罕山次生林区森林植被动态变化对气候的响应
这是一篇关于植被指数,气候,相关性,滞后效应,罕山次生林区的论文, 主要内容为选取罕山次生林区为研究区,基于2000～2015年MODIS NDVI遥感数据和气候数据,采用MVC最大合成法、均值法、趋势分析法、偏相关性分析等方法。探索罕山次生林区森林植被动态变化对气候的响应,充分理解气候变化对植被动态变化的影响,为自然资源利用和保护提供有利的科学依据。得到结果如下:1.罕山次生林区季均NDVI在时间尺度上呈现出春季、夏季和生长季上升趋势,秋季呈下降趋势,下降速率为0.0004/a。采用均值法求取2000～2015年春季、夏季、秋季和生长季的季均NDVI,夏季季均NDVI最高,春季季均NDVI最低。在空间尺度上呈现出东北部地区植被NDVI最大,植被覆盖程度高。根据NDVI变化幅度,将NDVI空间变化趋势划分为7个等级,主要以轻度变化为主,其中改善的面积明显大于退化的面积,所以罕山次生林区植被整体状况是稳定的,在某些区域表现出改善的趋势。2.罕山次生林区降水呈上升趋势,气温总体呈现下降趋势。季均降水与季均气温的变化趋势相对比,降水波动更明显,变化率较大。从时间角度上研究相关性发现,四个季节的季均NDVI与同期降水的相关性显著。偏相关性研究中发现,春季、夏季和生长季中,降水与NDVI的偏相关系数比气温与NDVI的偏相关系数更大,说明影响植被生长状况的主要因素是降水。气温对植被生长影响最明显的时间是秋季,其他时间段气温对植被生长状况有一定的影响,但是表现不明显。3.详细的分析季均NDVI与气候因子的相关系数和偏相关系数。通过计算NDVI与前两期、前期和同期气象因子的相关系数,在相关性研究中5月、7月和8月的植被生长与前期降水的响应存在一定的滞后效应,在偏相关性的研究中5月植被生长对前期降水的响应存在滞后效应,气温对植被生长的滞后效应不明显。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
基于微服务与OpenAcc的遥感信息加速提取系统研究与实现
这是一篇关于OpenAcc,微服务,遥感专题产品,植被指数,并行处理的论文, 主要内容为随着大数据时代的来临,软件系统功能逐渐多样化,早期的遥感信息加速提取系统计算模式大多为单节点并行,之后发展为使用集群并行处理架构进行设计开发。当前遥感信息加速提取系统面临有限的可重用性与可伸缩性的挑战,系统中服务的便捷性、系统的可扩展性以及系统维护有所不足。微服务架构具备独立部署能力,可实现进程独立。微服务架构伸缩性强、可用性高、且拥有更加智能的运维方式。微服务中的每个服务足够内聚,可对各服务进行有效的管理。业务可实现实时更新以及模块化发布,并可实现服务的无间断提供。因此,如何使遥感信息加速提取系统具有更强的服务便捷性以及可扩展性,实现资源的重复利用,从而使系统的开发效率得到进一步的提升是系统整体效率提升的关键。随着遥感图像的分辨率大幅提高,数据量的不断扩大,遥感相关从业者对遥感图像处理的实时性要求越来越高。基于CUDA的遥感专题产品算法并行模式大多取得了较好的加速性能,但CUDA存在编程周期长、掌握难度较大等问题。采用Open Acc并行可使开发周期更短,不用重写串行算法,并可一次编译多种设备运行。因此,如何实现算法更高效的数据和任务并行,实现较短周期的开发,从而进一步提升算法的执行效率和处理过程的实时性,使之满足各行业的遥感应用需求是遥感专题产品算法改进过程中的关键。本文主要开展的工作有:(1)基于计算节点内具有的GPU计算资源,提出了两种基于异步多流的Open Acc并行处理模式。通过将计算数据分块并采用异步多流的方式进行加速计算,有效的屏蔽了部分数据传输和计算的时间,从而提升了算法的并行处理性能。以归一化植被指数为例展示了该并行处理策略的详细设计过程,并通过数值实验验证了基于异步多流的Open Acc并行处理模式的有效性。