农村土地承包经营权确权登记颁证的实践与探索

土地是人类赖以生存和发展的物质基础。真实、准确的土地所有权数据是国家进行宏观经济调控的基础和重要依据。本文以广东省韶关市某村为试点,介绍了农村土地承包经营权确权登记的技术路线和工作流程,探讨了权属调查及数据库建设的方法。     

高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究

山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。     

Matlab在矿区GPS网间接平差中的应用

针对矿区GPS网间接平差,首先,详细地分析了GPS网间接平差原理,按一定格式将GPS网中的观测数据编制成观测文件,其次,按观测文件的格式编制算法将数据读入并存储,然后用间接平差原理处理得到平差结果,最后绘制网形和误差椭圆并生成平差报告,为矿区控制网的建立和矿区生产管理提供了便利。实验验证了本文程序的实用性。     

固体聚合膜电解浓集法测量天然水中低含量氚的化学淬灭效应研究

固体聚合膜电解浓集法是浓缩氚含量较低(1 Bq/m~3)的天然水样的常用方法,但因水样自身含有杂质离子或电解装置聚合膜带入杂质进入浓集液,使浓集液偏酸性,在测量过程中易产生化学淬灭效应,导致氚的测量值偏低。本文研究了水样自身存在的杂质离子和聚合膜上残留的杂质离子、样品溶液的pH值及其电导率所产生的化学淬灭效应的影响,实验表明,为减少化学淬灭效应,提高测量低含量氚的准确性,需保证水样溶液呈中性,电导率≤1μS/cm,同时避免杂质沉积在聚合膜上。如果水样溶液的pH值偏酸性、电导率大于1μS/cm,可采用酸碱混合型离子交换树脂去除水样中自身的杂质;对于聚合膜引入的杂质,可在电解后的水样中加入微量氨水将其pH值调节至中性。     

广西田东县那矿金矿区地质与地球化学特征及找矿方向

广西田东县那矿金矿位于滇黔桂金三角,属于卡林型金矿。本文在对那矿金矿区进行1∶10000地质填图的基础上,基本上查明了其成矿地质背景,结合1∶10000土壤地球化学测量,选取Au、As、Sb三种元素为成矿指示元素。通过土壤地球化学数据分析,对矿区内指示元素异常的特征、分布与地质现象进行对比分析,进行异常解释评价。研究结果显示:那矿金矿区中三叠统百逢组中上部粉砂质泥岩、泥岩、泥质粉砂岩是赋矿层位;坡表谷背斜与坡表谷断裂的复合部位为成矿有利部位;硅化、(褐)黄铁矿化、毒砂矿化、高岭石化、绢云母化、碳酸盐岩化等蚀变为金的矿化标志;圈定的Ⅰ号异常带是矿致异常,其Au元素异常规模大、品位高,是该区找矿的重点靶区。     

遥感综合信息在宁芜地区找矿预测中的应用

为了研究宁芜北段火山岩盆的矿产资源潜力及空间分布,本文以Landsat8中分辨率遥感数据及Pleiades1高分辨率遥感数据为数据源,综合运用目视解译法和多种遥感图像增强技术,结合区域成矿地质背景,对研究区进行了遥感影像解译,提取了与预测矿种密切相关的线、环、色、带、块遥感五要素。通过分析遥感五要素矿产地质特征与矿产点分布关系表明,研究区内的铁铜硫金矿床及星罗棋布的矿点大部分位于构造岩浆成矿亚带中,受区内北东向、东西向、北西向及其它断裂纵横交叉形成的断裂网格及火山机构控制,大多分布在数条断裂带交汇位置,另有一些分布在断裂带与环形构造的交汇处附近。基于主要的矿点受区内断裂网格及火山机构控制,遥感图像的综合地质信息特征与找矿目标紧密相联,说明了基于遥感图像的综合信息可以作为找矿预测的标志。     

