近30年来西藏那曲湿地变化及驱动力探讨

以RS/GIS为主要手段, 以基于60年代末航片绘制的那曲县1: 10万地形图、1990年TM遥感数据、2000年ETM遥感数据和1∶25万DEM数据为主要数据源, 结合那曲县温度、降水等资料, 对那曲县湿地分布、面积变迁和驱动力进行分析, 结果表明: 那曲县湿地变迁总体趋势自20世纪70年代以来呈萎缩趋势。空间差异表现为: 那曲县西部小型断陷湖盆谷地区域的湿地面积自70年代以来一直呈现萎缩趋势, 东部、南部高山宽谷地区、河源区湿地自经历70～90年代扩张后, 在90年代面积转为萎缩。气候波动和频繁的人类活动是湿地变迁的驱动力, 湿地的地质、水文等背景因素的不同可能是变迁差异的重要原因。     

浙江江山地区地质影像特征

以1976年的航空相片为主要工作图像及1997年的陆地卫星TM图像为参考图像，研究了浙江江山地区岩石地层、地质构造的影像特征。对厘定的17个岩石地层单位，以上横塘、伍家弄、藕塘底三个典型地层剖面位置为样区，分析和总结了各地层单位的影像特征。实践证明，运用60、70年代的航空相片和90年代的陆地卫生TM图像资料，对当前江山地区植被覆盖度高、土壤发育或地形地貌复杂，地质工作者难以涉足的地区进行l：5万区域地质填图，特别是填制“组图”具有明显的应用效果。通过对各种地质体影像特征的认真分析和总结，并结合野外实地检查验证，可在遥感图像上划分地层单元。勾绘地层界线和解译地质构造。这对加快我国l：5万区域地质填图工作步伐，提高填图质量具有重要的实际意义。     

利用GIS与遥感数据通过空间统计模型进行滑坡灾害分析

本文介绍了利用地理信息系统（GIS）和遥感数据分析马来西弧Cameron地区的滑坡灾害。基于航窄照片解译和野外调查结果确定滑坡位置。利用GIS和图像处理技术,存窄问数据库中对地形和地质数据,以及卫星图像进行收集、处理与汇编。选择的影响滑坡发生概牢的要素为地形坡度、方位、地形曲率,以及距河流的距离,所有这些要素均来自于地形数据库。岩性和断层之间距离提取自地质数据库：七地覆盖数据来自于TM卫星图像;植被指数值来自于陆地卫星图像;降雨量分布数据来自于气象资料。通过利用频率比模型和二元罗吉斯回归模型获得的滑坡诱发要素,对滑坡灾害区进行分析和填图。利用滑坡位置数据验证这些分析结果并与概率模型相比较。验证结果表明,与二元罗吉斯回归模型（准确度为85．73％）相比,频率比模型的预测（准确度为89．25％）结果更佳。     

近50年来柴达木盆地湿地变迁及其气候背景分析

在RS/GIS技术的支持下,以1956年航片绘制的1∶10万地形图、1990年前后TM遥感图像及2000年前后ETM遥感图像为主要数据源,结合柴达木盆地8个气象测站温度、降水资料,研究了柴达木盆地湿地的分布特点、近50年来的面积变化和相关气候背景。研究结果表明: 柴达木盆地年均温度和降水总体呈上升趋势,而增温更为强烈,年均降水量微弱增加,1990～2000年为明显的暖干时期;柴达木盆地湿地在1956～2000年特别是1990～2000年间总体萎缩趋势严重,盆地边缘区和较大河流附近湿地呈现波动变化,区域气候变化和人类活动应为研究区内湿地变化的主要因素,盆地中西部湿地萎缩主要受到温度升高、人类活动加剧等因素影响,盆地边缘湿地面积少量增加主要受到降水量增加的影响。     

应用多源数据提取高植被覆盖地区岩性信息——以湖南黔阳地区为例

在植被稠密覆盖区,野外岩性、地层可见度很低,已成为地质调查和找矿的瓶颈。长期以来,遥感界一直在孜孜不倦地探索应用廉价多光谱TM数据在这些地区进行区域地质填图和开展找矿方法的研究。本研究选择湘西贫困山区作为实验区,首先从植物微量元素的生理功能入手,找出不同植被微量元素与光谱响应之间的关系,然后综合利用区域岩石地球化学数据、土壤地球化学数据、植被叶片成像光谱数据和生化成份分析数据等,建立成份、光谱与波段的关联进行合适的TM影像波段选择,最后应用遥感数据弱信息提取方法(MPH技术)对植被覆盖区进行快速的大面积岩性划分和异常信息提取,取得较好的地质填图和找矿效果。     