(2)采用分布式、多节点协同的设计理念,集成声明式远程调用组件Feign、服务网关Zuul、安全认证组件Spring Cloud Security和服务熔断Hystrix等技术搭建了完整的微服务框架。设计并实现了基于微服务与Open Acc的遥感信息加速提取系统,并将系统中的核心加速与遥感数据展示服务集成至框架中。系统分为遥感速递、数据加速处理和遥感数据展示等服务模块。将基于异步多流的Open Acc并行处理模式集成至系统内数据加速处理模块中,并通过遥感数据展示模块将加速效果以可视化图表形式进行直观展示。通过实验结果对比,验证了本文提出的两种基于异步多流的Open Acc并行处理模式相对于传统的处理算法具有较好的加速效果。同时,通过对系统各模块的多次功能测试,也验证了本文所设计的基于微服务与Open Acc的遥感信息加速提取系统具有一定的应用价值。
高寒草甸植被生产力估算方法的比较研究
这是一篇关于总初级生产力,碳通量,机器学习,植被指数,物候照片,黑河上游的论文, 主要内容为总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)既是环境承载力计算和生态环境评估的重要指标,又是陆地碳循环的关键变量与碳达峰、碳中和、碳源汇和气候变化研究的关键指标。因此,科学和准确估算GPP很重要。草地生态系统是陆地生态系统的重要组分,对区域乃至全球的气候变化有重要影响。可见,准确估算草地生态系统的碳通量对研究陆地碳循环机制和全球碳收支平衡有重要意义。云雪等因素影响卫星遥感数据的质量,因此基于遥感光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)模型估算的GPP值精度较低且不稳定。与涡动GPP相比,LUE模型估算的黑河上游高寒草甸GPP比中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)估算的GPP偏低30%。物候相机照片则不容易受到云的影响,与卫星遥感数据互补的话,有可能提高GPP估算的精度。机器学习方法擅长处理大范围、长时间序列和高精度要求的数据。机器学习神经网络(Machine Learning Neural Network,MLNN)是常见而成熟的机器学习方法之一。因此,神经网络模型与物候照片、气象数据和遥感数据相结合有望提高LUE模型估算黑河上游高寒草甸GPP的精度。本文基于黑河上游阿柔超级站2017-2018年的气象数据、涡动GPP数据和物候照片,采用MOD09GA和MCD43A4遥感产品的两种植被指数(NDVI与EVI),使用遥感LUE模型和机器学习BP神经网络(Back Propagation Neural Network Algorithm,BNNA)方法,估算高寒草甸的GPP值,比较不同方法和数据的估算精度差异,并讨论GPP估算的影响因素。结果表明:1.基于遥感LUE模型估算GPP时,使用MOD09GA数据估算的GPP精度从高到低依次为GPP＿CInorm、GPP＿EVI和GPP＿NDVI;使用MCD43A4数据估算的GPP精度从高到低依次为GPP＿EVI、GPP＿NDVI和GPP＿CInorm;使用GCC估算的GPP精度存在季节差异(24%-49%),表现为春季和秋季存在显著偏差(P<0.05)。2.使用机器学习BNNA方法同时融合物候照片和MOD09GA植被指数估算的GPP精度最高(R2=0.71);使用机器学习方法同时融合物候照片和MCD43A4植被指数估算的GPP精度较验证实验三提高的不明显(R2=0.73)。随着物候相机的大量布设,如何结合物候相机和卫星遥感数据提高GPP的估算精度就具有了实际需求。本研究表明,机器学习方法可以为大范围、长时间序列和高精度的植被GPP估算提供新方法,为黑河流域生态环境评估和环境承载力计算以及碳达峰、碳中和与碳源汇核算目标的实现提供新的视角。
