3S技术在三角洲湿地资源研究中的应用

３Ｓ技术的应用在许多研究和管理领域广泛推广并日臻成熟,表现出广阔的发展前景。将遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）和全球定位系统（ＧＰＳ） 组成的３Ｓ技术相结合,综合应用于三角洲及滨海湿地资源的调查研究,充分体现了其快速、经济、高效的强大优势。本文实验区选在黄河三角洲和辽河三角洲两个具有典型代表性的北方大河三角洲地区,经过资料收集、野外探查、光谱实验、室内计算机处理、野外抽样定位验证等阶段的工作,建立了合理的技术流程,并探讨了３Ｓ技术在湿地研究中的前景、问题和对策。     

江苏盐城射阳盐场1号水库生态修复工程

滨海湿地生态系统退化明显,滨海湿地区域或大尺度的生态修复研究十分匮乏,尤其是在工程应用方面。通过对射阳盐场1号水库进行生态恢复,包括引水补湿、地形改造、植被、鱼类及底栖类恢复及水文调控等工程措施,恢复水库鸟类栖息地的生态功能,为滨海湿地生态恢复提供参考。     

乡村综合现状信息采集及应用系统的设计与实现

乡村综合现状信息是开展城乡统筹决策和乡村规划管理的重要基础资料,由于掌握乡村信息基层的管理部门地理分布广、数量多,管理部门对信息采集的现势性要求强,因此进行全面、统一的信息采集十分困难。利用互联网信息技术,以地理信息公共服务平台为基础,可以快速、有效地搭建基于网络的地理空间信息采集系统、管理系统、应用分析系统及移动查询系统,从而实现乡村综合现状信息的快速获取、分析、应用。     

曝气对人工湿地氮去除效果的影响

选择不同的植物组合,分别在6组复合垂直流人工湿地的下行池、上行池种植金边石菖蒲(Acorus gramineus)、宽叶泽苔(Caldesia renif ormis);慈姑(Sagittaria sagittif olia)、水葱(Scirpus validus);灯芯草(Juncus effuses)、梭鱼草(Po...     

保护优先与综合管理的创新实践

湿地是生物资源生存和发展的重要栖息地之一,对四川省社会经济可持续发展具有重要意义.破坏湿地会产生严重的社会危害性,湿地应受法律的保护.为切实加强湿地保护,在国家尚无湿地保护单行法律法规的情况下,四川省经过反复立法调研,并借鉴其他省份的经验,出台了这一地方性法规,将该省湿地保护管理正式纳入法制化轨道.     

广东海丰自然保护区湿地现状及保护对策

广东海丰湿地是中国华南亚热带滨海湿地的典型代表,也是南中国海生态系统的重要组成部分,为多种珍稀、濒危鸟类和候鸟提供重要栖息地和迁徙中转站,具有重要的保护价值。在野外湿地资源调查的基础上,阐述了海丰自然保护区湿地类型与特点、湿地动植物资源、湿地利用现状等生态特征,分析了湿地面临的主要威胁,提出湿地生态系统保护与管理的主要对策和措施。     

丽水市九龙湿地公园生态共建体系的建立

生态共建是实现环境友好、生态和谐、物质能源高效利用的经济社会发展模式。以生态共建的理论提出了丽水市九龙湿地公园规划建设的开发模式,并通过分析公园在建设发展过程中所涉及的主体因素,论述了其生态共建体系的建立。     

基于Skyline的农村土地调查成果三维应用系统研发

为了充分利用第二次土地调查成果,探讨研发了基于Skyline的农村土地调查成果三维应用系统。该系统集成了丰富的土地信息和基础地理信息,提供了直观的三维场景,可实现三维量算、规划选址、编辑和分析等功能。相对于传统纸质土地利用现状图的专题性和专业性,该系统构建的三维地理场景简洁直观,即使非专业人员也很容易判读和识别。国土资源部门可实现基于该系统的虚拟办公,而且便于社会各行业充分利用第二次土地调查成果。     

《遥感解译与制图》课程体系探讨

遥感图像解译与制图是遥感科学的重要发展方向,在遥感科学与技术、地理信息系统的本科教育中应加强遥感图像解译与制图的相关理论和方法的教学。对课程现状、课程体系、教学内容和教学方法进行了分析和探讨,为促进遥感图像解译与制图的教学和研究提供基础。     

基于高分一号宽幅多光谱影像的鄱阳湖湿地分类研究

典型湿地类型分类对于湿地生态环境保护和生态环境建设具有重要意义。本研究以高分一号宽幅多光谱影像数据作为数据源,以鄱阳湖典型湿地作为研究对象,进行典型湿地类型分类。研究采用主成分分析、归一化植被指数、比值植被指数和归一化差异水体指数等方法对不同湿地类型进行光谱特征分析,结果表明:高分一号宽幅多光谱影像反演的归一化植被指数和归一化水体指数能够较好地区分水体、泥滩、挺水植物和湿生植物等常见湿地类型。通过归一化植被指数将湿地类型分为植被和非植被,归一化差异水体指数将植被类型进一步分为挺水植物和湿生植物,将非植被分为水体和泥滩。构建决策树对典型湿地类型进行自动分类,经过精度评价和分析验证,该方法针对高分一号宽幅数据进行典型湿地分类总体精度能够达到82.28%,Kappa系数0.7346,优于常规的监督分类和非监督分类。