临策铁路沿线土地沙漠化敏感性评价

以临河至策克铁路为研究对象,选择土壤、地貌、植被类型作为沙漠化敏感性评价因子,根据TM遥感影像,参考铁路沿线有关资料,并结合现场调查,编制了铁路沿线地貌、土壤和植被图.采用图层权重 - 级别打分叠加模型,对铁路沿线土地沙漠化敏感性进行评价.结果表明,临策铁路大部分位于沙漠化高度敏感区,占全线长度的54.5%;极度敏感区占4.4%.这些区域也是风沙流主要分布地区,在铁路工程施工期及运营期应该采取有效保护措施,防止沙漠化土地的扩大与蔓延以及风沙流的加剧.     

基于LandsatTM影像的武汉市热岛效应研究

采用定量遥感与GIS相结合的方法,利用武汉市2006年TM遥感影像,定量分析武汉市植被指数和热岛效应的关系和空间分布。在空间剖面上,研究了植被指数（NDVI）与地表辐射温度的关系并对植被指数（NDVI）与地表辐射温度进行了回归拟合。在此基础上,研究了武汉市热岛空间分布,解释了武汉市热岛等级空间分布的特点。研究结果表明：植被指数（NDVll与地表辐射温度存在着明显的负相关性;随着植被覆盖的变化,城市建设用地的地表辐射温度明显比其他土地类型敏感;城市中工业区和人口活动密集的商业区热岛强度高;水体和绿地对于分割城市热岛和缓解热岛效应有显著作用。该研究可为城市生态规划、用地合理布局等提供参考。     

辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬（Suaeda salsa）生物量遥感反演研究

通过现场采集辽东湾双台子河口翅碱蓬（Suaeda salsa）光谱数据,收集标准样方（1 m×1 m）的翅碱蓬生物量（Biomass）,建立相关植被指数与翅碱蓬生物量的遥感反演回归算法,发现辽宁双台子河口湿地翅碱蓬生物量与植被指数PVI、SAVI和MSAVI的相关系数R2较高,直线回归方程相关系数分别达到0.626、0.698和0.679。同时,利用得到的估算模型,结合1990—2005年的双台子河口的TM影像数据,反演该区域翅碱蓬分布面积和生物量。结果发现：辽东湾双台子河口湿地翅碱蓬面积变化呈先降后升的趋势。通过植被指数（NDVI、RVI、PVI和MSAVI）和生物量的算法反演,发现翅碱蓬生物量曲线与分布面积曲线的变化趋势一致。     

盐池北部风沙区土地利用格局变化对沙漠化的影响

以盐池北部风沙区为研究区域,利用1989、1995、2000、2007年土地利用现状图,借助地理信息系统软件提取有关格局分析的基础数据,基于景观生态学原理,构造主要土地利用类型和沙地景观格局指数,探讨不同时段内盐池北部风沙区土地利用格局变化对沙化景观的影响。结果表明：（1）沙地景观在1995年之前不断扩张,1995年以后开始减少,集中连片沙地被零星分布的小沙化斑块取代;（2）林地和草地经历了先减少后增大的过程,土地利用格局变化中,中、低覆盖度草地和灌木林地变动性大;中、低覆盖度草地、耕地、灌木林地不稳定性程度较高;（3）受农作活动影响,尤其在灌溉条件较好区域,草地沙化明显,而灌木林能起到很好的防沙作用;（4）盐池北部风沙区土地利用格局特征指标与沙地面积呈负相关,随着特征指标增大沙化面积减小。土地利用格局变化能够综合反映相应时段内的人类活动结果,以此为切入点研究其对沙漠化的影响,有利于揭示沙漠化的驱动机制。     

