定南县岭北矿区植被覆盖与地形因子关系分析

以岭北稀土矿区植被退化的环境为研究背景,数据选择1990、1999、2008、2013四年30 m分辨率LandsatTM数据,利用像元二分模型估算研究区植被覆盖度;利用DEM数据获取研究区的坡度及坡向地形因子,并对不同地形因子进行定量评价。分析定南县岭北矿区植被覆盖度与不同地形因子条件的相关性,及不同地形因子条件下植被覆盖的分布特点。研究结果表明:植被覆盖度受高程、坡度影响较大,其中在高程400 m到500 m,坡度6°~15°区域内植被覆盖度较其他区域高,坡向影响主要表现在阳坡阴坡上,阴坡植被覆盖度普遍比阳坡高。研究结果能够快速、客观地反映稀土矿区植被的状况,为南方稀土矿区环境的治理和监测提供有效科学依据。     

高光谱遥感在煤矿区的应用探讨

高光谱遥感在煤矿区具有广泛的应用潜力,在总结高光谱遥感技术发展及其应用现状的基础上,结合煤矿区资源环境特点,对数据获取、先验知识与光谱模型研建、定量模型建立、信息处理方法、精度评价等问题进行了分析,为应用高光谱遥感在煤矿区资源集约利用、生态环境保护、区域持续发展等方面的系统应用提供了技术和方法支持。     

“航空高光谱地质矿产探测技术及应用”专辑征稿

正高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势,是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。高光谱遥感技术最初发展于矿产资源勘查领域,新世纪以来,高光谱遥感技术在我国地质矿产勘查领域应用的技术方法和效果取得了长足进步,尤其是航空高光谱遥感技术在地质矿产探测方面更是取得一系列新的重要成果,不仅为我国基础地质调查和找矿突破提供了重要新技术支持,而且对我国即将发射的高光谱遥感卫星(高分五号)的地质矿产应用摸索了经验。但是,地质矿产勘查领域高光谱遥感技术的应用仍     

西藏多不杂铜矿区土壤与河床沉积物中重金属元素特征及其环境意义

西藏多不杂铜矿是一大型斑岩型富金铜矿床,已探明铜资源量超过400×10~4 t,目前尚未开发且研究主要集中于找矿与地质成矿等方面,很少进行环境方面的研究。为了解西藏多不杂铜矿在未开采前矿区重金属元素的富集状况和迁移特性,对多不杂铜矿区地表土壤和萨玛隆河河床沉积物进行了样品采集,测试Cu、Pb、Zn、As、Cd、Cr、Hg等7种重金属元素含量和赋存形态;采用地累积指数法、内梅罗综合污染指数法、风险评估编码法对矿区重金属元素的富集程度和生物活性进行评价。结果表明:多不杂铜矿区地表土壤和萨玛隆河河床沉积物中的多数重金属元素含量分配受到多不杂铜矿的影响很大,且二者具有显著的相关性;多不杂铜矿区地表土壤中Cu尤为富集,含量最高达到21 020.000×10~(-6),超过《土壤环境质量标准》(GB 15618—1995)中Ⅲ级标准的50倍,综合污染指数为39.43,达到重度污染级别,多数样品的地累积指数也达到极强污染级别,且其生物活性为中度风险,容易迁移转化,对环境的影响很大;萨玛隆河河床沉积物中Cu最高含量为2 406.000×10~(-6),为Ⅲ级土壤环境质量标准的6倍,其综合污染指数为38.13,显示重度污染,污染率为91.6%,但其生物活性为低风险级别,迁移能力较弱,对环境的影响不是很大,但仍不可轻视;Cd虽然含量不高,低于Ⅲ级土壤环境质量标准,但是其在河床沉积物中主要以碳酸盐结合态存在(占比为48.01%),生物活性达到极高风险级别,对环境影响较大;Pb、Zn、As、Cr、Hg含量普遍较低,且生物活性较弱,能够稳定存在于土壤中,基本不会对环境造成影响。     

基于改进线性光谱分离模型的植被覆盖度反演

线性光谱分离技术可以有效地提取像元水平上植被或其他端元(影像中的地物)的相对百分比,但是目前该技术在多光谱宽波段影像数据应用中,由于波段数量、波段宽度等的限制,估算精度离定量研究的水平仍有一定差距。鉴于此,本文提出了一种改进的线性光谱分离方法,该方法在对影像进行土地覆盖分类基础上进行分离,一方面同类土地覆盖类型内同种地物的光谱变异相对较小,更有利于端元选取;另一方面,分影像的地物种类数量明显少于整幅影像,更容易满足模型的适用条件,从而突破了波段数量限制,同时使地物光谱分离更具针对性,经过验证,该方法较传统分离方法相比植被覆盖度的反演精度可提高6.4%,用该方法实现了研究区的植被覆盖度的定量反演并对研究区植被覆盖度的空间结构进行了分析。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

