长春市石头口门水库颗粒物光谱吸收特性

针对东北地区水体,以长春市重要水源地石头口门水库为例,分别于2008年6月13日和9月23 日对该水库进行了水体颗牲物吸收特性研究.结果显示:2008年6月水库悬浮物含量高于9月,而叶绿素a含量低于9月:总颗粒物的吸收光谱曲线类似于非色素颗粒物,非色素颗粒物吸收对其的贡献明显大于浮游植物色素,9月份浮游植物吸收对其的贡献略有增加,吸收曲线在440nm左右能明显看到浮游植物引起的吸收峰;非色素颗粒物在440nm的吸收系数与悬浮物浓度存在较好的函数关系,而与叶绿素a浓度的相关性较弱;浮游植物色素吸收系数较低,色素组成中叶绿索a占主导地位,浮游植物在440nm和675nm的吸收系数与叶绿素a含量均存在较好的指数函数关系;6月浮游植物比吸收系数在440nm和750nm的均值分别为0.0483m2/mg和0.0263m2/mg,而9月份的均值分别为0.0337m2/mg和0.01 87m2/mg.     

基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式

针对2007年5月太湖爆发的蓝藻水华事件,利用MODIS植被指数数据对其进行遥感监测.结果表明:MODIS数据可成功提取蓝藻水华信息.近红外/红光波段比值识别模式和植被指数NDVI值、EVI值识别模式均可确定蓝藻分布范围,但前两者不易将高浑浊水体区分开来,或不易识别低蓝藻分布区域,因此易扩大或缩小蓝藻分布范围;而后者由于引入了背景调节参数,可有效抑制背景水体及泥沙的影响,因此根据EVI值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况.该研究可为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础.     

吉林查干湖水体叶绿素a含量高光谱模型研究

叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,高光谱遥感可有效反演叶绿素a含量.该研究通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱和神经网络模型等多种算法建立了叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:叶绿素a与单波段光谱在蓝、绿波段相关系数较低,而在红光与近红外波段有明显提高,微分光谱也表现出同样的趋势;反射率比值算法模拟效果好于线性回归法;神经元网络模型可以大大提高实测光谱数据的反演能力,确定性系数高达0.95.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础.     

周期和振幅相结合检测地震方法研究

分析了单纯用地震波振幅作为报警阈值的缺点,通过数字地震仪与模拟地震仪报警机制的对比,提出用检测周期和振幅相结合的方法来实现地震报警.     

岩性反演技术在煤田三维地震勘探中的应用

以开滦集团范各庄矿某采区岩性勘探为例,介绍利用地震反演技术解决煤层顶底板岩性问题。该项技术是以测井资料作为约束条件,对地震资料进行反演,推算出波阻抗资料,进而计算煤层厚度,并对顶底板岩性作出推断。通过对部分资料验证,采用岩性反演技术解释的该采区5煤、7煤、9煤、12煤的深度、厚度及其顶底板岩性,与实际情况基本相符。     

湖泊水质遥感研究进展

详述了湖泊遥感水质最新发展动态,如遥感水质模型的数学方法、与水质指标最敏感的波段以及TM、SPOT、MODIS、MERIS、AVHRR、CASI等传感器的适用情况,并分析了可能导致湖泊水质遥感模型误差的原因和解决办法。湖泊各项水质组分与光谱之间相互影响可认为是一种非常复杂的非线性关系,最适合用神经网络这样的黑箱模型来模拟。应当研究和选取敏感波段,用高光谱逐段分析与各种水质指标相关最密切的波段。湖泊水质遥感最终走向实用化必将其与水生态问题结合起来,作为一种监测手段,在水中藻类的时空分布、流域营养物质输送模型和湖泊水域水质模型等问题中得到广泛应用。我国学者使用超光谱数据源获得更为精确的监测成果还比较少,由于我国卫星可以用来进行水质遥感的波段比较宽,应当在新一代的资源环境卫星上加入更适合水质遥感的波段。     

