大冶市耕地利用变化分析

以1992年、2000年和2009年大冶市TM影像数据为基础,利用ERDAS遥感图像处理软件的监督分类方法和ArcGIS的空间分析功能,对大冶市水域、建设用地、林地和耕地四大土地利用类型进行提取。随着城市化进程脚步的加快,城市建设用地的扩张,土地的不合理利用和污染,使大冶市耕地面积呈日趋减少的趋势。通过土地利用变化情况的综合分析,提出更具实践性的建议,从而更好地指导大冶市土地利用规划的制定。     

正性重氮感光撕膜片单浴冲洗机理的研究

本文提出了一种正性重氮感光撕膜片的单浴快速冲洗方法，并对这种冲洗方法的物理和化学作用机理进行了探讨，发现了在单 浴冲洗中存在着显影和腐蚀的超加和作用。     

武汉市近20年土地利用/覆被变化遥感监测与分析

为探究武汉市土地利用时空变化特征,基于Landsat遥感影像数据,从土地利用动态度、土地利用状态指数两个方面分析了武汉市2000—2019年的土地利用时空变化格局.结果表明:①武汉市水域面积直线下降,下降速度较稳定,平均年缩减率为1.76％;而建设用地面积逐年增加,由市中心向四周呈"辐射式"扩张,增速逐渐减缓;②耕地和...     

基于土地利用的三维景观格局指数变化分析

由于传统二维景观格局指数未考虑地形特征对景观格局指数的影响,为进一步研究地形结构对景观格局指数的影响,以重庆主城区为研究对象,利用ENVI5.2、ArcGIS10.5、Fragstats4.2平台,对重庆主城区不同城市化阶段的Landsat影像数据进行土地利用变化和三维景观格局分析.结果表明,2008-2018年研究区...     

基于激光测高数据的丹江口水库水位变化监测

针对多源星载激光测高数据监测湖泊水位变化问题,该文选取2003—2009年ICESat/GLAH14全球地表高程数据、2018年10月—2019年8月的ICESat-2/ATL13全球内陆水体高程数据,提取丹江口水库多期水位变化数据,最后利用水位站实测水位对其准确度进行了验证,并分析了丹江口水库年度水位变化规律。结果表明,丹江口水库水位呈现明显的季节性变化,每年11月达到较高水位,3月降至较低水位;由ICESat/GLAH14数据估算水库水位的精度为16 cm,ICESat-2/ATL13数据集估算水库水位的精度达到10 cm。因此,ICESat-2/ATL13数据用于内陆水体水位变化监测具有很高的可行性。     

城区重度污染水体遥感识别研究

城市污染水体整治对城市良好水环境具有重大意义。本文基于污染水体形成机理,构建污染水体遥感识别模型,实现了城市污染水体快速、高效、大范围的提取。本文以银川市为研究区,开展银川市污染水体遥感识别,并进行实地验证。验证结果表明污染水体遥感识别精度可达62.96%,共确定银川市污染水体12条,为银川市污染水体整治工作提供参考。此外,本文还分析了影响识别精度的原因,以提高后续污染水体遥感识别精度。由于遥感识别污染水体尚属首次,因此识别精度一般。在今后研究工作中,将会加入其他指标继续研究,以提高精度。     

土地覆盖变化信息自适应抽样策略及其精度评估

提出了一种面向土地覆盖变化信息局域精度评估的自适应型抽样策略。结合待研究地图的土地覆盖变化信息局部特征（如土地覆盖变化类别、斑块大小、异质性和优势度）,探讨与土地覆盖变化信息精度显著相关的协变量,以预测精度的标准误差作为判断标准,识别需要提高精度预测结果可靠性的区域,以自适应地和逐步定位的方式进行样本采集。基于武汉地区的精度评价结果,自适应的抽取增加100个训练样本使得预测精度的确定系数提高了50.66%,而简单随机抽取的增加样本使得预测精度的确定系数提高了17.22%。试验表明,自适应型抽样策略能显著提高土地覆盖变化信息局域精度预测的抽样效益,减少预测精度的不确定性。模型选择的结果表明,土地覆盖变化类别和优势度指数是最优的协变量组合。     

基于遥感影像的青海省环境变化监测

本文通过对遥感影像的分析,针对土地利用及植被变化情况,利用优化的K-means算法对青海省环境变化进行检测,以此对土地的利用进行合理的规划,以期实现可持续发展。同时将试验结果与外业实际结果及当地政策规划进行比对,结果显示文中算法对土地的变化和未来走势预测准确率超过75%,从而验证了监测方法的可行性。这不仅保证了在经济发展的同时能够合理地使用土地资源,而且能对环境进行有效的保护。     

联合显著性和多方法差异影像融合的遥感影像变化检测

针对高空间分辨率遥感影像地物复杂、传统变化检测方法漏检率高的问题,提出了一种联合显著性和多方法差异影像融合的多时相遥感影像变化检测方法.选取3组双时相高空间分辨率遥感影像作为实验数据,首先分别采用变化矢量分析(change vector analysis,CVA)和光谱斜率差异(spectral gradient di...