WebGIS框架下遥感信息服务平台设计与环境监测应用
这是一篇关于WebGIS,遥感处理,植被指数,环境评估,动态分析的论文, 主要内容为利用遥感技术对生态环境进行监测是环境监测研究的重要组成部分。传统的环境监测采用实地考察及实际测量的方法,虽然该类监测方法相对比较准确,但是费时费力,时效性也无法得到保证。随着遥感技术的发展,尤其是美国陆地卫星的发射以及中国高分系列卫星的发射,为我们传输了大量高分辨率及中等分辨率影像,通过对遥感影像的植被覆盖统计及地物分类等操作,可以实现对区域环境动态监测的目的。本项目以宁夏罗山地区为研究对象,根据项目需求,设计开发了一款Web GIS框架下的遥感信息服务平台,通过对罗山地区的中等分辨率影像进行植被覆盖度提取以及运用非监督分类算法对该地区的地物进行分类,达到对该地区植被覆盖度的估算及对该地区的生态环境进行动态监测的目的。WebGIS框架下遥感信息服务平台以Eclipse为开发工具,采用Arc GIS Server实现遥感数据的加载及处理,采用传统MVC框架实现平台的系统登录、用户管理等功能。本文结合研究内容及业务需求,从系统结构体系设计、监测模型设计、数据处理流程、主要功能实现等方面对系统进行了设计和开发,通过对研究区域的环境进行动态监测,验证了系统的可行性。系统包括遥感数据加载、预处理、植被覆盖度计算、影像分类等功能。基于建立的遥感信息服务平台,实现了对宁夏罗山地区的植被覆盖度提取,并通过ISODATA分类算法,对研究区域的遥感影像进行了非监督分类,这些成果为区域的环境保护提供了参考依据。
基于微服务与OpenAcc的遥感信息加速提取系统研究与实现
这是一篇关于OpenAcc,微服务,遥感专题产品,植被指数,并行处理的论文, 主要内容为随着大数据时代的来临,软件系统功能逐渐多样化,早期的遥感信息加速提取系统计算模式大多为单节点并行,之后发展为使用集群并行处理架构进行设计开发。当前遥感信息加速提取系统面临有限的可重用性与可伸缩性的挑战,系统中服务的便捷性、系统的可扩展性以及系统维护有所不足。微服务架构具备独立部署能力,可实现进程独立。微服务架构伸缩性强、可用性高、且拥有更加智能的运维方式。微服务中的每个服务足够内聚,可对各服务进行有效的管理。业务可实现实时更新以及模块化发布,并可实现服务的无间断提供。因此,如何使遥感信息加速提取系统具有更强的服务便捷性以及可扩展性,实现资源的重复利用,从而使系统的开发效率得到进一步的提升是系统整体效率提升的关键。随着遥感图像的分辨率大幅提高,数据量的不断扩大,遥感相关从业者对遥感图像处理的实时性要求越来越高。基于CUDA的遥感专题产品算法并行模式大多取得了较好的加速性能,但CUDA存在编程周期长、掌握难度较大等问题。采用Open Acc并行可使开发周期更短,不用重写串行算法,并可一次编译多种设备运行。因此,如何实现算法更高效的数据和任务并行,实现较短周期的开发,从而进一步提升算法的执行效率和处理过程的实时性,使之满足各行业的遥感应用需求是遥感专题产品算法改进过程中的关键。本文主要开展的工作有:(1)基于计算节点内具有的GPU计算资源,提出了两种基于异步多流的Open Acc并行处理模式。通过将计算数据分块并采用异步多流的方式进行加速计算,有效的屏蔽了部分数据传输和计算的时间,从而提升了算法的并行处理性能。以归一化植被指数为例展示了该并行处理策略的详细设计过程,并通过数值实验验证了基于异步多流的Open Acc并行处理模式的有效性。(2)采用分布式、多节点协同的设计理念,集成声明式远程调用组件Feign、服务网关Zuul、安全认证组件Spring Cloud Security和服务熔断Hystrix等技术搭建了完整的微服务框架。