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张飞 (Fei Zhang) Lab (遥感技术应用)

简介 资源环境遥感理论与应用

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实验室简介

 

课题组简介

课题组始建于2012年,依托于新疆大学资源与环境科学学院、绿洲生态教育部省部共建重点实验室。并于2023年2月重新在浙江师范大学地理与环境科学学院组建和整合,根据国家及地方社会经济发展的战略需求和世界科技发展的趋势,实验室以干旱区的生态与环境问题为主要研究对象,开展干旱区系统模拟与预测、湖泊水环境模拟、生态环境变化遥感监测等方向的基础理论和应用技术研究。课题组已毕业硕士50人,在读硕士10人,在读博士2人。

 

课题组主要研究方向

◇遥感图像处理;◇地表水环境遥感监测与预测;◇城市生态环境遥感应用研究

 

课题组负责人

张飞,博士,教授,博士生导师,课题组负责人,主要从事干旱区生态环境遥感方面研究,现为浙江师范大学地理与环境科学学院教授,入选国际科学组织Vebleo协会会士(Vebleo Fellow);中国海洋湖沼学会湖泊分会理事;第二届湖泊与湿地研究分会委员;中国图象图形学会遥感图象专业委员会委员;新疆地理学会第八届理事会理事;国家遥感中心专家(新疆分部)成员。担任《湖泊科学》、《光谱学与光谱分析》等期刊编委;MPDI Water,Remote Sensing等客座编辑;Nature Communications、Remote Sensing of Environment、Science of The Total Environment、Catena、Water Resources Management、Journal of Environmental Management、Applied Geography、Land Degradation & Development、光谱学与光谱分析、湖泊科学、生态学报等国内外知名期刊审稿人。已审阅国际SCI论文100余篇,国内CSCD论文60余篇。以第一作者、通讯作者发表SCI论文150余篇,2篇文章入选ESI(1%)高被引论文,以第一作者和通讯作者身份发表的3篇文章获得了生态学报2010-2019年具有影响力的学术论文的荣誉称号,出版著作2部,软件著作权5项。

 

课题组主要成员

王娟,女,北京师范大学博士,珠江水利科学研究院助理研究员。研究方向:水文遥感。擅长:环境遥感、空间分析与建模、数据挖掘;在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》、《Remote Sensing》、《Water》、《光学学报》、《生态学报》等期刊发表论文7篇。

 

王小平,男,南京大学博士,西北农林科技大学副教授。研究方向:陆地生态系统、水环境遥感研究。擅长:环境遥感、空间分析与建模;在《Remote Sensing of Environment》、《Science of the Total Environment》、《Scientific Reports》、《Catena》、《Ecological Indicators》、《Environmental Science and Pollution Research》等期刊发表论文10余篇,主持研究生科研创新项目一项。

 

刘长江,男,新疆大学博士,新疆理工学院讲师。研究方向:水质遥感定量反演。擅长:时空融合模型、水质定量反演、水质变化驱动分析(结构方程模型);在《Ecological Indicators》、《Remote Sensing》、《Water》发表论文3篇,主持厅级项目1项,校级项目2项。

 

课题组学术顾问

张飞教授受邀在浙江省宁波市参与第五届流域生态论坛暨第二届极端水文气候与流域生态安全国际研讨会

      2023年8月4日至7日,课题组负责人张飞教授受邀在浙江省宁波市参与第五届流域生态论坛暨第二届极端水文气候与流域生态安全国际研讨会。参会期间,张飞教授在“流域水文生态过程与生态响应”的专题报告中做特邀报告:Study on Surface Water Environment in Arid Watersheds using Remote Sensing Technology

      本次报告主要从LUCC和地表水质关系研究、水质特征研究、水量监测研究和水文模型研究4个方面展开交流。

       (1)LUCC和地表水水质研究方面

       张教授基于Sentinel-2数据分析了土地利用/土地覆盖和景观格局对小流域季节性河流水质的影响,研究得出LULC 和景观格局变化对精河小流域水质的影响很大,这些信息有助于区域小流域水资源管理。

