一种场地污染环境的多粒度时空对象模型

目前针对污染场地的研究主要围绕污染态势及其发展状况,对于污染场地的实体特征缺乏较完整的表达,难以可视化展示污染场地多维度的信息。本文基于多粒度时空对象模型的构建思路,研究构建多粒度场地污染环境时空对象模型,将污染场地信息实体抽象成数据模型,进而对其时空实体的相关特征进行描述及可视化表达,实现污染场地的全空间信息大数据的集成与融合,并以重庆市某钢铁厂为例进行试验验证。试验结果表明,场地污染环境多粒度时空对象建模,可以高效表达污染场地多维度的特征,更全面地可视化展示污染场地信息,为污染场地的精准管控、污染评估和治理修复提供技术支撑。     

基于Surpac的地下水污染场地调查三维模型的建立

主要论述应用surpac实现地下水污染场地调查三维模型建立的相关技术方法,以钻孔数据、测斜数据、样品数据等为数据源,运用surpac创建、编辑和管理污染场地地质数据库,并建立实体模型,以可视化的三维效果展示污染场地的真实数据特征,方便管理决策人员直观地了解污染场地的实际特性,提高管理水平和决策能力,为地下水污染防治策略和规划服务。     

盐渍化土壤光谱特征分析与建模

为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。     

土壤钾含量高光谱定量反演研究

为了更快捷准确地进行土壤钾(K)含量的预测,基于土壤高光谱数据和化学元素分析数据,研究土壤光谱与土壤钾含量之间的定量关系.在对土壤原始光谱进行处理分析基础上,提取反射率(R)、反射率倒数的对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和波段深度(BD)4种光谱指标,运用偏最小二乘回归方法建立相应的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,波段深度是估算土壤钾含量最好的光谱指标,其建模精度超过0.85,均方根误差不超过0.1;全波段高光谱分辨率反射光谱具有快速有效估算土壤钾含量的潜力.     

土壤发射率光谱提取算法的对比研究

土壤的发射率具有较大的不确定性,为了准确提取土壤的发射率,利用ASTER光谱库中的58条土壤光谱,模拟产生了热红外高光谱数据集,利用这些数据进行了土壤的发射率提取试验,分析了较为典型的几种温度发射率分离方法,如NEM、ISSTES、α剩余法、MMD、TES在土壤发射率提取中的适用性、稳定性和精度,并根据分析的结果对各种算法在土壤发射率反演中的应用进行了相应改进.对于NEM方法,给出了最优的最大发射率;对于MMD方法,提出了一种比原平均-最小最大发射率之差更好的经验关系;在TES方法中,使用ISSTES代替原先的NEM方法,获得了精确的发射率初始值.基于模拟数据的算法分析结果表明,对于地面测量高光谱数据的土壤发射率信息提取,ISSTES准确度最高.最后给出了使用这5种方法由地面实测高光谱数据提取的土壤发射率光谱实例,提取的发射率光谱的分布情况很好印证了基于模拟数据的算法分析结果.     

基于GIS的土壤重金属污染分析与模拟系统设计

作为环境质量评估的重要指标之一,土壤重金属污染程度对环境质量具有重要影响.为了了解土壤重金属污染现状以及评价重金属污染对环境的影响,利用GIS平台、MySQL数据库、空间分析方法、土壤重金属污染扩散模型等关键技术和方法,设计并开发了基于GIS的土壤重金属污染分析与模拟系统.系统实现了重金属污染分析、二维扩散模拟等功能,...     

基于ICA和高光谱指数的水稻Zn污染监测模型

从潜在光谱响应指数及光谱特征波段反射率两个层面对不同浓度水稻zn污染胁迫进行遥感监测.在光谱指数层面,系统分析了高光谱遥感指数与Zn污染胁迫下的水稻叶绿素含量、水分含量、细胞结构和叶面积指数等4个重要生理生态参数变化特征的响应关系.通过实验,得到表征生态参数变化的高光谱遥感指数及其响应规律,建立响应水稻Zn污染的三维高...     

