源,是我国重要的江河水源涵养地和重要的生态屏障。近年来,放牧家畜数量的增加使该地区传统草地畜牧业面临过度放牧、草地退化、季节性失衡等发展难题。为科学掌握黄河源区放牧家畜的情况,本文以黄河源区的玛多县为研究区,应用无人机对玛多县放牧家畜（牦牛、藏羊和马）的数量和空间分布开展航拍调查。根据牦牛、藏羊和马的无人机图像解译标志库进行目视解译,采用5种方法估算玛多县放牧家畜的数量,利用选择指数分析家畜空间位置与环境因子的关系,结果表明：① 在冷季无人机航拍样带内,牦牛、藏羊和马的样带密度分别为4.12、7.34和0.06 只/km2。② 玛多县有牦牛7.08万头,藏羊10.22万只,马0.12万匹,经验证,估算牦牛、藏羊和马数量的误差分别为-0.93%、2.27%和-13.23%。③ 家畜对环境因子的选择倾向于坡度小于12°,草地覆盖度高于0.6,距居民点小于1 km,距水源小于 3 km,距公路大于3 km的区域。研究结果表明,无人机遥感技术在畜牧业方面有较大的应用潜力,为研究牧区放牧家畜的特征和草畜平衡情况提供新的思路。
遥感降水产品相对于气象站观测数据能够更好地反映降水的空间分布特征,对其进行不同气候区上的差异性评价对数据产品选择和遥感降水反演算法改进均有重大意义。本文选择中国典型气候区（干旱区、过渡区、湿润区和青藏高原地区）,以649个经偏差矫正后的气象站降水数据为标准,评估了5种国际常用的遥感降水产品 (CHIRPS v2.0, CMORPH v1.0, MSWEP v2.0, PERSIANN-CDR, TRMM 3B42v7) 在中国典型气候区的适用性。研究发现,各产品的性能存在空间差异性。MSWEP在各气候区的相关系数(CC),Kling-Gupta efficiency（KGE）,均方根误差（RMSE）等基本统计性能指标均优于其他4种产品。相对偏差（BIAS）方面,在干旱区、湿润区、青藏高原、过渡区表现较优越的产品分别为MSWEP、CHIRPS、PERSIANN、TRMM。在评估遥感降水产品对降水事件发生概率的估算能力方面,选择了误报率（FAR,降水事件预报错误的比例）、命中率（POD,降水事件预报正确的比例）、关键成功指数（CSI,降水事件正确预报综合性能）、精度指数（ACC,等级预报综合性能）和降水等级概率分布（PDF）5个指标作为评估依据,结果表明,就POD,CSI和ACC而言,在各气候区MSWEP表现明显优于其他产品;对于FAR,TRMM和CMORPH产品在湿润区表现优越,其余气候区仍以MSWEP表现较为优越;就PDF而言,PERSIANN和MSWEP产品对1~20 mm的日降水量的估算偏高,特别是MSWEP在青藏高原和湿润区对小雨的估算频率明显偏高, MSWEP有待在该区提高频率预报的能力。综合而言,多源数据融合的MSWEP在各气候区的基本统计性能和降水等级性能较好,可作为可靠的降水数据源用于中国水文气象研究,同时也表明多源数据融合产品具有良好的应用前景。
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法（Random Forest,RF）对草原地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明：① 随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;② 随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm2;③ 应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。
福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法（SVM_RFE）对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器（SVM）进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明：① 光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;② 利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③ 基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km2,主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km2,约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。
