遥感技术在海南岛土地沙化研究中的应用

doi:10.6046/gtzyyg.1998.03.13

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摘要

海南岛地处热带、亚热带,属热带季风性气候。利用遥感技术首次对海南岛土地沙化及其规律进行了系统的研究。通过陆地卫星TM图像及部分航空彩红外像片的解译发现,海南岛土地沙化主要分布在海滨平原、沙质台地区,并具有西重东轻、近海严重而向内陆减轻的特点。利用计算机技术进行假彩色合成、比值合成、对数参差、阈值处理及不同时相遥感资料的对比处理等,达到了遥感图像信息增强和信息提取的目的。同时对海南岛土地沙化的成因和发展趋势做了分析、研究,提出了治理对策。

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关键词 ：特征点提取, Harris算子, 自适应

Abstract：

Hainan island lies in the tropics and the subtropics, it belongs to the area of the monsoon climate. The paper uses the remote sensing technique to systematically research Hainan island land desertification and its law. By interpreting TM image and some aero color infrared photo, the paper gives us the land desertification distribution area, it has the feature that the desertification is worst in west and light in east, and the farther away from the sea, the lighter it is. In order to enhance the useful imformation, some methods of image processing were used. At the same time, the reason and development trend of Hainan island land desertification is discussed and the cure method is also put forword in this paper.

Key words： Feature points extraction Harris operator Auto-adaption

出版日期: 2011-08-02

引用本文:

姜德仁, 孟凡让. 遥感技术在海南岛土地沙化研究中的应用[J]. 国土资源遥感, 1998, 10(3): 56-60.
Jiang Deren, Meng Fanrang . THE APPLICATION OF REMOTE SENSING TECHNIQUE IN RESERCHING LAND DESERTIFICATION IN HAINAN PROVINCE. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1998, 10(3): 56-60.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1998.03.13 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y1998/V10/I3/56

[1]	黄巍, 黄辉先, 徐建闽, 刘嘉婷. 基于Canny边缘检测思想的改进遥感影像道路提取方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 65-70.
[2]	贾祎琳, 张文, 孟令奎. 面向GF-1影像的NDWI分割阈值选取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 95-100.
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[8]	张凡. 基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(2): 105-111.
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[10]	宋瑞, 刘广, PERSKI Zbigniew, 郭华东. 一种改进的SAR干涉图综合滤波算法研究[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(1): 28-35.
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