基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

2016—2018年北京城市湿地遥感监测分析

为全面了解北京城市湿地的现状及近年来的动态变化情况，利用高分辨率卫星遥感数据，综合运用GIS技术与景观生态学方法，定量分析了北京市6环内的湿地空间格局。结果表明，北京6环内城市湿地以河流湿地和湖库湿地为主；2016—2018年间湿地面积有所下降，2年间减少了126.58 hm²，主要转化为草地，少量转化为建设用地和林地；由于城市外围的开发建设强度较大，5-6环湿地被侵占面积相对较大，而4环内湿地面积的波动较小；2016—2018年，北京城市湿地的斑块密度增加，平均斑块面积有所减小，表明湿地斑块随时间变化呈破碎化的趋势，且从城市中心向城市边缘，湿地斑块的破碎化程度增强。     

遥感技术在水生态环境管理的应用与前景

随着遥感数据源的不断丰富,遥感技术不断提高,可以解决越来越多的水环境问题。指出了当前水生态环境管理方面的主要需求,结合目前遥感技术的发展,对国内外的水环境遥感研究进展进行综述。以湖泊富营养化监测与评估、核电站温排水遥感监测及城市黑臭水体遥感监测为案例,具体阐述遥感在水环境管理中的应用方法及成效。未来水生态环境管理发展趋势将以水污染防治为主向水污染防治和水生态修复与保护并重发展。基于此趋势,提出遥感在水生态修复的应用潜力,利于更多地方部门积极有效应用遥感技术,解决水生态环境问题。     

利用卫星遥感数据估算PM2.5浓度的应用研究进展

近年来,PM_(2.5)已成为中国大气污染的首要污染物,危害人体健康。为弥补地基监测站点在空间分布上的局限性,借助卫星遥感技术估算PM_(2.5)浓度已成为研究热点。文章总结了利用卫星估算PM_(2.5)浓度的各种研究方法,探讨了不同方法的优势和不足,指出不同方法对不同应用目的的选择性差异较大。提出,应针对不同应用目的选择相应的方法,从而取得满足各方面需求的研究成果,为未来PM_(2.5)浓度估算应用工作提供参考。     

湖北省近期土地利用变化的遥感分析

土地利用，覆盖变化研究是全球变化研究的前沿和热点之一。采用遥感、GIS一体化技术．利用1989～1990年和1999～2000年获取的陆地资源卫星图像，建立了湖北省近10年来两个不同时期的同比例尺土地利用动态变化数据库，并对变化的时空特征进行了分析。结果表明，耕地减少了0．68％，林地减少了0．18％，各类建设用地总计增加了。7．92％．水域面积增加的幅度为3．01％。土地利用与土地覆盖变化的转型主要发生于上述4类之中．尤其是耕地与水域相互之间的转变比较频繁。动态度计算表明，土地利用变化最快的区域均处于大中城市及其周边地区；江汉平原、鄂东的大部分地区及鄂西的宜昌．土地利用变化较快；鄂西山区绝大部分、大别山区部分县及鄂东南幕阜山区的通山县，土地利用变化不大。     

湖北省土地资源遥感调查与评价

根据1999年TM影像解译了湖北省土地利用现状，然后以土地利用现状图为基础，采用地理信息系统技术，结合湖北省的实际情况，选择土壤、地形、坡度等评价因子，对湖北省土地资源进行了适宜性评价，简要地将全省土地资源划分为九等。评价结果表明：湖北省水热条件好，土地适宜性广，宜农林牧业同时利用的土地广泛分布；但是该省的基本农田面积小，土地垦殖率高，低产田面积大，后备耕地资源严重不足；土地利用结构与土地资源的供给条件、利用要求不相适宜，利用效益末得到充分发挥。     

水土流失的定量遥感及其应用研究进展

简要介绍了水土流失定量遥感的概念，阐述了它的四项基本要求，报道了它的应用研究进展，并为尽快实现中国水土流失定量遥感提出了若干建议。     

卫星遥感技术在管理长江流域水资源方面的应用研究

详细讨论了卫星遥感技术在长江流域水资源管理方面的应用问题，提出了两种实用的方法：①卫星遥感技术在灌溉水资源管理方面的应用；②长江流域地下水、地表水资源估算。进一步分析了两种方法的特点，介绍了卫星遥感技术的优点及用途，建议在长江流域水资源管理中加以利用。     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.