耕层土壤有机质高光谱间接估测模型

针对光学遥感技术只能获取表层土壤光谱信息而无法直接估测耕层土壤有机质含量的问题,探索建立基于表层土壤高光谱信息的耕层土壤有机质间接估测模型。以山东省济南市章丘区采集的76个表层、耕层土壤样本数据为基础,首先分析原始光谱反射率的光谱特征;然后利用反射率的一阶微分、平方根的一阶微分和对数倒数的一阶微分等方法对原始光谱反射率进行变换,并根据极大相关性原则选取估测因子;最后根据表层土壤有机质含量与耕层有机质含量间的内在关系,建立耕层土壤有机质含量的间接估测模型。结果表明,以557、1 621、2 107和2 316 nm波段对数倒数的一阶微分变换值和864 nm波段反射率平方根倒数一阶微分的变换值为估测因子,使用二次函数关系模型对耕层土壤有机质含量间接估测的精度最高,其决定系数R~2为0.784,平均相对误差为10.7%。研究表明,利用表层土壤高光谱信息间接估测耕层有机质含量可行有效。     

结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演

重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正（direct standardization,DS）算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6, 模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度。     

成像光谱数据在城市遥感中的应用研究

采用高空间分辨率的航片与高光谱数据对城市进行遥感研究。利用高空间分辨率数据丰富的空间信息,以及高光谱分辨率数据丰富的光谱信息,提出了基于图像边缘检测和光谱分析的新型高光谱遥感图像分类方法,对城市地物覆盖以图斑为单位进行分类。从而证明对复杂的城市环境进行遥感研究,这种方法是有效的。     

土壤有机质光谱特征研究

The study on soil spectral reflectance features is the physical basis for soil remote sensing. Soil organic matter content influences the soil spectral reflectance dramatically. This paper studied the spectral curves between 400 nm∼2500 nm of 174 soil samples which were collected in Hengshan county and Yixing county. Fourteen types of transformations were applied to the soil reflectance R to remove the noise and to linearize the correlation between reflectance (independent variable) and soil organic matter (SOM) content (dependent variable). Then, the methods such as derivative spectrum technology and stepwise regression analysis, were applied to study the relationship between these soil spectral features and soil organic matter content. It shows that order 1 derivative of the logarithm of reflectance (O1DLA) is the most sensitive to SOM among the various transform types of reflectance in consideration. The regression model whose coefficient of determination reaches 0.885 is built. It predicted the soil organic matter content with higher effect. Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 40271007).     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

Quasi-quantitative relationship between soil moisture and\npolarization characteristics

Besides amplitude, frequency and phase, the polarization is another basic property of the electromagnetic wave. In the remote sensing field, the polarization is mainly applied in active detection systems of radar and lidar. This paper presents the quantitative relationship between soil moisture and polarization signatures in a certain type of soil in a farm. And this relationship is expected to be introduced on agriculture and hydrology ultimately. The experiments were performed both in the laboratory and the field. Soil samples with different moisture contents were measured at three wavebands on visible spectrum, and at several viewing angles in the plane of incidence. The polarization signature was indicated by the multi-band and multi-angle degree of linear polarization (DOLP) in this paper. The soil moisture were divided into five levels according to the properties of DOLP curves, namely, the quasi-quantitative relationship between soil moisture and its polarization signature were established. The percentages of soil moisture of the five levels are: ≤10%, 10%—20%, 20%—40%, 40%—56% and >56%, respectively. Although this division for soil moisture is on a rather large scale, it will meet the precision of application agricultural and hydrologic remote sensing.     

叶片化学组分成像光谱遥感探测分析

利用地面光谱仪的测量数据,进行了成像光谱遥感探测叶片学组分的机理性研究。采用多元逐步回归方法,分析了鲜叶片７种化学组分含量与其光谱特性的关系,分别建立的反射率ρ及其变化式１／ρ、ｌｏｇρ和ρ的一阶导数Ｋρ与化学组分含量的统计方程,并对这４个指标的性能进行了比较了评价。结果表明,在９５％的置信水平下,可以由叶片的精细光谱特征较好地反映出化学组分含量;特别是利用Ｋρ作为因子,使置信水平提高到９９％,尤     

