GIS支持下森林火场蔓延的空间模拟

林火扩展具有时间和空间特征。对火场模拟必须建立在空间背景数据库之上，即在地理信息系统和遥感技术的辅助下完成。森林火灾的发生发展有内在和外在因素的影响，内在因素包括了可燃物类型、可燃物湿度、地形，考虑这些因素形成了像元尺度植被燃烧基本历时图；外在因素主要是气候的影响，文中利用生成的植被起火概率图控制像元是否起火。在火场扩展中将Ｒｏｔｈｅｒｍｅｌ模型和经验模型结合使用，并考虑了坡度和风向带方向的因素的影响。最后利用迷宫算法在计算机上实现了火场在地理信息系统支持下的空间蔓延动态模拟。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

基于反射光谱和模拟MERIS数据的太湖悬浮物遥感定量模型

利用地物光谱仪研究了太湖水体的反射光谱特征,通过对比分析,发现580nm反射率值和810nm的反射峰高是太湖悬浮物的敏感波段,并通过光谱微分的方法,发现840nm附近的一阶微分与悬浮物浓度相关性最好,基于上述结论,分别建立了太湖悬浮物的反射光谱和一阶微分遥感定量模型,并利用反射光谱数据,模拟MERIS数据的波段设置,结果表明MERIS第5、12、13波段可以很好的估测太湖的悬浮物浓度.     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

黄土高原西南部陇县—千阳一带崩塌、滑坡地质灾害的遥感影像特征及其分布规律

渭北高原西段新构造活动强烈,崩塌、滑坡地质灾害频繁发生。通过1：5万专题遥感解译和重点地质调查,全区遥感解译崩塌、滑坡地质灾害点共计611处,其中大型滑坡17处、中型滑坡194处、小型滑坡385处,小型崩塌15处。结合区域地理、地质环境特征,将区内大、中型滑坡地质灾害点划分为5个集中分布区、6个集中分布带。区内崩塌、滑坡地质灾害主要受地形地貌、新构造与岩性条件的控制,以地质灾害点集中分布区、带为基础,参考重点地质灾害点的影响范围及人类活动的状况,将千阳县城关镇—崔家头镇、陇县杜阳镇—千阳县草碧镇、陇县峡口河—杨河沟地区列为地质灾害防治监测重点地区。     

High spatial resolution hyperspectral mapping of in-stream habitats, depths, and woody debris in mountain streams

This article evaluates the potential of 1-m resolution, 128-band hyperspectral imagery for mapping in-stream habitats, depths, and woody debris in third- to fifth-order streams in the northern Yellowstone region. Maximum likelihood supervised classification using principal component images provided overall classification accuracies for in-stream habitats (glides, riffles, pools, and eddy drop zones) ranging from 69% for third-order streams to 86% for fifth-order streams. This scale dependency of classification accuracy was probably driven by the greater proportion of transitional boundary areas in the smaller streams. Multiple regressions of measured depths (y) versus principal component scores (x₁, x₂,…, x_n) generated R² values ranging from 67% for high-gradient riffles to 99% for glides in a fifth-order reach. R² values were lower in third-order reaches, ranging from 28% for runs and glides to 94% for pools. The less accurate depth estimates obtained for smaller streams probably resulted from the relative increase in the number of mixed pixels, where a wide range of depths and surface turbulence occurred within a single pixel. Matched filter (MF) mapping of woody debris generated overall accuracies of 83% in the fifth-order Lamar River. Accuracy figures for the in-stream habitat and wood mapping may have been misleadingly low because the fine-resolution imagery captured fine-scale variations not mapped by field teams, which in turn generated false “misclassifications” when the image and field maps were compared.The use of high spatial resolution hyperspectral (HSRH) imagery for stream mapping is limited by the need for clear water to measure depth, by any tree cover obscuring the stream, and by the limited availability of airborne hyperspectral sensors. Nonetheless, the high accuracies achieved in northern Yellowstone streams indicate that HSRH imagery can be a powerful tool for watershed-wide mapping, monitoring, and modeling of streams.     

地理系统与地理信息系统

人类认识自己住居的星球是漫长的,然而是加速度的。学科的分化和交叉是多层次的。统一地理学一再遭受过冲击,但它的合理的内核——地理综合体是客观存在的。地图和遥感作为信息载体证实了这一观点。地理系统的概念反映当代科学技术进步和社会需求;而地理信息系统为地理学发挥区域性与综合性的优势提供了一种现代化的高技术手段。     

月球冷海高铝玄武岩遥感识别及其地质特征分析

高铝玄武岩是美国Apollo和前苏联Luna任务采集的月球样品中极其特殊且具有重要意义的一类样品,对月幔的不均匀性分异和月球早期热演化活动具有重要的指示性意义.本文以地形和成因极其独特的月球冷海中小型撞击坑坑壁或者近端溅射物中新鲜裸露的岩石（岩石丰富>0.5%）为突破口,利用中心和临近像元之间的Al₂O₃含量和镁指数（Mg#）间的线性关系消除了月海-高地混合物影响,将实验室岩性分类标准应用于Lunar Prospector（LP）钍（Th）和Lunar Reconnaissance Orbiter（LRO）Diviner主要元素氧化物反演产品中,获得月球表面新鲜裸露的高铝玄武岩质（Al₂O₃>11 wt%）岩石位置信息.以此为基础,通过目视解译的方法识别了埋藏在冷海表面风化层以下的高铝玄武岩斑块（10个）和单元（1个）.在LRO宽角（WAC）相机和数字地形图影像（LOLA GLD100）中对高铝玄武岩形态学地质特征统计表明,冷海中的高铝玄武岩总面积和体积为3694 km²和1160 km³,岩层的最大埋藏深度和厚度为331 m和207 m.研究结果表明,冷海高铝玄武岩岩层一般具有不一致且不连续的厚度和较大的成分变化范围,并且不是广泛地分布于冷海之中,只是零散地分布于中西部,以及集中于东部的两个表层月海玄武岩地质单元之下.这些分布特征意味着月球冷海早期的高铝型火山活动可能以随机的小型（面积小于500 km²或者体积小于100 km³）喷发为主,偶尔会出现大型的喷发.