彩色红外片的“二色性”及其改进

针对彩红片的“二色性”,改进了国产彩红片的加工工艺,获得色彩鲜艳、层次丰富的彩红片,明显提高了航片信息量和解释能力,它对各种专业遥感均有普遍意义。国家遥感中心资料服务部秦友奎、赵继成、郭志杰、李小军等协助有关工作,谨此致谢。     

洪涝灾害遥感监测研究

本文讨论了利用陆地卫星、气象卫星和航空侧视雷达等遥感技术进行洪涝灾情监测的技术方法,并应用于1991年江淮地区特大洪涝灾害的快速调查与分析。     

遥感地质学教学改革3W原则及支撑创新创业训练的探索

在地球大数据与空间对地观测技术飞速发展的时代背景下,遥感地质学课程需要紧密围绕培养创新型人才、服务全球可持续发展开展教学改革与评估.本文以中国海洋大学为例,提出可具推广性的教学改革与评估3W原则,即为什么要开课(Why)、讲什么内容(What)、时间如何安排(When),并探讨了近年来遥感地质学课程建设与毕业设计选题在支撑大学生创新创业训练方面的作用与成效.     

基于高分辨率遥感影像的林地变化检测方法研究

本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用.     

利用主成分分析改善土地利用变化的遥感监测精度——以珠江三角洲城市用地扩张为例

近年来,珠江三角洲由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感图,可以定量地监测这种城市化的现象。但理,由一般的遥感动态监测方法所得的结果往往夸大变化的程度,以及获得一些不合理的结论．该文提出主成分分析的方法来改善遥感动态监测的精度。将该方法应用应用于珠江三角洲发展最快的东莞市,获得了较满意的结果。     

“4D”技术及其应用

介绍“４Ｄ”（即数字地面模型、数字正射影像、数字栅格地图和数字线划地图）系列产品的生产流程、关键技术、及其在耕地保护、防灾减灾救灾和城市规划等方面的应用方法。     

基于GIS的TM数据分类及辅助制图研究

本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。     

十年来物探、化探、遥感工作的进展与今后工作的展望

十年来物探、化探、遥感工作取得了长足的进步:开辟和扩大了新的应用领域,覆盖了地质工作中区域调查、矿产普查和水文、工程、环境地质三大方面,取得了一批好的地质效果,方法技术有了较大进步,有的达到了国际先进水平。“八五”期间和今后十年物探、化探、遥感要为提高地质调查程度和加深矿产地质背景的认识,提高找矿命中率,加大探测深度,扩大服务领域等方面发挥特殊的作用。区域性工作要有计划地提高覆盖率,开展综合编图,深化地质解释,为解决某些基础地质问题和矿产普查指明方向。矿产勘查工作要系统开展成矿远景区的物探、化探普查,加强异常查证,提高寻找隐伏矿和难识别矿的能力。水文、工程、环境调查方面要拓宽遥感、物探、化探的服务领域,充分发挥它们的作用。技术进步取决于方法、技术、设备等方面的进步和方法、技术的优化组合。为使技术水平有较大提高,要组织某些重大的技术课题进行研究和攻关,还要适时制订修订技术标准、规范、规程。     

GIS技术支持下的招远市金矿区崩塌遥感调查

在总结前人研究成果的基础上,全面系统地分析了诱发招远市金矿区崩塌的自然和人为因数,然后运用遥感技术对金矿区遥感图像进行处理,提取诱发崩塌的条件因子,聘请有经验的专家对各项诱发因子进行诊断分析,以此作为判断条件,在G IS技术的支持下对诱发崩塌的条件因子进行空间分析,预测出招远金矿区发生崩塌的危害程度,为防治崩塌提供科学依据。预测结果表明,招远金矿区崩塌有进一步发展的可能,其中,高危险区有36820 m2,中易发区有50 610 m2,低易发区有67 200 m2,需要采取有效措施加以防治。     

长江口水域多光谱遥感水深反演模型研究

利用Landsat-7 ETM 遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性可以探测水深。该文介绍单波段、双波段比值和多波段3种线性回归模型以及动量BP人工神经网络水深反演模型。选择长江口北港河道上段作为研究区,利用上述模型,分两种情况进行水深反演:一是以河道全部历史样本建模;二是将河道按自然水深划分为浅水区和深水区分别建模。结果表明:神经网络模型预测精度高于线性回归模型;水深分区后线性回归和神经网络模型预测误差均有所减小。