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A method for determining vegetation growth process using remote sensing data: A case study in the Three-River Headwaters Region, china

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Journal of Mountain Science 2019年第9期16卷 2001-2014页

作者： chen tian-tian yi Gui-hua ZHANG Ting-bin wang Qiang BIE Xiao-juan Institute of Mountain Hazards and Environment Chinese Academy of Sciences Chengdu 610041 China university of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049 China school of Geography and Tourism Chongqing Normal University Chongqing 401331 China College of Management Science Chengdu University of Technology Chengdu 610059 China College of Earth Science Chengdu University of Technology Chengdu 610059 China Chongqing Institute of Surveying and Planning for land resources and Housing Chongqing 400020 China

Accurate measurements of the associated vegetation phenological dynamics are crucial for understanding the relationship between climate change and terrestrial ecosystems. However, at present, most vegetation phenological calculations are based on a single algorithm or method. Because of the spatial, temporal, and ecological complexity of the vegetation growth processes, a single algorithm or method for monitoring all these processes has been indicated to be elusive. Therefore, in this study, from the perspective of plant growth characteristics, we established a method to remotely determine the start of the growth season(SOG) and the end of the growth season(EOG), in which the maximum relative change rate of the normalized difference vegetation index(NDVI) corresponds to the SOG, and the next minimum absolute change rate of the NDVI corresponds to the EOG. Taking the Three-River Headwaters Region in 2000–2013 as an example, we ascertained the spatiotemporal and vertical characteristics of its vegetation phenological changes. Then, in contrast to the actual air temperature data, observed data and other related studies, we found that the SOG and EOG calculated by the proposed method is closer to the time corresponding to the air temperature, and the trends of the SOG and EOG calculated by the proposed method are in good agreement with other relevant studies. Meantime, the error of the SOG between the calculated and observed in this study is smaller than that in other studies.

关键词： Vegetation phenology Normalized difference vegetation index (NDVI) Start of the growth season (SOG) End of the growth season (EOG) Three-River Headwaters Region(TRHR)

长江中下游地区生态系统服务对景观占比的响应及其阈值

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生态学报 2024年第18期44卷 8150-8158页

作者：田昌园张红丽张艺李嘉宁汪军红查同刚北京林业大学水土保持学院北京100083 水利部水土保持监测中心北京100000 霍山县水土保持试验站六安237266

人类活动所导致的土地利用方式改变对区域生态系统服务有着显著影响,厘清区域内不同土地利用类型景观面积占比对生态系统服务的影响机制对区域景观调控与用地管理有着重要意义。以长江中下游地区为研究区,以二级流域为研究单元,基于InV... 详细信息

人类活动所导致的土地利用方式改变对区域生态系统服务有着显著影响,厘清区域内不同土地利用类型景观面积占比对生态系统服务的影响机制对区域景观调控与用地管理有着重要意义。以长江中下游地区为研究区,以二级流域为研究单元,基于InVEST模型、RULSE模型以及NPP数据,评估产水量(WY)、固碳量(CS)以及土壤保持(SC)3种生态系统服务的空间分布特征;使用分段线性回归探究生态系统服务综合指数(TES)对人类活动影响较为强烈的林地、建设用地和耕地面积占比的响应及其阈值。结果表明:(1)长江中下游地区林地占比较高地区分布在西部和南部,建设用地占比较高地区分布在东部和北部,耕地占比较高地区分布在东北部和中西部。(2)生态系统服务空间分布表现出明显的空间异质性,其中WY呈现出西南高,东北低的分布特征,CS呈现出南高北低的分布特征,SC高值区主要分布在植被覆盖率较高的山区,TES与SC分布呈现相似特征。(3)林地面积占比对TES有正向促进作用,其影响阈值为93.2%,当超过此阈值,促进作用会加强;建设用地和耕地面积占比对TES有着负向的作用,当面积占比分别超过8.7%和46.9%时,二者的负向作用会减弱,耕地在阈值前后的负向影响均弱于建设用地,因此,约束建设用地和耕地的开发,促进林地面积增加可以提升流域生态系统服务水平。研究结果可为长江中下游地区流域的景观调控和土地利用管理提供一定理论依据与参考。

