西北地区土地资源类型TM影像解译标志的建立

通过对西北地区典型1:10万TM影像和地理情况的对比研究,采用两级分类系统建立了土地资源6类29个类型的解译标志,为在微机平台上全数字化解译全区土地资源类型提供了基础。     

利用信号延展度度量的形态滤波算法

分析了传统形态滤波器的局限性,提出了一种建立在图像连通分量的延展度度量上、基于轮廓结构元素的新型CS形态滤波器。定义了一个基于轮廓结构元素的形态学击中运算,CS形态滤波器使用这一运算来提取噪声区域,一次性地将噪声区域内的噪声全部去除。实验结果表明,该滤波算法不仅具有很好的抗噪性,而且在保护图像细节方面的能力尤为突出。     

在ARC／INFO地理信息系统软件支持下对坝上地区沙质沙漠化现状的研究

位于河北，内蒙两省交界的坝上地区近十几年来由于不合理农牧业活动加剧，沙漠化日趋严重，利用地理信息系统软件ＡＲＣ／ＩＮＦＯ建立坝上地区沙漠化数据库，并利用其各种功能对坝上地区沙漠化的现状进行研究及分析。     

Correction of CMPAS Precipitation Products over Complex Terrain Areas with Machine Learning Models

Machine learning models were used to improve the accuracy of China Meteorological Administration Multisource Precipitation Analysis System (CMPAS) in complex terrain areas by combining rain gauge precipitation with topographic factors like altitude, slope, slope direction, slope variability, surface roughness, and meteorological factors like temperature and wind speed. The results of the correction demonstrated that the ensemble learning method has a considerably corrective effect and the three methods (Random Forest, AdaBoost, and Bagging) adopted in the study had similar results. The mean bias between CMPAS and 85% of automatic weather stations has dropped by more than 30%. The plateau region displays the largest accuracy increase, the winter season shows the greatest error reduction, and decreasing precipitation improves the correction outcome. Additionally, the heavy precipitation process’precision has improved to some degree. For individual stations, the revised CMPAS error fluctuation range is significantly reduced.     

应用遥感和GIS技术进行西北地区土地资源调查

应用遥感和地理信息系统(GIS)技术开展西北地区土地资源动态调查是建立国家级基本资源遥感动态信息系统的一项基础性工作。在这项工作中,我们首先在确定土地资源分类依据和原则的基础上,建立了西北地区土地资源的分类系统;通过遥感数据一人机交互解译一矢量图编辑一地理信息系统的全数字方式,完成了90年代中期由1:10万基本数据支持的西北地区土地资源信息系统数据库的建设。     

总云量实况分析产品在四川省的检验分析

利用2019年四川省41个国家地面气象观测站定时人工观测总云量资料,从多方面对国家气象信息中心研制的总云量实况分析产品进行检验。结果表明：不同空间匹配方法的评估结果存在一定差异。实况分析产品能反映总云量的变化,但较地面人工观测值偏低。实况分析产品对四川省总云量有较好的判识能力,夏半季准确率高于冬半季,四川盆地内云判识准确率高于川西高原和攀西地区。从总云量分量级检验来看,晴天时一致率最高,误差最小,而阴天准确率最高。     

近50年来毛乌素沙地的沙漠化过程研究

根据野外考察、应用遥感和地理信息系统技术对毛乌素沙地进行动态研究表明，50年代沙漠化土地面积约为12900km^2，到了70年代中期达41110km^2,80年代后期，减少为32590km^2，至1993年又下降到了30650km^2。50-70年代是沙漠化土地迅速发展的时期，而进入80年代以后，总体上是处于逆转过程中，已有近9460km^2的沙漠化土地得到了治理，这主要得益于“三北”防护林工程的实施和当地政府与干部群众积极开展沙漠化防治的努力，也进一步证明了：沙漠化主要是人类造成的，也只有人类能够控制它。     

四川省地面雨量站站网现状分析

气象台站站网布局质量直接影响观测资料的使用效益。通过水平站间距、垂直层分布、坡度、流域、风险区划、站点控制范围以及网格覆盖率等多个角度对四川省现有地面雨量站站网进行分析,以期为后续增减站点、站网布局优化提供科学依据。分析结果表明:(1)四川省雨量站平均水平站间距为9.04 km,完全满足世界气象组织OSCAR对气候监测领域的需求,满足全球数值天气预报的“突破”需求,但距理想的“目标”还有一定差距;(2)四川省80%以上的雨量站布设在低海拔和中海拔区域,92.38%的雨量站布设在平坡地、较平坡地、缓坡地和较缓坡地;(3)四川省较高和高风险区面积占比不足40%,站数占比达50%以上,且站网密度随着风险区从低到高逐渐增大;(4)站点控制面积<100 km^(2)的区域主要分布在四川盆地内,川西高原站点控制面积普遍在100 km^(2)以上,个别站点控制面积在1000 km^(2)以上;(5)不同分辨率网格覆盖率,四川盆地内最高,攀西地区次之,川西高原相对较低。     

沙质荒漠化的遥感监测与评估──以中国北方沙质荒漠化区内的实践为例

土地荒漠化已成为受其影响地区经济发展和环境保护的一个重要障碍,及时了解其过程、现状和发展趋势,对确定荒漠化防治的战略和措施均有重要意义。本文以我国北方沙质荒漠化为研究对象,对其开展了遥感监测和评估及其方法论的研究。结果表明,在沙质荒漠化土地程度分级和遥感监测判别指标体系确立后,采用合适的方法可以在短时间内完成大范围的动态监测,使对土地沙质荒漠化的定量评价成为可能。     

科尔沁地区现代沙漠化过程的驱动因素分析

基于近50a科尔沁地区沙漠化土地发展-再发展-逆转的时空变化的研究结果, 以气候波动和人类活动变化作为主驱动因子, 探讨现代沙漠化过程的驱动因素的作用。近40多年气候的波动在一定程度上直接地通过不同时期的降水-温度组合影响着沙漠化的进程, 间接地通过人类对气候波动的响应而产生的经济活动来加速沙漠化的进程。尽管科尔沁地区的气候驱动因子呈现出有利于沙漠化发展过程的趋势, 但在近10多年来, 这种驱动力的作用被有利于沙漠化逆转过程的驱动力所抵消。人类活动是研究区沙漠化过程中更加活跃的驱动因子, 体现在土地利用方式的转变和强度的增加, 以及由此而产生的对自然植被群落毁灭性的破坏而加速了沙漠化的进程。以土壤风蚀为例, 这种加速可以是自然条件下的4~10倍; 随着沙漠化程度的加剧, 所产生的在土壤养分、生物多样性和生物生产量等方面退化的加速也与自然条件下的情况相差3~10倍以上。同样是人类活动, 在合理的土地利用、采取各种沙漠化防治措施的情况下, 又可使沙漠化过程逆转。从这一点上来说, 人为驱动因素应是起绝对主导作用的。