检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2021年第8期41卷 3255-3276页

作者：张飞邵媛黄晖朱帕尔·巴合提拜新疆大学资源与环境科学学院/智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 CSIRO Land&WaterCanberra ACT 2601Australia 新疆大学图书馆乌鲁木齐830046

随着城市化进程的不断加速,城市遥感研究已成为地理学、生态学、城市规划学等学科领域主要发展方向之一。城市化使人口与经济增长的同时,也使得城市原有的生态环境状况发生改变,从而引起了一系列城市生态环境问题。城市遥感是一门多学... 详细信息

随着城市化进程的不断加速,城市遥感研究已成为地理学、生态学、城市规划学等学科领域主要发展方向之一。城市化使人口与经济增长的同时,也使得城市原有的生态环境状况发生改变,从而引起了一系列城市生态环境问题。城市遥感是一门多学科交叉研究领域,近年来已经取得了一系列显著的研究成果。对近年来城市遥感研究涉及的城市地表温度、边界扩张、不透水表面、景观格局以及生态安全5个方面的理论、研究方法、应用动态以及发展方向进行了较为详细的总结与探讨。主要得出如下结论:(1)数据源从单个遥感数据研究走向多源遥感数据融合发展,多源遥感数据尤其是结合高分辨率数据越来越多的被应用到城市研究的各个领域中;(2)城市遥感的研究目标不断扩展、深化和聚焦;(3)城市遥感研究已开始从二维空间向三维空间拓展;(4)城市遥感涉及的研究对象之间相互作用,相互影响在深入解读城市遥感研究理论意义和潜在挑战的基础上,结合最新研究对本文所涉及的主题进行了补充和完善,为城市典型生态环境问题的解决提供新的思路;今后应按照城市形态与构成、城市关键要素、生态环境响应、生态环境评价以及城市扩展与环境预测的体系结构进行综合分析。

关键词：城市地表温度城市扩张城市不透水表面城市景观格局城市生态安全

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新疆地区气溶胶变化对降水和植被的影响分析

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新疆大学学报（自然科学版）（中英文） 2022年第5期39卷 615-624页

作者：马雯丁建丽白婷新疆大学地理与遥感科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830017 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830017

为了解新疆地区气溶胶对降水和植被的影响,分析了2003―2019年该地区气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)和Angström波长指数(AE)的时间变化趋势,并从月尺度上探讨了气溶胶对降水和植被的影响及滞后反应.结果表明:研究期新... 详细信息

为了解新疆地区气溶胶对降水和植被的影响,分析了2003―2019年该地区气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)和Angström波长指数(AE)的时间变化趋势,并从月尺度上探讨了气溶胶对降水和植被的影响及滞后反应.结果表明:研究期新疆地区的AOD和AE总体均呈下降趋势,其中AOD在2003―2012年间呈上升趋势、2013―2019年呈下降趋势.季节上,AOD在春季最高、秋季最低,而AE与之相反.根据AOD与AE的关系,确定了沙尘气溶胶是春季的主要类型,而全年以大陆清洁型气溶胶为主,混合型气溶胶次之.气溶胶对当前月降水和植被的影响呈负相关,且气溶胶对植被的影响大于气溶胶对降水的影响.而时滞分析表明气溶胶的变化对植被明显存在1-3个月的时滞效应.

关键词：气溶胶光学厚度(AOD) Angström指数(AE) 降水植被相关性分析

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艾比湖流域草地生态系统环境健康遥感诊断

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草业学报 2020年第10期29卷 1-13页

作者：刘思怡丁建丽张钧泳张振华陈香月玛依拉·热西丁新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为了能更好地了解艾比湖流域草地生态系统的健康状况,本研究以MODIS与Landsat数据为本底,引入信息熵分析艾比湖流域2001-2017年草地生态系统健康变化趋势,选用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型评价2017年草地的健康现状... 详细信息

为了能更好地了解艾比湖流域草地生态系统的健康状况,本研究以MODIS与Landsat数据为本底,引入信息熵分析艾比湖流域2001-2017年草地生态系统健康变化趋势,选用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型评价2017年草地的健康现状,结合流域草地生态系统生态环境健康变化趋势和现状,完成草地生态系统环境健康诊断。结果表明:1)2001-2017年艾比湖流域草地生态系统环境健康变化趋势为变好、基本不变、变差的区域分别占总草地面积的29.5%,59.4%和11.1%,呈现“稳中向好”的特点。2)2017年草地生态系统生态环境健康指数的范围为0.1097~0.3892,整体健康水平不高,需要加强对草地资源的保护管理。3)根据艾比湖流域草地生态系统综合治理建议图,治理区占总草地面积的39.1%,主要分布在山前草地和荒漠草地;保护区占总草地面积的34.2%,分布在部分山前草地;预防区占总草地面积的26.7%,主要在城镇较为集中的区域。