基于Sentinel-2遥感影像的巢湖蓝藻水华提取方法研究

Sentinel-2卫星兼具了空间分辨率高、重放周期短、谱段丰富三方面特点,为蓝藻水华爆发阶段及时准确的蓝藻水华提取提供了影像基础,但目前在大型湖泊蓝藻水华提取中的应用报道较少。为此,文章以2018—2020年巢湖的Sentinel-2遥感影像为例,开展包括浮游藻类指数(FAI)在内的多指标蓝藻水华提取方法研究,针对FAI阈值难以确定的典型问题,提出了基于回归分析的FAI阈值确定方法。结果表明,(1)与低分辨率卫星MODIS和GF-1影像的蓝藻水华提取结果相比,Sentinel-2提取到了面积小至100 m2的蓝藻水华区域,提取结果差异主要集中在蓝藻水华区域的边缘部分以及面积较小的零星区域,证明了Sentinel-2遥感影像能够更精确地估算蓝藻水华面积。(2)以NDVI的阈值0为基准,通过回归分析确定FAI的阈值为-1.152(决定系数r2达到0.982 3,显著性检验P<0.001),对2019年6—11月无云雾遮挡的Sentinel-2遥感影像,分别采用归一化植被指数(NDVI)与FAI指标提取蓝藻水华面积,结果表明蓝藻水华的分布情况基本一致,且蓝藻水华面积的相对偏差小于5%,证明了FAI阈值确定方法的有效性。(3)选取云雾遮挡但无大规模蓝藻水华爆发的Sentinel-2遥感影像,分别采用NDVI和FAI指标提取蓝藻水华面积,在无云雾遮挡的区域,两个指标的蓝藻水华分布情况一致,而有云雾遮挡的区域,FAI指标的提取面积仅为NDVI的53.89%,证明FAI指标受云雾影响更小。Sentinel-2遥感影像的高空间分辨率使巢湖蓝藻水华提取更为准确,在未来的水质监测领域将彰显更大的价值。     

基于遥感生态指数(RSEI)的水电开发区生态环境变化分析:以清江中下游地区为例

为了快速监测水能开发过程中区域生态环境变化,协调水电开发与生态环境保护的关系。以清江水电梯级开发时间为节点,选取1987、2004和2015年Landsat TM/OLI影像,从绿度、湿度、热度和干度4个方面分别提取改进型土壤植被指数(MASVI)、湿度分量(WET)、地表温度(LST)和裸土指数(NDSI)4个评价指标,结合主成分分析,生成新型遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对清江水电开发区生态环境进行评价。结果表明:(1)清江中下游地区1987、2004和2015年RSEI均值分别为0.443、0.664和0.515,呈先上升后下降趋势;(2)生态环境改善地区主要分布在低山丘陵区和平坦平原区,生态环境退化地区主要分布在水利枢纽中心及其附属库区、沿岸喀斯特山地及清江汇入长江口的丘陵区;(3)清江水电开发区生态环境与MASVI和NDSI关系最密切,3 a平均相关度分别为0.879和-0.916。认为提高植被覆盖度以及对裸露、干化地表进行治理是水利枢纽建设区环境恢复的关键。     

石河子市城市绿地景观空间结构分析

利用ArcGIS9提取石河子市遥感影像上的城市绿地景观信息并进行分类,通过6个主要景观评价指数对绿地景观斑块的空间分布、景观构成和景观格局进行定量计算、分析和综合评价。结果表明,石河子市绿地景观规模差异较大,结构单一,破碎度小,形状简单,景观类型比较丰富但分布不均匀,道路绿地和防护绿地呈优势分布。     