       (2)水质特征研究方面

       张教授采用时空融合模型在艾比湖悬浮颗粒物监测中的可行性进行了分析,利用环境水质指数和偏最小二乘-结构方程模型对水质影响因素进行评价,并利用结构方程模型评估环境因素和土地利用对干旱和湿润地区季节性地表水水质的影响。结果得出:ESTARFM比FSDAF更适合艾比湖地区的悬浮物研究;艾比湖下游地区和艾比湖湖泊周围的大多数监测点水质较差;水质污染在空间上具有一定的规律性;PLS-SEM可以有效识别影响艾比湖流域水质的影响因素;人类活动对流域水质的影响远大于自然因素。

       (3)湖泊水储量研究方面

       张教授指出在湖泊水量估算研究中,可分为有地形数据和无地形数据两种。在实际研究过程中,难以获得的稀缺数据大多是湖泊地形数据,这就促使研究人员不断提出新的方法。目前科研人员倾向于使用遥感技术来监测湖泊水储量,尽管研究人员提出了一系列湖泊水量长期估算模型。然而,许多模型都是基于理想的静态估算过程,这对湖泊库容进行长期动态估算带来挑战。本团队将Landsat 8 OLI、 ICESat-2与神经网络模型相结合,反演博斯腾湖水深,并将瑞利校正TOA反射率(ρrc)作为模型输入。研究结果证明了ICESat-2在内陆浅水湖泊水深监测方面的能力

       (4)水文模型研究

       张教授用改进方法增强SWAT模型改进生态水文模拟,模拟测量站的径流和蒸散量,减少子流域植物生长和水土平衡的不确定性,得出结论改进SWAT最敏感的参数主要是ALPHA_BNK,其次是SOL_AWC、CH_K2、CN2和SFTMP。R2和ENS用于评估SWAT模拟的准确性。研究结果得出:从月尺度上看,6月至10月的径流量远大于5月至11月,7月达到峰值。改进后的SWAT变化较小;在不同土地利用类型的产水量比较中,发现林地和草地的产水量占比最高,改进的SWAT产水量大于未改进的SWAT。改进后的SWAT模型具有较低的结构不确定性和较好的适应性。

       本次报告为后续开展水环境综合治理工作提供科学参考和重要借鉴,也为存在类似问题的地区提供了解决此类问题的思路和有效模式。

图1 大会参与人员合影

图2与宁波大学杨晓东教授合影

图3 与马来西亚理科大学Mou Leong Tan副教授进行交流

 

 

祝贺课题组博士生刘长江获得优秀博士学位论文,硕士生蔡云飞、程春燕获得优秀硕士学位论文

优秀硕博论文获奖名单

       本次评选工作遵循依靠专家、科学公正、注重创新、严格筛选、宁缺毋滥的原则进行,经过个人申请、学院初审、研究生院评审,课题组博士生刘长江的毕业论文获评“2023年度新疆大学优秀博士学位论文”,课题组硕士生蔡云飞、程春燕的毕业论文获评“2023年度新疆大学优秀硕士学位论文”。

 

获奖文章简介

 

一. 刘长江博士生《艾比湖悬浮颗粒物时序重建及其变化主控因子定量识别》

链接:刘长江-艾比湖悬浮颗粒物时序重建及其变化主控因子定量识别

       论文利用多种技术手段,构建适合于所选遥感数据的SPM反演模型(半分析模型、机器学习模型等),利用时空融合算法重构缺失高空间分辨率影像,实现艾比湖SPM高时空分辨率反演目标,采用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)分别从外部和内部驱动的角度对SPM变化的主要控制因子进行定量识别。主要创新成果如下:

  1. 基于实测吸收光谱数据,探明了咸水型浑浊湖泊—艾比湖水体的吸收特性,确定了艾比湖水体悬浮颗粒物的主要类型及纯水吸收占主导地位的波长位置;对艾比湖SPM的半分析反演模型进行了适应性调整,并探索了缺失高空间分辨率影像条件下SPM的反演模式。
  2. 首次获取了稀缺资料地区艾比湖2010-2020年(5-10月)逐月,空间分辨率优于30m的SPM分布图,为区域复苏河湖生态环境提供了切实参考。
  3. 在考虑各因素可能的相互影响条件下,分别从外部和内部驱动的角度,对影响艾比湖SPM变化的主要控制因素进行了定量识别,为干旱稀缺资料区内陆湖泊水色参数变化的驱动分析提供了研究示范。

