徐州矿区土地利用变化遥感监测及塌陷地复垦利用研究

基于1987、1994和2000年三期TM遥感图像,将徐州矿区土地利用类型划分为建成区、耕地、林地、水体、塌陷地和其他土地等6类,编制了3个不同时段的土地利用结构变化图;提取并分析了土地利用结构转移变化的矩阵信息和土地利用结构的动态变化.研究表明:采煤塌陷土地面积在不断扩大,年均增加率为6.33%,塌陷地复垦速度仍赶不上塌陷速度.着眼于技术、规划、资金和管理等方面的综合视角,探明塌陷土地复垦的工程技术措施和对策,对于进一步加大土地复垦力度,促进矿区土地资源可持续利用,具有重要的现实意义和价值.     

煤矿塌陷地复垦还田生态重建研究--以抚顺煤矿为例

以抚顺煤矿为例,采用复垦还田与排矸相结合复垦高质量农田,轻可减少占用土地面积,又能在塌陷地复垦还田;同时也将剥离矸石等固体废物掩埋,防止环境污染,有利于保护环境,具有较大经济效益、神会效益和环境效益,为东北区乃至 全国类似矿区塌陷地复垦还田生态重建提供示范。     

基于高分辨率遥感图像的树冠面积提取方法

树冠面积调查是城市绿化调查中的一个主要内容。随着遥感技术的发展,如何利用高分辨率遥感图像快速、准确地提取树冠面积信息已成为城市绿化遥感研究的问题。该文提出一种基于射线法的半自动树冠面积提取算法,通过设定树冠中心点位置,引出若干条光谱射线,进行高次曲线拟合,求其拐点作为树冠边界点,从而得到树冠的面积信息。实验表明,对于重叠较少的树冠面积提取精度为87.82%,重叠较多的树冠面积提取精度为84.91%。     

基于高分辨率遥感影像的矿山开发监测研究

矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑.文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对QuickBird高分辨率遥感影像进行数据处理,分析矿山开发的标志地物并建立解译标志,将解译结果进行野外调查验证,得出该研究区矿山种类共有11类,优势矿种是磷矿,有221个开采点或开采面,其中界内开采159个,越界开采17个,无证开采28个,以采代探17个,停产或关闭76个.将解译结果和历年参考数据进行对比显示,宜昌磷矿区矿山开发秩序良好,矿山数量有所减少,但界外开采和以采代探的情况仍然存在,需要进一步加强对研究区矿山的监管,以保证矿山的可持续发展.     

生态恢复中景观异质性指标的运用--以矿区废弃地为例

矿区废弃地等受损景观的生态恢复与重建是目前的热点问题。但目前的研究往往只进行定性分析,因此,不能为成功地恢复和重建受损景观提供更准确的量化依据。针对这一问题,在土地利用格局分析的基础上,提出运用景观异质性指标对受损景观的生态恢复和重建进行定量分析,从而提高结果的精确性和成功率。     

面向对象方法在SPOT5遥感图像分类中的应用--以北京市海淀区为例

SPOT5图像的空间分辨率高,局部异质性较大,采用基于像元的传统方法分类精度低,难以满足实际应用的需要。以北京市海淀区SPOT5图像为例,应用面向对象方法对其进行分类试验,并将该方法与传统基于像元方法的分类结果进行对比分析。结果表明:利用面向对象方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,有效抑制“椒盐现象”的发生,还可以显著提高分类精度。     

基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取

高分辨率遥感影像中,城市道路表现为局部灰度近似、宽度变化缓慢的狭长区域。根据城市道路这些形态特性,提出基于形态重建的道路提取方法。先对原始遥感影像作增强处理,突出影像边缘信息,用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割;再根据图像中各要素的形态特征构建不同的标记图像,分别对原图像进行形态重构,将道路和建筑物等分别生成新的图像模块;对形态重构生成的道路模块进行轮廓提取和细化,提取出道路轮廓和中心线。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像城市空间信息提取

结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术模式,即先在大尺度上进行粗分割,再进行精细分割,获得特征基元并进行特征表达,通过样本分类和知识推理等实现信息的提取与目标识别。针对城市空间信息的特点,在特征基元提取的基础上,采用马尔可夫随机场纹理分类方法、直方图阈值分割方法、支撑向量机分类方法等完成对城市水体、建筑区、道路和绿化用地的分类提取,构建了一套从高分辨率遥感影像中提取城市空间信息的方法体系。     

遥感监测下的城市扩展分析--以泉州市为例

城市的建设和发展是社会进步的重要标志,城市扩展的空间数据是评估城市化进程的一个重要指标.本文通过对泉州1989年和2000年TM/ETM+ 影像的遥感监测,利用仿归一化植被指数(NDBI)和计算机监督分类提取了泉州在这11年中的城区空间扩展信息,并分析出泉州市的扩展方式是低密度蔓延和沿条带状扩展相结合的.     