广西平桂锡—多金属成矿区综合地学数据处理及其多源信息分析

本文运用平桂地区航空照片,陆地卫星图像,重力,航磁和化探次生晕测量资料数据进行计算机处理和分析,获得各种类型的数据特征和数据的图像,为平桂地区找矿评价预测研究提供分析区域构造环境,成锡花岗岩特征和矿化分布规律等方面的综合信息。     

陆地卫星TM图像用于巴西中西部热液蚀变填图的评价

本文介绍了陆地卫星TM图像用于非干旱或干旱环境中与金矿化有关的热液蚀变(绢英岩化型)填图。在分析研究区用TM图像进行热液蚀变填图具有干扰因素的情况下,采用“特征定向主成分选择”的主成分分析技术,对热液蚀变图像进行增强处理,之后进行增强解译,为确定蚀变带和圈定靶区提供了依据。     

利用航磁数据识别浅覆盖区地质体的方法研究

在浅覆盖区,常规填图方法填制的地质图,由于信息量少导致整体质量不高.利用勘查技术方法来提高覆盖区地质填图的效率、质量和地质研究水平,具有重要的现实意义.航磁方法是其中的一种重要方法,但航磁测量获取的数据是磁异常迭加的综合反应,而区域地质填图仅描述地表附近的地质情况,直接利用航磁数据辅助地质填图是不合理的.因此,基于插值切割、数理统计和灰色关联度分析等方法,提出了一种剔除深部影响,利用浅层岩石磁性分布规律和磁性差异来识别浅覆盖区地质体的新思路.经选用黑龙江省塔河地区数据进行验证,识别效果明显.     

与热液蚀变岩相关的土壤和植被异常的陆地卫星TM数据研究

由美国和西班牙地质学家的合作研究推广了陆地卫星TM数据在地质研究和矿产勘查方面的有效应用,研究是在北卡罗来纳州 Carolina板岩带一个露头极少的地区进行的.TM数据(1982年11月9日)巳作了各种方法的处理,用以增强森林植被和耕地中裸露土壤的光谱反射变化.这种处理数据可用于野外填图,并能帮助我们去识别和更好地勾绘出侵入岩体的钾长石蚀变和火山岩中的高铝蚀变岩的新的地区范围,这些范围又提供了有关金矿化分布的有价值的信息.皮德蒙特东南部的Carolina板岩带为狭窄的线状岩性组,自佐洽亚州东北至弗吉尼亚州南部延伸600km.典型露头的宽度为40~80km.在北卡罗来纳州北部和中部,板岩带以凝灰     

基于遥感和地理信息系统测定南非西开普省依赖地下水的生态系统

在确定地下水提取的限制范围时,研究依赖地下水的生态系统（GDE）的位置至关重要。结合遥感与地理信息系统（GIS）模型,以绘制南非Sandveld地区内GDE概率等级图。利用陆地卫星TM识别可能存在GDE地区,并采用地理信息系统协助对这些地区的描绘。建立了3种GIS模型：GIS模型,基于地形特征来预测地貌湿度潜力（landscape wetness potential）（LWP模型）;改进LWP模型以突出地下水产生的地貌湿度潜力（获得的GglWP模型）;并把研究区内钻孔的地下水测量值与数字高程模型数据相结合,获得地下水高程模型。对从陆地卫星获得的生物量指标进行分类并结合GIS模型,随后对河流与湿地内的GDE进行野外验证。在3种用于测试研究区内GDE的模型当中,LWP模型提供的模拟结果最为准确。     