艾比湖采样点分布(基于2017年10月Landsat 8遥感影像提取水体)

2021年5月19日和24日实测高光谱曲线

艾比湖水体去水吸收系数曲线

2021年05月19日Landsat 8反演总吸收系数空间分布(a-e分别表示基于Landsat 8影像B1-B5波段计算的吸收系数分布图)

2021年05月19日Landsat 8反演后向散射系数空间分布(a-e分别表示基于Landsat 8影像B2-B5波段计算的吸收系数分布图; b(483)表示483 nm处后向散射系数)

基于半分析模型的SPM反演图(a-c为QAA反演结果; d-f为Nechad反演结果)

 

二. 蔡云飞硕士生《气候和土地利用/覆盖变化对干旱区开都河上游蓝绿水的影像》

链接:蔡云飞--气候和土地利用覆盖变化对干旱区开都河上游蓝绿水的影响

       本文的主要研究内容如下:

  1. 对比SWAT模型中的中国地面气候资料日值数据集(V3.0)、中国气象强迫数据集(CMFD)和中国区域逐日观测资料(CN05.1)三种气候数据集,CN05.1的模拟效果最好。CN05.1在校准和验证阶段具有较高的精度(R2 = 0.87, ENS=0.84)。总体而言,SWAT模型能够可靠地模拟研究区蓝绿水的变化情况。通过降尺度的气候漂移模型,修正后的模型值与观测值一致(R2 = 0.9, P<0.001)。
  2. 气候和土地利用/覆盖变化的交互作用是影响开都河上游蓝绿水资源量变化的重要原因。通过不同因素相关性分析发现,林地、草地和融雪量导致蓝绿水变化的关键原因。历史情景下,蓝水变化趋势与近30年降水变化趋势一致,呈不显著上升趋势;绿水在 2002年以后呈现出非常突出的上升趋势。未来情景下,通过多年平均蓝绿水变化率发现,SSP126和SSP585情景的蓝水量分别增加4.7%和3.8%,SSP245蓝水量减少8.5%;而SSP585情景的绿水量增加4.11%,SSP126和SSP245蓝水量分别减少0.38%和3.72%。
  3. 1990-2018年间,开都河上游绿水无显著性变化趋势,但蓝水量和降水量波动性较大。2019-2050年间,SSP126情景与SSP245、SSP585两个情景相比较,多年平均蓝水变化量分别减少681.92mm和706.26mm,绿水量分别减少1.84mm和2.75mm。绿水资源量和绿水系数的分布规律和趋势基本相似,分布相对均匀。蓝水资源量呈现西部和北部多,中部少的分布特征,其中西北部和东北部(子流域2、6、10、11)在时间上处于蓝绿水资源量减少的状态。

蓝绿水变化与环境变量关系的冗余分析结果

蓝绿水、人口、草地、林地、未利用地、降水、温度的相关性

三种不同未来情景下的降水、蓝水、绿水距平变化

1990-2050年开都河上游蓝水的空间变化;(a)历史情景;(b)SSP126情景;(c)SSP245情景;(d)SSP585情景

       本文的主要结论如下:

       干旱区的融雪量变化是导致4-5月蓝水首次出现峰值的主要原因。融雪条件下蓝水随着融雪量的变化,呈现显著的上升或下降趋势,而绿水随着融雪量的变化不明显。此外,历史情景下的多年平均融雪量高于SSP126和SSP245情景的模拟融雪量,但是低于SSP585情景下模拟的融雪量。3种未来情景下流域多年平均蓝绿水变化均比历史情景高,呈现增加趋势。

       总体而言,近1990-2018年开都河流域的绿水量在逐渐变高,蓝水量和降水量年际波动性较大,绿水无显著性变化趋势,绿水系数没有明显变化,绿水的短缺可能会导致蓝水需求的增加;3种未来情景下流域平均蓝水量和平均绿水量均比历史情景高,均呈现增加趋势。蓝绿水随着气候和土地利用/覆盖的变化而变化,改变了流域的水循环动态以及蓝绿水的比例。

