贵州林业数据处理及实现技术

贵州省多年来对收集到的海量森林资源数据没有形成统一的标准、规范和数字化 ,妨碍了信息的交流与共享。随着“数字贵州”建设的深入 ,贵州数字林业作为“数字贵州”的一部分 ,林业数据需要标准化。本文以“贵州省数字林业信息系统”为示范 ,采用统一的国际数据标准 ,处理贵州林业数据 ,实现了信息与系统的集成。并且采用虚拟现实技术与多媒体技术相结合 ,实现梵净山和黄果树三维飞行模拟 ,制作贵州省的三维数字景观模型和贵州省森林资源三维分布模型 ,实现了信息共享和交流。     

基于垂直带谱的太白山区山地植被遥感信息提取

遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像（GF1/GF2/ZY3）和1:1万的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。     

基于垂直带谱的南北过渡带1:5万植被类型图遥感制图研究——以太白山为例

The compilation of 1:250,000 vegetation type map in the North-South transitional zone and 1:50,000 vegetation type maps in typical mountainous areas is one of the main tasks of Integrated Scientific Investigation of the North-South Transitional Zone of China.In the past,vegetation type maps were compiled by a large number of ground field surveys.Although the field survey method is accurate,it is not only time-consuming,but also only covers a small area due to the limitations of physical environment conditions.Remote sensing data can make up for the limitation of field survey because of its full coverage.However,there are still some difficulties and bottlenecks in the extraction of remote sensing information of vegetation types,especially in the automatic extraction.As an example of the compilation of 1:50,000 vegetation type map,this paper explores and studies the remote sensing extraction and mapping methods of vegetation type with medium and large scales based on mountain altitudinal belts of Taibai Mountain,using multi-temporal high resolution remote sensing data,ground survey data,previous vegetation type map and forest survey data.The results show that:1)mountain altitudinal belts can effectively support remote sensing classification and mapping of 1:50,000 vegetation type map in mountain areas.Terrain constraint factors with mountain altitudinal belt information can be generated by mountain altitudinal belts and 1:10,000 Digital Surface Model(DSM)data of Taibai Mountain.Combining the terrain constraint factors with multi-temporal and high-resolution remote sensing data,ground survey data and previous small-scale vegetation type map data,the vegetation types at all levels can be extracted effectively.2)The basic remote sensing interpretation and mapping process for typical mountains is interpretation of vegetation type-groups→interpretation of vegetation formation groups,formations and subformations→interpretation and classification of vegetation types&subtypes,which is a combination method of top-down method and bottom-up method,not the top-down or the bottom-up classification according to the level of mapping units.The results of this study provide a demonstration and scientific basis for the compilation of large and medium scale vegetation type maps.     

MODIS-based estimation of air temperature of the Tibetan Plateau

The immense and towering Tibetan Plateau acts as a heating source and, thus, deeply shapes the climate of the Eurasian continent and even the whole world. However, due to the scarcity of meteorological observation stations and very limited climatic data, little is quantitatively known about the heating effect and temperature pattern of the Tibetan Plateau. This paper collected time series of MODIS land surface temperature （LST） data, together with meteorological data of 137 stations and ASTER GDEM data for 2001-2007, to estimate and map the spatial distribution of monthly mean air temperatures in the Tibetan Plateau and its neighboring areas. Time series analysis and both ordinary linear regression （OLS） and geographical weighted regression （GWR） of monthly mean air temperature （Ta） with monthly mean land surface temperature （Ts） were conducted. Regression analysis shows that recorded Ta is rather closely related to Ts, and that the GWR estimation with MODIS Ts and altitude as independent variables, has a much better result with adjusted R 2 〉 0.91 and RMSE = 1.13-1.53℃ than OLS estimation. For more than 80% of the stations, the Ta thus retrieved from Ts has residuals lower than 2℃. Analysis of the spatio-temporal pattern of retrieved Ta data showed that the mean temperature in July （the warmest month） at altitudes of 4500 m can reach 10℃. This may help explain why the highest timberline in the Northern Hemisphere is on the Tibetan Plateau.     

青藏高原增温效应对垂直带谱的影响

青藏高原作为巨大的热源对亚洲气候、高原生态格局等产生重要的影响。但青藏高原的增温效应最初是20世纪50年代因其对亚洲气候的重大影响而被发现的,因此,大量的相关研究主要集中在高原夏季增温对气候的影响方面,而高原增温效应对高原地理生态格局的影响研究却非常少。利用收集到的气象台站观测数据、基于MODIS地表温度估算的青藏高原气温数据、林线数据和垂直带谱数据及DEM数据,通过对比分析高原内部与外围山区垂直带谱高度的变化及林线的分布规律,并以高原内部与边缘地区相同海拔高度上的气温差、最热月10℃等温线、15℃·月的温暖指数等温度指标来定量描述高原的增温效应及其对垂直带谱和林线的影响。研究结果表明:1由于青藏高原增温效应的影响,高原内部气温和生长季长度高于边缘地区,相同海拔高度上,高原内部各月气温比边缘地区高2~7℃;在4500 m高度上,高原内部各月气温比四川盆地高3.58℃(4月)到6.63℃(6月);最热月10℃等温线的海拔高度也从东部边缘(4000 m以下)向内部逐渐升高,在拉萨-改则一带则可出现在4600~5000 m的高度;15℃·月的温暖指数的海拔高度也从边缘向内部逐渐升高,在4500 m的海拔高度上,横断山区、高原南部和中部地区的温暖指数均能达到15℃·月以上,而其它边缘地区则都低于15℃·月。2青藏高原垂直带谱和林线的分布规律与增温效应的规律极其一致,即均从东部边缘向内部逐渐升高,表明增温效应抬升了高原内部垂直带谱的分布范围和高度:山地暗针叶林带的分布范围在高原内部比东部边缘地区高1000~1500 m;山地草甸带的分布范围在高原内部比东部边缘高出700~900 m;高原内部林线比外围地区高500~1000 m左右。最热月10℃等温线和15℃·月温暖指数的分布规律与林线分布规律一致,表明高原增温效应对垂直带谱的分布具有重要的影响。     

