高分辨率遥感影像的土地利用分类

高分辨率遥感影像在我国土地利用动态监测中展现出良好的应用前景,但与此相关的关键技术问题亟待解决.结合Ikonos影像,分析高分辨率遥感影像的特点,并在我国土地利用现状类型划分的基础上,针对高分辨遥感影像土地利用分类这一关键技术问题,概述常规分类方法,提出一套适宜高分辨率遥感影像土地利用分类的技术路线.     

高泥沙含量洪水的MODIS遥感识别

2003年9月,渭河流域发生了严重的洪涝灾害,洪水泥沙含量高达486kg/m 3.准确地对泥沙含量极高的洪水及其淹没区进行快速识别是利用MODIS遥感资料成功进行渭河洪涝灾害监测的关键.通过对洪水及其淹没区MODIS图像的剖面光谱分析认为,在MODIS的1～7通道中,进行洪水识别的最佳通道依此是2、5和6通道;植被指数法和假彩色合成是提取高泥沙含量洪水及其淹没区域的有效方法.     

看车灯话安全

夜晚驾车时正确地使用灯光非常重要，合理地利用其它车辆的灯光能对您安全行车起到帮助。     

中国城市热岛时空特征及其影响因子的分析

全球气候变暖背景下,城市热岛效应会加重城市地区的热胁迫,对人类健康和生存发展提出严峻挑战.近年来我国雾-霾污染情况严重,但雾-霾对城市热岛影响的认识仍较匮乏.本研究基于MODIS遥感卫星地表温度数据,明确了我国2003~2013年白天、夜间以及四季城市热岛的空间变化,并从生物物理学和生物化学角度定量分析其控制机制.结果表明,影响我国白天城市热岛强度的主要因素为人口、农田灌溉和植被活动.纬度、降水量、反照率以及气溶胶浓度是夜间城市热岛强度的主控因子.从对比城乡粗糙度、反照率等生物物理学属性的角度,揭示了乡村背景环境对城市热岛分析的重要影响.结果表明,雾-霾治理可以缓解我国夜间城市热岛现象和热胁迫,有利于缓解区域甚至全球气候变化.     

多尺度PM_(2.5)分布特征的空间插值与遥感反演对比

精确识别污染物浓度的空间分布是进行区域大气污染防治的重要基础。利用MODIS卫星数据,采用基于地面气象和环境空气质量监测站点观测数据为基础的反演模型,反演获取2013年12月珠三角地区典型大气污染过程1 km分辨率的PM_(2.5)浓度数据,对比分析遥感反演及基于环境空气质量监测站点观测数据的空间插值方法对区域、城市和乡镇尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现效果差异。结果表明,珠三角地区PM_(2.5)遥感反演结果与地面观测数据的相关性达到0.74,相关性水平较好,遥感反演结果可描述区域、城市和乡镇尺度上PM_(2.5)污染浓度的空间分布特征,识别不同空间位置的污染程度差异;基于站点观测数据的空间插值方法对PM_(2.5)浓度空间分布特征的再现能力有限,在区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征分析时效果尚可,在站点有限的城市和乡镇尺度分析中效果不佳,容易产生对高浓度污染地区的误判;在需要利用站点观测数据分析区域尺度PM_(2.5)浓度空间分布特征时,析取克里金、反距离权重或径向基函数插值方法的效果相对较好。     

郑州市城市生态环境变化研究

随着城市化的发展,城市生态环境变化较大.基于遥感技术,利用遥感生态指数对郑州市城市生态环境变化进行评价与检测,以对城市规划建设提供科学依据,从而促进城市健康可持续发展.结果表明:2006年-2017年,郑州市生态环境质量呈下降趋势,其中绿度指标与干度指标对城市生态环境的影响最大;郑州市生态环境变好的区域占18.43%,生态环境变差的区域占42.54%,变差的区域主要为新建成区,这些区域应是今后生态环境改善的重点区域.     

基于GIS和RS的市域尺度下的植被NPP研究

在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用.     

遥感技术在环境监测中的作用

本文对遥感(3S)技术在环境监测中的应用方法、技术等进行了论述.     

辽宁矿山固体废弃物对环境影响遥感调查分析

辽宁矿种繁多,矿山固体废弃物产出量巨大。为了加强生态环境建设,在矿山固体废弃物对生态环境影响遥感调查的基础上,论述了矿山固体废弃物调查对象与内容、技术路线与工作方法,并分析了辽宁矿山固体废弃物产出量及矿山固体废弃物对环境的影响。     

基于遥感监测的黄海绿潮漂移路径及分布面积特征分析

本文利用2008～2012年的多源卫星遥感序列图像,动态监测各年绿潮发生的漂移路径、影响海域面积,得到各年绿潮漂移趋势、分布面积和最大分布面积出现时间。根据监测结果,划分出影响绿潮漂移路径的关键区域,并分析了2008、2009和2010年关键区域内各年绿潮漂移方向和面积变化情况。