全国矿山遥感监测是一项具有中国特色的基础国情调查工作。2014年的遥感调查与监测查明,全国矿山开发占地220.42万hm²,约占全国陆域面积的0.22%; 正在利用的矿山开发占地面积约为113. 48万hm²,废弃的矿山开发占地约为98.25万hm²,已恢复治理矿山面积约为8.69万hm²; 除矿山环境恢复治理区外,全国矿山开发损毁、占用土地211.73万hm²,其中,损毁149. 33万hm²,占用62.40万hm²; 全国圈定矿山地质灾害4 716处,包括采矿塌陷1 887处、滑坡1 296处、崩塌1 093处、泥石流440处。根据上述监测成果,初步分析了全国矿山地质环境现状与目前存在的主要问题,提出了对策建议,并展望了全国矿山遥感监测领域的进一步研究方向。

全极化 SAR 数据的极化分解在土地利用分类、目标检测与识别以及地表参数反演等领域得到了广泛应用。目前,主要有基于特征值分解和基于模型分解2类极化分解方法。混合Freeman/Eigenvalue极化分解结合了两者的优势,避免了基于模型的极化分解中负功率问题并且能够利用已知的散射机制解释分解后的散射分量。为了进一步拓展该分解在不同地表类型中的应用,通过引入参数Neumann一般化体散射模型,提出了一种自适应的极化分解模型。利用德国Black Forest地区的L波段AirSAR(airborne synthetic aperture Radar)全极化数据进行实验,并与现有的Yamaguchi三分量模型和自适应非负分解(adaptive nonnegative eigenvalue decomposition,ANNED)对比分析,以验证模型的有效性。研究表明,自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型保证了分解能量的非负性及完全分解,适应于不同类型的地表,能有效地区分不同地类。

针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合; 其次,计算各个分类器的分类结果,将大多数分类器分类一致的像元列入样本数据; 最后,根据待分类像元的邻域像元的标签分类情况,动态地选择合适的方式进行分类器集成。该算法只在空间邻域信息满足一定条件的情况下,才采用空间和光谱信息结合的方法进行处理,即利用空间信息提高算法的灵活性。采用2幅不同传感器的高光谱遥感影像数据对算法进行实验,并与现有5种多分类器动态集成算法进行对比分析。结果表明,本文提出的多分类器动态集成算法可以保持较高的分类精度,并能有效提升高光谱遥感影像分类的稳定性,对于推动高光谱遥感精细分类研究具有一定的理论和实用价值。

阈值取值是否合理对生成符合某种条件的二值及多值掩模图像是否正确至关重要,而这项技术是去除干扰信息及提取有用信息的关键步骤。基于不同的阈值,探讨如何判断在生成单一干扰因素的二值掩模图像时阈值是否合理的方法; 并以青海省天峻地区TM数据为例,利用阈值合理的多值掩模图像得到无干扰信息的遥感图像,进而提取了矿化蚀变异常信息,以实现阈值的合理性验证。结果表明,当利用多种干扰因素的二值及多值掩模图像提取的非干扰区域一致时,则说明生成单一干扰因素的二值掩模图像的阈值取值合理,各种干扰因素相互不重叠; 利用合理正确的多值掩模图像才能更有效地剔除干扰及假异常信息,提取出真实可靠的矿化蚀变异常信息; 由于合理的阈值较多,应结合多种地学资料才能获得最优阈值。

估算并消除冠层非光合组分(non-photosynthetic vegetation,NPV)吸收的光合有效辐射,对准确估算生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)具有重要意义。以落叶阔叶林为例,通过设置不同情景,应用任意倾斜叶片散射(scattering by arbitrary inclined leaves,SAIL)模型进行冠层光合有效辐射吸收分量(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的分层模拟,分析冠层NPV的FPAR的变动及其对冠层FPAR的贡献,并初步探讨落叶阔叶林NPV的FPAR的估算方法。结果表明,冠层NPV的FPAR的大小与冠层结构相关,在高覆盖度植被区NPV对冠层FPAR的贡献通常较小,但在低植被覆盖区的贡献会较高; NPV降低了冠层在近红外波段的反射; 增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)与NPV的FPAR存在显著的线性负相关关系,可用来描述NPV的变化。

