基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测

以新疆渭库绿洲为研究区,对Radarsat-2全极化数据进行Freeman-Durden和H/α这2种目标极化分解处理,得到相应的特征参数,结合SVM-Wishart半监督分类方法对研究区土壤盐渍化信息进行提取,并利用目视判读和野外实地考察对分类结果进行分析验证。研究结果表明:①应用不同极化分解得到的特征参数进行影像类型识别和参数特征空间构建,不同参数信息识别度不同,且参数之间特征空间分布不同,其中H/α分解后特征参数构成的特征空间存在明显规律;②利用SVM-Wishart半监督分类方法对Freeman-Durden分解和H/α分解结果进行分类,Freeman-Durden分解后分类效果优于H/α分解分类效果,分类精度分别达88. 00%和78. 96%;③SVMWishart半监督分类优于传统的SVM分类效果,可以较好地提取研究区土壤盐渍化信息。SVM-Wishart半监督分类可对极化非相干分解后得到的特征参数进行较充分的挖掘,并使分类结果得到一定程度的提高,在区域土壤盐渍化信息提取中具有优势。     

博尔塔拉蒙古自治州植被覆盖度估算

针对传统植被覆盖度估算方法只能估算高密度覆盖的绿色光合植被的问题,该文提出了一种可进行绿色光合植被、非绿色光合植被和裸地覆盖度估算的方法,选取博尔塔拉蒙古自治州2010年和2016年的Landsat TM/OLI影像,通过构建NDVI-DFI特征空间提取端元特征值,运用像元三分模型估算,并与像元二分模型估算结果和实地采样估算结果对比。结果表明:像元三分模型估算与实际情况相符,且精度较好。2016年博州地区植被覆盖度较2010年增长显著,生态环境得到明显改善。像元三分模型能够较好地估算光合/非光合植被覆盖度,提高遥感获取植被信息的能力,为科学评估生态环境质量提供参考。     

干旱区湿地信息的指数提取方法

以和田绿洲湿地为研究靶区,针对干旱区特有的地貌、气候特点,利用热红外波段在解译水体、湿地信息方面具有独特的优势,提出了基于热红外特征的干旱区湿地指数AZWI( Arid Zone Wetlands Index),详细叙述了AZWI的计算方法及过程,在总结传统主流方法的基础上,分别采用非监督分类、监督分类、决策树法和AZ...     

土地定级估价的分析研究与实践——以新疆拜城县为例

近几年来,经济发展迅速,土地级别划分及地价水平已有较大的变化,原有的基准地价体系已不能适应现时经济发展的要求,地价体系也亟需修正更新。该文结合拜城县的具体情况,并遵循所选因子与土地的相关性,确定拜城县城区土地定级因素,在分析各定级因素权重的基础上,计算各因素的分值,划分土地等级。通过对拜城县城区的土地进行定级估价作出修正和更新,将对土地的监督管理工作起到良好的促进作用。     

基于遥感影像的于田绿洲空间热环境分布特征

以新疆于田绿洲为例,以Landsat TM/ETM+为基础数据源,利用空间分析方法、3S技术方法等定量分析于田绿洲平均温度的分布特征,得出地表温度受下垫面类型的影响比较明显,地表土地类型的分布基本决定地温的总体分布;通过对温度相异图的研究,发现温度的分布同时也受到不同土地利用类型空间分布的影响;对克里雅河下游河段进行温度变化的趋势分析,得出在南北方向上,没有温度变化趋势,而在东西方向上,温度变化比较明显。同时也说明克里雅河对其河道两边的影响范围十分有限。     

基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究

以塔里木盆地北缘绿洲--渭干河-库车河三角洲绿洲为例,借助ENVI遥感软件,利用ETM+数据,探讨了该绿洲土壤盐渍化信息提取的方法.传统的遥感图像分类方法多数在解决问题上存在精度不高、分类效率较低、不确定性强的缺陷,所以,选择好的分类方法对于提取盐渍化信息是至关重要的.近年来,将SVM应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势.文章提出了基于纹理特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法,得出以下结论:分别结合3×3,5×5,7×7,9×9,11×11,13×13窗口纹理特征和光谱的SVM分类精度都很高,达到93%以上.并且在验证分类精度时,发现结合光谱和9×9窗口纹理信息的SVM分类的结果更符合实际情况.所以说加入纹理特征后使得光谱信息比较接近的3类地物(重度、中度、轻度盐渍地)的区分性增大,从而使精度提高.因此,基于纹理特征的SVM分类方法更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径.     