关键词：草地生态系统信息熵 PSR模型健康诊断

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乌鲁木齐市气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在来源分析

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环境科学学报 2020年第5期40卷 1611-1620页

作者：玛依拉·热西丁丁建丽张喆张振华陈香月刘思怡新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046

依据2009年1月—2019年7月MODIS/AQUA C6.1 MYD04_L2气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)日数据,在宏观视角下对乌鲁木齐市AOD时空分布特征进行分析,利用后向轨迹模式(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory,HYSPLIT)和潜在源贡献作用分析方法(Potential Source Contribution Function,PSCF)讨论气溶胶运输的季节性变化,并揭示研究不同季节对AOD影响较为明显的潜在源空间分布.结果表明:①乌鲁木齐市AOD呈显著的季节性差异,四季均值依次为:春季(0.328)>夏季(0.310)>秋季(0.273)>冬季(0.137),AOD高值区主要集中在市区.②AOD年内呈双峰分布,峰值分别对应为4月(0.402)和8月(0.346);10 a间AOD呈弱下降趋势,其中2014年最高(0.316),2017年最低(0.235),AOD均值为0.276.③春季和冬季乌鲁木齐市气团输送主要来自中亚地区,夏季和秋季则来自于天山周边地区;AOD主要潜在源区为乌鲁木齐市及其周边地区,对乌鲁木齐市空气质量具有显著影响.

关键词：气溶胶 MODIS_C6.1 时空分布潜在源区乌鲁木齐

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基于不同卫星光谱模拟的土壤电导率估算研究

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干旱区地理 2020年第1期43卷 172-181页

作者：曹肖奕丁建丽葛翔宇梁静陈文倩陈香月唐普恩新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

土壤电导率(Electrical conductivity,EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光-近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模... 详细信息

土壤电导率(Electrical conductivity,EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光-近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数(Three-dimensional spectral index,TDSI),采用梯度提升回归树算法(Gradient boosting regression tree, GBRT)建立3种卫星土壤EC估算模型,并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明:在不同土壤EC条件下,3种卫星具有相似的光谱趋势,均在红、近红外波段附近反射率较高;TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上,最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息;GBRT对于土壤EC估算能力表现突出,3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R2分别为0.831、0.847、0.903,在加入TDSI后,R2分别提高至0.835、0.857、0.935,综合分析发现,Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳(R2=0.935,均方根误差RMSE=2.986 mS·cm-1,赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息,采用GBRT验证了不同卫星对土壤EC的估算效果,二者相结合可以有效提升模型预测精度,为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。

关键词：波谱响应土壤电导率光谱预处理三维光谱指数梯度提升回归树

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耦合机器学习和机载高光谱数据的土壤含水量估算

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激光与光电子学进展 2020年第9期57卷 223-232页

作者：田美玲葛翔宇丁建丽王敬哲张振华新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

准确估算土壤含水量(SMC),对干旱区的精准农业、水资源管理具有重要意义。针对传统估算方法和野外测量耗时、费力的问题,通过无人机平台获取新疆阜康市冬小麦样地的高光谱影像数据,分别利用一阶导数、二阶导数、吸光度、吸光度一阶导数(... 详细信息

准确估算土壤含水量(SMC),对干旱区的精准农业、水资源管理具有重要意义。针对传统估算方法和野外测量耗时、费力的问题,通过无人机平台获取新疆阜康市冬小麦样地的高光谱影像数据,分别利用一阶导数、二阶导数、吸光度、吸光度一阶导数(FDA)、吸光度二阶导数对原始高光谱数据进行预处理;采用随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)和极端梯度提升(XGBoost)三种算法进行特征变量重要性遴选,基于地理加权回归(GWR)建立模型。结果表明:FDA的预处理效果最佳,以FDA-GBRT为基础的模型效果最优,建模集与验证集的决定系数(R2)分别为0.890、0.891,四分位数间隔为3.490;GBRT算法相较于RF和XGBoost算法优势较为突出,多数模型建模集与验证集的R^2均大于0.600;GWR模型对SMC的预测建模有效,可为干旱区农业生态系统的管理与保护提供理论支撑。

关键词：土壤含水量无人机高光谱数据机器学习地理加权回归模型

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积雪与气溶胶粒子混合的光谱反照率模拟研究

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光谱学与光谱分析 2020年第2期40卷 446-453页

作者：陈文倩丁建丽王鑫浦伟张喆石腾龙新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 半干旱气候变化教育部重点实验室兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000

积雪中的黑碳气溶胶粒子会导致积雪光谱反射率显著下降,进而引起的气候辐射变化会推迟或提前积雪融化时间,严重影响了干旱区地表径流特征、区域水循环过程,由此引起的干旱区生态水文问题也越来越受到关注。2018年1月在新疆北疆地区开展... 详细信息