以Radarsat-2为例,提出了一种利用多极化SAR影像并结合后向散射模型提取建筑物高度的方法。以北京城区为实验区,首先,分析了SAR影像中建筑物二次散射所对应的亮线连通区域,并统计出该区域对雷达后向散射截面的贡献量; 然后,基于平行六面体假设,将建筑物主长度及其与雷达方位向的夹角定量化,并给出计算不同极化散射矢量的方法; 最后,利用几何光学-物理光学(geometrical optics-physical optics,GO-PO)模型一阶近似解的后向散射模型估计建筑物高度,并通过比较多个局部训练区提取结果,探讨不同极化信息的提取效果并给出最优极化组合。实验结果表明,通过极化特征组合比仅利用单极化信息提取建筑物高度的精度更高,81.43%建筑物误差小于5 m,均方根误差4.45 m,与ASTER GDEM相关系数为0.909 5,提取结果可靠。

遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果; 但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法,并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数,得到了2个时相的图斑对象,并进行了空间叠加处理; 然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数,利用直方图统计了该系数的自然聚类特征; 再运用不同的自然聚类特征值,分级得到了图斑对象的变化程度; 最后,分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响,同时通过对比有/无变化的检测结果,验证了本研究所提方法的科学性和有效性。

在复杂背景干扰下,高光谱图像异常检测虚警率较高。针对这一问题,提出了结合非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和空间聚类的基于支持向量数据描述(support voctor data description,SVDD)的异常检测算法。首先通过对高光谱数据进行NSCT分解,得到含有绝大部分背景信息的低频图像,与原始图像进行差运算,获取背景残差图像,以此抑制背景信息的干扰; 然后采用空间聚类法对低频图像进行聚类分割,获得各子区域的特征光谱作为SVDD训练样本进行背景建模,克服异常像元与图像随机噪声对SVDD背景建模的影响,同时降低计算量; 最后利用得到的SVDD模型对背景残差图像进行异常检测。实验结果表明,算法抑制了复杂背景的干扰,降低了虚警率,更适用于高光谱图像全局异常检测。

高光谱影像数据的相邻波段间相关性较强,信号与噪声共存,根据最小二乘原理,使观测数据与噪声的投影误差之和最小化的HySime (hyperspectral signal identification by minimum error)算法,通过数据观测值减去噪声估计值后得到信号的估计值,进而可以计算信号相关矩阵的估计值。该算法在准确估计噪声的情况下是可行的,但实际上经光谱降维去相关后得到的各像元噪声估计值往往并不准确,因此,原始的HySime算法得到的结果可能并不理想。提出一种基于噪声白化的HySime改进算法,它不必进行逐像元的噪声去除,而是先对原始数据进行噪声白化处理,然后准确获取噪声的协方差矩阵估计值,再利用HySime算法进行信号相关矩阵计算,实现了提高算法精度的目的。通过模拟和实验数据的验证,改进的算法结果更准确稳定,与经典的NSP (noise subspace projection)算法在不同情况下所得结果有很好的一致性,通过引入噪声白化的过程,提高了算法对非白噪声的适应性。

入射角效应是宽观测带SAR海冰图像分割的主要障碍之一。基于宽观测带SAR海冰图像数据,提出了一种集成余弦朗伯定律的分割算法。为了提高分割算法对SAR海冰图像的适应性,充分考虑了斑点噪声和入射角效应因素,并在区域K-means聚类、朗伯定律校正之后,进行区域合并。分别针对合成SAR海冰图像和星载SAR海冰图像的实验结果表明,该算法可有效提高分割的准确性。

