海岸带遥感
“海岸带遥感”专栏围绕海岸带遥感综述、数据处理与信息提取、生态参数定量反演、多领域交叉应用等方面报道最新研究进展。
主题关键词： 海岸带遥感高分辨率长时序遥感影像长岛绿潮监测红外激光筏式海洋养殖区监测科学问题盐沼湿地物种入侵
- 论文汇编
- 摘要：基于长时序遥感影像样本的生成方法，对于实现地表覆盖分类、监测地表变化趋势和分析土地利用状况至关重要。然而，传统监督分类方法通常需要标注大量样本，导致地表覆盖分类任务的时间和人力成本高昂，同时也限制了分类精度与可靠性。针对该问题，本文提出基于样本自动增广与自适应迁移联合的长时序遥感影像样本生成方法，旨在实现样本“一次标注，多次复用”，减少样本标注并提升长时序大场景遥感影像分类效率。具体思路为：首先利用局部聚类增强筛选潜在样本像素点，通过度量其光谱特征相关性确定增广样本；其次，基于临近时相影像之间的变化分析，通过域间相似性规则来筛选符合迁移规则的样本。本方法基于杭州湾区域2013年—2022年Landsat8 OLI时间序列影像开展验证实验，结果表明：（1）本文提出的样本自动增广策略，可以有效增强样本质量与数量，并提升分类效果与精度；（2）本文提出的样本自适应迁移策略，可以有效实现同一地区、不同时相影像的样本迁移，避免了逐年标注样本，有效提高了样本生成效率和样本质量；（3）基于支持向量机SVM（Support Vector Machine），k近邻KNN（k-nearest neighbor）等不同分类器的应用表明，本文方法的增强样本与迁移样本对多种分类器具有普适性。关键词：样本生成方法;地表覆盖分类;样本自动增广;样本自适应迁移;杭州湾;长时序遥感影像517|968|1<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：海岛具有独特的地理特征和生态系统。剖析海岛固碳量的演变趋势，对于指导“低碳海岛”和“生态海岛”建设意义重大。本文利用GF-1和Sentinel-2多光谱卫星影像提取长岛植被类型，结合地形地貌分区，采用固碳速率法计算2015年—2022年植被固碳量，分析其变化特征，并探究植被碳汇能力提升的影响因素，评估造林增汇潜力。结果显示：（1）2015年—2022年长岛植被面积整体呈现退缩趋势；黑松纯林和针阔混交林面积减少，而刺槐纯林和灌草丛面积增长；北五岛南部植被面积退缩趋势显著，大量灌草丛变为非林草区，是植被退化的主要表现。（2）长岛植被年际固碳量呈现波动上升趋势，空间格局则呈现“多核式增长、条带式减弱”的特征；不同岛屿植被固碳量时间变化拐点具有显著的南北差异；植被“稳定区”固碳能力持续增强，固碳量变化的拐点在2016年和2019年；植被固碳量存在较显著的高程和坡度分异。（3）松材线虫病扩散、极端气候事件发生、干旱胁迫及树龄老化等环境问题是影响长岛固碳变化的主要因素；长岛造林适宜性分值区间为17.96—81.98，优先造林区以北五岛为主。本研究可为长岛国际“零碳岛”愿景提供理论依据与数据支持。关键词：海岛城市;植被类型;固碳量;增汇潜力;长岛261|404|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：盐沼植被物候的准确监测对“蓝碳”生态系统碳循环研究至关重要。高时空分辨率的卫星遥感技术使得精细化的植被物候监测成为可能，但同时也不可避免地存在“椒盐噪声”。本研究以黄河口湿地为研究区，结合高时空分辨率遥感数据和面向对象方法，开展滨海盐沼物候监测研究。首先基于吉林一号影像进行多尺度分割，提取盐沼植被对象。随后以对象为基本单元，基于时序PlanetScope影像，采用S-G（Savitzky-Golay）滤波、Double-logistic模型以及动态阈值法提取物候参数，获得生长季开始日期（SOS）、生长季结束日期（EOS）以及生长季长度（LOS），并从时序NDVI拟合精度、物候参数提取结果的空间异质性以及与物候相机观测的一致性3方面开展结果评价。