设计并实现了基于微服务与Open Acc的遥感信息加速提取系统,并将系统中的核心加速与遥感数据展示服务集成至框架中。系统分为遥感速递、数据加速处理和遥感数据展示等服务模块。将基于异步多流的Open Acc并行处理模式集成至系统内数据加速处理模块中,并通过遥感数据展示模块将加速效果以可视化图表形式进行直观展示。通过实验结果对比,验证了本文提出的两种基于异步多流的Open Acc并行处理模式相对于传统的处理算法具有较好的加速效果。同时,通过对系统各模块的多次功能测试,也验证了本文所设计的基于微服务与Open Acc的遥感信息加速提取系统具有一定的应用价值。
基于时空分辨率融合的延河流域植被季节变化分析
这是一篇关于ESTARFM,植被指数,季节变化,时间序列,气象因子的论文, 主要内容为时空分辨率融合技术可以融合不同时间分辨率、空间分辨率的多源遥感卫星影像,从而得到具备高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像,以满足高时空分辨率下的植被变化监测的需求。时空融合模型目前主要集中用于反射率数据的融合,而通过多光谱波段运算得到的植被指数则与植被的生长状态有着密切的关系。时空分辨率融合技术融合生成的植被指数时间序列数据集,可以长时间上地反映植被生长状况,为植被变化动态监测提供最优数据源。本文选取陕北黄土高原典型丘陵沟壑区的延河流域作为研究区,以Landsat OLI和MODIS09A1反射率合成数据作为数据源,基于ESTARFM算法利用两种融合方案BI(先融合后计算指数)和IB(先计算指数后融合)生成了融合图像。评价了融合结果的精度,并构建六种植被指数的时间序列数据集,在此基础中筛选最优植被指数NDVI,并根据HANTS平滑法重构NDVI时序数据集,构建不同植被类型的季节变化曲线并分析其变化特征,最后结合月平均温度和月累计降水量与不同植被的关系,探讨气象因素对植被生长的影响。(1)基于ESTARFM模型的IB算法的融合结果精度更高。对BI和IB两种融合结果进行精度评价,IB图像能够较好地反映出细小地物和纹理特征,与真实影像更为接近;并与真实图像之间的均值差和标准差均较小,与基于真实图像计算的植被指数的皮尔逊相关系数最高。在空间上,IB融合的植被指数与真实图像的植被指数几乎均为正相关分布,并均通过了显著性T值检验。不同指数的低相关系数主要分布在基期影像云覆盖区,以及受BRDF影响的沟壑区。其中TSAVI指数的空间相关性最高,其正相关性比例达到85.1%,高度正相关性所占比例达到49.1%。通过对比皮尔逊相关性系数,空间相关性系数近一步揭示了融合指数和真实指数图像在空间上的变化。(2)ESTARFM融合得到的NDVI时间序列数据随时间的变化规律体现了不同植被类型的季节变化特征。通过筛选NDVI作为反映研究区植被生长状态的最优指数,基于HANTS平滑法重构了延河流域2015年耕地、林地、灌丛、高覆盖度草地、中低覆盖度草地的NDVI时序数据集。NDVI时间序列数据随时间的变化规律与相应植被类型的生长特点较为一致,能够体现不同植被类型的季节变化特征。其中林地在春季的NDVI增长速率最大,并在夏季的NDVI值最高;高植被覆盖度草地的夏季NDVI值位于林地之下;耕地在秋季,NDVI下降速度最快;灌丛的NDVI曲线与林地较为相似,由于覆盖度的差异,其整体NDVI曲线较低;中低覆盖度草地的时序曲线较为平缓,在所有植被类型中,NDVI曲线最低。(3)基于相关性统计法对不同植被类型的NDVI分别和气温和降水的关系进行分析,结果表明随着气温和降水量的增加,NDVI值也在上升,即NDVI值与当月平均温度和月降水量呈正相关性,同时当月NDVI值和上月气象因子也呈正相关,说明气象因子对植被起着滞后效应。
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