全国农情监测与估产的运行化遥感方法

农作物遥感估产包括农作物的长势与产量趋势监测及产量的早期预报。在总结１５年来国内遥感估产成果的基础上,提出了以充分利用已有成果为基础的全国范围农作物估产运行化遥感方法。建成了ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ数据实时预处理系统,并利用每旬的ＡＶＨＲＲ最大ＮＤＶＩ图像与上年同期数据对比实现全国范围的家作物遥感长势监测。在高精度耕地数据库的支持下,通过提取不同作物种植成数估算作物种植面积。种植成数可以用ＴＭ和多时相     

种植业可持续发展的支持系统——农作物卫星遥感估产

本文从种植业可持续发展需要出发,指出建立农作物卫星遥感估产系统是实现种植业可持续发展地面信息准确、快速、经济获取的最有效手段,并能成为种植业可持续发展的支持系统。本文还分析了我国种植业地面信息统计现状和卫星遥感估产国内外研究进展,一个实际运行的农作物卫星遥感估产系统可以监测作物长势、种植面积和作物产量,与其它信息相配合有利于种植业可持续发展战略的实施。     

农业信息系统支持下的玉米遥感估产模型研究

在县级农业信息系统的支持下，分析了玉米遥感估产机理，提出了遥感获取玉米估产因子的原理 与方法，确定了近是玉米生长参数及评价玉米生态环境的遥感指数。在此基础上，分区，分阶段建立了玉米遥感综合估产模型。     

3S一体化技术支持下的西南地区冬小麦估产——以安宁河谷四县为例

农作物遥感估产已经是广泛应用的技术 ,但由于西南地区复杂的地貌类型以及遥感信息源等因素的限制 ,农作物估产方面的研究起步较晚 ,因而研究山区的农作物遥感估产对西南地区有重要的理论价值和现实意义。安宁河谷为一南北走向的山间盆地 ,是四川省第二大粮食生产基地。本文运用遥感 (RemoteSensing)、地理信息系统 (GIS)和全球定位系统(GPS)———简称 3S ,采取全数字式判读方式提取冬小麦的播种面积 ,进行野外点、线采样 ,并利用数理统计方法 ,建立了该地区的冬小麦估产模型     

中国水稻遥感估产区划研究

根据农作物遥感估产技术的具体要求，提出了我国水稻遥感估产区划的原则和依据，针对水稻遥感僚中的各项工作，分别作出了全国水稻遥感估产量最佳时期，信息源和土地利用结构分类方案，并在此基础上，设计区划指标，提出了一个两级区划方案。     

西北地区主要农作物遥感估产信息系统设计

阐述了西北地区主要农作物遥感估产过程中背景数据的类型及获取,信息系统的基本内容和基本结构。介绍了资源环境(背景)信息系统、数据库系统、GIS空间信息提取、估产模型库系统、专家知识库系统和人工神经网络、基于INTERNET的数据发布等各个子模块的基本结构和功能。并描述了各个模块之间的相互关系。西北地区农作物遥感估产信息系统的建成,可及时、客观、准确地提供农作物的长势情况,粮食产量,为有关部门(如农业部门、政府决策部门)的相关决策提供科学数据和依据。     

近50年基于农作物种植结构的新疆绿洲农田蒸散发时空变化分析

基于农作物种植结构准确估算绿洲农田蒸散发,对中国西北干旱区水土资源优化配置和生态环境可持续发展有重要意义。利用1960-2010年县级农业统计数据和基于遥感提取的绿洲耕地分布数据,产生逐年的新疆绿洲三种农作物(棉花、小麦、玉米)种植比例时空分布数据集,并在此基础上利用Penman-Monteith单作物系数法估算农作物蒸散发。结果表明:1960-2010年全疆绿洲耕地面积持续增加,粮食作物占优势的单一种植结构类型已被经济作物替代,形成南疆棉花快速增加、北疆小麦快速减少的种植格局。近50年全疆三种农作物总蒸散发量增加了47.85%,棉花贡献率最高,其次为玉米,小麦最低。耕地面积和结构变化对绿洲农作物蒸散发时空分布和组成结构变化具有重要影响。     

内蒙古河套灌区作物种植结构变化及其驱动因素

农业种植结构是区域农业生产的重要部分,是决定区域水、土资源分配的核心。以2000—2018年MODIS NDVI多时相遥感数据为基础,结合不同物候期玉米、小麦、向日葵和番瓜的野外光谱测定和种植区GPS标定,构建了基于阈值分割的作物识别方法,分析了河套灌区主要农作物种植结构变化及驱动因素。结果表明：玉米等4类作物种植面积变化趋势存在差异,其中玉米种植面积71.1×10³—199.3×10³ hm²,呈波动上升趋势（P<0.001）;小麦49.3×10³—249.2×10³ hm²,呈波动下降趋势（P<0.001）;向日葵140.2×10³—337.4×10³ hm²,呈波动上升趋势（P<0.001）;番瓜6.4×10³—68.3×10³ hm²,呈波动上升趋势（P<0.001）。研究时段内向日葵发生转换的面积最大,向日葵种植用地向玉米、小麦和番瓜转移面积为107.9×10³ hm²。作物种植面积变化驱动因素是引黄水量、地下水埋深、气温、人口活动、社会经济发展（GDP）和城市建设因素共同作用的结果。     