影像分割是面向对象影像分析中的重要步骤。为了提高高分辨率遥感影像(high-resolution remote sensing image,HRI)分割算法的性能,提出一种新的影像分割算法,包含种子确定、基于种子区域生长(seeded region growing,SRG)的过分割(advanced SRG,ASRG)和层次区域生长(hierarchical region growing,HRG)3个步骤。利用Gabor纹理特征定义纹理均匀性,将种子自动放置在HRI中同一纹理组成区域的中心位置; 在SRG阶段,将HRI光谱信息与斑块形状信息相结合,提出了一种新的合并规则,以提高SRG过分割的精度与分割结果中各个斑块排列的紧凑性; 在HRG阶段,提出了一种自适应的阈值,可以更好地保持多尺度分割的特性; 在实验部分,采用3景HRI验证了上述方法。利用监督的影像分割评价方法定量评价了该方法的分割精度,并与另外2种主流的遥感影像分割算法进行了对比。结果表明,该方法可以得到令人满意的分割效果。

在遥感图像分割中,植被是重要的一类对象,植被细分割一般有3个目标,按尺度分为乔木、灌木和草与苔藓。针对单一层次多分类方法不能充分利用植被目标不同纹理尺度实现精确的多分类问题,提出了一种基于谱直方图的遥感图像分层次、多尺度植被分割方法。首先用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)提取出遥感图像中的植被区域,然后再对该区域分层实现多个二分类算法、完成多分类操作。在每个分类层次,利用目标的先验知识和纹理尺度选择纹理滤波参数,对滤波结果提取各子块图像的谱直方图用以表达纹理特征,从而实现1个层次的分割。实验结果表明,该方法较好地利用了植被各层次目标的先验知识和纹理尺度,使得对纹理滤波器的增强处理更具针对性; 谱直方图的特征区分度更大,使得植被细分割精度明显提高。

结合Freeman-Durden以散射模型为基础开发的分解算法和基于非高斯的K-Wishart分布,提出了一种无监督算法对全极化合成孔径雷达(fully polarimetric SAR,PolSAR)数据进行地物分类。该算法主要由3大步骤组成: 首先通过Freeman-Durden算法把PolSAR数据划分成3种散射: 表面散射、体散射和二面角散射,再使用形状参数χ将各种散射分为3类; 然后通过每个像元的8个邻域计算先验概率,以改进分类距离和计算聚类中心; 最后应用迭代K-Wishart分类器进行精确分类,并对每一类提出颜色填充方案。与复Wishart分布不同,K-wishart分布不但适合均匀区域数据描述,而且对不均匀区域数据的描述能力也很强。实验结果表明,该方法比Freeman-Durden分解和复Wishart分布组合具有更好的分类性能。

为研究轻小型机载LiDAR的航线设计,以VUX-1型激光扫描仪为例,计算多周期回波(multi time around,MTA)对飞机作业高度的限制;根据要求的点云密度、扫描频率、扫描线速度等指标,依照航空摄影测量原理以及机载LiDAR数据获取规范,从中区别机载LiDAR与传统摄影测量学的不同,并借鉴机载LiDAR的数据采集方式与传统挂载专业相机的摄影测量的相似之处,判定在不同情形下激光的测距变化(例如测区内不同类型的目标反射率不同或大气能见度不同导致的最远测距能力的变化等); 在考虑以上问题基础上,对机载LiDAR系统进行航线设计;最后分别对比旁向点间距和航向点间距的误差,分析其原因并判定该航线设计方案的可行性。

为了提高自然灾害应急响应的时效性,提出了一种基于众包(crowdsourcing)的遥感灾害监测与评估模型,重点研究了模型中基于动态投票一致性策略的灾害数据评估,并在模型的基础上设计实现了基于众包的遥感灾害监测与评估原型系统。研究表明: 该模型能够汇聚和融合互联网亿万网民的知识参与,快速解译灾区高分辨率遥感影像,实现遥感影像数据的快速处理、海量灾害数据的高效采集和实时的灾害评估。

