遥感与GIS支持下近十年中国草地变化空间格局分析

以遥感与GIS为技术支撑，动态监测我国草地资源近十年的变化情况，为草地资源的可持续利用与管理提供科学依据。近十年来，我国的草地资源变化在空间上有明显的地域差异。表现为草地变耕地主要分布于我国的东北三省，与内蒙古的东部地区；草地变为城镇交通用地在很大程度上与区域的人口、经济发展有联系；草地变林地分布主要集中于沿海地区；草地退化集中于内蒙古、新疆、青海。草地变化虽然与自然条件有关，但人类活动对草地变化有很大影响。同时草地的退化对我国的生态环境，尤其是北方将产生不良的作用，在一定程度上制约区域经济发展。     

天宫一号高光谱数据的船只检测实验

针对检测目标进行基于引力场的船只目标增强,计算船只目标的纹理、光谱等指标,基于支持向量机(SVM)方法,利用天宫一号高光谱数据,得到空间探测信息与地面实际目标之间存在精确的相互关系,进行船只检测实验研究.结果表明:天宫一号高光谱数据能够有效的从海水背景中提取船只信息,但船只类型仍难以有效识别.图像的自动分割对于船只的检测非常重要.传感器的多光谱与高分辨率相结合是今后研制的一个主要方向.     

基于HY-1C CZI影像光谱指数重构数据MNF变换的红树林提取

本文基于广西山口国家红树林生态自然保护区的HY-1C卫星的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager,CZI)影像,分析了红树林与一般陆地植被的光谱特征及其光谱指数的相关性,采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化差异水分指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)、大气阻抗植被指数(Atmospheric Impedance Vegetation Index,ARVI)及利用CZI波段构建的光谱斜率比(CZI Visible Spectrum Slope Ratio,CVSSR)4个指数替代CZI原始波段形成重构数据,基于重构数据的最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation,MNF)结果分量,建立决策树并实现了红树林信息的自动提取。研究结果表明：结合本文所选光谱指数重构数据及MNF变换方法,能够有效增强CZI影像上红树林与一般陆地植被的光谱差异,基于MNF变换分量建立的决策树可有效提取红树林信息,经与专家解译结果比对,本文方法面积准确率达90%以上;经随机样本点验证,总体检测精度为88%。