东北三省耕地物候期对热量资源变化的响应

选取1998-2010 年期间的SPOT/VGT NDVI逐旬时间序列数据、物候观测数据和气候数据,利用函数拟合方法、GIS空间分析和统计方法,分析了东北三省不同耕地物候期对热量资源变化的响应关系。首先,基于拟合数据提取了耕地物候期特征(包括生长季开始期、峰值期、结束期与生长季长度等),验证结果显示与不同作物的观测物候期存在明显对应关系,能较好地反映作物物候期特征的宏观时空分异。其次,分析了1991-2009 年期间区内主要农业热量资源(≥ 10 oC初日,初霜日,温度生长期天数和≥ 10 oC积温) 的时空变化特征。最后,重点分析了1998-2009年期间耕地物候期特征对热量资源变化的响应。结果表明,生长季开始期与≥10 oC初日在松嫩平原北部、三江平原东部和吉林省中东部的正相关系显著(P < 0.01);生长季长度与温度生长期天数亦在上述区域内表现为显著正相关关系(P < 0.05);然而,生长季结束期与初霜日的相关关系整体上较不明显;此外,生长季长度与≥ 10 oC积温的相关关系存在两种相反的情形,在松嫩平原西北部、三江平原、吉林省中部和辽宁省中部的负相关关系显著(P < 0.05),而黑龙江省中南部和三江平原部分区域,两者相关系数达到0.55 (P < 0.05),分别反映了作物生长发育周期的缩短态势和中早熟作物被中晚熟作物替代的趋势。     

引入选权迭代的SPOT图像后方交会

介绍了选权迭代抗差估计方法的一般原理 ,讨论了在 SPOT后方交会计算中选权函数所需的残差和单位权方差的计算方法 ,测试了几种权函数的抗差性能 ,得出了丹麦法的权函数比较有利的结论 ,证明了其实用性和有效性     

SPOT5卫星影像在土地变更调查中的应用

SPOT5因为具有很高的分辨率,在土地变更调查中有着广泛的应用。对于不同的用地类型,SPOT5的分辨能力也不同,本文利用SPOT5影像室内判读发现的变化图斑与实际变化情况进行对比,介绍了SPOT5卫星影像在北京大兴区土地变更调查实际应用中的具体方法。     

基于波谱角分类法的沙化信息提取研究——以毛乌素沙地典型地区为例

以毛乌素沙地典型地区为例,以CBERS2、Landsat5 TM、SPOT5及 TM与SPOT5融合影像作为基本数据源,使用波谱角分类法对 该区流动沙地、半固定沙地、固定沙地和沙化耕地进行信息提取,探索和比较该方法针对不同传感器遥感影像的沙化信息提取精度 。对本研究区,不同传感器影像的沙化信息提取精度均在80%以上,其中融合影像的沙化信息提取精度最高为90.13%,SPOT5次之, 而CBERS2和TM对不同类型的沙化信息提取各有优势,但CBERS-2信息提取的精度要高于TM。这说明使用波谱角分类法提取的结果精 度与影像空间分辨率有正相关关系,即空间分辨率越高,沙化信息的提取精度也越高。     

航片数字化影像与SPOT5多光谱影像融合比较分析

通过利用多种图像融合方法分别对航片数字化影像与SPOT5多光谱影像进行融合试验,经定量化指标评价结果表明,利用Pansharp,HPF和HIS融合方法计算后得出的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,清晰度有较大提高,具有更强的解译和量测能力。     

基于严格成像模型的SPOT5 HRS反变换研究

基于SPOT5 HRS严格成像模型,提出了一种新的严密的反变换算法,介绍了其求解过程,并利用某地区的数据验证了其可行性.     

卫星立体定位的仿真分析

本文从共线条件方程和前方交会的几何条件出发,推导了异轨和同轨模式下卫星立体定位的精度计算公式,仿真分析了轨道和姿态参数测量精度对卫星测绘能力的影响。实验结果表明,本文推导的精度计算公式正确合理。     

SPOT HRG影像无控制正射纠正实验与精度分析

本文根据影像正射纠正的基本原理和方法,提出了无控制点条件下的影像正射纠正理论估算公式,并据此公式对无控制条件点下的影像进行正射纠正理论精度估算,表明了在SRTMDEM支持下进行SPOT影像正射纠正具有较高的精度。并按此方法对杭州、重庆和大庆三个不同地形的区域制作DOM,然后利用我国1:1万地形图对其进行精度评定,实验结果证明正射纠正精度估算公式正确,同时利用SRTMDEM对SPOTHRG进行正射纠正得到的影像能够满足1:50000测图精度的要求。     

IRS—P5卫星应用于土地利用动态监测的可行性分析

高分辨率卫星数据在土地管理工作中呈现良好的应用前景。本文介绍近年发射的印度IRS-P5卫星的基本性能,通过试验研究了该卫星在成图比例尺、地类解译精度等方面的特点,分析其应用于广东省土地利用动态监测的可行性。     

基于DPM-SPOT的2000—2015年中亚荒漠化变化分析

中亚地区与中国西部同属一个完整的内陆地理生态系统,生态环境极其相似,基于丝绸之路经济带的区域间大发展,对中亚地区荒漠化的研究,将更好的服务于我国向中亚开放发展的战略。依据2000—2015年SPOT VEGETATION为数据源,引入像元二分模型法（DPM）,得到2000—2015年间中亚地区的植被覆盖度数据,通过计算转换,最终获取4期中亚地区土地荒漠化程度分布图与荒漠化等级数据,并对其进行分析。结果表明：中亚地区荒漠化总体呈“7”字形分布,基本沿东北西南方向对称;中亚地区整体荒漠化情况不容乐观,荒漠化面积比例约占到中亚地区面积的80%;荒漠化有扩张趋势,2000—2010年,约以每年20 km的速度向北部扩张,但从2010—2015年以后增速明显放缓。总体来看,中亚西南部荒漠化程度依然在加剧。研究表明,基于遥感数据对中亚荒漠化问题的研究,可以有效弥补地面数据不足这一劣势,为以后大尺度的遥感制图提供数据支撑。