自然与人文交互作用下的干旱区典型绿洲耕地动态变化驱动力分析——以新疆于田绿洲为例

 绿洲是干旱区独特的自然景观,是人们生产生活的载体。如何在保持经济发展、提高人民生活水平的基础上保护有限的耕地资源,是关系到干旱区绿洲和谐以及可持续发展的重要问题。选取干旱区典型绿洲——于田县1949\_2004年的自然与人文统计资料,首先分析了五十余年来该县耕地变化的情况。然后从自然与人文两个角度对影响耕地面积变化的因子进行分析,结果表明,自然因素往往构成一定区域绿洲发展的基本限制,人为因素在短时期内,对耕地的变化起着决定性作用,这种作用如果顺应自然因素的限制,则对绿洲发展有利,绿洲稳定性增强;反之,绿洲稳定性减弱,由于新疆绿洲外围多为戈壁及沙漠,因此,对绿洲的利用要遵循自然规律,以保护绿洲为前提,合理利用水等自然资源,否则绿洲的面积随时都有可能缩小。     

基于晕状特征提取的化探异常信息识别及其在成矿预测中的应用

常规化探异常信息识别通常都是通过对比观测值与某一异常阈值的高低来判定某样品是否为异常样品,很多方法或者建立在经典统计学基础之上,要求数据符合一定的分布形式,或者面向整个研究区计算异常阈值,而无法顾及实际的地质环境。根据常规方法以数值大小计算异常阈值的原则,并且关注化探数据分布特征信息的分析和挖掘,提出了晕状特征提取方法,该方法能够有效识别局部异常及低缓异常。将此方法用于克拉玛依地区对金矿预测具有指示意义的化探数据的异常信息识别工作,结果表明:该方法能够有效识别化探异常信息,这些异常信息与研究区内已知金矿具有很好的对应关系。晕状特征提取方法在新疆东部的应用案例也显示出较好的结果。该方法可以作为一种有效的化探异常信息识别方法应用于成矿预测实际工作中。     

TVDI用于干旱区农业旱情监测的适宜性

基于地表温度/植被指数(T_s/VI)特征空间建立的温度植被干旱指数(TVDI)受诸多因素的影响,其中一个重要的影响因素是植被指数,该指数在高、低植被覆盖时的敏感性不同,从而导致TVDI对旱情监测的准确度不同.针对这一问题,以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,选择2011年4月、8月两景TM影像,利用归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)分别建立T_s/VI特征空间,线性拟合特征空间的上、下边界,计算得到两种温度植被干旱指数(TVDI-NDVI、TVDI-RVI).用TVDI与同期野外实测的土壤含水量数据进行回归分析.结果表明:(1)植被指数、地表温度、土壤水分之间有显著互动关系,以不同植被指数计算得到的两种TVDI与表层土壤水分相关性较好,均能够反映区域土壤干旱状况;(2)由于植被指数对植被探测的敏感性,在4月低植被覆盖时,TVDI-NDVI与表层土壤水分的相关性较高,为0.4299,8月高植被覆盖时,TVDI-RVI与表层土壤水分的相关性较高,达到0.5791;(3)在低植被覆盖区域,NDVI较RVI敏感,而在高植被覆盖区域,RVI敏感性较高.RVI适用于高植被覆盖时反演土壤湿度,NDVI则更适用于中、低植被覆盖时.     

新疆典型绿洲土壤电导率和pH值的光谱响应特征

土壤理化性质影响土壤质量,直接决定作物的产量,极易受到灌溉的影响。选择新疆典型绿洲——渭干河-库车河三角洲绿洲作为靶区,利用土壤光谱反射率预测土壤的电导率、pH值。首先,对土壤光谱反射率做变换,得到18种形式的反射率;其次,对18种形式的反射率与土壤电导率、pH值进行相关与回归分析,得到预测方程;最后,验证预测方程的精度,并确定最佳方程。结果显示:可以用土壤的光谱反射率预测土壤电导率、pH值,土壤电导率的预测方程为反射率的一阶导数微分形式,均方根误差为0.184;土壤pH值的预测方程为倒数的二阶导数微分形式,均方根误差为0.278。快速预测土壤电导率、pH值可以为土壤质量的评价提供数据基础,有利于正确有效地指导农业生产。