基于Google Earth Engine与无人机影像的沙漠化信息提取--以内蒙古正蓝旗为例

来源 :中国农业科学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yaohaoyuan
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目前在全球范围内,沙漠化是困扰人类社会最严重的环境、社会、经济问题之一,我国北方长期以来深受沙漠化威胁,近年来各级政府开展了一系列生态保护以及防沙治沙工程,及时了解工程实施效果,调整相关政策方向,需要能够快速准确地掌握沙漠化的发展变化过程。遥感技术在沙漠化监测中发挥着不可替代的作用,但是目前仍然存在着野外数据采集工作量大,监测方法精度有限,指标体系混乱且指标间信息交叉冗余过多,难以因地制宜的问题。
  本文以地处浑善达克沙地腹地的正蓝旗为研究对象,基于野外获取的无人机影像,研究了如何快速获取卫星影像尺度上的流动沙地面积比;在Google Earth Engine中调用了Landsat5与Landsat8数据,采用混合像元分解法提取了2000年、2004年、2010年、2015年、2019年的沙漠化土地;构建沙漠化综合指数对正蓝旗沙漠化土地动态变化评价;最后进行了沙漠化的驱动力分析。主要内容和结论如下:
  (1)基于无人机影像的流动沙地面积比例获取。分别选取了随机森林、极端梯度提升、多层感知机三种分类器将无人机影像划分为流动沙地与非流动沙地,结果显示随机森林的总体精度高于其它两种分类器,达到了97.6%。利用随机森林分类结果在GEE中进行重采样,得到对应Landsat像元内的流动沙地面积比,用于后文中线性光谱混合模型的精度验证。
  (2)基于混合像元分解的沙漠化土地提取及分析。为消除研究区裸露土壤对沙漠化土地提取的影响,在GEE中使用线性光谱混合模型对沙漠化土地进行提取,并利用基于无人机获取的流动沙地面积比样本对模型精度进行检验,结果显示R2为0.7648,RMSE为0.1383,模型精度满足需求。通过野外获取的样点发现,流沙面积比大于18%,植被盖度小于80%时可以准确的提取沙漠化土地。2000年至2019年沙漠化土地面积整体呈下降趋势,仅在2004年至2010年有所回升。此外,基于GEE设计了正蓝旗沙漠化土地监测APP,用户可以观察1984年至今的正蓝旗沙漠化土地空间变化情况。
  (3)正蓝旗沙漠化土地动态变化评价。对14个沙漠化相关指标在GEE中进行计算,通过特征选择与相关性分析,最终选择了NDVI、Albedo、TGDI、wetness四个指标用于沙漠化土地评价,并利用层次分析法构建了沙漠化综合指数(DI)。基于DI与沙漠化土地面积对2000年至2019年的沙漠化总体状况进行了分析,结果显示正蓝旗沙漠化20年间呈明显的逆转趋势,2000年是沙漠化最严重的一年,2019年是沙漠化最轻的一年,但在2004年至2010年期间沙漠化有所发展。此外,利用DI对沙漠化土地进行了分类,结果显示,2000年到2019年,未沙漠化土地面积以年变化率2.2%的速度在增加,轻度沙漠化土地面积以年变化率0.4%的速度减少,中度沙漠化面积以年变化率2.7%的速度减少,重度沙漠化土地面积以年变化率3.4%的速度减少。空间动态变化特征上,2000年至2019年来逆转与明显逆转面积总占比达到了37%左右,发展与严重发展总占比仅仅为5.4%左右,这表明20年来正蓝旗沙漠化程度在减轻,生态状况有明显提高。
  (4)沙漠化驱动力分析。利用残差趋势分析对正蓝旗2000年至2017间人类活动与气候变化在空间上的相对作用进行分析,结果表明有59.1%区域的沙漠化主要受气候变化的影响,20.0%区域的沙漠化受人类活动的显著正作用影响,21.0%区域的沙漠化受人类活动的负作用影响。因子分析的结果说明,20年来研究区沙漠化的过程受气象因子与社会因子的共同影响,社会因子中总人口与年末牲畜存栏量的影响较大,气象因子中年均温与年降水量有明显的影响。
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