基于DEM-NDVI的高山植被带定量刻划

根据不同高山植被类型具有不同归一化植被指数响应的特点,通过对NDVI的分析来定量刻划高山植被带的海拔分布。首先,利用DEM、NDVI构建DEM-NDVI散点分布图;然后,结合地面调查资料与WorldView-2高分遥感影像对DEM-NDVI散点分布图进行统计回归分析;最后,利用分析结果定量刻划高山植被垂直分带结构。将该方法应用于四川卧龙大熊猫保护区的卧龙关沟,结果表明：① NDVI随海拔升高而呈“Z”字形变化;② DEM-NDVI散点图比样本点DEM-NDVI分布图能更完全地表达高山植被NDVI随高程变化的特征;③ 卧龙关沟东北坡高山植被带海拔高度为3255~4415 m,西南坡高山植被带海拔高度为3193~4473 m,与地面调查得到的区域代表植被的分布高度基本一致。     

基于光谱曲线特征的水污染遥感监测研究

利用先进的野外光谱测试仪对德兴铜矿矿区水污染进行精细测量，分析了污染水体的波谱曲线特征。根据污染水体的波谱特征，结合ASTER卫星数据的波段特性，基于三原色机理设计假彩色合成方案，分析识别水体污染类型和污染程度，并提供了科学的水体污染波谱曲线。     

知识图谱在构建东北土地环境研究知识谱系中的应用

我国东北地区的自然环境状况一直备受关注,其土地沙化、荒漠化、林地草地退化、森林退化、土地盐碱化等土地环境变化的原因及监测一直是科研的焦点。随着“美丽中国中脊带”的提出,位于该线东北段附近的土地环境相关的研究也不断开展。在涉及该区域土地状况的研究中,常用研究方法有实地考察以及基于遥感卫星影像来进行分析,而本文利用知识图谱技术来构建相关文献研究的知识谱系,从另一个角度探究东北土地的环境状况变化因素。首先,由于知识图谱可以广泛探究文本数据之间的关联,且便捷高效,因此本文用科学知识图谱的有关方法对目前探究东北地区土地环境变化影响因素的4318篇CNKI文献进行挖掘,再用关键词共现的方法提取大量文献中已探明的目标因素,从而构建比较全面的基于东北地区环境研究的知识谱系,这一方法不仅省时省力,而且可以归纳出比较全面的影响因素;其次,结合聚类分析归纳出影响东北地区土地变化的主要因素,并进行分析。最后,选取词频前十的因素进行汇总,统计得出东北地区土地环境变化的影响因素,如影响土地沙化的因素中,频数最高的关键词有生态环境破坏、水土流失、沙尘暴等,影响土地沙化的因素中,水土流失、土壤沙化、水资源不足等频数最高,这些因素分别代表了我国东北地区土地沙化、荒漠化、盐碱化、草地草场退化、林地退化、森林退化以及黑土地退化等土地环境变化的最主要因素。这一方法将为今后从知识图谱文本挖掘的方面深入探究地理、气候等自然现象的影响因素提供新的思路。