干旱区绿洲土壤盐渍化程度遥感定量评价

土壤盐渍化是制约渭干河-库车河三角洲绿洲内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题.利用Landsat TM遥感数据,构建了多维向量空间下的11个遥感定量指标.首先,采用因子分析方法分析不同程度的盐渍化与这11个指标之间的相关性,并建立因子得分模型.其次,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与盐渍化程度密切相关的指标:氧化铁、归一化盐分指数、地表反照率、植被指数、TM1、TM5、地表温度、湿度指标,并对这些指标建立判别方程,然后对渭干河—库车河三角洲绿洲典型样区盐渍化程度进行评价,将所有的实地样本分别代入判别方程,通过分析,发现判别方程的精度较高,与实际情况较吻合.轻度盐渍化的判别精度为80.3%,中度盐渍化的判别精度为68.75%,重度盐渍化的判别精度为83.65%.中度盐渍化土地的判别精度与轻度盐渍化、重度盐渍化土地的判别精度相比较低,这与中度盐渍化的光谱特征与其它地物易混淆有关.总之,所选取的指标简单,易于获取,有利于盐渍化的定量分析与评价.     

江门市区冬季地表热环境与土地覆盖类型关系的研究

应用美国陆地资源卫星Landsat ETM＋影像资料,反演了江门市区的地表温度（LST）,并提取研究区的NDVI、NDBI和MNDWI指数。分析了江门市区冬季LST的空间分布特征及城市地表热环境与土地覆盖类型之间的关系。结果表明：江门市区LST分布具有空间差异性,不同土地覆盖类型有较大差异,存在城市热岛效应;LST与3种归一化指数存在相关性,其中LST与NDVI存在非线性相关、与NDBI存在线性正相关、与MNDWI存在线性负相关。     

NCIVI及其在城市绿化航空遥感调查中的应用一以宁波市为例

植被信息提取是城市绿化遥感调查的关键内容之一，在分析城市彩红外航空摄影特点的基础上，研究了彩红外航空遥感图像植被信息的表现特征，提出了针对城市绿化航空遥感调查新的植被指数——非线性彩红外植被指数(NCIVI)，并应用于宁波市城市绿化调查。研究结果表明，NCIVI对城市绿化提取效果明显优于NDVI，正确提取串可以提高3．5％。     

黄河源区土地沙漠化研究

土地沙漠化是当今世界所面临的最大的环境一社会经济问题之一。由于其危害的严重性和分布的广泛性，使之成为全球共同关注的热点。黄河源区位于青藏高原的东北部，特殊的地理位置决定了其生态环境非常脆弱。近年来在自然因素和人为不合理经济活动的共同作用下，区内生态环境退化加剧，表现为土地沙漠化，草场退化和水土流失加剧等过程。在软硬件系统支持下应用GIS和遥感技术，结合前人研究成果和野外调查，通过基于知识的多重判据复合分类实现多源信息的集成，对黄河源区沙漠化现状进行了系统研究。研究结果表明，到2000年，黄河源区的沙漠化面积已达13434．8km^2，占整个研究区面积的14．65％。沙漠化主要发生在高平原地区和北部的共和盆地，且已草场沙漠化为主，耕地沙漠化面积极少。在野外调查的基础上，对源区沙漠化的特征做了简要的分析，指出共和盆地的沙漠化以地表粗化、沙丘活化和流沙入侵为主；而高平原地区的沙漠化主要是由于植被严重退化后形成裸地或“黑土滩型”退化草场。造成区内沙漠化强烈发展的原因是多方面的，包括地质构造背景，区域气候变化，人类不合理的经济活动和鼠害等，而超载过牧是其中最重要的原因。文章最后以共和盆地为例，分析了源区严重的超载过牧形势并提出了沙漠化防治的对策。     

1994—2008年河南省植被净第一性生产力及其时空变化

基于地理信息系统和卫星遥感技术,利用地面气象数据、遥感数据和土地分类等数据,根据河南省实际植被覆盖和自然地理情况,应用改进的CASA模型估算了1994—2008年间河南省植被净第一性生产力及其时空变化。结果表明：河南省植被净第一性生产力与年均温度的相关性好于植被年净第一性生产力与年降水量和年均太阳辐射之间的相关性,温度是限制河南省植被净第一性生产力的主要因子;15年来河南省植被净第一性生产力呈增加趋势,但不明显;河南省主要植被类型的净第一性生产力从大到小依次为林地、灌丛、耕地、草地、其它植被,它们随时间的变化趋势极为一致。     