关键词：生态系统服务景观面积阈值效应长江中下游地区

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近30年皖西大别山土壤侵蚀时空变化及其对景观格局的响应

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水土保持学报 2024年第3期38卷 37-44页

作者：田昌园张红丽汪军红李嘉宁张艺查同刚北京林业大学水土保持学院北京100083 水利部水土保持监测中心北京100000 霍山县水土保持试验站安徽六安237266

[目的]为明确安徽省内长江流域和淮河流域重要的生态过渡区皖西大别山区的景观格局与土壤侵蚀及其关系,为该区域的景观格局调控和水土流失治理提供参考。[方法]借助RULSE模型计算皖西大别山区近30年土壤侵蚀模数,借助景观指数对其景观... 详细信息

[目的]为明确安徽省内长江流域和淮河流域重要的生态过渡区皖西大别山区的景观格局与土壤侵蚀及其关系,为该区域的景观格局调控和水土流失治理提供参考。[方法]借助RULSE模型计算皖西大别山区近30年土壤侵蚀模数,借助景观指数对其景观格局的变化进行描述,并使用偏最小二乘回归(PLSR)探究该区域景观指数对土壤侵蚀的影响关系。[结果]近30年,土壤侵蚀模数呈先减少后增加趋势;土壤侵蚀较严重地区主要集中在中西部和南部山区;大部分地区土壤侵蚀强度主要为微度和轻度,且各类土地利用类型的侵蚀强度有明显差别,表现为草地>耕地>林地;土地利用类型及景观格局总体较稳定,景观格局变化主要表现为景观破碎化的降低、景观异质性和连接性的提高;香农多样性指数(SHDI)、边界密度指数(ED)、相似邻近百分比(PLADJ)、景观形状指数(LSI)对皖西大别山区具有显著解释意义,且表现为SHDI、ED、LSI对土壤侵蚀起显著正向作用,PLADJ对土壤侵蚀起显著负向作用。[结论]在皖西大别山区,景观破碎化的提高和景观连通度的降低显著促进土壤侵蚀。

关键词：土壤侵蚀景观格局 RULSE模型偏最小二乘回归

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A fundamental theorem for eco-environmental surface modelling and its applications

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Science china Earth Sciences 2020年第8期63卷 1092-1112页

作者： tianxiang YUE Na ZHAO Yu LIU yifu wang Bin ZHANG Zhengping DU Zemeng FAN Wenjiao SHI Chuanfa chen Mingwei ZHAO Dunjiang SONG Shihai wang yinjun SONG Changqing YAN Qiquan LI Xiaofang SUN Lili ZHANG Yongzhong tian Wei wang ying’an wang Shengnan MA Hongsheng HUANG yimin LU Qing wang chenliang wang Yuzhu wang Ming LU Wei ZHOU yi LIU Xiaozhe yiN Zong wang Zhengyi BAO Miaomiao ZHAO Yapeng ZHAO yimeng JIAO Ufra NASEER Bin FAN Saibo LI Yang YANG John PWILSON State Key L aboratory of resources and Environment Information System Institute of Geographical Sciences and Natural Resources ResearchChinese Academy of SciencesBeijing 100101China College of resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China College of land resources and Environment Jiangxi Agricultural UniversityNanchang 330045China College of Geomatics Shandong University of Science and TechnologyQingdao 266590China College of Forestry Beijing Forestry UniversityBeijing 100083China school of land and resources China West Normal UniversityNanchong 637002China College of Geographical Information and Tourism Chuzhou UniversityChuzhou 239000China Institutes of Science and Development Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Information Engineering Shandong University of Science and TechnologyTai'an 271019China College of resources Sichuan Agricultural UniversityChengdu 611130China College of Geography and Tourism Qufu Normal UniversityRizhao 276828China Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of SciencesBeijing 100101China school of Geographical Science Southwest UniversityChongqing 400715China National Disaster Reduction Center of china Ministry of Emergency ManagementBeijing 100721China Department for Population Data China Population and Development Research CenterBeijing 100081China Department for Industrial Standard China Standardization AdministrationBeijing 100088China The Academy of Digital china Fuzhou UniversityFuzhou 350002China National Institute of Environmental Health Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijing 100021China school of Information Engineering China University of GeoscienceBeijing 100083China Qian Xuesen Laboratory of Space technology Beijing 100094China College of Architecture and Urban Planning Chongqing Jiaotong UniversityChongqing 400074China Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application Nanjing

