非相干双光源植被冠层方向反射模拟与试验

基于非相干光源叠加的原理,建立了太阳-激光双光源植被冠层方向反射模型。首先,分析了太阳光和激光的特点,指出了其协同应用对植被定量遥感探测的应用潜力;其次,利用Li-Strahler几何光学模型和辐射传输SAIL模型,进行了双光源情况下的模拟研究,发现在非相干叠加的情况下,当两种光源在不同角度入射时,会出现双热点的现象,并且其强度受到两种光源各自强度的影响。基于上述原理,分别针对两种模型进行试验研究,利用模拟“树木”进行了稀疏分布的几何光学模型研究,利用小麦进行了浓密分布条件下的辐射传输模型试验研究,试验结果表明了基本原理及模拟结果的可靠性。结合相关研究分析表明,双光源建模有利于定量遥感机理模型的求解,可以利用构造的“热点”信息进行植被结构参数提取,同时对于主被动遥感协同应用和激光的植被定量遥感研究具有重要价值。     

东亚沙尘源地、沙尘输送路径的遥感研究

东亚沙尘灾害严重影响东亚各国的生态环境 ,在源地大量侵蚀表层土壤 ,在输送过程中严重污染大气环境质量。此外 ,作为气溶胶 ,对区域辐射平衡和天气系统产生重大影响。本文利用 Sea Wi FS遥感数据分析了东亚沙尘灾害的源地、沙尘输送路径 ,结果显示 :东亚沙尘的三个主要源地是蒙古的戈壁、内蒙古中西部的沙漠戈壁和塔克拉玛干沙漠。沙尘输送路径有北路、中路和南路三条 ,北路主要影响中国的东北地区 ,中路主要影响中国的华北地区 ,南路主要影响中国的华中、华东地区。通过遥感确定沙尘源地和沙尘输送路径对于东亚沙尘灾害的治理有指导意义 ,也是对沙尘大气模式的一种检验。     

基于多波段统计检验的土地利用变化检测

在将历史土地利用矢量图与新时期遥感影像结合研究的基础上,提出多波段统计检验差异法进行土地利用变化检测,有效避免了传统方法中阈值的不确定性.在黑龙江省佳木斯市开展的试验及精度分析表明,本方法可以在无人工干预的情况下较好地检测出土地利用变化,总体检测精度达到86.2%.     

遥感植被指数对多时相AVHRR数据主成分分析的影响

对中国全年36个旬NOAA－AVHRR的1km覆盖数据进行两步处理：分别采用比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、土壤调整植被指数SAVI和修改型土壤调整植被指数MSAVI最大值合成方法从每3旬数据合成每月数据；对每一种处理后的原始数据计算四种植被指数，并对这16种数据进行了主成分变换，分析不同处理方式对主分量积累方差和各主分量所分映生物学规律的影响。     

山水林田湖草生态保护修复项目遥感监测及辅助绩效评价

山水林田湖草生态保护修复是保障国家生态安全的重要举措,科学合理的生态保护修复项目监测和绩效评价方法,有助于保障生态保护修复工程的顺利实施和生态保护修复成果的可持续发展。本研究采用文献综述和案例分析相结合的方法,论述了遥感技术在山水林田湖草生态保护修复项目监测和绩效评价中的具体应用。从关注区域生态系统格局和质量两方面出发,选择遥感数据获取的土地覆盖类型、植被长势、水质参数作为评价指标,整体实现了山水林田湖草各生态要素的监测;从维护和提升区域生态系统服务出发,选择水源涵养、水土保持、生态系统承载力等指标,论述了遥感数据在辅助山水林田湖草生态保护修复项目绩效评价中的作用。最后指出积极探索新的遥感数据挖掘方法,并结合遥感技术与传统的调查方法,有望形成更客观、更快速且具备可执行性的山水林田湖草生态保护修复项目监测及绩效评价体系。     

结合雷达影像纹理特征的作物叶面积指数估测

研究了结合雷达影像纹理特征进行作物叶面积指数(LAI)估测的可行性,分析了作物LAI与多极化雷达纹理特征的相关性。将ENVISATASAR影像6种纹理特征与实测玉米的LAI进行相关分析发现,HH极化影像的灰度共生矩阵纹理特征与玉米LAI的相关性较VV极化的高;HH极化影像的对比度、异质性,VV极化影像的偏度、均质性等纹理特征与实测LAI均有较大的相关性。分别对两种极化影像雷达波散射强度及纹理特征与实测LAI进行多元回归分析,发现HH极化方式的相关系数达到0.68、VV极化的为0.87。说明结合纹理特征的雷达估测作物LAI方法具有一定的可行性。     

