微波与光学遥感协同反演旱区地表土壤水分研究

土壤水分是水文循环中的关键因素,尤其对旱区的生态环境具有十分重要的意义。微波遥感是反演土壤水分的有效手段,而植被是影响土壤水分反演精度的重要因素。因此,对土壤水分的反演需要考虑植被的影响。本文以内蒙古乌审旗为研究区,利用Radarsat-2雷达数据与TM光学数据,对旱区稀疏植被覆盖地表土壤水分反演进行研究。利用TM数据,分别选取NDVI和NDWI指数对植被含水量进行反演,通过水云模型消除植被层对土壤后向散射系数的影响;在此基础上,根据研究区地表植被特性,提出一种基于AIEM 模型的反演土壤水分的改进算法,反演了不同粗糙度参数、不同极化（VV极化和HH极化）条件下的研究区土壤水分。反演结果与野外实测数据的对比结果表明,本文提出的基于地表植被特性的土壤水分改进算法,具有更好的适应性;土壤水分反演模式\begin{array}{c}M{v}_{\mathit{\sigma vv}\left(1\right)}^{\mathit{lh}}\end{array}（VV极化方式下采用NDVI去除植被影响的反演模式）更适合于旱区考虑稀疏植被覆盖影响的地表土壤水分的反演。     

水文地质空间信息系统的设计与实现

系统地分析了以GIS技术为支撑、水文地质空间数据库为基础、水文地质空间分析为核心的水文地质空间信息系统的开发原则与方法、结构与功能需求,及其实现与应用.     

基于GeoMap的坡度坡向分析

紧密结合等高线的空间数据库和属性数据库,在对等高线进行离散的基础上,研究了不同方法在计算坡度坡向的特点,通过趋势面对任意点邻域进行拟合以及对GeoM ap的二次开发基础上,利用任意点的纵向和横向相邻单元的高程,求出该点的坡度值,并且在确定坡向时要顾及实际的地形情况。结果表明该算法不但精度高,而且计算效率相对与其他算法而言也是高的。     

基于GIS技术的公路综合选线方法

首次提出了基于ＧＩＳ技术的公路综合选线方法。应用ＧＩＳ技术的空间分析功能,提取公路选线的影响信息;在此基础上,将公路选线问题层次化,并利用层次分析的方法,实现公路选线多因素的综合分析,达到公路综合选线的目的。     

曹妃甸近岸海域垂向悬沙含量遥感反演

利用遥感技术监测水体悬浮泥沙含量是海洋水色遥感的一个重要研究方向。本文以曹妃甸近岸海域4个剖面35个站点开展的现场光谱测量、同步采集的不同深度悬浮泥沙含量样品数据为基础,采用Landsat-5 TM遥感数据,建立水体表、中、底层悬沙含量遥感反演模型,并研究悬沙垂向上的空间分布规律。结果表明,曹妃甸近岸海域泥沙含量在垂向上有明显的相关性,以Landsat-5 TM影像反射率比值（R_TM3/R_TM2）为因子,构建优化的悬浮泥沙含量遥感反演模型,各层模型平均相对误差都在30%以内,表层和中层的平均绝对误差在6 mg/L以下,均方根误差小于10 mg/L,底层的精度略低于表层和中层。研究结果为进一步研究海洋环境泥沙运移规律、优化水动力作用下泥沙运移模型提供支持。     

基于GIS的水文地质空间信息系统研究与应用

以区域水文地质信息化与空间分析为目标，以GIS软件ARC／INFO为平台，开发了以水文地质空间数据库为基础，以应用模型体系为支撑的水文地质空间信息系统。以中国西部典型区域的水文地质实际勘查资料为基础，对系统的功能及稳定性进行应用与验证。结果表明：系统具有速度快、准确性与自动化程度高、动态性与可重复性强和可视化程度高等优点，可极大提高水文地质空间分析的有效性、可靠性以及水文地质工作效率，实现基于GIS环境下的地下水预测、模拟、分析与评价的一体化。     

基于GIS技术的公路选线多方案综合评价

提出了基于ＧＩＳ技术的公路选线多方案综合评价的方法,包括应用ＧＩＳ技术提取公路选线方案的评价指标信息,应用层次分析方法实现公路选线多因素的综合分析及多方案综合比选,实例验证了该方法的有效性。     

基于钻孔数据Delaunay-三角网的矿产储量计算

针对传统矿产储量计算的不足,在分析平面点集Delaunay-三角网的算法的基础上,提出基于钻孔点集Delaunay-三角网的算法,并以该三角网为基础,在Visual Basic环境利用组件技术,结合钻孔属性数据库,对任意区域矿产储量进行计算,该法不仅克服算术平均法误差大及其他方法难以自动实现的缺点,而且为管理部门的规划和开采设计提供重要参考信息。     

面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。     

基于EVS Pro的3D地质建模

为了了解污染物在地层中的分布情况以及地下水开采后产生的结果,在环渤海地区地质构造研究的基础上,利用EVS Pro3维地质建模软件,以天津市(含环渤海地区)74个实测钻孔数据、38个化学污染物的实测钻孔数据为依据,实现了对该地区含水层及地下水漏斗的3维模拟,为解决环渤海地区污染物的控制以及合理有效开采地下水提供了模型支持.