卫星动态观测数据揭示中国地表色调分布及时序变化特征

本文对2001年—2010年的MODIS光谱反射率数据进行时空聚类,得到2001年—2010年8天合成的色调信息,并初步分析了中国地表色调的时空分布格局及变化趋势,得出以下主要结论:(1)中国地表主色调主要由代表植被的绿色、裸土的褐色、裸土与植被混合的黄色、水体的蓝色以及冰雪的白色这5种颜色组成。分布在西北地区的褐色在一年中4个季节都为主色调。NDVI值较低的绿色光谱簇在春秋冬3个季节都为主色调,分布在南方的热带、亚热带针叶林以及灌木区。NDVI值较高的绿色光谱簇只在夏季一个季节为主色调,分布在长江中下游、华南、西南以及东北部分地区。永久白色主要分布在西藏、青海、四川等多年积雪地区。(2)黄淮海平原农业区色调在一年中呈现褐色—绿色—褐色—绿色—褐色的变化,与第一轮生长—间歇—第二轮生长物候历一致。长江中下游以及华南水稻播种和插秧时节有独特的光谱簇,呈现出植被与水体混合的特征。从华南地区、长江中下游地区到河北、陕西、甘肃、宁夏再到黑龙江,从南到北呈现出作物播种时间推迟、收割时间提早、生长期变短的现象。(3)甘肃北部、四川北部、山西北部、河北北部是年际主色调在绿色和黄色之间变化最为频繁的区域。这些年际主色调变化频繁区域也是中国绿度变化最显著的区域,也是在LUCC分类中易产生错误的地区。     

面向执业资格培养的地籍测量课程教改实践

针对我国土地资源管理新发展对地籍从业人员的执业要求,从地籍工作特性分析入手,结合中国地质大学(北京)的教学实践,提出一套以过程化管理、规范式实践为特色的"地籍测量"课程教改模式。实践证明,该模式对于提升我国高校测绘工程专业学生的综合素质,满足地籍测量的执业要求,增强职业竞争力具有一定的借鉴与启示。     

多时相遥感数据融合方法

遥感数据的融合目的是优化信息, 改善目标识别的图像环境, 增加解译的可靠性。为了利用不同时相遥感信息进行信息增强和变化检测, 加强对遥感连续观测信息的理解和挖掘, 发展多时相数据的高效分析方法在未来几年内是一个重要急迫且富有挑战性的课题。对多时相遥感数据融合的最新成果进行了阐述, 并对多时相数据分析的未来发展趋势进行了进一步的探讨。     

遥感图像分类方法及发展趋势

遥感图像分类是遥感信息提取中的关键技术。遥感应用的许多方面都需要这一技术的支持。在遥感技术一些新的研究领域和前沿, 如基于图像内容的数据检索、基于图像内容和对象的数据压缩等, 遥感图像分类是其必不可少的。对遥感图像分类方法和近年来在这一研究领域的发展趋势进行综合论述。