基于RADARSAT SAR估测热带人工林叶面积指数研究

 研究了雷达后向散射系数 与热带人工林叶面积指数（LAI）的相关性。该研究通过对水云模型的修正,提出了一种半经 验性的估测热带人工林叶面积指数的方法。利用Radarsat -1 SAR数据对广东雷州人工林的验证表明,其主要林种的估测相关系数 R2接近0.5。该方法充分考虑了森林的特点以及雷达成像的特性,对于估测多云雨地区热带森林叶面积指数具有一定的参考价值。     

利用Web挖掘技术改善公众网络地图查询服务

针对影响公众网络地图查询服务质量的一些因素,提出利用Web挖掘技术来加以改善,这主要体现于三个环节:从万维网中发现并提取地址信息以扩充空间数据库;通过对扩充后的数据库进行空间分析与推理来增强查询功能;根据分析用户查询日志来指导数据采编工作以及提供针对性的查询服务。在文章的最后给出了原型系统的设计框架与试验实例。     

大尺度景观结构指数的因子分析

基于遥感和GIS技术,尝试对大尺度下陆地景观结构指数进行因子分析。根据生态区划计算描述中国陆地景观结构的13种景观结构指数,包括斑块密度、最大斑块指数、边界密度、面积加权斑块形状指数、面积加权斑块分维度、平均最近斑块距离、最近斑块距离的标准差、最近斑块距离的相异系数、蔓延度、分布邻接指数、结合度、香农多样性指数、辛普森多样性指数。在相关分析的基础上,对其中12种指数进行因子分析,并采用前3个公因子分析中国陆地景观结构,3个公因子的方差累积贡献率达88.8%,分别定义为斑块多样性因子、斑块形状复杂性因子和斑块分布均匀性因子。计算表明,在人类活动影响强烈的生态区,这3个公因子取值都比较小,反映斑块类型多样性减少、形状复杂性降低、分布趋于均匀。     

工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展

空间信息是工程项目建设的基础。测绘、遥感、GPS和GIS等空间信息采集技术在支撑工程项目向更高、更大、更安全等方向发展中发挥了重要作用。随着信息采集技术的迅速发展,大数据技术推动了各行各业迈入了新台阶。海量的空间信息正促进工程项目建设向更智能、更科学、更环保发展。在大数据时代,如何开展工程项目的大数据监测与分析成为了工程遥感监测领域新的研究方向。与此同时,“一带一路”倡议提出以来,迅猛发展的我国境外工程项目对工程项目的投资决策、建设与运营管理都提出了更高的要求。地球大数据技术可以为境外工程项目的前期规划、可行性研究、设计、安全风险评估、施工、后期运营管养及监管提供新技术、新方法和新手段。围绕工程项目大数据监测与分析的理论方法体系与科学问题,面向我国境外工程项目建设中对大数据分析技术的迫切需求,本文系统性的阐述了工程项目地球大数据监测与分析的概念、用户需求、研究内容、主要技术方法和远景目标,以期为未来相关研究工作提供指引。在此基础上,总结了工程项目地球大数据监测与分析的研究进展。研究发现：① 空间信息采集技术的快速发展,使得工程建设比任何时候都能获得更准确、更及时、更丰富的空间信息,工程项目的大数据监测与分析这一新的研究方向应孕而生,可促进工程项目向更智能、更科学、更环保发展;② 工程项目的现状调查、规划、可行性研究、勘察设计、施工和运营与监管等各个环节都对地球大数据监测技术有大量的需求;③ 地球大数据技术在我国工程项目建设中应用的相关研究还处于较为初级的具体技术服务阶段,还难以为工程项目投资决策提供支持,特别是境外工程项目的相关研究尚处于起步阶段,而我国境外工程项目建设存在基础数据匮乏、项目总体规划和模拟水平较低、监管能力弱和人文政治鸿沟风险高等问题,迫切需要开展地球大数据监测与分析,提高投资决策科学水平,降低境外投资风险。