叶片化学组分成像光谱遥感探测机理分析

利用地面光谱仪的测量数据 ,进行了成像光谱遥感探测叶片化学组分的机理性研究。采用多元逐步回归方法 ,分析了鲜叶片 7种化学组分含量与其光谱特性的统计关系 ,分别建立了反射率 ρ及其变化式 1/ρ、logρ和ρ的一阶导数Kρ 与化学组分含量的统计方程 ,并对这 4个指标的性能进行了比较和评价。结果表明 ,在 95 %的置信水平下 ,可以由叶片的精细光谱特征较好地反映出化学组分含量 ;特别是利用Kρ 作为因子 ,使置信水平提高到 99% ,尤以对粗蛋白质、N、K含量反映最好 ,R2 均达到 0 8以上 ,粗蛋白质可达 0 95 6 4,从而为进一步探讨在中国利用成像光谱遥感探测叶片化学组分奠定了基础     

高光谱遥感光谱相似性度量算法与若干新方法研究

提出了一种新的光谱相似性度量算法分类体系。在归纳算法的基础上,根据不同的度量原理与实现策略,结合应用需求,提出了基于光谱多边形的测度、四值编码、十进制编码、树状变换测度及基于小波变换的测度等新方法,这些方法能够应用于分类、检索等的相似性度量中。     

Spectral identification of materials by reflectance spectral library search

Spectral library search is emerging as a viable approach for material identification and mapping by reusing spectral knowledge gained from hyperspectral remote sensing across space and time. The potential of retrieving meaningful spectral material identifications in the presence of reflectance of spectra of various material types and with various similarity metrics has been assessed in this study. Test reflectance spectra of various vegetation, minerals, soils and urban material types are identified by searching through the composite reflectance spectral library obtained by combining various institutional reflectance spectral libraries. The accuracy of material identifications under various conditions: (i) in the presence of identical, similar and dissimilar spectra; (ii) in the presence of only identical and dissimilar spectra; and (iii) in the presence of only dissimilar spectra has been assessed with several similarity metrics. Results indicate the possibility of obtaining 100% accurate material identifications by library search if the spectral library contains identical spectra. However, the presence of a large number of similar spectra, despite the presence of identical spectra, is found to increase false positives, thereby reducing the accuracy of retrievals to 82% at best. Further, the accuracy of material identifications in the presence of similar spectra is similarity metric-dependent and varied from about 52% (obtained from Binary Encoding) to 82% (obtained from Normalized Spectral Similarity Score). Overall, results support the possibility of using independent reflectance spectral libraries for material identification while calling for robust spectral similarity metrics.     

成像光谱遥感技术及其图像光谱信息提取的分析研究

成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。     

新疆焉耆盆地土壤湿度时空分布特征

本文以新疆焉耆盆地为研究区,首先利用实测数据和Landsat 8 OLI遥感数据获取土壤调查植被指数（MSAVI）和地表温度（Ts）,构建Ts-MSAVI特征空间,拟合特征空间的干湿方程;然后利用该特征空间计算温度植被干旱指数（TVDIm）,反演9-11月的土壤湿度,探讨土壤湿度时空分布特征。试验结果表明：①遥感影像反演的TVDI与实地考察的土壤湿度显著相关（a=0.05）;不同土层中,TVDIm与10~20 cm土层湿度相关性最高（R=0.588）;②焉耆盆地湿度总体以半干旱为主（0.60.8）;土壤湿度空间分布上,焉耆盆地南侧为干旱区,西部和北部地区偏干旱,中部为湿润区域,对于该地区滨湖湿地和博斯腾湖附近小湖土壤湿度最高,博斯腾湖南部的沙地区土壤湿度最低,Ts与土壤湿度呈负相关;③10月湿地的TVDIm值最低,9月沙地的TVDIm值最高。TVDI模型应用于焉耆盆地取得较好的结果,可用于正确地估算土壤湿度,研究结果可为焉耆盆地生态环境和水资源提供重要的参数。     

GIS与模糊综合评判方法在垃圾填埋场选址中的应用

随着环境保护的呼吁声越来越高,人们对环境污染物之一的垃圾的处理越来越关注,选址工作在垃圾填埋场的整个建设过程中的地位非常重要.本次选用ETM++遥感影像提取基础地理信息,结合垃圾填埋场建址的标准,利用GIS空间分析功能分析出适合场址的几个候选区.利用层次分析法选取相关评价指标,建立模糊综合评判模型对几个候选区进行评价;...