面向对象的干旱区盐渍地信息提取方法研究

随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术得到了迅速发展。本文针对高分辨率遥感影像的盐渍地信息提取,探索了面向对象的信息提取技术运用在盐渍地信息提取方面的最优参数选择和规则建立等关键技术,并且将从ALOS影像中提取盐渍地信息的结果与传统分类方法的提取结果进行对比分析。结果表明,利用面向对象方法的盐渍地信息提取总体精度为89.38%,较传统方法提高8.24%,Kappa系数为0.88,较传统方法提高0.08。该方法能实现较为精确地提取盐渍地信息,在高分辨率遥感影像盐渍地信息提取中具有一定的优势。     

基于遥感的黑龙江省西部水稻、玉米种植范围对温度变化的响应

利用多时相遥感数据,生成黑龙江西部地区1988年和1998年两个序列的农作物种植范围图,结合相应时段的该地区≥10℃积温数据进行分析。研究表明,黑龙江省西部地区农作物种植结构对气候变暖有明显的响应变化:随着等温线的大幅度整体北移,水稻的种植北界随着≥10℃积温的2200℃等温线向北移动约1.5个纬度,水稻集中种植区随≥10℃积温的2300~2400℃等温线北移约1个纬度;分布在≥10℃积温2800℃等温线和2400℃等温线附近的两个玉米密集种植区随着上述两条等温线北移1个纬度左右。在上述玉米、水稻种植范围北移过程中,同时出现玉米的种植区被新增的水稻种植区大范围替代的现象。     

基于影象融合的干旱区城镇居民地信息提取研究

针对TM多波段图象中城镇居民地与裸地光谱特征相似难以准确提取城镇居民地信息的问题,利用雷达图象对居民地信息的敏感性,采用HIS变换方法,融合了2003年西安地区的Landsat TM和Radarsat SAR影象,并对融合影象做二类监督分类提取出城镇居民地信息,结果显示与TM图象监督分类相比,融合后的图象能很好地消除裸地对城镇居民地提取影响,其精度可达到84.21%,大大高于由TM多光谱影象监督分类所得到的精度71.79%,为提取干旱区城镇居民地信息提供一种新方法。     

遥感与GIS技术在湿地定量研究中的应用趋势分析

在充分吸收已有相关研究成果基础上,提出利用RS与GIS技术,全面开展湿地系统定量化研究的思路和框架。重点分析了RS与GIS技术在湿地识别及类型划分、湿地生物量的遥感估测、湿地景观演变的动态分析、湿地评价与湿地保护区建设、湿地管理信息系统等研究中的应用趋势。研究表明,利用遥感与GIS技术可以增强湿地研究的宏观性、动态性、定量性。     

地理大数据挖掘的本质

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义,本文解释了地理大数据的含义,并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征,揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上,从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用,并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。     

ENVI遥感图像监督分类方法比较

鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法。就同一地区TM影像应用这五种方法进行了土地利用分类,对比分析了这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法。所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义。     

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。     

深圳市土地利用变化机制分析

利用１９８０、１９８８、１９９４年的遥感影像,通过应用最大似然法和概率松弛法对深圳市土地利用进行了测量。在此基础上,运用分类结果求得研究区土地利用变化的转移矩阵,据此分析了深圳上１５年来土地利用变化的空间过程。结果表明：深圳市土地利用纺要表现为原有农田、果园用地显著减少,城镇用地沿海岸和主要公路干线迅速增加。这一土地利用变化的驱动力主要是深圳经济特区的开放政策、城镇人口迅速增长、外资大量涌入和以房     

遥感技术在中国城市环境监测中的应用研究进展

城市的飞速发展带来了一系列环境问题。遥感以其快速、准确和实时地获取资源环境状况及其变化数据的优越性，成为城市环境监测的主要手段。对中国遥感在城市中的应用进行系统总结，主要包括：城市绿地、城市水体、城市大气遥感、城市热岛效应、城市垃圾堆放和城市土地利用变化监测，及在城市交通、灾害预警等方面的应用。遥感在城市环境监测中的应用，应在3S的基础上，形成系统的技术方法和规范，并加快城市环境遥感监测的指标体系和国家环境信息系统建设。     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

基于光谱和纹理特征的ALOS影像土地利用信息提取

针对高分辨率遥感影像易于反映地物纹理特征的特点,综合利用地物的光谱和纹理特征进行分类,探讨适用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川东丘陵地区影像为例,基于GLCM提取纹理信息,将提取的纹理特征向量采用赋权值法融合为一个综合纹理信息波段,然后采用面向对象法将其与光谱特征信息共同参与分类。与最大似然法的提取结果对比表明,考虑了纹理特征的面向对象分类方法能明显提高分类精度,Kappa精度提高了0.12;避免了椒盐现象,分割的地类边界具有更好的语义表达,更贴合地物实际分布特征;建筑用地和林地具有明显的纹理特征,而旱地纹理特征不明显。该方法不仅分出了6个基本地物类型,而且对于林地、建筑用地等类型还能进一步细分。