结果表明：（1）相比像元尺度，基于对象的时序NDVI拟合均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、以及平均绝对百分比误差（MAPE）均较低，RMSE<0.05、MAPE<15%和MAE<0.035的区域面积分别增加了11.46%、12.93%和10.72%，表明基于对象的时序NDVI拟合精度更高。（2）基于对象和基于像元的物候参数提取结果在空间分布上较为一致，二者都能体现盐沼植被物候的空间异质性，但基于对象的物候参数在空间上更为平滑，有效缓解了像元级物候参数在小尺度上的变异性。利用半方差函数量化局部物候参数的空间异质性，发现基于对象的物候参数所得的块金值（C0）和偏基台值（C）明显低于基于像元的物候参数所得的结果。（3）基于对象的物候参数与物候相机获取的物候参数具有较高的一致性（SOS一致，EOS、LOS仅相差一天），而对象内像元的物候参数存在较大的差异。本研究表明，面向对象的影像分析方法有效降低了高分辨率遥感影像带来的椒盐噪声，在盐沼湿地高分辨率物候提取方面具有良好的应用潜力。关键词：盐沼湿地;物候;吉林一号;PlanetScope;高分辨率781|2108|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：在海陆交接区域，激光光斑中可能同时存在海洋和陆地，从而产生海陆混合波形。如果能准确识别出海陆混合波形，则可以利用这些混合波形来提取水边线的精确位置。本文顾及海陆混合波形的存在，提出一种基于机载海洋激光雷达AOL（Airborne oceanic LiDAR）红外激光的海陆混合波形识别方法，并进一步提出利用海陆混合波形的水边线提取方法。首先，综合提取AOL红外激光全波形特征并进行特征降维；其次，对AOL波形进行模糊分类，得到隶属度矩阵，根据Otsu最大类间方差法确定海陆混合波形；再次，利用DBSCAN密度聚类算法对误分类的海陆混合波形进行识别和剔除；然后，结合海陆混合波形对应激光点的位置信息，利用PAEK平滑算法得到水边线位置信息。最后，对激光雷达方程进行扩展，给出红外激光海陆混合雷达方程的表达形式，并采用雷达方程理论分析和实测波形数据验证相结合的方式对海洋、陆地、海陆混合波形进行差异分析，为红外激光光斑内海陆并存引起的海陆混合波形研究提供理论基础。利用Optech CZMIL系统采集的实测AOL数据集验证了本文红外激光海陆混合波形法以及海陆混合雷达方程的正确性和有效性。与传统的AOL高程阈值法相比，本文提出的AOL混合波形法将水边线提取偏差的均值和标准差分别降低了24.07%和9.76%，SSIM指数提高了0.031，为AOL潮滩水边线提取提供了一种全新方式。关键词：机载海洋激光雷达;红外激光;海陆波形分类;海陆混合波形;潮滩水边线520|1316|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：湿地作为连接陆地和水生生态系统的重要纽带，承载着关键生态服务并对于维持生物多样性具有不可或缺的作用。然而，岩溶湿地复杂的植被垂直重叠现象和特殊的水文条件使其植被分布难以有效监测，制约了对湿地生态的进一步了解。为解决这一问题，本文以桂林市会仙喀斯特国际重要湿地为研究区，提出并实践一种基于LiDAR点云语义分割的3D植被制图分析方法。该方法使用深度学习点云语义分割算法开展湿地植被精细3D制图，并基于制图结果量化各种植被的体积分布、邻水距离和淹水频率，以揭示植被分布与湿地水文之间的关系。研究结果表明：（1）DWS-KP-FCNN算法能够基于LiDAR点云精确识别和区分多种植被类型，并通过后处理方法有效解决植被重叠与水体识别问题，生成类别精细、精度高的3D植被分布图；（2）绘制了湿地植被沿邻水距离和淹水频率梯度的单位体积分布，清晰地揭示了植被分布与水文梯度之间关系；（3）将研究区按邻水距离和淹水频率划分为多个具有不同植被分布模式的空间分区，揭示了不同水文环境中植被群落的空间分异，为湿地生态系统的精细化管理提供了数据支持。