采煤塌陷地生态保护与恢复研究：以邹城太平国家湿地公园为例

邹城太平国家湿地公园位于山东省邹城市西部,是典型的采煤塌陷地新生湿地。公园采取水体修复、水岸保护、栖息地恢复等措施,优化了采煤塌陷区湿地的生态环境,湿地资源得到有效保护,对采煤塌陷地新生湿地的保护修复具有重要的参考价值。     

城市绿地遥感信息自动提取研究--以广州市为例

提出了一种新的基于像元信息分解和神经网络分类相结合的城市绿地遥感信息自动提取方法。选择广州市作为研究区,先用像元信息分解法把绿地从TM影像中分离出来,再以分离出来的绿地作为分类掩膜,采用BP神经网络法进行分类。并开展野外遥感调查以提高和验证分类精度。结果表明:该方法保证了分类时绿地的纯洁度,有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响,提高了分类的精度。     

焦作矿区塌陷土地复垦与可持续利用

焦作矿区的煤炭开采已逾百年历史，由于地下开采引起的地表塌陷坑遍布矿区，煤矸石堆积如山，它们占用和破坏了大量土地，造成矿区生态环境恶化，水土流失加剧，严重影响了矿区国民经济发展和社会稳定。如何科学开展煤矿区域塌陷土地的综合整治利用，已经成为矿区可持续发展战略研究的一个重要问题。文章在分析焦作矿区采煤塌陷土地特征的基础上，以国土资源部重点项目——焦作市中站土地开发整理复垦项目为例，提出了焦作矿区塌陷土地复垦模式与可持续利用的战略对策。     

利用遥感信息决策树方法分层提取荒漠化土地类型的研究探讨

选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征,采取相应的识别和提取方法,以最大限度地利用遥感数据源。对于非荒漠化土地分类,利用土壤调节植被指数、阈值数字信号统计可以分离成一类树枝;而重点讨论的3种荒漠化土地类型的分层分类,则相继采用光谱特征提取、几何特征提取、纹理特征提取、监督分类以及植被指数等复合识别指标进行分枝。结果表明:利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时所有多余信息的干扰及影响,目标明确。同时,为提高分类的精度,开展野外遥感调查和特征分析是极其重要的。     

高光谱遥感土地质量指标信息提取研究进展

高光谱遥感技术已成为提取土地质量指标的前沿技术之一。该文回顾了国内外高光谱遥感技术在土地质量指标提取中的研究进展,总结归纳了作为土地生态系统载体的土壤属性质量指标和反映生态系统结构功能的质量指标中的土壤有机质、全氮、土壤水分、铁氧化物、土壤重金属、土壤质地、土壤盐分、植被覆盖度、生物量、指示种10个指标的提取、敏感波段选择与反演方法,指出研究中存在的问题,最后展望了高光谱遥感技术在土地质量指标提取研究中的应用前景。     

卫星遥感影像中耕地信息的自动提取方法研究

以县（市区）为基本单位，采用遥感图像处理ENVI3.2软件和TM资料，进行了7个县（市区）10个时相的耕地信息自动提取技术研究，结果证明，选择春季时相，TM432波段合成，经几何校正和增强处理，通过交互的非监督分类提取耕地信息，可以获得满意的结果，平均分类精度达到98.22%。     

遥感影象中居民地信息的自动提取与制图

如何自动获得居民地矢量信息是遥感和地理信息系统领域研究的热点问题。以南京市江宁区为研究区域,基于光谱特征分析,建立决策树模型进行居民地信息的自动提取。重点研究如何将已提取的居民地图斑进行形态综合,得到满足地理信息系统数据建库与更新、遥感制图等的可视化图形数据,为灾害评估、城镇扩展和环境变化研究等提供必要的基础信息。最后,给出文章方法的实验结果并做出讨论。     

长江口水域多光谱遥感水深反演模型研究

利用Landsat-7 ETM 遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性可以探测水深。该文介绍单波段、双波段比值和多波段3种线性回归模型以及动量BP人工神经网络水深反演模型。选择长江口北港河道上段作为研究区,利用上述模型,分两种情况进行水深反演:一是以河道全部历史样本建模;二是将河道按自然水深划分为浅水区和深水区分别建模。结果表明:神经网络模型预测精度高于线性回归模型;水深分区后线性回归和神经网络模型预测误差均有所减小。     

航空遥感技术在农用土地定级中的应用研究

农用土地分等定级是衡量农用土地质量优劣的必要手段 ,是实行农用土地保护的基本依据 ,是我国土地管理部门即将开展的一项工作。农用土地定级工作需要一项易普及、简便、能节省人力物力、高效率高精度的方法 ,这就为航空遥感技术的运用提供了一个新的工作领域。     

遥感技术在中国土地荒漠化监测中的应用进展

土地荒漠化已成为一个全球性的重大环境问题,也是我国面临的严重生态环境问题.遥感技术以其信息量大、获取速度快、覆盖范围广、受人力物力的限制小等优点,在过去的30多年中,已逐渐成为土地荒漠化监测的重要数据来源和技术手段.本文首先概述了土地荒漠化遥感监测中使用的遥感数据源,综述了各类卫星遥感影像、影像的不同季相、波段和各类植被指数的选择等;讨论了土地荒漠化信息遥感提取的多种方法,综合比较不同遥感提取方法的优缺点,进而分析土地荒漠化遥感监测中多采用计算机自动分类与人工手动分类结合的原因.最后,指出遥感技术在土地荒漠化监测中存在的一些问题,并提出土地荒漠化遥感监测中综合指标与综合方法集成研究等发展方向.