基于多源遥感的广东镇海湾红树林演变分析

利用4 期多源遥感数据（包括1970 年的美国间谍卫星DISP KH-9 数据、1999 年的SPOT-2 全色数据、2007 年的ALOS 多光谱数据和2015 年国产的资源三号数据）,结合红树林湿地资源的空间分布特征及先验知识,基于面向对象的多尺度分割提取红树林植被斑块,采用目视解译获取多时相红树林空间分布精确信息。结果表明：1970、1999、2007 和2015 年镇海湾红树林有林地面积分别为931.4、615.3、678.5 和783.7 hm²,红树林面积呈现出先减少后增加的趋势。1970―1999 年,该区域以原生红树林被破坏为主,仅有5.7%的原生林被保存下来。1999―2015 年,红树林的人为破坏与人工修复现象并存,但总体上破坏程度有所降低;其中1999―2007、2007―2015年间红树林面积分别增加了63.2 和105.2 hm²。养殖塘侵占和人工恢复种植的综合影响,以及海岸线周边人为活动变化是驱动红树林有林地时空变化的主要因子。最后,提出了一系列有针对性的红树林保护与发展的措施,为合理地开发和更好地保护红树林资源提供决策支持。     

基于MapObject的县级可持续土地管理评价信息系统

介绍基于MO ARCSDE ORACLE9i开发的县级区域可持续土地管理评价信息系统；并讨论了系统设计中空间数据库建立、可持续性评价预测模型等关键技术。     

无人机遥感在红树林资源调查中的应用

低空无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicles）遥感系统具有数据采集灵活、低成本且可快速获取超高分辨率影像的特色,是传统航空遥感和卫星遥感的重要补充。以广东省和广西壮族自治区交界处的英罗港港湾两侧为研究区域,将无人机遥感系统用于红树林资源的遥感调查,通过无人机航拍获取高分辨率影像,并且使用拼接的影像和目视解译方法提取红树林空间分布信息,进一步选择典型研究样地,采用面向对象的最近邻分类方法对红树林树种类型进行分类研究,并对比综述了无人机遥感和常规航空航天遥感技术对红树林资源调查监测的优缺点,无人机遥感系统非常适用于红树林资源调查。通过2 h 30 min的3架次无人机航飞工作,获取了研究区域25.29 km²的无人机影像,基于无人机影像和面向对象遥感分类方法提取的红树林空间分布信息精度超过了90%。未来无人机遥感系统将可成为调查和监测红树林资源的重要技术手段,可为相关管理部门对红树林资源的保护、管理、开发等方面的工作提供基础信息和技术支持。