基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

基于“3S”技术的滇池湿地效益评估

在获取滇池湿地植物、水质、土壤等数据基础上,结合高分辨率卫星遥感影像数据,应用CIS技术,分析滇池湿地演变规律,并从经济、环境、社会、生态4个方面对滇池湿地进行效益评估。结果表明：2011年湿地和植物群落面积占整个环湖带面积的92．2％,与2007年相比,增长率为141．4％,湿地效益评估总价值增加了34．39亿元,滇池生态环境得到逐步改善。     

微博数据在生态环境监测中的潜力研究 ——以成渝城市群为例

生态环境与人类生活息息相关,关注公众对生态环境的态度是生态环境监测的重要组成部分.日益丰富的社交媒体数据为获取大范围的公众反馈信息提供了快捷渠道.该文以成渝城市群为研究区,基于微博这一典型社交媒体数据,应用情感分析法并与遥感生态指数(RSEI)分析结果进行对比,从不同尺度探讨微博数据在生态环境监测中的潜力.结果表明:微博数据能够准确反映2010-2018年成渝城市群生态环境的演变,与RSEI的变化趋势一致,且对于区域内各城市,基于微博数据的生态情感指标与RSEI的灰色关联度较高;此外,微博数据能够反映局部区域的生态环境问题,如垃圾污染、绿化破坏和乱焚烧现象等,是对城市尺度生态环境监测的有效补充.微博数据在生态状况趋势评价、生态环境问题阐述和环境问题区域定位等方面具有应用潜力,可契合环境问题管理、完善生态环境监测体系和评价体制等多项应用需求,同时可作为遥感的辅助手段,为生态环境领域提供借鉴.     

应用遥感技术对福州市内河现状分析

本文应用高分辨率的遥感数据,进行高精确度的水系信息提取,获得福州市主城区内河的现状及变化信息,并对其变化原因进行粗略分析,为内河整治、改善居住环境及生态环境提供监测的数据资料.     

应用遥感技术对福州市内河现状分析

本文应用高分辨率的遥感数据，进行高精确度的水系信息提取，获得福州市主城区内河的现状及变化信息，并对其变化原因进行粗略分析，为内河整治、改善居住环境及生态环境提供监测的数据资料。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

雪崩灾害的遥感量化分析与工程选线

为评估雪崩灾害对道路工程方案的影响与危害,基于多时相高分辨率IKONOS卫星立体图像或机载激光雷达数据生成雪崩灾害区域高密度、高精度数字地面模型(DEM)与高分辨率数字正射影像(DOM),自动提取雪崩灾害的成灾与孕灾因子,并进行量化动态分析,采用层次分析法构建雪崩灾害加权评估模型,实现工程选址及方案比选与优化设计.该方法在西藏墨脱公路的应用表明,雪崩灾害的遥感量化分析与评估,全面、准确地对区域雪崩灾害进行了定性与定量分析,科学、合理地确定了工程方案.     

基于GIS的黄河上游龙羊峡库区生态环境遥感监测研究

本项研究以黄河上游生态环境严重退化的龙羊峡库区为研究区，应用遥感与GIS一体化的方法，建立了库区生态环境动态监测信息系统。在系统的支持下，利用多时相、多波段TM遥感数据，对库区近十年来生态环境变化进行监测分析，揭示了库区土地沙漠化、水土流失、土地利用／土地覆盖的现状，以及建库近十年来生态环境时空演化的过程与发展趋势，为库区生态环境治理提供科学依据。本项研究利用遥感和GIS技术，采用生态环境综合分类系统，在一次分类处理中通过多层次不同级别的组合获得了基于同一信息源的土地沙漠化、草场盖度、土地利用处地覆盖等多种环境类型信息，并利用环境信息模型对库区的土壤侵蚀进行了评价。基于GIS的分类后再处理使遥感分类精度有了一定程度的提高。研究表明，在GIS的支持下充分利用遥感信息监测与评价生态环境，是区域生态环境定量化研究的有效途径。     