       本文的研究结果将有助于未来开都河流域的水资源管理和生态环境保护规划设计,关注重点区域,针对不同的流域采取不同的有效措施。此外,将本文采用的研究框架应用于其他干旱区流域,有助于更多流域未来的水资源管理。作为对未来研究的建议,考虑到绿水对蒸散发的敏感性,首先可以从改进SWAT模型加入高分辨率的遥感蒸散发数据或者实测蒸散发数据进一步研究。其次,本文仅以水量为主要参数,未来也可以考虑加入干旱区的蓝水足迹、绿水足迹、农田灌溉等因素。此外,针对人为因素影响下的蓝绿水稀缺性特点,在干旱区背景下考虑蓝绿水配置优化和生态服务评价也是至关重要的探索。

 

三. 程春燕硕士生《多源遥感协同监测博斯腾湖水量变化研究》

链接:107552000732程春燕

       干旱区的淡水湖泊作为宝贵有限的淡水资源,对其水资源变化的研究有助于理解在气候变化下区域水资源动态演变。本研究首先基于GEE(Google Earth Engine)云计算平台,利用Landsat 5/7/8/9系列光学遥感数据及相关湖泊数据集,计算得到了博斯腾湖湖泊面积变化序列;其次,基于ICESat-1、CryoSat-2及ICESat-2测高数据与水文站实测数据获取了2003-2022年博斯腾湖水位变化特征及趋势;此外,基于面积—水位变化关系、湖盆地形相似特征湖泊水量估算模型得到了近20年博斯腾湖的水储量及其变化情况;最后,结合博斯腾湖流域的重力卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)数据计算了流域内陆地总水储量的变化情况,并利用气象数据、径流数据及人类活动数据,初步探究了气候变化、水文因素及人类活动对博斯腾湖近20年水量动态变化的影响。

 

 

野外工作汇报 | 草地退化验证数据以及相关指标采集

2023年6月,课题组郭立阳、张梦如野外工作获取草地退化验证数据以及相关指标采集。主要工作内容有:

①根据遥感影像退化监测结果设置采样点,采集退化点位信息。

②退化驱动因素调查,人为因素(有无围栏、放牧情况),自然因素(土壤因子、地形地貌)。

③草地退化指示物种识别,相关指标测定(退化样点优势物种,光谱数据,指示物种NDVI)。

 

伊犁地区野外采样点位空间分布

 

采集点位根据遥感影像退化监测结果设计,包含伊犁地区11个直属县市,且点位均匀分布。

狼毒草特征展示

 

无人机航拍过程、地面训练以及验证数据采集

 

退化点位土壤、指示物种光谱、NDVI等信息采集

 

部分数据展示-无人机数据

 

 

编辑:周静茹

审核:张梦如

Variations in water storage of Bosten Lake, China, over the last two decades based on multi-source satellite data

作者:Chunyan Cheng,Fei Zhang,Xingyou Li,Mou Leong Tan, Pankaj Kumar, Brian Alan Johnson, Jingchao Shi,Qi Zhao, Changjiang Liu

摘要:Study region: Bosten Lake (Xinjiang, China). Study focus: This paper mainly focuses on quantifying changes in water storage of Bosten Lake using multi-mission satellite data. From Landsat images, we firstly extracted the lake area changes between 2003 and 2022 with the help of the modified normalized difference water index (MNDWI); Secondly, we used ICESat-1, CryoSat-2, and ICESat-2 altimetry data to draw the information of the water surface changes of the lake; Finally, the factors influencing the changes of the water volume of Bosten Lake were analyzed using meteorological and human activity data. New hydrological insights for the region: The findings indicate that the area of Bosten Lake has reduced from 1037.9 km2 to 1015.77 km2 , the water level has fallen by 0.58 m, and the volume of water has lost by 1.07 km3 between 2003 and 2022. During this period, the temperature and precipitation changes did not significantly correlate with the lake changes. In fact, lake change has obvious relationship with ecological water transfer and agricultural activities in the area. This paper is meaning in strengthening the understanding of the variation of freshwater lakes in arid areas under the background of global warming and its role in the regional water system. It also correctly assessed the impact of climate change and human activities on lakes as well as provide technical support for the sustainable development of ecological environment.

