基于土地利用变化的四川省生态系统服务价值研究

认识和理解土地利用变化对生态系统服务价值的影响及相互作用关系具有重要意义。在分析国内外各种生态服务价值评价方法和对各类生态系统生态服务价值系数进行修正的基础上，采用生态系统服务价值评估模型、敏感性指数和价值变率模型，对各类生态系统的各项生态服务价值、土地利用变化对四川省生态系统服务价值的影响进行了计算和分析。结果表明：（1）四川省土地利用以林地和牧草地为主，1996~2006年耕地、未利用土地、牧草地和水域面积减少，林地、建设用地和园地面积呈增加趋势；（2）1996~2006年四川省生态系统服务价值由1996年的7 214588×108元上升到2006年的7 305018×108元，增加90431×108元，园地生态系统服务价值持续增加，而农田、牧草地、水域、未利用地则继续减少；（3）土地利用的生态服务价值区域差异显著，空间上呈现西多东少的分布格局，西部高山高原区和盆周山区的生态系统服务价值总量较大，成都平原和四川盆地丘陵区所提供的较少；（4）四川省生态系统服务价值缺乏弹性，价值变率反映林地面积的变化对研究区生态系统服务价值的变化具有较大影响     

遥感技术在小城镇发展规划中的应用

对卫星遥感技术在小城镇发展规划中的应用进行了分析，包括小城镇空间布局信息分析、小城镇区位分析和小城镇环境污染分析，介绍了遥感技术在小城镇变化监测中的应用。分析表明，遥感技术能为小城镇发展规划提供众多基础数据，具有广阔的应用前景，但不能完全取代地面调查。     

基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

基于星载雷达的洪水灾害淹没范围获取方法探讨

探讨了以星载雷达监测所获得的数据为数据源,提取洪水灾害淹没范围的基本原理和方法,并以１９９５年５月洞庭湖遭受洪水时所获得的ＪＥＲＳ－１ＳＡＲ数据为例,说明了该方法的应用及其有效性。     

基于RS和GIS的成都市水域动态变化分析

利用地理信息系统技术，以1987年和2000年的两期TM遥感影像为数据源，通过重点分析最佳组合波段的选择和水体信息特征提取的图像处理方法，得到这两个时期的成都市水域面积，进而实现水域变化的动态监测，并分析其对环境的影响，以便给水资源开发策略的制定提供科学的依据。     

应用GIS方法反演洪水最大淹没水深的空间分布研究

探讨了应用地理信息系统（GIS）方法反演洪水最大淹没水深的基本原理和计算方法。对水库型淹没区和滩地型淹没区分别进行了分析和讨论。以1960年辽东洪水作为实例，在1：1万比例尺地形数据的支持下，结合历史洪水洪痕水位调查资料，计算了该次洪水最大淹没水深的空产布状况，计算结果可以为洪灾损失评估和洪灾风险评价提供数据基础。     

基于ARCGIS的四川省分级退耕还林还草空间决策分析

首先,利用遥感和GIS技术建立土地利用、土壤侵蚀、数字高程模型、坡度、生态环境质量等级、植被指数、降雨、温度、植被分区、土壤类型和行政区、水体缓冲区、聚落缓冲区等栅格GIS数据库。其次,将旱地数据分别与坡度、土壤侵蚀、植被指数、生态环境质量等级、水体缓冲区和聚落缓冲区等栅格指标数据进行叠加分析。再次,利用各指标构建了基于ARCGIS的一、二级退耕决策模型及其空间复合模型,并得到一、二级退耕面积分别为724 495hm²和333 085hm²。然后,利用温度和降雨指标数据构建了基于ARCGIS的还林还草决策模型,并得到一、二级还林的面积分别为702 362hm²和331 357hm²,还草的面积分别为22 133hm²和1 728hm²。最后,将其分别与行政区、植被分区和土壤类型数据进行空间叠加统计分析,得到各行政区的退耕还林还草情况,以及每一个退耕栅格单元所处的植被分区和土壤类型情况。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力。其研究结果对退耕还林还草工程的规划、实施和管理等具有较大的应用价值。     

基于遥感和GIS的四川省草地动态变化分析

利用地理信息系统技术,在空间数据库平台的支持下,对四川省20世纪90年代中期到2000年间的草地动态变化特征、草地动态变化的背景特征及其空间分布特征进行了分析。研究表明,净增草地部分主要来源于耕地,净减草地部分的主要去向是林地。总体上,净增草地面积3812公顷,净增草地部分主要是在轻度土壤侵蚀区、中度土壤侵蚀区、剧烈土壤侵蚀区和强度土壤侵蚀区,坡度等级5、6和1的区域,环境等级5、6、4和1的区域;净减草地部分主要是在微度土壤侵蚀区和极强土壤侵蚀区,坡度等级3、2和4的区域,环境质量等级7和8的区域。净增草地的区域为川西北高原、丘陵和川西南山区,净增草地面积的前四个地州市是遂宁市、泸州市、巴中地区和广安市,净减少草地的区域为盆周山地和平原,净减少草地面积的前四个地州市是广元市、绵阳市、达川市和宜宾市。     

灾民撤退网络流模型及其GIS模拟技术

灾民撤退问题实质上是一个多源点、多收点的网络流问题。本文建立了用于灾民撤退的网络流分析模型,介绍了基于地理信息系统网络分析的灾民撤退模拟技术。通过对某蓄洪区的实例分析表明,网络分析是模拟灾民撤退的有效方法,地理信息系统技术是辅助制定灾民撤退方案的崭新途径。     

基于遥感的洪水灾害承灾体神经网络的提取方法探讨

洪水灾害承文体信息的快速获取是洪水灾害评估的基础．卫星遥感所获得的遥感图象包含了有关该承灾体的空间分布信息．常规目视解译难以快速并准确地从遥感图象中提取这些信息．神经网络技术的发展为解决这一问题提供了新的工具．本文阐这了将神经网络用于从遥感图象中自动提取洪水灾害承文体的空间分布信息的基本原理和方法,并结合实例说明了这种方法的有效性