通过遥感对矿产资源开采中环境影响的研究--以阜新煤矿和排山楼金矿为例

阜新地区地处华北地台,富含煤和金矿床.呈东西向分布的太古宙和元古宙变质地层在华力西期、印支期和燕山期的变形和岩浆活动中发生隆起.金矿赋存于隆起的前寒武纪变质岩石中.成煤期为晚石炭-早二叠纪、早中侏罗纪、晚侏罗-早白垩纪.阜新煤矿和排山楼金矿是辽宁省的主要煤、金产地.
由于开采物中的有用物质只占很小的比例,因此提取有用物质的方式不可避免地要破坏当地的环境.矿山开采的每一步骤都对环境产生着负面影响.应用遥感资料进行矿山管理,是采用基于地表物体光谱反射的可视近红外(VNIR)遥感和短波红外(SWIR)遥感,以及基于物体热发光的热红外(TIR)遥感,利用不同的地表光谱反射,将相似的物体区分、分类、填图,并进行土地资源分析.野外工作包括在阜新煤矿和排山楼金矿确定岩石蚀变类型,采集标本,构造测量,对矿山环境进行数码拍照.陆地卫星MSS、TM和ETM+数据是分析研究的基础.应用ERDAS IMAGING软件处理卫星数据.并用ERDAS MapSheets和ViewFinder软件划图.应用各种图像处理技术进行图像增强和物体分辨.从卫星图像上直接测量排山楼金矿和阜新煤矿露天采场的多边形周长和面积.从卫星图像上可以看出,阜新煤矿从1980年到2000年环境的恶化.矿山开采产生的废矿堆不仅对矿区造成破坏,由于它们邻近市区,也通过视觉污染和噪音污染构成了潜在的环境污染源.开采活动对环境影响的另一个方面就是地面下沉,这是由地下开采造成的.它对地表的影响是明显的.本研究的重点是煤矿开采造成的地面下沉.与金矿脉的开采不同,煤矿的开采要移去数米厚的整个煤层.其结果不可避免地导致上覆地层的垮塌.排山楼金矿和阜新煤矿的另一个环境污染源来自矿石的处理(提纯和浓缩).金矿和煤矿都采用重力分离和浮选的方法.排山楼金矿目前采用先进的氰化-碳吸附选矿方法.作为补救措施,现在对用于浮选的化学剂的选择不仅要考虑其效益,而且要将其对环境的损害降到最低.尾矿处理也是影响环境的一个重要问题.阜新煤矿和排山楼金矿通常将尾矿倾倒地附近的人工坑内.这些区域虽然不至于对景观造成严重破坏,但很难在其表面恢复植被.而且,从该区域排出的水含有强酸和有毒的金属离子,一旦流入自然水系,将给水生生物造成大面积损害.堆放尾矿的区域一旦干燥,将产生另一个环境问题——粉尘污染.基于这些发现,提出如下建议：
（ 1）采矿过程中环境不断恶化的事实说明,两个矿山在控制露天开采方面仍有不足.虽然移动矿体上覆岩石或盖层是矿山开采的必要前提,但矿产资源的采掘必须对自然的保护给予更多的重视.应更加注重盖层的回填,植被、湿地、沼泽的恢复,控制溢出物,合理利用废物.
（2）地方政府应参与地区内矿产资源开发项目的立项、审批工作.政府在法律框架内干预、控制矿山开采行为中的环境和土地利用问题.     

Lineament extraction from multi-resolution satellite imagery: a pilot study on Wadi Bani Malik, Jeddah, Kingdom of Saudi Arabia

The study of structural lineaments is important for mineral exploration, geotectonic and geotechnical studies, and for the mitigation of geologic hazards. The present work deals with the extraction of lineaments from satellite imageries of different spatial resolutions as well as the analysis of these extracted lineaments. Wadi Bani Malik area located to the east of Jeddah city on the Red Sea coastal plain is chosen for such a study. Six types of digital satellite imagery data were used in the present study. These comprise satellite imagery of low spatial resolution (LSR) including Landsat MSS of 80-m resolution, Landsat TM of 30-m resolution, and Landsat TM of 25-m resolution; satellite imagery of moderate spatial resolution (MSR) including Landsat ETM+ panchromatic of 15-m resolution and SPOT panchromatic of 10-m resolution; and satellite imagery of high spatial resolution (HSR) including the Indian Remote Sensing satellite IRS data of 5-m resolution. As expected, the analysis of the extracted lineaments from different data sets shows that the imagery data of HSR of the Indian IRS data give the highest frequency of the extracted structural lineaments (N?=?3,235), while the imagery data of LSR of the Landsat MSS data give the lowest frequency of the extracted lineaments (N?=?89). The imagery data of MSR give moderate frequency (N?=?1,643) in average. Due to the present study, it is recommended to use the imagery data of HSR and MSR for the extraction of structural lineaments for detailed and regional studies, respectively. The imagery data of LSR are not recommended for such studies due to the fact that most of the real structural lineaments framework cannot be extracted; accordingly, it is not useful in the analyses of lineaments for geological purposes.     