We propose a fundamental theorem for eco-environmental surface modelling(FTEEM) in order to apply it into the fields of ecology and environmental science more easily after the fundamental theorem for Earth’s surface system modeling(FTESM). The beijing-tianjin-Hebei(BTH) region is taken as a case area to conduct empirical studies of algorithms for spatial upscaling, spatial downscaling, spatial interpolation, data fusion and model-data assimilation, which are based on high accuracy surface modelling(HASM), corresponding with corollaries of FTEEM. The case studies demonstrate how eco-environmental surface modelling is substantially improved when both extrinsic and intrinsic information are used along with an appropriate method of HASM. Compared with classic algorithms, the HASM-based algorithm for spatial upscaling reduced the root-meansquare error of the BTH elevation surface by 9 m. The HASM-based algorithm for spatial downscaling reduced the relative error of future scenarios of annual mean temperature by 16%. The HASM-based algorithm for spatial interpolation reduced the relative error of change trend of annual mean precipitation by 0.2%. The HASM-based algorithm for data fusion reduced the relative error of change trend of annual mean temperature by 70%. The HASM-based algorithm for model-data assimilation reduced the relative error of carbon stocks by 40%. We propose five theoretical challenges and three application problems of HASM that need to be addressed to improve FTEEM.

关键词： HASM FTEEM Spatial upscaling Spatial downscaling Spatial interpolation Data fusion Model-data assimilation Model coupling

地球系统论视角下的我国城市地质调查范式与实现路径

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城市地质 2022年第1期17卷 1-7页

作者：陈建平田毅中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083 北京市国土资源信息研究开发重点实验室北京100083

基于地球系统科学理论可知,对于我国城市发展中的资源与环境不匹配引发的诸多问题,需要通过城市地质调查与评价,重新认知城市发展模式,为后城市化时代的城市生态宜居发展提供决策支撑。利用文献综述法与案例分析法,系统梳理了我国城市... 详细信息

基于地球系统科学理论可知,对于我国城市发展中的资源与环境不匹配引发的诸多问题,需要通过城市地质调查与评价,重新认知城市发展模式,为后城市化时代的城市生态宜居发展提供决策支撑。利用文献综述法与案例分析法,系统梳理了我国城市发展面临的问题、机遇与挑战,提出基于“城市发展阶段识别-城市建设尺度分析-城市地质资源环境联合效应评价”的城市地质调查新范式。利用该范式,开展多要素、多尺度、多源地质调查,识别城市地质资源与环境的联合开发效应,是实现城市地表与地下、中心城区与周边地区的物质、能量的良性互补交流以及破解城市病、促进城市生态文明建设的重要举措。

关键词：地球系统科学论文献综述法后城市化城市地质调查范式

深度神经网络条件随机场高分辨率遥感图像建筑物分割

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遥感学报 2019年第6期23卷 1194-1208页

作者：王宇杨艺王宝山王田卜旭辉王传云河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 国土资源部野外科学观测研究基地焦作454000 河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真... 详细信息

高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型,克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提高分割精度,本文以深度残差神经网络为基础,构建Encoder-Decoder的深度学习架构,自动提取建筑物的特征,学习建立高维强非线性分割模型;同时,通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系,从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节,提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中,采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算,这将条件随机场与深度神经网络有机融合,实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明,本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度;同时,在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。

关键词：高分辨率遥感图像深度神经网络条件随机场建筑物分割

污泥典型处理处置过程对矿物油的削减研究——以北京城市生活污泥“热水解+高级厌氧消化+板框脱水+土地利用”为例

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中国环境科学 2023年第8期43卷 4057-4064页

作者：张玉晖朱芬芬陈倩赵冰王欢周湉湉王轶钰王佳伟付兴民中国人民大学环境学院北京100872 北京城市排水集团有限责任公司科技研发中心北京100022

测定了北京市某污水处理厂“热水解+厌氧消化+板框脱水”处理过程中各工艺节点的污泥样品的矿物油浓度,计算了矿物油在污泥处理过程中的质量流,开展了园林土地利用实验并检测了土壤-植物系统对矿物油的吸收及削减.该污水处理厂污泥中含... 详细信息