黑河流域土地退化分类研究

黑河流域位于我国的西北内陆干旱区。人类不合理利用水资源造成的土地退化，已成为黑河流域一个非常严重的生态问题。土地荒漠化是该流域最典型和最严重的土地退化形式。对该流域土地退化的空间分布、特点、退化面积等方面还没有较为详细的研究，因此探讨这个问题就显得非常重要。文章通过最新的遥感影像资料(2000年)，在分析已有的研究成果的基础上，结合野外调查，利用遥感和地理信息系统(GIS)技术，初步分析了黑河流域土地退化的情况。研究结果表明，黑河流域土地退化主要有5种类型，即：水土流失、干旱化、植被退化、盐渍化和沙漠化。土地退化面积达29971．91km^2，占整个流域面积的23．06％；其中，水土流失主要分布在祁连山的南部山区，面积为5747．68km^2，占整个流域土地退化面积的19．18％，主要是由于过度开垦和放牧造成的；由于人类活动的影响，造成水资源在时空上的重新分配而导致的干旱化土地主要分布在山前部分冲、洪积平原的河流沿岸附近，其面积为1369.96km^2，占整个流域土地退化面积的4．57％；盐渍化土地是该流域土地退化的主要类型之一，面积为10591．82km^2，占整个流域土地退化面积的35．34％，分布在流域的低地、冲积扇的边缘等位置，主要是由于干旱的气候条件造成的；沙化土地，包括流动沙丘(地)，是研究区土地退化面积最大的类型，为10771．97km^2，占整个流域土地退化面积的35.94％，这其中也包括历史时期形成的沙漠和现代形成的大部分沙地；植被退化土地面积为1490．48km^2，只占整个流域土地退化面积的4．97％。通过分析可知，黑河流域土地退化严重，特别是在下游地区。人类不合理的经济活动，尤其是对该流域内有限水资源的不合理利用，是导致该地区土地生态系统脆弱的主要因素。     

海南岛生态环境质量分析评价

运用遥感和地理信息系统等技术 ,按照景观生态学的原理 ,对海南生态环境现状进行了评价 ,并对近十年来的变化进行了对比分析。结果表明 ,海南生态环境质量由中部向外依次降低 ,天然林从数量上看面积在减少 ,从空间上看沿着边缘线向中部山区退缩。另外 ,土地沙化 /土地退化在向着恢复逆转的方向发展。     

基于多维特征优选支持向量机算法的城市土地利用变化遥感监测

随着遥感影像时、空、谱、辐分辨率和数据处理能力的提升,综合多维影像特征已成为提高土地利用分类精度的关键.目前并非所有特征均有助于分类,且传统分类仍拘泥于单一特征,因此,急需有效的特征优化选择方法.基于光谱指数、穗帽变换、最小噪声分离、高斯滤波、灰度共生矩阵等变换提取了Landsat TM/ETM+/OLI影像的31维特...     

Driving mechanisms of desertification process in the Horqin Sandy Land—a case study in Zhalute Banner, Inner Mongolia of China

Both natural and human factors contributing to desertification were examined to understand the driving mechanisms of the desertification process in Zhalute Banner, Inner Mongolia of China. The coefficient of variation (CV) and climate departure index (Z) were calculated to examine the fluctuations and trends of interannual variations of temperature and precipitation; TM remote sensing data was extracted to obtain the sandy land area; linear regression analysis was used to analyze climate changes and the socio-economic evolution over the years, and it was also used to standardize the variables, which included annual temperature, annual precipitation, human population, and livestock number, in order to measure the difference in the rate of change between climate and anthropogenic factors. The results showed that there was a rise of about 1.6°C in temperature but no significant change in precipitation from 1961 to 2000, which indicated a short-term climatic trend toward aridity in this area, a condition necessary for desertification. The fraction of precipitation in spring tended to increase whilst the fraction in autumn and winter decreased. Both the human population and livestock population had tripled and the cultivated area had doubled from 1961 to 2000, suggesting that socio-economic factors might have contributed more significantly to the desertification. Between 1988 and 1997, the sandy land area increased by 12.5%, nearly 2.4 times in the farming section. It could be concluded that the driving mechanisms of the desertification processes in Zhalute banner are mainly the policy of cropland expansion and the rising populations of humans and their livestock, which has affected the land use pattern in the past decades.     