Mapping gossans in arid regions with Landsat TM and SIR-C images: the Beddaho Alteration Zone in northern Eritrea

Massive sulphide deposits in the Neoproterozoic Arabian-Nubian Shield are exposed at the surface as Fe-rich crusts termed gossans. Gossans are typically a few tens of metres across but are surrounded by wider clay- and Fe-rich alteration zones. Although Fe-rich gossans have characteristic reflectance spectra and surface roughness, they are often too small to be directly detected by Landsat TM or SIR-C images, both of which have about 30 m spatial resolution. In this paper, a procedure is described whereby gossans and the surrounding alteration zones can be identified and mapped by Landsat TM and SIR-C data using the Beddaho Alteration Zone and the Tebih Gossan in northern Eritrea as an example. Clay and Fe alteration index maps were generated by density slicing for Landsat TM band-ratios and , respectively. Landsat 5/7-4/5-3/1 TM images characteristically depict small (tens of pixels) gossans in blue and the more extensive alteration zones in pinkish purple. Chh-LhhLhh/Chh SIR-C images succeeded in identifying the gossan due to enhanced back-scattering of the radar shorter wavelength (6 cm) C-band by the rough gossan surfaces. This enhanced back-scattering might also be partially due to the characteristic dielectric property of the Fe-rich minerals forming the gossans. Choosing known gossans from both 5/7-4/5-3/1 Landsat TM and Chh-Lhh-Lhh/Chh SIR-C images as training sites for supervised classification helped to outline areas with reflectance spectra and radar back-scattering properties similar to those of the training sites. These results show significant correlation between supervised classifications based on the two data sets, suggesting a way to use combined visible and near infrared (VNIR) and radar imagery to explore for mineral deposits in arid regions.     

Temporal merging of remote sensing data to enhance spectral regolith,lithological and alteration patterns for regional mineral exploration

Remote sensing has been widely used to map geological structure, regolith materials and hydrothermal alteration minerals in different regions of the world, based largely on the spectral characteristics of clay/carbonate and iron oxide minerals. Given that features related to minerals may form very subtle patterns in Landsat imagery, finding suitable methods for enhancing the spectral information due to alteration minerals has been the subject of much research since the satellites were launched. Although multispectral sensors such as Landsat do not have enough spectral resolution to distinguish between specific minerals, effective processing of the data does yield useful images for regional exploration and targeting when combined with a good understanding of the associated landforms. ASTER and various airborne systems can now provide useful, high-resolution mineral information. However, the cost and time taken to acquire and process good resolution spectral data should now be balanced against the enhanced spectral discrimination possible using temporal merging, or data stacking, from the existing Landsat data archive dating back to 1972. One critical characteristic of the spectra related to surface mineral composition is its persistence over time. This study proposes a further enhancement to the data using temporal merging to create images that are both easier to interpret, and more reliable indicators of lithology and alteration. The new approach is to select a large number of scenes, typically separated by two or more years, and to merge the data for each band to give a cumulative spectral signature. The technique of stacking Landsat data to create a new dataset with much greater spectral depth is termed Landsat TM3, or Landsat TM Temporal Merge for Terrain Mapping. This emphasises not only the process used to create the dataset, but also the dominant use to which these data are ideally suited, namely mapping geological and mineral-related terrains.     

抚州地区TM影像的水土流失信息自动提取专家模式研究

从遥感信息分析入手，分析了抚州地区水土流失区在Landsat TM1,TM2,TM3,TM4,TM5,TM6,TM7各个波段上与其它背景地物的可分性。利用水土流失区光谱特征与其它地物的差异性，建立条件表达式，并建立简单模型，即可把该区的水土流失区提取出来。该区土地利用率不是很高，水土流失比较严重，而且面积大。由于居民地光谱特征与水土流失区比较接近，所以区分居民地与水土流失区成为研究的重点。研究表明，通过建立简单的模型，可以将水土流失区提取出来，并能达到很好的效果。     

贵州织金片区影像地层研究

选定遥感解译程度较好的贵州西部高原山区织金片作为研究对象,以美国Landsa t / TM数据为数据源,选择各波段之间相关系数最小的TM7、TM 4、TM1波段合成假彩色图像,采用人机交互的目视解译方法进行影像地层划分。研究区碳酸盐岩地层以其独特的溶蚀地貌而显示为斑状、块状影像,地表水系不发育; 碎屑岩地层因流水侵蚀地貌而表现为曲线状、网状纹理,从而使不同地层上下层位在空间结构信息上显示出差异。据此,通过界面、特殊纹理、代表性色调和典型水系等对地层影像进行比较、确认。在此基础上,将研究区主要出露的地层划分为14个影像地层单元。经野外验证,影像地层划分结果与传统的地层划分单元或单元组合吻合度较好。      