国家级整装勘查区选区研究

国家级整装勘查自2011年正式实施,至今已走过了五年。2016年是“358”找矿突破战略行动第三阶段开启之年,为全面了解第二阶段工作进展情况,总结经验,梳理问题,做好第三阶段的组织实施工作,国土资源部、发展改革委、科技部和财政部决定,开展找矿突破战略行动五年阶段性目标评估。按照国土资源部矿产勘查办公室的部署,国土资源部矿产勘查技术指导中心根据各省上报的《找矿突破战略行动五年阶段性目标评估报告》和2015年整装勘查年报,完成了全国整装勘查区五年进展与实施情况评估,根据评估结果并与各省（区、市）国土资源厅协商,对全国现有107片整装勘查区进行了调整（包括已有整装勘查区退出、调整范围和新设整装勘查区）。     

多普勒雷达图像逆风区的自动监测识别

在多普勒雷达降水回波径向速度场中及时准确地发现逆风区,对灾害天气预报预警具有重要意义.根据逆风区在雷达径向速度图中的物理图像特征,采用数字图像处理和分析方法实现了逆风区自动监测识别.首先,以雷达图像色标为依据,采用阈值法分别获取正、负速度区域二值图像,再对2幅图像分别进行形态学运算,然后将上述4幅图像做交叉逻辑运算,得到逆风区监测识别结果和相关参数.通过在2005-2011年长沙雷达站47幅根据实况进行人工标注后的多普勒雷达径向速度图像上进行实验,表明该方法对逆风区可以进行快速准确识别,与人工标注结果比较准确率可达89%,满足实际应用需要.     

内蒙古河套灌区春玉米作物系数试验研究

作物系数曲线是估算作物生长季耗水量变化的重要参数。基于2013年4—9月内蒙古巴彦淖尔市临河区田间水分试验和1994—2013年气象站观测资料,利用水量平衡法反求春玉米作物系数,分析生长季内的变化规律, 建立动态模拟方程,并与联合国粮农组织 (FAO) 分段直线法结果进行比较, 提出胁迫条件下作物系数的叶面积修正方法。结果表明:玉米作物系数随发育进程可用三项式曲线描述,变化趋势与产量水平无关, 但随产量增高而变幅增大;以出苗后相对积温为时间变量建立模拟方程效果较好,决定系数 (R2) 均在0.92以上;模拟计算出各站点最大 (1.30~1.48) 和平均 (0.831~0.919) 作物系数,与FAO分段直线法计算的典型值和区间值基本一致,生长中期平均相对误差为3.4%~7.2%;提出利用相对叶面积指数修正作物系数的计算方法;通过2014年实例检验,土壤水分模拟值与实测值的平均相对误差为6.3%,相对误差小于15%的占95.8%。     

Estimating winter wheat biomass by assimilating leaf area index derived from fusion of Landsat-8 and MODIS data

A sufficient number of satellite acquisitions in a growing season are essential for deriving agronomic indicators, such as green leaf area index (GLAI), to be assimilated into crop models for crop productivity estimation. However, for most high resolution orbital optical satellites, it is often difficult to obtain images frequently due to their long revisit cycles and unfavorable weather conditions. Data fusion algorithms, such as the Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) and the Enhanced STARFM (ESTARFM), have been developed to generate synthetic data with high spatial and temporal resolution to address this issue. In this study, we evaluated the approach of assimilating GLAI into the Simple Algorithm for Yield Estimation model (SAFY) for winter wheat biomass estimation. GLAI was estimated using the two-band Enhanced Vegetation Index (EVI2) derived from data acquired by the Operational Land Imager (OLI) onboard the Landsat-8 and a fusion dataset generated by blending the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data and the OLI data using the STARFM and ESTARFM models. The fusion dataset had the temporal resolution of the MODIS data and the spatial resolution of the OLI data. Key parameters of the SAFY model were optimised through assimilation of the estimated GLAI into the crop model using the Shuffled Complex Evolution-University of Arizona (SCE-UA) algorithm. A good agreement was achieved between the estimated and field measured biomass by assimilating the GLAI derived from the OLI data (GLAI_L) alone (R² = 0.77 and RMSE = 231 g m⁻²). Assimilation of GLAI derived from the fusion dataset (GLAI_F) resulted in a R² of 0.71 and RMSE of 193 g m⁻² while assimilating the combination of GLAI_L and GLAI_F led to further improvements (R² = 0.76 and RMSE = 176 g m⁻²). Our results demonstrated the potential of using the fusion algorithms to improve crop growth monitoring and crop productivity estimation when the number of high resolution remote sensing data acquisitions is limited.