​“观海测地”,地理空间大数据人工智能团队连续发表生态遥感SCI TOP 期刊论文

  • 发布时间:2022-10-27
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卫星遥感能够快速、高效、实时地获取地球表面的海量地理空间数据,在资源调查、环境监测、灾害应急等国家重大战略需求领域发挥了至关重要的作用。近日,我院地理空间大数据人工智能团队开展了系列创新性研究,连续发表生态遥感类SCI TOP期刊论文。

海湾是极为重要的近海生态系统,由于超负荷的人类社会生产活动,海湾生态系统的健康状况不容乐观。其中,因海面溢油导致的生态环境恶化问题不断突出,有效的溢油检测和生态风险评估是海洋环境和经济可持续发展的关键。马晓双老师指导的硕士生徐建功在系统研究典型海湾示范区海域生态环境因子分布变化规律的基础上,聚焦溢油污染生态风险评价课题,以胶州湾海域为研究区,利用深度学习进行溢油智能检测,以此来监测胶州湾海域的海面溢油情况,实现生态环境监测大尺度层面数据获取更加便利、快捷;之后依托GIS技术构建与溢油生态损害密切相关的脆弱性因子数据库,绘制出了研究区溢油污染生态风险区划,可为该地区海洋管理部门完善海湾溢油应急管理、生态资源补偿评估等制度提供技术支持。目前,该研究结果“Detection of marine oil spills from radar satellite images for the coastal ecological risk assessment”已被Journal of Environmental Management期刊接收。该杂志影响因子为8.91,在Environmental Science领域排名16/376,为中科院2TOP期刊。

“生态保护红线”是生态环境安全的底线,其对生态功能保障、环境质量安全和自然资源利用等方面提出了高的监管要求,有利于促进人口资源环境相均衡、经济社会生态效益相统一。水稻是我国的重要粮食作物,居三大粮食作物之首,而可用耕地的减少以及生态环境的变化严重影响了“耕地红线”。马晓双老师指导的硕士生以我国重要商品粮生产基地——三江平原为研究区,聚焦水稻种植区的遥感识别研究。利用具有穿透云雨气候且全天时工作的雷达卫星Sentinel-1数据,并结合深度学习模型,进行水稻种植区域的智能识别,可为后续水稻种植区分布变化及生态监测提供重要的科学依据。目前,该研究成果“Rice Planting Area Identification Based on Multi-Temporal Sentinel-1 SAR Images and an Attention U-Net Model”已在Remote Sensing期刊发表(文章链接:https://www.mdpi.com/2072-4292/14/18/4573)。该期刊影响因子为5.349Earth and Planetary Sciences领域排名17/191,为中科院2TOP期刊。

以上研究得到了合肥市自然科学基金项目、信息材料与智能感知安徽省实验、湿地生态修复与保护安徽省实验室等项目或学科平台的共同支持。


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