上述结论证明，基于LiDAR点云语义分割的3D植被制图分析方法为岩溶湿地植被提供了一种高效、精确、全面的遥感监测手段，具有重要的生态保护和管理应用价值。关键词：岩溶湿地;无人机LiDAR;3D植被制图;点云语义分割;深度学习;植被分布规律463|1142|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：入侵植物互花米草治理是滨海湿地生态保护和修复的重要内容。当前，沿海多省陆续实施互花米草治理工程，治理方式包括物理清除和化学清除；前者起效快但易复发，后者成本低但对环境有潜在负面影响。及时监测互花米草清除动态并识别清除方式对于互花米草治理工程实施成效评价以及环境影响评价十分重要。本文以浙沪滨海湿地互花米草分布区为研究区，提出了一种基于时序光学卫星影像的互花米草清除状态和治理方式识别方法（未清除/物理清除/化学清除），并提取物理清除日期。首先融合Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI影像，构建时序光谱指数数据集，采用滑动窗口和基于规则的判别方法识别治理影响时段，判断清除状态；随后利用随机森林方法对治理方式进行分类，最终得到未清除、物理清除和化学清除三种类别，并进一步识别物理清除的日期。结果表明，本方法对清除状态和清除方式的分类精度较高，总体精度达到98.8%，Kappa系数为0.979；物理清除日期检测的平均绝对误差天数为3.91 d，准确度为93.67%。2023年，上海市和浙江省的互花米草清除率分别为4.2%和62.7%。本研究提出的互花米草治理方式识别和动态监测方法对于滨海湿地管理决策具有重要参考意义。关键词：光学遥感;物种入侵;时间序列分析;湿地修复;植被动态811|1345|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：过去40年间，遥感技术取得了长足进步，使海岸带观测达到了前所未有的深度，并进入了大数据时代。如何有效地处理与精确分析海岸带遥感大数据，以解决实际问题，依然是一个重大挑战。近年来，人工智能（AI）技术蓬勃发展，出现了许多深度学习（DL）模型，并广泛应用于大数据分析和实际问题的解决。AI技术与海岸带遥感的结合促进了海岸带多个应用领域的进展，为社会创造了许多便利和价值。本文综述了AI技术在海岸带遥感中的关键性应用进展，重点讨论了在水淹监测、水边线提取、筏式海洋养殖区监测、绿潮监测、滨海湿地监测的应用及高效模型的开发。最后，文章对AI在海岸带遥感未来应用的发展趋势进行了展望和分析。关键词：海岸带遥感;人工智能;图像处理;水淹监测;水边线提取;筏式海洋养殖区监测;绿潮监测;滨海湿地监测1039|5400|0<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
- 摘要：海岸带是陆地、海洋、大气相互作用的地球生态关键带，汇集了大量的物质和能量，正经历着高强度人类活动、全球气候变化和物种入侵的叠加影响，面临着前所未有的挑战。遥感科学与技术是全面、系统、深入监测海岸带资源、生态、环境的有效手段。本文从海岸带独特性和遥感技术优势出发，借助Web of Science和CNKI数据库，分析了海岸带遥感国内外研究现状，探讨了海岸带遥感所面临的科学技术问题，综述了研究进展，明确了机遇与挑战，讨论了未来发展方向。本文可为科学认识海岸带遥感中存在的问题，把握海岸带遥感发展方向提供参考。关键词：海岸带遥感;科学问题;传感器设计;地物与电磁波交互作用;信息提取;参数定量遥感反演;多领域交叉;机遇与挑战1483|7954|1<HTML><网络PDF><Enhanced-PDF><Meta-XML>更新时间：2025-12-30
