摘要：[目的]耕地物候作为农业生态系统的重要特征之一,是进行农作物长势监测与估产、田间管理、农作物合理布局等的重要依据。利用遥感方法提取大区域尺度耕地物候参数和种植制度的时空变化特征,有助于从整体上掌握农业资源的空间分布情况,为农业生产决策和区域粮食安全评价提供服务。[方法]文章基于1999年和2013年的SPOT/VGT NDVI逐旬时间序列数据,采用TIMESAT软件集成的非对称高斯函数拟合法对数据进行平滑重构,通过比例阈值法提取了华北地区耕地物候参数(生长季开始期和结束期),分析其时空分布特征,并依据年内NDVI变化曲线峰值数目来确定耕地的生长季个数,识别耕地种植制度。[结果]华北地区作物生长开始期和结束期都存在明显的空间差异,15年来河北北部、北京、天津等地区,第一季作物返青/出苗期变化不大。而河南南部和中部地区,2013年第二季作物出苗期明显提前,由1999年6月下旬7月上旬,提前至6月上旬。我国华北地区种植制度仍以一年两熟制为主,华北地区北部受热量资源制约,仍旧保持一年一熟制不变。与1999年相比,华北地区2013年两熟制种植面积下降了21.1%,而一熟制种植面积增加了38.7%。[结论]华北地区耕地物候的时空变化与种植制度密切相关,同时也受到自然资源和人类活动的共同影响。

摘要：通过对地观测可在影像空间上全面反映地表地理现象、格局及演化过程,基于遥感数据提取的土地利用与覆盖变化(LUCC)产品为分析地理要素空间分布规律及其变化机制提供全覆盖、定量化和快速更新的本底信息。本文以高分辨率遥感视觉特征(图)与多源多模态观测机理特征(谱)相互耦合的图谱认知理论研究为基础,提出了精细地理图斑空间结构(精)上融合定量指标反演模型(准)的精准LUCC简称P-LUCC(Precision LUCC)的概念,并依据"五土合一"的地理学思想构建了分层感知、时空协同与多粒度决策于一体的P-LUCC遥感信息智能提取与综合地理应用方法,提出并解析了其中视觉感知的深度学习、外部知识逐步融入的迁移学习以及增量式的自组织强化学习等3类机器学习模型的协同计算机制。基于此,进一步设计了"分区控制—分层提取—分级迁移—功能重组"为途径的高分辨率遥感P-LUCC信息产品生产线系统,并以苏州市高新区为应用区域针对土地利用(LU)图斑的形态、类型以及土地覆盖变化(LCC)的指标等内容开展了P-LUCC产品精度、生产效率的综合分析,展望了基于P-LUCC信息产品开展专题应用研究的新思路。

摘要：【目的】遥感方法提取植被物候具有宏观、高效、便捷的特点,利用遥感提取植被物候结果可以从较大尺度上研究整个植被生态系统的物候特征。【方法】文章以植被物候遥感提取的过程为线索,采用文献综述法,对植被物候参数遥感提取的各个方面进行阐述。【结果】系统描述了植被物候提取的遥感数据资源,包括遥感专题指数和遥感数据来源;归纳了植被物候遥感提取的技术方法,包括时序植被指数重构技术和植被物候参数提取方法;总结了植被物候遥感提取结果验证途径和误差来源,地面物候观测数据和模型模拟数据是直接验证的途径,他人研究成果和植物生理参量的地面观测数据提供间接验证的途径,误差来源于遥感数据的时间和空间分辨率以及植被物候提取技术方法。最后,针对当前植被物候遥感提取存在的主要问题及未来的发展趋势,从研究对象、数据来源、技术方法和结果验证这4个方面进行了探讨。【结论】尽管植被物候遥感提取的大量研究在理论、技术方法和应用方面都取得明显进展,但在研究对象、数据来源、技术方法和结果验证这些方面仍然存在着一些关键科学问题,需要进一步进行深入研究。