天山北麓前山带对平原区水文过程的影响

借助地理信息系统与遥感图像处理技术,分析了天山北麓前山带对平原区水文过程的影响,结果表明:阻碍地下水的流动使其转化为地表水从而增加了河川径流流量;增大了河川径流的年调节能力,使绿洲可以稳定地发展;阻止山区洪水与泥石流对绿洲的危害;影响到山前潜水埋藏深度、潜水溢出带分布与溢出量变化。对山区生态环境有一定的保护作用;对土地利用和土地覆被变化有重要的影响     

数字山地垂直带谱及其体系的探索

本文总结了传统山地垂直带研究的脉络及存在的问题；构建了山地垂直带谱数据结构，实现了垂直带谱数字化与可视化；提出了垂直带谱的三级体系：以基带区分一级带谱，以特征垂直带区分二级带谱，以垂直带组合结构、优势垂直带及垂直高度及宽度区分三级带谱；归纳出垂直带谱5种生态类型：1.与区域气候相联系的顶极带谱；2.与主要山地相联系的基本带谱；3.与特殊地生态现象相联系的过渡/特殊带谱；4.与人类干扰相联系的扰动带谱；5.与强烈人类活动相联系的次生带谱。     

南沙群岛海底地貌制图研究——以1：100万郑和群礁幅为例

中国海域辽阔，但公开发表和出版的1：100万及更大比例尺的海底地貌图尚属空白。在综合研究已有的海底地貌分类系统的基础上，以南沙群岛郑和群礁幅为实验区，尝试建立了该海区1：100万海洋地貌分类系统，利用历年来南沙群岛海区等深线图（1：50万）、沉积图（1：200万）、地质地球物理图集（1：100万）及各种文献资料和在专家指导的基础上，绘制了该幅的海底地貌图并对该区域的地貌格局进行了分析。实验表明，通过对现有资料的综合进行1：100万海底地貌制图是可行的。实验发现：1）等深线数据如同陆地上的等高线数据，是进行海底地貌制图的基本和主要数据源；2）海底底质和沉积物数据是进行海底地貌成因类型判别的重要依据；3）海底构造格局对海底地貌格局起着根本的控制作用，因此海底地质地球物理数据也是进行海底地貌制图不可或缺的数据之一。     

南沙群岛海底地貌制图研究——以1∶100万郑和群礁幅为例

中国海域辽阔,但公开发表和出版的1∶100万及更大比例尺的海底地貌图尚属空白。在综合研究已有的海底地貌分类系统的基础上,以南沙群岛郑和群礁幅为实验区,尝试建立了该海区1∶100万海洋地貌分类系统,利用历年来南沙群岛海区等深线图(1∶50万)、沉积图(1∶200万)、地质地球物理图集(1∶100万)及各种文献资料和在专家指导的基础上,绘制了该幅的海底地貌图并对该区域的地貌格局进行了分析。实验表明,通过对现有资料的综合进行1∶100万海底地貌制图是可行的。实验发现:1)等深线数据如同陆地上的等高线数据,是进行海底地貌制图的基本和主要数据源;2)海底底质和沉积物数据是进行海底地貌成因类型判别的重要依据;3)海底构造格局对海底地貌格局起着根本的控制作用,因此海底地质地球物理数据也是进行海底地貌制图不可或缺的数据之一。     

基于多源数据的山地地貌数字解译

“3S”技术与地学的结合,对传统地貌制图的编绘方法必然产生较大影响。遥感影像不仅作为地面调查的重要辅助手段,而且是一种可以根据需要缩放到所需比例尺的重要数据源;各种数据源的参考数据如地形图、植被图、地质图、土地资源图等均可以数字的方式在GIS环境中集成、叠加与运算,从而改变了地貌制图依赖于地形图进行多次综合概括的制图方式,使基于多源数据的遥感地貌信息定量解译成为可能。以青藏高原昌都幅遥感地貌解译为例,探讨不同类型的数据在山地地貌解译过程中的使用方式和对地貌判读的作用,并在此基础上总结基于多源数据的遥感地貌解译方法,为全国1∶100万地貌遥感解译和地貌信息系统的建立奠定基础。