测定了北京市某污水处理厂“热水解+厌氧消化+板框脱水”处理过程中各工艺节点的污泥样品的矿物油浓度,计算了矿物油在污泥处理过程中的质量流,开展了园林土地利用实验并检测了土壤-植物系统对矿物油的吸收及削减.该污水处理厂污泥中含有较高浓度的矿物油且处理过程对矿物油无明显削减,板框脱水污泥饼中矿物油浓度为4533.8~10385.9mg/kg,土壤-植物系统平均削减了84.1%的矿物油,但矿物油主要积累于黑麦草叶片以及向日葵花盘等主要可利用部分,因此需要对污泥土地利用处置过程中矿物油生态安全性进一步研究.

关键词：城市污泥矿物油热水解厌氧消化土地利用

深度残差神经网络高分辨率遥感图像建筑物分割

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遥感技术与应用 2019年第4期34卷 736-747页

作者：王宇杨艺王宝山王田卜旭辉王传云河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 河南理工大学国土资源部野外科学观测研究基地河南焦作454000 河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136

针对高分辨率遥感图像建筑物分割问题,提出一种Encoder-Decoder的深度学习框架,建立输入图像到分割结果之间的端对端的分割模型。其中Encoder以残差网络为基础,自动提取建筑物的特征;Decoder采用反卷积实现对特征图的上采样,从而完成对... 详细信息

针对高分辨率遥感图像建筑物分割问题,提出一种Encoder-Decoder的深度学习框架,建立输入图像到分割结果之间的端对端的分割模型。其中Encoder以残差网络为基础,自动提取建筑物的特征;Decoder采用反卷积实现对特征图的上采样,从而完成对建筑物的分割;同时引入批量规范化处理,降低了神经网络权重训练过程中的梯度竞争,从而减小了神经网络的训练难度。实验表明:提出的建筑物分割算法能有效提取建筑物的块状特征和边缘信息,降低复杂道路等干扰的影响,提升建筑物的分割精准度,算法对邻近复杂道路的建筑物、规律性建筑物、单体复杂建筑物等3种典型建筑物的分割精度分别为:0.837、0.892和0.630;F值分别为:0.851、0.879和0.730。同时,多分辨率条件下的分割实验结果表明,该算法对于一定范围内的多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。

关键词：高分辨率遥感图像建筑物分割深度学习残差神经网络批量规范化

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柴达木盆地西台吉乃尔盐湖沉积的年代学研究

干旱区地理 2019年第4期42卷 876-884页

作者：王懿萱陈天源吴蝉赖忠平郭守栋丛禄中国科学院西北生态环境资源研究院甘肃兰州730000 中国科学院青海盐湖研究所青海西宁810008 中国科学院大学北京100049 青海五元盐湖生产力促进有限公司青海格尔木816000 中国地质大学(武汉) 湖北武汉430074 青海省第三地质矿产勘查院青海西宁810029

柴达木盆地中部西台吉乃尔盐湖成因及其年代框架还存在争议。通过应用光释光测年法(OSL)和放射性碳测年法(AMS14C)测定两支分别来自该盐湖中部及东部边缘区域的岩芯,获得4个OSL和5个AMS14C年代数据。结果表明:(1)对于老于30 ka的样品放... 详细信息

柴达木盆地中部西台吉乃尔盐湖成因及其年代框架还存在争议。通过应用光释光测年法(OSL)和放射性碳测年法(AMS14C)测定两支分别来自该盐湖中部及东部边缘区域的岩芯,获得4个OSL和5个AMS14C年代数据。结果表明:(1)对于老于30 ka的样品放射性碳测年法存在明显的年代低估,而对于年轻样品则存在约4.0 ka的碳库效应,相对而言光释光测年方法具有一定的合理性。(2)两支岩芯顶部粉砂质粘土层形成于约0.3 ka,中部含粉砂质粘土盐层形成于大约4.0 ka,底部粉砂质粘土层则至少形成于70 ka之前。

关键词：柴达木盆地西台吉乃尔盐湖年代学光释光测年放射性碳测年