基于神经网络的区域生态环境分类方法研究

如何利用智能化信息提取技术,进行区域生态环境自动分类,一直是一种前沿性研究。该文在分析研究区自然景观特征的基础上,总结了影响区域生态环境的建模要素,基于神经网络技术,并根据生态环境的遥感探测机理,利用TM卫星遥感数据中的可见光、热红外、植被指数(NDVI)以及DEM数据,建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型,形成了一种新的生态环境分类方法,其分类结果与实际情况完全一致。     

基于高分辨率遥感影象的城市泥石流灾害损失评估

文章探讨了城市泥石流灾害损失评估的系统方法,该方法包括了泥石流堆积泛滥区危险区划、城市土地覆盖类型遥感解译、损失评估模型构建和价值核算4个主要内容。以美国高分辨率的"快鸟"卫星影象为数据源完成了研究区的土地覆盖类型遥感解译,根据泥石流危险程度和土地覆盖类型特征,构建了城市泥石流灾害的损失评估模型。最后,应用GIS提供的分析工具完成了研究区不同土地覆盖类型的泥石流灾害损失计算和评价。     

基于神经网络模型技术的南京市主城区城市森林遥感调查

城市森林调查是城市森林研究和规划建设的前提和基础工作,而遥感和GIS技术已成为现代城市森林调查的主要方法。遥感信息源和遥感分类技术是决定城市森林遥感调查质量的两个关键因素,研究认为,根据城市森林特点及城市森林研究和规划建设的要求,城市森林遥感调查采用的遥感影像分辨率以8¹0m为宜,神经网络模型分类技术应用于城市森林遥感调查效果较好。本文以南京市主城区为例,以10m分辨率多光谱spot卫星图像与2.5m分辨率全色spot卫星图像的融合图像作为解译信息源,采用dARTMAP神经网络模型进行监督分类,提取了一套具有较高精度的南京市主城区城市森林空间属性数据和图件,并在此基础上分析了南京市城市森林基本特点及规划建设方向。     

基于遥感的珠江三角洲城镇等级规模研究

从 TM卫星影象提取出城镇实际建筑覆盖专题信息 ,以城镇建筑覆盖面积代替人口统计数据 ,对 2 0世纪末珠江三角洲城镇体系等级规模变动特点进行分析。重点分析了城镇等级规模总体时空格局、各等级城镇数量与规模变动特征、各行政等级城镇规模变动特征、城镇等级规模总体变动态势。结果表明 ,1 988至 1 998年珠江三角洲城镇的内外圈层空间格局较为稳定 ,核心城镇的地位有所下降 ,各等级规模的城镇均衡化趋势较为明显 ,按行政等级划分的城镇中镇级城镇增长速度最快。     

卫星遥感技术在环境保护中的应用:进展、问题及对策

从国家环境保护管理对卫星遥感技术的需求入手,主要论述了水环境、大气环境、生态环境遥感监测技术进展情况,介绍了环境一号卫星工作进展以及已开展的环境遥感基础研究及应用示范工作现状;从环境遥感监测专用卫星载荷、应用关键技术及业务化应用系统建设等方面指出了卫星遥感技术在我国环保应用中面临的主要问题,并针对性地提出了环境遥感监测与应用方面的对策和建议。     

三峡库区土地资源的多源信息综合制图法

本方法用来编制1:10万长江三峡库区土地资源评价图,以卫星数据计算机监督分类为基础,配合以野外调查和遥感、非遥感的资料。把这些资料作为多源信息,加以综合后,编制出的土地资源评价图,经实地校核,与SPOT卫星像片、卫星数据计算机监督分类图相套合,准确率分别为88,91,93(％)。     