积雪中的黑碳气溶胶粒子会导致积雪光谱反射率显著下降,进而引起的气候辐射变化会推迟或提前积雪融化时间,严重影响了干旱区地表径流特征、区域水循环过程,由此引起的干旱区生态水文问题也越来越受到关注。2018年1月在新疆北疆地区开展积雪中气溶胶粒子观测实验,借助ASD地物光谱仪、Snow Folk积雪特性仪与HR-1024外场分光辐射度计等仪器获取原始积雪光谱数据与其他积雪参数,应用Snow,Ice,and Aerosol Radiation model(SNICAR)模型模拟了不同雪粒径下、不同太阳天顶角、不同Black Carbon(BC)浓度下的积雪光谱反照率变化状况,讨论了BC、雪粒径在不同光谱范围内敏感性,结果表明:太阳天顶角对雪面光谱反照率的影响在近红外波段比其他波段表现得更明显,在积雪光谱曲线中太阳天顶角从0°变化到80°,可见光波段600 nm处光谱反照率升高了0.045,近红外波段1000,1200和1300 nm处光谱反照率分别升高了0.16,0.225和0.249;在天顶角为60°时,雪粒径从100μm增大到800μm,对应的光谱反照率减少量最大可达到0.15,且100~300μm范围内的雪粒径比400~800μm范围内的引起光谱反照率的下降量明显增大,雪粒径的增大能使吸光性颗粒物的光吸收效应增强;随着BC浓度的增加,积雪反照率会显著下降,且不同浓度的BC对积雪的反照率的差值不同,随着BC浓度的增加,反照率的差值量越来越小。不同的BC浓度在近红外波段对光谱反照率影响较小,影响较大的范围主要集中可见光波段,在光谱800和1100 nm处,5μg·g-1的BC浓度使光谱反照率减小了0.13和0.04,5μg·g-1的BC可使350与550 nm处的光谱反照率减小0.25与0.23;比较不同粒径下,BC浓度对积雪光谱宽波段反照率的减少情况可发现,在BC存在的情况下,雪粒径的增加会增大BC的光吸收效应,且浓度越高,吸收增加的越多;从光谱指数角度表明BC在可见光波段350~740 nm比较敏感,相关系数较高;雪粒径在近红外波段1100~1500 nm比较敏感,尤其在1000与1300 nm左右,BC与雪粒径在积雪光谱曲线中的敏感波段相关性都较高,R 2高达0.9以上;最后将模型模拟的积雪反照率与实测数据进行验证对比,R 2为0.738,模拟效果较好,可为干旱区积雪光谱反照率的研究奠定数据基础。

关键词：干旱区积雪光谱反照率黑碳雪粒径光谱指数

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基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究

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土壤学报 2020年第4期57卷 867-877页

作者：曹肖奕丁建丽葛翔宇王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte C... 详细信息

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)确定364个有效样本。采用原始光谱(Raw reflectance,R)及其经过微分、吸光度(Absorbance,Abs)、连续统去除(Continuum removal,CR)等6种预处理后的数据构建光谱指数。基于遴选出的21个最优指数,采用BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)三种算法对EC进行估算,并引入偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)进行比较。结果表明:在基于R与6种光谱预处理数据构建的21个最优光谱指数之中,R_FD_RSI(R_(1913),R_(2142))表现最佳(r=0.649);与PLSR相比,机器学习算法能够显著提高模型的估算精度,R^2提高了34.55%。三种机器学习算法模型中,ELM表现最优(R^2=0.884,RMSE=3.071 mS·cm^(–1),RPIQ=2.535)。本研究中所构建的光谱指数在兼顾遥感机理的同时能深度挖掘更多的隐含信息,并且基于机器学习算法的土壤EC估算模型精度显著提高,为干旱区土壤盐分定量估算提供了科学参考。

关键词：光谱土壤电导率光谱预处理光谱指数机器学习

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集成土壤-环境关系与机器学习的干旱区土壤属性数字制图

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中国农业科学 2020年第3期53卷 563-573页

作者：张振华丁建丽王敬哲葛翔宇王瑾杰田美玲赵启东新疆大学资源与环境科学学院/新疆大学绿洲生态教育部重点实验室/新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, ... 详细信息