近年来,高光谱遥感在林业方面的应用越来越广泛,尤其在分类方面居多。但机载PHI高光谱数据通常用于农业病虫害监测、海洋悬浮物颗粒监测等,在林业方面的应用较少。以湖北省荆门市东宝区为研究区,以机载PHI高光谱遥感数据为数据源,对森林优势树种进行了分类研究。首先采用独立成分分析法(independent component analysis,ICA)对裁剪后的PHI数据进行降噪,并利用自适应波段选择法(adaptive band selection,ABS)进行降维,再采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)区分林地与非林地,最后利用支持向量机法(support vector machine,SVM)进行森林优势树种监督分类。研究结果表明,分类精度可达80.70%,Kappa系数达到0.75; 分块处理PHI数据以及采用NDVI区分林地与非林地,对于减弱“同物异谱”和“异物同谱”现象有较好的作用; ABS与SVM相结合的分类方法,较适用于PHI数据在树种识别方面的应用探索,具有重要意义。

利用2000―2014年间获取的MOD10A2积雪产品,结合数字高程模型数据,借助GIS空间分析方法,以积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)为指标,定量分析了青藏高原积雪的整体空间分布特征及高程、坡度和坡向等地形因素对高原积雪时空分布的影响。主要结论有: ①青藏高原积雪覆盖具有高原周围和中部高大山脉积雪丰富、SCF高,内陆盆地和谷地积雪少、SCF低的特点; ②海拔越高,SCF越高,积雪持续时间越长,年内变化越稳定; ③海拔4 000 m以下年内积雪覆盖呈单峰型分布特点,海拔4 000 m以上则为双峰型; ④SCF最低值在海拔6 000 m以下出现在夏季,而在海拔6 000 m以上则出现在冬季; ⑤SCF在不同坡向中,北坡向最高,南坡向最低,东坡和西坡向居中。

冀北地区大地构造单元包括华北陆块、天山-兴蒙造山系及中国东部造山-裂谷系,区内太古代变质岩广泛分布,海西期及燕山期岩浆侵入、喷发活动频繁,围岩蚀变发育,是寻找多金属矿产的有利区域。在分析遥感地质解译要素、蚀变遥感异常与矿化关系的基础上,以中分遥感解译的线、环及蚀变遥感异常、侵入岩、赋矿地层及矿产分布信息为判断因子,运用层次分析法建立找矿预测模型,圈出找矿靶区29个,其中3个找矿靶区内已发现5处大型-特大型矿床,6个找矿靶区内发现12处中型矿床。结果表明,在冀北地区运用层次分析法进行多金属矿找矿预测及找矿靶区圈定,具有较好的实用性。

以神府-东胜矿区(简称神东矿区)为研究对象,利用2000―2015年获取的250 m分辨率MODIS NDVI数据,采用像元二分法提取矿区植被覆盖度(fractional vegetation coverage,FVC)的基础上,利用一元线性回归方法和重标极差分析法分析矿区植被空间格局变化并预测其未来发展趋势。结果表明: 16 a来神东矿区的年均植被指数(NDVI)呈上升趋势,增加速率为8.9%/10 a; 矿区大部分地区地表植被覆盖得到改善,其中明显改善面积占比为50.43%,分布趋向为矿区东南方向; 而退化面积仅为4.90%,分布在乌兰木伦河、窟野河两侧以及西部和北部沟壑区; 65.03%的矿区区域Hurst指数值在0.35~0.45之间,具有较弱的反持续性; 矿区中部Hurst指数较高,而西部Hurst指数偏低; 结合FVC来看,矿区地表植被未来仅有较弱的退化趋势。综合遥感分析结果,神东矿区植被改善的主要原因在于神东矿区对环保的重视和投入的增加,以及科学和高效的生态环境综合防治技术体系的建立与实施。

高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响; 在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响; 最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″) DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。

针对矿区地表大量级形变导致的InSAR影像配准精度低、可监测性差、探测量级小、地表沉陷前后完整形变信息难以获取等问题,研究了相应的偏移量追踪法、FFT过采样法、滤波技术与基线精化等数据处理方法,并利用短基线集(small baseline subset,SBAS)技术,使距离向配准精度、最大累积探测量级得到明显提高,矿区地表形变可监测性有了很大改善。研究结果表明,该方法不仅获得了2008—2011年间研究区开采进程中地表大量级沉陷的完整形变时间序列,而且其监测结果与外业实测数据以及采矿进程资料具有良好的一致性; 通过对矿区地表形变剖线的统计分析,得到了开采工作面地表形变的时空演变规律。

