基于GIS的岷江上游流域土地利用／覆被变化研究

以岷江上游流域为对象,选取3期9景TM/+ETM遥感影像,通过多步骤最大似然监督分类、变化检测,结合空间动态分析测算模型,分析近20年土地利用/覆被变化情况。结果表明:从整个流域分析,林地面积减少,主要转化为未利用地、建设用地和耕地;未利用地在前8年以每年3.7%、后8年以每年0.4%的速度增加;建设用地在1994—2002年以每年34%的速度增加,到2002—2010年增长速度减缓;耕地总面积减少54 431hm2;从县域分析,1994—2002年间,松潘和黑水县大面积林地转为未利用地;2002—2010年间,松潘县未利用地转为林地和建设用地,茂县和汶川县未利用地面积大幅增加。该研究结论不仅为国土资源管理部门优化土地利用结构提供依据,亦为当地政府实现生态资源可持续发展提供数据支撑。     

基于GF-1 WFV和Landsat-8 OLI提取植被信息方法比较研究

针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。     

多时相遥感数据在四川省茂县景观生态安全格局评价中的应用

以Landsat系列遥感数据为基础数据源,基于"压力-状态-响应"模型和景观生态学理论,采用层次分析法构建茂县景观生态安全评价指标体系,利用综合指数法分别获取研究区2000年、2007年、2015年的景观生态安全综合指数值;并结合景观生态安全系统分级标准用ArcGIS软件将四川省茂县的景观生态安全状况,定量分析出危险级、风险级、敏感级、良好级、安全级5个等级;再利用转移矩阵剖析2000—2015年期间四川省茂县景观生态安全动态变化过程。研究表明:茂县生态安全状况之间的转换平稳,且转换面积和比重保持在一定的范围。该研究思路与研究结果可为四川省茂县区域宏观规划及山区地貌景观有效评估提供参考与借鉴。     

GIS和地理本体在岷江上游干旱河谷范围界定中的应用研究

基于地理本体应用模型,从干旱河谷自然本底特点及其形成机制入手,利用本体建模软件protege 4.1构建岷江上游干旱河谷领域本体模型,利用该区域基础地理数据分类提取出DEM、坡度、相对高程、土壤、裸地分布数据,在ArcGIS平台下实现基于地理本体的干旱河谷特征数字化表达,并利用栅格计算器定量界定出岷江上游干旱河谷区面积为118 515hm2。研究表明,利用地理本体深入剖析干旱河谷概念特征,在GIS技术支持下定量界定干旱河谷区域范围的方法具有一定的可行性,为相关领域边界范围的科学界定和形象化概念分类表达提供了一种全新的解决思路。     

移动GIS在数字校园服务中的应用与研究

以Super Map为基础信息服务平台,SQLite为移动终端数据库,利用Eclipse java EE开发平台,设计实现一套集数据编辑、采集、信息服务、实时动态分析的数字校园服务系统。该系统面向对象程序设计,采用移动GIS服务思想,不仅实现基于手机客户端获取各类实时新闻资讯、校园内部信息(寻找空闲教室、课表查询)、校园离线地图查询、GPS导航路径分析等功能,还探讨了如何在Super Map平台下基于JAVA环境进行客户端和服务端的双向开发功能。系统的实现充分体现出移动GIS在数字校园服务体系中的集成应用模式,亦为设计综合应用系统和大规模集成管理提供了解决思路。     

Sentinel-2A卫星数据处理分析及在干旱河谷提取中的应用

哨兵2A(Sentinel-2A)作为一颗新型光学遥感卫星,具有大宽幅、多光谱、高时空分辨率与免费共享等优点,已广为光学遥感应用领域关注。选取欧空局提供的Sentinel-2A遥感卫星数据,以四川省黑水河流域部分区域为研究区,通过对Sentinel-2A数据参数、组织形式、产品等级与格式分析,利用SNAP软件中sen2cor处理模块将L1C级别数据转换成L2A级别数据,分别获取研究区气溶胶厚度分布图、水汽分布图、场景分类图及植被生物量因子数据图层;通过对生物物理量因子分析,利用研究区叶绿素含量生物量因子和数字高程模型,结合专家决策分类法提取出研究区内干旱河谷分布面积。研究结果表明,Sentinel-2A遥感卫星数据质量较好,丰富了遥感技术应用领域,其L2A级别数据将会对全球生态植被环境变化的监测与评价产生积极的应用价值。