合肥市近19年来土地利用格局的时空变化分析

利用Landsat TM、ETM 、CBERS—2资源卫星数据,采用基于知识型光谱特性的增强与人机交互解译相结合的方法,提取了合肥市1987年、2000年和2006年土地利用类型的专题信息。利用GIS空间分析技术和数理统计方法,分析了合肥市近19年来的土地利用变化特征。结果表明:①在整个阶段—耕地减少了23.38%,建设用地增加了61.26%;城镇用地新增速度最快,且新增速率远大于转移速率,属高速扩张型;②区内最"敏感"的类型是交通用地,其新增速率在两个阶段分别达到1.64和1.62,远高于其它的类型;④从城市扩展的方向上看,合肥城市的发展主要以西南部、南部和东部为主,西南部最为明显;城市已经形成以老城区为核心,向东、北、西南三翼伸展,形成"南进—东拓—西缓—北抑"的空间发展布局。     

土壤酸化空间信息模型构建及其在贵州龙里实验区的应用

依托遥感和地理信息系统理论和技术,基于TM数据、气象资料和化学实测数据,将基于能量循环的土壤水平衡模型和基于物质循环的土壤酸化模型相耦合,构建了土壤酸化空间信息模型,解决了土壤化学性质从点尺度到空间尺度的扩展.并以季节尺度模拟了酸沉降对土壤化学性质的影响,分析了贵州省龙里县2007年不同植被类型覆盖土壤受酸沉降影响的定量变化特征,结果表明,①从空间角度来说,在同一季节内,不同植被覆盖类型土壤水的pH值和土壤盐基饱和度的大小关系为:草地混交林灌丛针叶林;②从时间角度来说,土壤水盐基浓度主要与土壤水含量呈负相关性,即浓度随着土壤水含量的增加而降低.不同季节相同指标的浓度由高到低为:春季秋季冬季夏季;③不同植被覆盖类型土壤受相同酸沉降的影响不同,受酸雨影响由大到小为:针叶林灌丛混交林草地.     

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.     

黄土高原土壤侵蚀监测与预估──以长武沟壑区为例

应用不同时期的TM图像,分别解译编制两期土壤侵蚀类型图。在地理信息系统（GIS）支持下,建立空间数据库。获得长武县土壤侵蚀动态图和动态转移数据矩阵,可以定位、定性、定量地显示前后两期间土壤侵蚀动态演变格局,并用Markov链模型对未来土壤侵蚀演变趋势进行模拟和预测。结果表明,研究区同时存在着＂一边治理,一边破坏＂的双重现象。     

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.     

基于遥感影像的峻河流域高寒灌丛决策树提取方法

本文选择青海湖流域内一个具有代表性的小流域—峻河流域为研究对象,通过该区域 IKNOS-2 高分辨率影像的分析,发现该区域高寒灌丛的分布与海拔、坡度、坡向等因素密切相关。 据此,将研究区1:5 万DEM 数据融入TM 影像植被分类过程中,建立一种新的决策树分类方法, 结果将分类总体精度提高到89.37%,Kappa 系数提高到0.7875,达到一般分类结果的精度要求。 这说明,加入多源数据,尤其是地形数据,能够显著提高高寒灌丛植被的分类精度。     

水体污染卫星遥感监测方法探讨

水质监测分析一般是现场采样、送回化验室分析,本文探讨了水中不同污染物的波谱特征与污染物的定性、定量关系,进行了地面水体波谱测量、污染成分及对应卫星图谱解析,力求找到一种快速、准确的分析方法.     

泰国水稻种植区耕地信息提取研究

耕地信息是重要的农业信息,是分析土地资源利用程度的基础。论文通过面向对象的方法提取了泰国的水稻种植区耕地信息。研究中以TM影像作为数据源,首先考虑多光谱特征、紧密度和光滑度等几何特征,通过区域合并方法进行影像的多尺度分割,生成同质的影像对象多边形。然后选取影像中样地的光谱标准差、形状指数、对称度和密度作为耕地类别的识别特征,并采用模糊函数方法对各特征进行了定义。最后利用最相近匹配方法,对每个对象多边形进行类别判别。在分类的基础上,进行同类别的合并和统计,得到耕地的分布和比例信息。通过野外实测样地和目视解译结果检验,耕地类别符合率为90.25%,面积相同率为90.25%,形状一致性为90%,最终土地利用程度分析结果精度为90%。     

基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测

贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的概率模型.采用贝叶斯网络分类对具有典型干旱特征的库车县土壤盐渍化情况进行监测,首先应用条件独立性测试原理建立贝叶斯网络结构,把研究区遥感数据进行离散化,然后应用贝叶斯定理作为分类原则,将每个像元分为像元最大概率的类别.研究结果表明该方法来分类6种地类的整体分类精度达到96%,并为该区盐渍地面积,空间分布等特征监测提供较好的依据.     

基于TM/ETM+影响分析巢湖叶绿素a浓度变化趋势

对1995~2007年6景巢湖地区TM/ETM+数据利用多暗像元法进行大气校正并利用修正归一化水体指数(MNDWI)进行水体信息提取,在此基础上,使用(TM2+TM4-TM3)/ln[TM3]模型提取了巢湖水体叶绿素a相对浓度信息.结果表明:高浓度区域主要分布在巢湖西半湖;南淝河水质情况对巢湖蓝藻暴发的贡献较大;1995~2006年间高浓度区域扩大了1.82倍,并有向巢湖东部扩展的趋势,富营养化程度仍在加剧.