摘要：海域定级是采用定性和定量的方法将同一类型用海划分为不同级别,是海域管理最基础性的工作,对于科学合理地开发和利用海岸带资源至关重要。本研究以Visual Studio 2010为开发平台,采用C语言,结合嵌入式ArcEngine组件库,集成设计实现海洋领域具有较高专业性和实用性的海域定级系统。该系统采用海洋公益领域专家制定的指标体系,通过数据的管理、集成和分析,实现了海域定级相关方面的功能。该系统将海域定级原理与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)技术相结合,为海域基层部门提高工作效率、实现海岸带资源科学有效管理提供了依据。

摘要：森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004—2008年和2009—2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004—2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004—2008年的156.12×10~4hm^2、34.75Tg C和22.26Mg C/hm^2增加到2009—2013年161.44×10~4hm^2、43.98Tg C和27.24Mg C/hm^2。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为:幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林。森林碳汇经济价值从2004—2008年的243.37亿元增长到2009—2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。

摘要：叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的我国西北部开展植被LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义。利用LAI-2200和TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAIe)和真实LAI,构建了其遥感估算模型,生成了研究区LAIe和LAI的空间分布图。在此基础上,分析了LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区MODIS LAI产品的精度。结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、针叶林、草地LAIe的平均值分别为4.40、3.18、2.57、1.76,LAI的平均值分别为4.76、3.93、3.27、2.30。LAIe和LAI的高值主要集中分布在湖泊和河流附近;植被LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点。LAI随海拔和坡度的增加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林LAI的影响较弱;森林生物量密度(BD)随LAI增加而线性增加(BD=44.396LAI-25.946,R2=0.83),研究区森林生物量密度平均值为120.3 t/hm2,估算的总生物量为5.0×106t;MODIS LAI产品与利用TM数据生成的LAI之间具有一定的相似性(森林R2=0.42,草地R2=0.53),但森林和草地的MODIS LAI产品分别比利用TM数据生成的LAI偏低16.5%和24.4%。

摘要：大数据驱动训练的深度学习模型是当今农作物分类的最新方法。当前研究仍然主要关注该模型方法的创新性,其在特定时间、特定地区的作物分类模型的泛化能力分析经常被忽略。因此,提高遥感分类模型在大尺度空间范围的有效迁移能力是遥感技术支撑地球系统科学研究和社会应用的关键。本研究通过设计实验分析了模型架构、作物物候特征、农区地块尺度、数据类型等因素对作物分类模型泛化能力的影响。结果表明:一方面当训练区和测试区地块大小发生明显变化时,MultiResUNet相对于SegNet,DeepLab V3+和U-Net具有更好的泛化性能。然而,单纯依靠MultiResUNet的泛化能力依然无法完全克服地块空间形态的变化对模型迁移的不利影响,为获得更高精度的华北玉米分布信息,需要优先使用与华北地区农业景观更相似的东北作物分布数据产品进行深度学习模型训练;另一方面,相对于TOA (Top of Atmosphere)数据,采用SR (Surface Reflectance)数据更有利于模型在跨洲际尺度进行空间迁移,因此,在大尺度作物制图研究中,应优先考虑使用SR数据。综上,本研究从一定程度上验证了影响农作物分类模型迁移性能的内在因素,可为大尺度作物制图提供科学依据。