动态变化率与最大差值相结合的陆表生态变化检测

为了实现更大尺度上的陆表生态变化检测,一种基于综合生态指数的动态变化检测方法用于不同时期卫星影像变化信息的提取。本文以东北地区的松嫩平原地表植被覆盖类型作为主要研究对象,2006年和2018年作为变化检测研究的标准年,陆地资源卫星影像数据作为实验数据源。动态变化的主要检测内容划分为年内变化和年际变化,最大差值算法计算影像数据的年内最大变化差异,同时动态比率算法计算年际动态变化。方法的实现过程如下,选择3个主要生态指数（水体指数、植被指数和土壤指数）用于计算年内最大差异和年际动态比率。然后,采用主成分分析法提取年内最大差异和年际动态比率的第一主成分,主要研究内容包括年内变化的显著性生态评价和年际变化方向、变换类型的分析与评价以及方法精度的验证。最终结果表明：（1）动态比率算法用于研究区年际变化检测,具有更高的变化检测精度,总体精度为93.80%,Kappa系数为0.876。（2）年内生态指数变化的最大差值用于定量衡量研究区年内变化检测。其中,第一主成分保留了83.04%的变化信息。同时,植被和水体对研究区的陆表生态变化有正方向的贡献。土壤裸露程度对陆表生态变化有负方向贡献。动态比率变化检测方法不需要设定适合的、动态的变化阈值,更便于大范围高效更新土地覆被类型。     

河西走廊酒东沙地风沙沉积物理化特征及其环境意义北大核心CSCD

酒东沙地位于河西走廊中段的张掖绿洲和酒泉绿洲之间,其风沙环境的变化对周边的人类活动至关重要。与其他沙区相比,该沙地的研究基础相对薄弱。对酒东沙地表层风沙沉积物的粒度、化学元素和矿物特征进行了研究,并探讨了其环境指示意义。结果表明:酒东沙地表层风沙沉积物平均粒径218~308μm,以中沙和细沙为主,分选性良好,偏度近对称,峰度中等;沉积物粒径总体上由北向南逐渐变细;在近东西向的两条断面上,位于沙地腹地的表层风沙沉积物自西向东逐渐变细,而沙地南缘则呈现相反的规律;酒东沙地表层风沙沉积物中跃移组分含量最高,其次为短距离悬移组分、蠕移组分和长距离悬移组分。常量元素以SiO_(2)为主,CaO和MgO含量存在顺主导风向减少的规律;微量元素除Cr、Ni和Co表现出明显的富集特征外,其余元素均出现不同程度的亏损。矿物以硬矿物石英和长石为主,其次是白云石,其他矿物含量极少;矿物成分成熟度指数Q/TF较低。酒东沙地表层风沙沉积物处于基本未受或遭受了较弱的化学风化的初期,以物理风化过程为主,推测其形成于干冷、弱化学风化和弱成壤环境下。     

青海湖地区风沙活动研究进展

青海湖位于青藏高原的东北缘,地处青藏高原与黄土高原的过渡地带,一直是风沙活动与风成沉积研究的理想区域。在现有的研究成果基础上,综述了青海湖地区的风沙活动研究进展,包括沙地分布,历史风沙活动记录,风成沉积的物源、输送过程、沉积特征,风沙地貌,以及土地沙漠化。当前,湖东与湖西是青海湖地区主要的沙地分布区,沙地内风成沉积的粒度、化学等沉积特征表明,更新世晚期、全新世早期、全新世晚期为青海湖地区主要的风沙活动时期。该地区位于气候变化的敏感区,气候环境多变,且湖东与湖西沙地的物源不同,风沙活动的输送过程常受大气环流与区域风况的影响。此外,青海湖沙地内沙丘广布,土地沙漠化受自然与人为因素影响而变化明显,但沙漠化程度有减弱的趋势。未来可在青海湖地区古气候环境的演化和差异、年代学框架的建立与完善、风沙活动过程等方面,进行更深入的研究。