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)3种土壤属性的空间分布,为干旱区农业生产和生态安全提供科学依据。【方法】在渭干河—库车河绿洲干旱区于2017年7月设计采集典型表层(0—20 cm)土壤样品82个,依据土壤-环境之间的关系,集成DEM数据和Landsat 8数据提取出32种环境协变量,利用栅格重采样将提取出的32种变量重采样为90 m空间分辨率并转换为Grid格式参与建模。借助梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型依次对3类土壤属性的32种环境协变量进行重要性排序,并通过均方根误差(Root Mean SquareError,RMSE)界定出协变量重要性阈值点,从而筛选出参与3类土壤属性制图的环境协变量。进而运用随机森林(Random Forest, RF)、Bagging和Cubist 3种非线性模型建模,并引入多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)进行对比分析,选出最优模型并绘制出90 m分辨率新疆渭干河-库车河绿洲干旱区pH、SSC与SOM 3种土壤属性图。【结果】梯度提升决策树能有效筛选出重要协变量,高程(Elevation)、剖面曲率(Profile Curvature)、差值植被指数(Difference Vegetation Index)、扩展增强型植被指数(Extended Normalized Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index)、盐分指数S1(Salinity Index S1)以及盐分指数S6 (Salinity Index S6) 7类环境变量均参与3类土壤属性建模,其中SSC遴选出参与建模协变量15种,pH和SOM则均为17种,且遥感指标在预测土壤属性图中起到强大的作用。机器学习3种算法的结果均优于MLR。通过3种非线性模型对比发现,随机森林在3种土壤属性中均表现最佳。在随机森林预测的3种土壤属性中,土壤pH验证集效果R~2=0.6779,RMSE=0.2182,ρ=0.6084;在SSC预测中,验证集R~2=0.7945,RMSE=3.1803,ρ=0.8377;在SOM预测中,验证集R~2=0.7472,RMSE=3.5456,ρ=0.7009。【结论】GBDT所筛选出的重要性因子借助机器学习算法可以用于干旱区土壤属性制图,且随机森林模型均对3类土壤属性表现出最佳预测能力。依据所绘制的土壤属性图并结合土壤分类图厘清了3种制图属性的空间分布。

关键词：土壤属性环境协变量数字土壤制图机器学习梯度提升决策树模型随机森林模型 Bagging模型 Cubist模型

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基于参数优化SVM方法识别盐生植被钠离子光谱特征

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光谱学与光谱分析 2020年第1期40卷 247-254页

作者：邓来飞张飞齐亚霄袁婕新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 中亚地理信息开发利用国家测绘地理信息局工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830002

新疆盐渍土地分布广、面积大,在这些盐渍土地上生长着多种类型的盐生植物,它们对改良盐渍土地、维护生态稳定、促进生态平衡具有重要的现实意义。有关研究表明,许多盐土植物大量吸收钠,钠与钾都能增加细胞渗透压,以适应高盐环境,产生膨... 详细信息

新疆盐渍土地分布广、面积大,在这些盐渍土地上生长着多种类型的盐生植物,它们对改良盐渍土地、维护生态稳定、促进生态平衡具有重要的现实意义。有关研究表明,许多盐土植物大量吸收钠,钠与钾都能增加细胞渗透压,以适应高盐环境,产生膨压而促进细胞的伸长,因而对其生长是有益的,能部分代替钾的功能。因此掌握盐生植物的钠特征,有助于了解盐生植物对生态环境的长期适应和响应,使用高光谱技术实现有效诊断叶片钠特征。首先,对实测冠层高光谱数据,采用离散小波变换(DWT)和db5小波对原始光谱进行9层小波分解,求取最佳分解层数为5层。其次,对光谱数据进行5层db5小波分解,对分解后的高频分量和低频分量建立了小波植被指数,筛选出可敏感表征钠离子含量的小波植被指数。最后,利用SVR, LS-SVR, PSO-SVR和PSO-LS-SVR模型建立盐生植被钠离子含量的估算模型,并与由原始光谱构建的光谱植被指数建立的估算模型进行比较。此外,引入偏最小二乘回归模型PLSR作为对比,评价参数优化的支持向量机方法在高光谱技术估测盐生植被叶片钠离子含量的优势。结果表明:(1)5种模型预测结果表明, PSO能有效优化SVR和LS-SVR模型参数(c,g),提高模型精度和预测能力,优化后的模型具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好等特点。(2)综合小波指数构建的模型是综合多尺度、多分辨率数据的反演模型,其能从不同侧面反映植被的信息,因而综合小波指数构建的4种模型优于单一小波指数构建的模型。(3)对比两种类型的植被指数反演结果,单一小波植被指数构建Na^+含量的预测模型可取得较好的预测效果,单一光谱指数估测Na^+含量效果不佳,这是因为小波变换可以减少原始光谱的噪声,凸显光谱的细节信息,增强其反演Na^+含量的精度;综合小波植被指数构建的模型精度和预测效果优于综合光谱指数构建的模型,原始光谱经小波变换后,可凸显更多的细节信息,提高高光谱反演叶片Na^+含量的能力。

关键词：盐生植被钠离子高光谱小波变换支持向量机

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