镉和铜对海洋浮游植物的毒性效应及其机制研究进展

【目的】综述重金属元素镉Cd和铜Cu对海洋浮游植物的毒性效应研究,总结重金属对海洋浮游植物的毒性作用机制,为开展重金属对海洋浮游植物毒害机理的深入研究提供借鉴。【方法】以毒理实验中常用的重金属镉和铜为代表,总结了重金属对海洋浮游植物毒理研究的常用测试指标,归纳了重金属对海洋浮游植物光合作用、抗氧化系统等方面的毒性作用机制。【结果】重金属对海洋浮游植物毒性作用机制概括为:1)重金属替换与其结构相似的作为酶辅助因子的金属元素,使浮游植物体内某些酶失活;2)重金属直接或间接诱导活性氧的产生,使浮游植物受到氧化胁迫;3)重金属与生物大分子中的某些基团亲和性高而结合,阻断相关的生理生化过程。【结论】重金属的毒性效应因浮游植物种类不同而有所差异,今后相关研究中需更加关注重金属在多种海洋浮游植物共存环境下的毒性效应及机制,将有助于全面系统地理解重金属对海洋浮游植物的致毒机理。     

基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究

传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。     

水土流失区马尾松林植被提取的土壤调节指数分析

为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子（L=0.25,0.5,0.75,1）做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即：随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI（L取0.75）和SAVI（L取0.5）来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。     

草地退化杂类草入侵遥感监测方法研究进展

近年来,受全球气候变暖及日趋频繁的人类活动的共同影响,我国草地生态系统出现了不同程度的退化,成为草地生态学界的研究热点。本文较系统总结了草地退化、杂类草入侵遥感监测方法的应用进展,指出了常规草地退化遥感监测方法的不足,并展望了今后的发展方向。研究发现草地退化在群落尺度上往往表现为优质牧草种类减少,杂类草种类增加。在草地退化过程中,杂类草侵入,往往导致植被覆盖度增加,因而传统的基于植被覆盖度、生产力和产草量下降的草地退化遥感监测方法,无法反映草地退化在植被种群方面的变化特征,尤其是杂类草入侵的草地退化过程。而目前基于高光谱数据的草地退化杂类草入侵监测方法,结合地面光谱测定和对退化草地物种特征微弱光谱差异的定量分析,能有效识别群落中杂类草种类,并反演出占群落的面积比例、高度和盖度等,可为草地退化监测及其治理提供群落演替过程及其态势的重要指标,为草地退化监测提供新的遥感技术方法。     

基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演

作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中"异物同谱"的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM-ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和Envisat ASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0.45为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进行反演。最后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为2.1×10⁹kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。     

Extraction of altered minerals from Aster remote sensing data in Gongchangling iron deposit of Liaoning,China

The precision of Aster data is higher than that of Landsat series of multispectral remote sensing data,which can more accurately reveal the distribution of altered minerals.It plays an important role in prospecting,but it is rarely used in areas with complex terrain and high vegetation coverage.Based on this purpose,this study used Aster remote sensing data,and took Gongchangling iron deposit as a case study.It combined the mineral spectrum theory and the basic geologic data of the study area,using the model of principal component analysis(PCA)and color synthesis to extract abnormal altered minerals.The results show that the distribution of identified anomalies is basically consistent with the existing geological data in this study area,which provides a reliable reference for the mineral resources ex-ploration and delineation of mining areas.     

高光谱影像的M-ICA地物识别算法与应用

高光谱遥感能以纳米量级宽度的窄波段及多达数百个的波段,对目标进行连续的光谱成像,但其海量数据及相邻波段高度相关造成的数据冗余却制约着它的应用.因此,对高光谱遥感影像分类须进行有效的处理、寻找最优特征,以增强地物的最大可分性.本文首先针对EO-4 Hyperion高光谱影像波段维数高,相关性强和数据量大等特点,利用独立成...     