棉花与果树间作在新疆多地区普遍存在,了解套种情况有利于查明果棉产量以及与常规棉田产量结构差异。为此,提出了一种综合使用多源高分遥感数据的果棉间作信息提取方法。首先,在优化分割尺度基础上分析QuickBird卫星数据的光谱、形状和纹理特征并建立规则集; 其次,使用面向对象的分类方法逐步剔除非农田信息形成地块专题图,基于专题图选择最佳纹理特征提取果树分布并以地块为单位统计套种比例; 最后,依据棉花物候特征对高分一号数据多时相分类得到棉花种植信息,结合套种比例结果,统计果棉套种面积及程度。精度检验结果表明: 该文提出的方法与传统抽样调查法相比能够为大量地块信息的采集节省人工成本和时间,果棉信息提取精度为89.16%,可以在统计调查工作中用于新疆果棉套种的自动化提取。

以新疆白杨河铀铍矿区为研究区,通过建立航空高光谱数据CASI/SASI矿物填图处理流程,运用混合调制匹配滤波技术实现了多种蚀变矿物的填图。填图结果的野外验证表明,3种绢云母亚类的准确性高于85%,其他各类矿物的准确性高于90%。叠加研究区铀矿点资料,发现白杨河矿区赤铁矿化和高铝绢云母的空间分布特征与铀矿点分布高度相关,主要位于杨庄岩体与外围火山岩的北接触带附近,呈明显分带性。并且,高、中、低铝绢云母的空间分布指示矿床北部和南部的热液活动温度可能存在差异,区域上存在多期热液活动作用。这为矿区外围找矿预测和区域地质成因研究提供了参考和依据。

景观生态敏感性分析是生态环境研究的重要内容之一。为了分析榆林地区景观生态敏感性时空特征,用10 km×10 km敏感性分析网格,把榆林地区划分为527个单元样地,采用加权和法,计算每个单元的2000年、2005年和2010年3个时期的景观生态敏感性指数,并在ArcGIS中进行Kriging空间插值,得到3个时期的景观生态敏感性图。结果表明: 2000—2005年,轻度敏感区和极度敏感区的面积增大,中度和高度敏感区的面积减小,景观生态敏感性呈减弱趋势; 2005—2010年,轻度敏感区的面积大大减小,中度敏感区和极度敏感区的面积均有增加,而高度敏感区的面积显著增加,整体上景观生态敏感性呈增大趋势。

鲁西北地区是我国主要粮食生产基地之一,冬小麦是该区最主要的夏粮作物。鲁西北地区冬小麦种植信息和时空变化特征,是该地区粮食安全研究的现实基础。根据鲁西北平原冬小麦的物候历,选取合适时间窗口下的Landsat TM/ETM⁺/OLI中、高空间分辨率卫星影像,获取其归一化植被指数; 设置合理阈值,识别了2000年和2014年鲁西北地区冬小麦的空间格局; 采取野外考察和Google Earth选取样本点相结合的方法进行了精度验证。研究结果表明: 鲁西北地区德州市辖区、夏津县、东营市利津县、沾化县、无棣县和聊城市辖区等6个区县的冬小麦分布较少,其余地区分布都比较广; 2000―2014年间鲁西北地区冬小麦种植面积由171.19万hm²减少到149.39万hm²,减少21.8万hm²,减幅为12.73%,集中分布在该区东北部、西部地区和区县中心的城市周边地区; 2014年鲁西北平原冬小麦提取总体精度为96.8%。

为研究我国近10 a月平均NDVI空间分布特征,使用2005―2014年MOD/MYD13C2植被指数产品得到全国多年分月NDVI; 在考虑不同月份NDVI高、中、低值区面积变化的同时,结合DEM数据,分析植被覆盖随季节变化的规律和NDVI随坡向、海拔的变化规律。结果表明: NDVI低值段[-0.25,0.15)面积冬季高、夏季低,代表裸土、荒地和部分水体的特征; 中值段[0.15,0.55)面积呈“双峰双谷”分布,春、秋季高于冬、夏季,体现植被覆盖下混合地物的特征; 高值段[0.55,0.95]面积夏季高、冬季低,反映了植被覆盖随季节变化的规律。NDVI随坡向变化呈“双峰双谷”分布,东南、西北坡高于西南、东北坡。NDVI随海拔升高出现3个递减带(250~1 250 m,2 500~3 000 m和3 750~6 000 m)和2个递增带(1 250~2 500 m和3 000~3 750 m)。受我国气候及地理、地形等要素影响,NDVI的水平和垂直向空间分异显著。此规律可为陆面过程研究提供参考。