土壤光谱特征分析及盐渍化信息提取——以新疆渭干河/库车河绿洲为例

土壤盐渍化严重制约土地生产力,实时监测土壤盐渍化有利于农业正常生产。选择新疆渭干河—库车河绿洲的光谱反射率数据,研究不同程度盐渍化土壤的光谱特征;并对绿洲所在的库车县的环境与灾害监测预报小卫星的高光谱数据进行盐渍化信息提取。提取步骤为：首先对土壤光谱反射率数据进行14种形式的变换,再与土壤含盐量进行相关分析、逐步回归分析,建立估算不同盐渍化程度的土壤含盐量方程,用均方根误差验证方程的精度;其次,建立植被和土壤波谱库;最后,在波谱库的数据基础上,使用波谱角分类法（SAM）对环境与灾害监测预报小卫星的高光谱数据进行分类。用同步实测数据对分类效果进行精度评价,效果较好,这一结果为今后该区域的高光谱应用奠定了基础,对区域农民耕作方式提出了警示,为区域可持续发展实践提供了参考。     

城市土地利用类型及格局的热环境效应研究——以上海市中心城区为例

以上海市中心城区为例,首先采用SPOT影象,人工解译出城市土地利用的类型,同时利用Landsat7卫星,ETM+影象的热红外波段反演每个像元内的陆地表面温度,分析陆地表面温度在不同土地利用类型之间的差异,进一步分析不同土地空间分布格局与地面温度之间的关系。研究结果显示:上海市地表温度具有明显中心城区高、郊区低的热岛效应存在;在城市不同土地利用类型上的表面温度具有显著性差异,两两之间的比较揭示,城市地面温度在大多数土地利用类型之间的差异是显著的。城市内部不同土地类型所产生的热环境效应不同;城市土地类型在空间布局上越复杂,其产生的热岛效应越明显。     

Using geographical information system and satellite imagery within a numerical simulation of regional urban growth

This paper represents an attempt to combine a geographical information system (GIS) and satellite imagery within a numerical model for the simulation of regional urban growth. The area under study is located in the southeast of France, between the cities of La Ciotat and Toulon. It covers 1600 km². The spatial resolution of the GIS as well as of the remote sensing data is better than one hectare (80 × 80 m²). Two Landsat MSS satellite images were analysed by a supervised maximum likelihood classifier to provide two maps of land use and urban domain for 1976 and 1981. A numerical model for the growth of the density of the population is applied to the urban domain. It takes into account some constraints that are due to the environment as well as the changes of population per city and per year. Seven environmental parameters are defined by pixel and originate from the content of the database, namely, land use, topography, road network, forest properties and forest fire characteristics. The global change in population is given by observations for the first years and by scenarios for the predicted years. The numerical simulation gives maps of the urban domain per year and per scenario. The initial state (year 1976) and the simulated states Tor the years 2000 and 2025 are compared and the differences are discussed briefly.     

遥感技术在洪涝灾害防治体系建设中的应用

本文综述了遥感技术在洪涝灾害防治体系建设中的应用 ,包括洪涝灾害背景数据的建设和更新、洪涝灾害承灾体的识别和信息提取、洪涝灾害相关模型计算以及灾害监测、减灾救灾应急系统等方面 ,并对目前应用中存在的主要问题和发展方向进行了探讨.     

Is remote sensing useful for finding and monitoring urban farms?

As the world becomes increasingly urbanized, the need for fresh fruits and vegetables in urban areas grows while the difficulty of bringing these perishable products to these areas also increases. Small-scale agriculture located in urban areas is a highly effective and profitable way to provide these products to communities that are far from extensive commercial agricultural areas. Here we describe how remote sensing can be used with data mining approaches to monitor urban and peri-urban farms within cities in both developed and developing countries. Using very high resolution satellite imagery together with moderate and coarse resolution imagery and information from social media and the web, we analyze the usefulness of different methods to identify farms within urban boundaries in four countries. The analysis shows how a mixed-method approach is necessary in order to identify where urban farming is occurring and to monitor its change through time. Although remote sensing-based vegetation and water indices were useful, without ancillary data they are not effective at remotely mapping the locations of urban farms. However, remote sensing is a good way to monitor vegetation condition in locations where actively managed urban farms are known to exist.