肥城市采煤塌陷区动态变化遥感调查

为摸清肥城采煤塌陷区的发展变化规律,利用航天遥感技术的优势进行采煤塌陷区动态变化调查。首先依据调查区的实际情况选择了多时相的TM及2006年SPOT5数据,并对其进行图像处理;鉴于地物光谱特征作了相关性分析,确定了最佳波段组合;利用ENVI软件对塌陷区的信息进行了计算机自动提取,然后把3个时相的遥感解译成果进行叠加对比分析,总结了塌陷区的变化特征。为矿区的可持续发展提供决策支持,为下一步的地质灾害治理提供依据。     

基于不确定性迭代优化的山地植被遥感制图

山地因其较高的异质性和特殊的环境特征给遥感科学及其应用带来了诸多问题和挑战。为实现山地植被信息的精准提取,本研究选择部分滇西北山地区域作为研究区开展方法实验,利用高分辨率遥感影像数据和数字高程模型,结合分区分层感知思想,提出一种基于不确定性理论的山地植被型组分类制图方法。首先结合地形对研究区影像进行多尺度分割制作图斑;然后根据图斑特征使用随机森林方法进行分类,将分类结果与对应类别样本间的相似性作为优化目标, 并构建混合熵模型定量计算图斑推测类型的不确定性,据此进行针对性的样本补充和分类模型的迭代优化。实验总体分类精度达90.8%,较迭代前提升了29.4%,Kappa系数达到0.875。在高不确定性区域,该方法相比使用一次性补样和随机补样方法的分类结果,精度分别提高了17%和13%。研究结果表明,通过人机交互的方式,基于不确定性理论为样本库融入增量信息的迭代优化方法能够有效提高植被型组分类的精度,相较于传统的样本选择方法具有更高的效率和更低的不确定性。     

基于偏振植被指数的植被-土壤混合像元室内实验研究

混合像元是遥感影像中普遍存在的一种现象,对其组成和各成分比例的反演一直是遥感研究中的重难点,而国内利用偏振植被指数对混合像元的研究几乎没有涉及。本次研究通过对不同面积比例的植被-土壤混合像元偏振反射高光谱特征进行分析,讨论不同条件下的植被-土壤混合像元偏振高光谱特性,并利用偏振反射比计算了12种0°偏振态下的偏振植被指数,分别构建了植被指数与植被面积比例以及光谱特征参数与植被面积比例的数学模型。结果表明,混合像元中植被面积比例和偏振角均对其偏振高光谱有一定的影响;865 nm的偏振反射比与植被占像元面积比例的相关性最好,采用多项式进行拟合时,其决定系数达到0.99,适合进行植被占像元面积比例的反演;偏振光谱“红边”处的一阶微分值与植被像元比例存在良好的线性相关,R²=0.974;植被面积比例与植被指数和光谱特征参数呈现良好的相关关系,其中P-DVI和光谱吸收指数（SAI）与植被面积比例的拟合效果最好,决定系数分别为0.99以及0.94,适合进行植被-土壤混合像元中植被面积比例的反演。     

渤海陆源入海排污口的多尺度遥感监测分析

 陆源入海排污口是主要的海洋污染源之一,陆源入海排污口调查是海洋环境监测的重要内容。故此,针对陆源入海排污口监测与评价的业务需求,参照现行"陆源入海排污口及邻近海域生态环境监测指南"(HY/T086-2005), 在综合考虑各类卫星传感器应用能力与经济性的基础上,研究提出了一种利用多尺度卫星遥感数据对陆源入海排污口监测的方法。通过中分辨率卫星遥感数据的水质参数反演,结合水体光谱特征,进行渤海海域水质评价,划分重点监测区域,再利用高分辨率遥感影像,进行排污口的解译与制图。试验结果表明,该方法可以准确识别陆源入海排污口的分布及污染类型,对该区环境整治具有深远科学意义。     

江西省都昌县山地与平原植被界线提取

由于生长环境、地带性分布规律和垂直差异,山地与平原地区的不同植被类型在遥感影像上存在“同物异谱”及“异物同谱”现象,易导致土地类型的误分。为避免此类错分,在进行土地覆被类型解译之前,应首先确定平原、山地植被的边界。本文在遥感影像聚类分析、GIS空间分析及数理统计分析技术的支持下,以江西省都昌县北部地区为研究区域,基于高分一号（GF-1）遥感卫星影像及地形要素,完成了山地植被与平原植被的界线提取。实验结果显示,本研究得到的植被界线精度高达99.47%和96.28%。与单纯基于遥感影像分类得到的植被边界成果相比,精度提高了近25%和23%。研究证明,高分辨率遥感影像与地形因子结合后,计算得到的山地平原划分界线精度有明显提高,可以满足高分辨率遥感影像土地覆被类型解译研究的需要。     

森林生物量遥感估算与应用分析

遥感图像光谱信息具有良好的综合性和现势性,利用遥感信息和GIS技术进行森林生物量估算及碳过程的研究已经成为一种全新的手段。本文对森林生物量遥感估算方法及其应用进行了深入分析,总结了利用遥感信息进行森林生物量估算的四种主要方法:遥感信息参数与生物量拟合关系的方法、遥感数据与过程模型融合的方法、基准样地法(KNN方法)以及人工神经网络模型方法,并在此基础上分析了当前该领域研究的不足,以及今后利用遥感方法进行森林生物量估算的主要发展方向。