基于综合识别方法的河北白洋淀湿地提取研究

湿地作为地球上宝贵的自然资源,在维持自然生态平衡、改善生态环境、防治污染等方面具有极其重要的功能。基于Landsat 8 OLI遥感数据,通过对比分析关于湿地和水体的不同提取方法及结果,确定了适合于白洋淀淀区湿地和开阔水体的最佳提取方法,并利用改进的指数方法和谱间关系法分别对淀区湿地和开阔水体进行了定量化提取。鉴于白洋淀淀区湿地主要包括开阔水体和芦苇区两部分,将淀区内湿地和开阔水体进行几何拓扑后,得到淀区内芦苇区的范围。总结出一套适用于白洋淀湿地及其组成部分提取的综合方法,为利用遥感技术在白洋淀淀区内提取湿地及相关信息提供了方法借鉴。     

胶州湾滨海湿地的景观格局变化及环境效应

在湿地景观类型分类基础上,利用RS及GIS技术提取了1986、1995和2010年胶州湾滨海湿地的Landsat卫星假彩色合成影像的空间属性数据,利用斑块动态度、斑块密度指数、景观多样性指数、斑块破碎化指数研究了胶州湾滨海湿地的景观格局变化及累积环境效应。结果表明,1986～2010年胶州湾滨海湿地总面积减少,河流与河口湿地面积稍有增大,潮间带滩涂和潮上带湿地面积和斑块数减小;养殖池面积增大、斑块数增多,盐田面积减小、斑块数基本未变,增加了湿地公园这种新的人工湿地景观类型。期间,湿地的景观斑块密度指数、多样性指数和景观斑块破碎化指数增大了。上述湿地面积和景观格局变化是由围垦、城市化、港口和道路建设、河流径流量和输沙量减少、海岸侵蚀、海水入侵、全球变暖、海面上升等因素引起的,并导致湿地生物多样化水平下降、有害植物入侵、环境净化功能降低、污染和赤潮灾害加重、植被退化演替、渔业资源衰退和湿地生态系统服务价值降低等累积环境效应。为减轻这些不利的累积环境效应,应采取建设湿地自然保护区、控制养殖池和盐田规模、发展工业循环经济和生态农业等措施保护胶州湾滨海湿地。     

基于面向对象分类法的川藏铁路沿线大型滑坡遥感解译

川藏铁路位于青藏高原中东部,其地形地貌和地质构造复杂,是我国大型滑坡发育最为密集的地区,严重影响了我国西南地区的人类生命财产安全和重大工程建设。在面上资料分析的基础上,重点以川藏铁路沿线茶树山滑坡、川藏公路102道班滑坡、八宿怒江滑坡、理塘乱石包高速远程滑坡为例,在ENVI51和eCognition软件平台上,利用高分辨率WorldView 2以及Landsat遥感卫星数据,结合野外实地调查,采用基于面向对象分类法对滑坡的遥感信息进行分析研究。结果表明,采用面向对象分类法可以提取出关键信息和目标区域,再结合目视解译,能够得到滑坡的细部信息,提高遥感影像滑坡解译的成功率,特别是对川藏铁路沿线等地质条件复杂区域的滑坡调查工作有重要意义。最后,结合灰度共生矩阵(GLCM)和归一化植被指数(NDVI)对古滑坡和新生滑坡的识别进行探讨。基于灰度共生矩阵和植被指数提出了滑坡遥感信息量判别(GVI)模型,并构建模型的质量函数IGVI;统计样本的结果显示古滑坡的IGVI值明显低于新生滑坡,表明本研究提出的GVI模型可以为识别古滑坡和新生滑坡提供依据。     

Prairie or planted? Using time-series NDVI to determine grassland characteristics in Montana

Temperate grasslands are a highly threatened global biome. Complicating management and conservation strategy development, modern grasslands can be difficult to characterize across landscapes since they range from native and semi-native to completely non-native species compositions such as those found in heavily managed pastures. Similar to methods used to differentiate C3 and C4 grasses, we investigate the ability of using temporal variations in growth characteristics as an alternative pathway to predicting native versus introduced species composition across grassland landscapes. To do this, we conducted an exploratory analysis using a time-series of Normalized Difference Vegetation Index values as a measure of vegetation greenness with Landsat 5 TM imagery across a growing season and performed an unsupervised classification. Results from the classification were compared with field observation to determine if we can differentiate between native and introduced grassland types in the Northwest Glaciated Plains subecoregion of northeastern Montana. Our results indicated that we predicted grassland cover with 81% accuracy within our 200 km² study area and 71% accuracy in our 5000 km² secondary study area. Further extrapolation of our methodology, combined with the refinement of vegetation indices of time-series imagery, classification algorithms and the availability of data from planned Landsat and Sentinel missions, may provide the spatial detail necessary to improve grassland monitoring and rangeland management over large areas.