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22-2023-Chen-1-s2.0-S2214581823001830-main

Coupling coordination analysis and spatio-temporal heterogeneity between urbanization and eco-environment along the Silk Road Economic Belt in China

作者:Muhadaisi Ariken,Fei Zhang,Ngai weng Chan,Hsiang-te Kung

发表年份:2021年

摘要:Rapid urbanization in China in recent decades has given rise to increasingly serious ecological and environmental problems. Specifically, the provinces along the Silk Road Economic Belt (SREB) in China have experienced rapid urbanization, and need to take pro-active action in balancing urbanization development with eco-environment conservation. This paper aims to develop comprehensive urbanization and eco-environment (UAEE) evaluation models to explore UAEE development of SREB in China from 2004 to 2018. In terms of methodology, these evaluation models are subsequently combined with CCDM (Coupling coordination degree model) and GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression) models to measure and analyze coupling degree and spatio-temporal heterogeneity of UAEE. The results show that: Firstly, from 2004 to 2018 in all regions of the SREB, the urbanization showed a gradual upward trend. Among them, comprehensive urbanization index (CUI) of Guangxi increased by 3.067%. Secondly, the comprehensive eco-environment index (CEI) of Chongqing, Sichuan, Guangxi, Shaanxi and Gansu has improved; while the eco-environment quality of Yunnan, Qinghai, Ningxia and Xinjiang has deteriorated during this period, with the rate of decrease in Xinjiang reaching a significant 2%; Thirdly, in 2018, Chongqing, Sichuan, Guangxi, Shaanxi and Gansu are in a state of high coordination level with the eco-environment under the rapid urbanization process, while Yunnan, Qinghai, Ningxia and Xinjiang are at a moderate coordination level. Since 2011, these areas are in a state of lagging development of the eco-environment. Finally, the interactive relationship between UAEE tends to converge. There is heterogeneity in time and space among SREB regions. The negative interaction effect of UAEE is mainly focused on the northwest regions. In conclusion, this research will provide a basis of scientific evaluation for the coordinated degree of UAEE, promote regional urbanization vis-` a-vis the improvement in environmental policy making.

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j.ecolind.2020.107014

Coupling coordination analysis of urbanization and eco-environment in Yanqi Basin based on multi-source remote sensing data

作者:Muhadaisi Ariken,Fei Zhang,Kang Liu, Chuangling Fang,Hsiang-Te Kung

发表年份:2020年

摘要:While multi-source remote sensing technology has the advantage of accurate and objective quantification, an understanding of the coupling and coordination between regional urbanization and ecological environment is the basis for achieving regional sustainable development. This paper builds the Remote Sensing Ecological Index (RSEI) based on Landsat data and Tiangong-2 WIS, using multi-source remote sensing data to comprehensively evaluate the coupling and coordination relationship between urbanization and ecological environment with a coupling coordination degree model in China's typical arid area of Yanqin Basin during 2000–2018. The results show the RSEI index has a certain rationality and superiority in assessing the ecological environment. In 2000–2018, the ecological environment of the Yanqi Basin was optimized, the RSEI index increased by 23.06%, and the overall ecological environment was at a good level (0.6–0.8). At the same time, the urbanization level of each town had been significantly improved in Yanqi Basin. Through the urban center of gravity transfer model, it was found that direction of urban development shifted to the southwest direction by 7.49 km, which is basically consistent with the position of poor ecological environment. Finally the current urbanization and ecological environment coupling relationship in urban areas of Yanqi Basin was found to exhibit a sluggish rate of urbanization with a moderate imbalance between urbanization with ecological environment. Therefore, when making decisions for planning the regional economic development, the concept of ecological relationships should be integrated to effectively protect and achieve a healthy and sustainable development of the region.

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j.ecolind.2020.106331

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