"三S"技术应用与环境科技发展

叙述了遥感，全球定位系统和地理信息系统和环境科技发展的关系，以及在环境科技中的实际应用，提出了在大力开展集ＲＳ，ＧＰＳ，ＧＩＳ于一体，适合环境科学应用的，综合多功能的“三Ｓ”技术，以适应可持续发展的需要。     

基于RS和GIS的西部干旱区生态环境调控研究

实现生态环境优化调控与科学管理，是保护生态环境、促进社会经济与环境协调发展、建立人与自然和谐关系的重要举措。尤其是对生态环境十分脆弱的西部干旱地区，各级政府和学术界给予高度的重视。在定量研究生态环境调控的理论方法和具体操作过程中，需要借助遥感(RS)、地理信息系统(GIS)以及它们的结合等技术手段，来实现时空变化信息的实时、动态监测以及信息的提取、分析和处理。本文针对西部干旱区生态环境调控问题。提出一种RS和GIS支持下的生态环境调控量化研究方法，包括基于RS和GIS的西部干旱区生态环境量化指标体系、生态环境调控管理模型、调控方案优选与实施。并介绍一个应用例子。     

航空绿化遥感中的遮蔽校正计算

对航空绿化遥感调查中存在的绿化信息定量提取精度不足的缺陷,在分析航空遥感成像特点基础上,探讨了遮蔽现象对城市绿化信息提取精度的影响,进而推导出航空遥感遮蔽校正的计算公式,在实例研究的过程中,提出了3种遮蔽校正方法,并对其的计算结果进行了对比,分析了各自的适用条件。     

1973-2018年布喀达坂峰地区前进冰川遥感监测

冰川跃动是冰川动力不稳定性的表现,影响着全球约1%的冰川。基于1973-2018年208景Landsat MSS/TM/ETM+/OLI遥感影像,对布喀达坂峰地区不同时期前进冰川进行遥感识别。结果表明：（1）1973-2018年布喀达坂峰地区共有7条冰川发生过前进,其中冰川末端快速退缩型冰川有3条,冰川末端波动前进型和冰川末端稳定型冰川各有2条。莫诺马哈冰川和5Y542H0020冰川可能为跃动冰川,且前者正处于跃动阶。（2）近45年间布喀达坂峰地区7条冰川共出现过25次前进现象,各条冰川发生前进次数均多于（含）2次;前进冰川发生时间主要集中于2000s（7次）和1970s（6次）。该地区冰川在各月份均发生过前进现象,推断该地区前进冰川属斯瓦尔巴型。布喀达坂峰地区冰川前进无明显规律,大多数冰川两次前进时间间隔为10年左右。（3）布喀达坂峰地区冰川前进可能受热控和水控机理共同作用,单一的气候变化尚难以解释其变化机理。     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

模拟涨潮的复杂海岸类型岸线自动提取方法

传统的海岸线提取方法往往仅针对某种类型的海岸有效,对于多种类型混合海岸区域,则需要对图像分类裁剪、分别提取岸线、拼接图像才能提取出完整的海岸线,该过程不仅实现较为复杂,而且将不同类型海岸严格划分开的难度也很大,因此,本文提出了一种适用于混合海岸类型区域提取海岸线新方法——模拟海水涨潮过程的海岸线自动提取方法。首先采用波段差决策树分类分析方法（spectral difference decision tree,SDDT）对遥感影像进行分类,根据地物类型差异将各区域类别标记为"可涨潮区域"与"不可涨潮区域"两类;其次,通过计算每个斑块区域的面积,将面积小于某一预设阈值的区域块定义为噪声区域,去除所有噪声区域;然后,再通过最大矩形填充算法（maximum rectangle filling algorithm,MRFA）模拟海水涨潮逐步填充"可涨潮区域"并提取海岸线。本文方法提取的海岸线较为连续,不受地物分类结果图中的少量误分类斑块的影响。     

基于模糊隶属度的多核SVR遥感水深融合探测

遥感是海岸带浅海和岛礁周边水深探测的重要手段,支持向量回归(SVR)是广泛应用于数据回归的机器学习模型。本文将SVR引入多光谱遥感水深探测,针对单核SVR模型在浅水区水深反演中误差较大的问题,以单核SVR模型反演不同水深段的模糊隶属度作为决策融合因子,提出了基于模糊隶属度的多核SVR遥感水深融合探测方法,并以我国西沙群岛中的北岛为实验区,与单核SVR模型和传统的对数线性水深遥感模型开展对比实验。实验结果表明:1)基于模糊隶属度的多核SVR融合模型在25 m以浅的水域,平均绝对误差0.99 m,平均相对误差8.2%;2)融合模型的平均相对误差分别比以RBF、Sigmoid、多项式、线性为核函数的四种单核SVR模型提高了1.7%、4%、4.4%、4.8%,比对数线性模型提高了5.5%;3)对于不同水深段,多核SVR融合模型在0~15 m的3个水深段内平均相对误差比四种单核SVR模型提高了0.7%至54.9%不等,在0~25 m的5个水深段内比对数线性模型提高了1.1%至20.4%不等。     

东北黑土水土流失区生态环境遥感动态监测

为及时快速地监测水土流失地区的生态环境变化状况,以拜泉县为例,选取1985年、1996年、2006年和2015年Landsat影像,反演得到能反映生态环境的绿度、湿度、热度和干度指标,利用主成分分析方法,依据RSEI（遥感生态指数）对拜泉县1985—2015年的生态环境进行评价.结果表明:1985—2015年拜泉县RSEI从0.645增至0.851,增幅为31.94%,生态环境质量改善地区面积高于退化区域面积,总体上生态质量向好的方向发展;拜泉县整体生态环境质量综合指数由3.78升至4.87,各乡镇的生态环境质量综合指数均呈现不同程度的增加,从空间分布来看,西南部和南部乡镇的变幅大于北部,中部基本保持不变,水土流失重点区域生态环境质量显著提高;逐步回归分析结果表明,所选的指标均为生态环境质量的关键指标;绿度逐渐成为研究区生态环境质量正向作用的重要指标,说明植树造林等生态治理措施对环境质量的改善起到主导作用.研究显示,RSEI能够综合刻画水土流失区生态环境质量,同时拜泉县生态环境质量整体不断改善,水土流失治理成效明显.