基于RS和GIS的嫩江下游土地沙漠化景观格局变化特征分析

以2004、2008年的MODIS数据为主要数据源,在ArcGIS 9.0、ERDAS IMAGE 9.0等软件支持下,利用FRAGSTATS软件分析土地沙漠化的景观格局变化.结果表明,研究区域沙漠化土地以轻度和中度沙漠化土地为主;各景观要素的边缘密度和斑块密度呈现一致性的减少,表明斑块形状趋向简单,景观整体破碎化程度降低,边缘效应影响减小;除水域景观外,其他景观要素的形状指数和分维数都呈现一致性的下降,表明整体景观的形状都向着简单化和稳定性方向发展,各景观要素的散布与并列指数和聚集度指数都呈现一致性的增加,反映出各要素斑块趋向大型化发展,景观整体连接度增强,破碎化程度降低,景观相互作用和空间关系增强.     

Optimizing model for land use/land cover retrieval from remote sensing imagery based on variable precision rough sets

The suitable spectral mode in remote sensing is often desirable to facilitate the inversion of ecological environment and landscape. This paper put forward an optimizing model based on variable precision rough sets (VPRS) for the land cover discrimination in wetland inventory. In the case study of Lake Baiyangdian which has important ecological functions to the northern China, this model is established successfully according to the domain-experts knowledge. The procedure is as follows. First step is data collection, including remote-sensing data (e.g., Landsat-5 TM bands), the digitized relief maps, and statistical yearbooks. Second, the remote sensing imagery (RSI) and relief maps are co-registered into the same resolution. Third, a condition set, including various attributes is derived from spectral bands, band math or ratio indices based on previous studies, at the same time, the decision set is derived from true land types after investigation and validation. Then, the remote sensing decision table (RSDT) is constructed by linking condition set with decision set according to the sequential pixels in RSI. Fourth, we create one forward greedy searching algorithm based on VPRS to handle this RSDT. After adjusting parameters such as β and knowledge granularity diameter (KGD), we obtain the stable optimized results. Comparative experiments and evaluation show that the discrimination or retrieval accuracy of VPRS model is satisfying (overall accuracy: 87.32% and KHAT: 0.84) and better than original data. Moreover, data dimension has been decreased dramatically (from 12 to 3) and key attributes found by the model may be useful for specific retrieval in wetland inventories.     

Application of Markov-chain model for vegetation restoration assessment at landslide areas caused by a catastrophic earthquake in Central Taiwan

The 921 earthquake caused a catastrophic disaster in Central Taiwan. Ten years have passed since the earthquake occurred. Vegetation succession is the basis for establishing a restoration reference which plays an important role in vegetation restoration at landslide sites. Generally, growth conditions for grass are easier and the growth rate is faster than that for trees. Therefore, grass can be considered a pioneer species or an important reference for the early vegetation succession stage. This is the reason why grass is required to be extracted from other land covers. Integrating remote sensing, geographic information system and image classification into vegetation succession models is very important. In this study, the Markov chain model was applied for vegetation restoration assessment and discussion. Chiufenershan and Ninety-nine peaks were selected as the study areas. Five SPOT satellite images are used for land cover mapping and vegetation restoration simulations. Four categories of land covers were extracted, including forest, grass, bare land and water, respectively. From the transitive probability matrix (derived from any two land covers), the results show that vegetation restoration at the Chiufenershan and Ninety-nine peaks landslide areas is ongoing, but that has been disturbed by natural disasters.