以美国加利福尼亚州萨克拉门托—圣华金三角洲为研究区,利用2007年6月空间分辨率3 m的HyMap高光谱数据,根据湿地植被的光谱差异,结合地面实况数据,对植被的“三边”参数进行分析,选取合适的植被指数并结合“三边”参数特征,构建决策树模型,提取出研究区的浮水植被,并与最大似然法的分类结果进行比较。结果表明: 利用决策树模型分类的总体精度达到82.68%,与最大似然法相比,总精度提高了6%,很好地识别出了研究区湿地植被中的浮水植被。

以松嫩平原湿地为研究对象,基于多源遥感数据、地理辅助数据和社会统计数据,运用市场价值法、费用替代法、碳税和造林成本法等,对松嫩平原湿地生态系统的4个大类、10个子类的服务功能进行了价值评估。结果表明,1980年、1995年、2000年和2010年的生态服务价值分别为377.45,331.06,321.37和291.35亿元,呈明显下降趋势; 4大类服务功能价值整体表现为调节功能>供给功能>文化功能>支持功能,其中调节功能、供给功能和支持功能呈逐年下降趋势,年均下降分别为1.69亿元、1.13亿元和0.45亿元,而文化功能波动较大,出现双峰现象。研究发现调节功能中蓄水调节、文化功能中科研文化及供给功能中生物栖息地3项服务功能价值相对较高,在松嫩平原湿地生态系统服务功能中占主导地位。从空间上看,松嫩平原湿地服务功能价值在松嫩平原的北部地区变化较大,价值下降幅度较高; 松嫩平原西南部地区价值增加,但增加幅度相对较小。本研究对松嫩平原湿地服务功能价值进行了定量化评估,为湿地资源的有效保护与开发提供了科学依据和理论支持。

快速而准确地提取煤田火区温度异常信息对于主动发现煤火和及时治理煤火具有重要意义。以新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市郊的大泉湖火区为研究区,基于ETM+遥感影像数据,采用普适性单通道法反演煤田火区地表温度,利用人工阈值法和密度分割法提取背景区与温度异常区,将温度异常区与磁法成果图进行图层叠加分析。研究结果表明,普适性单通道算法反演的温度均方根误差为0.68℃,温度异常区与煤火区的重叠率为82.71%,温度异常区反演准确率为80.17%,为基本圈定煤火范围提供了有力的参考。

揭示地表温度(land surface temperature,LST)的空间特征及其影响因素对环境变化研究具有重要意义。现有研究主要分析了单因子与LST的关系,但对向阳面和背阳面背景下多因子与LST的关系尚不清楚。研究中将区域划分为向阳面和背阳面,基于遥感数据提取土地利用信息并应用大气校正法进行LST反演,采用相关分析、主成分分析和逐步回归分析法构建LST与多因子(归一化湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡度(slope)、坡向(aspect)和数字高程模型(digital elevation model,DEM))的回归方程,研究了向阳面和背阳面背景下各因子对LST的影响程度。结果表明: 相同海拔、土地利用的LST均表现为向阳面高于背阳面,LST随海拔升高而降低,不同土地利用的LST均不相同; 向阳和背阳面LST的主要影响因素均为NDMI和DEM,向阳面NDMI影响程度最大,背阳面却相反; 其余影响因子影响程度均较低,向阳面NDVI和背阳面Slope影响程度最大。因此,向阳和背阳面导致夏季川西高原LST空间格局变化,且其影响因子的影响程度和主次顺序差异明显。

以辽西北为研究区域,选取典型干旱年2009年作物(春玉米)主要生长季,采用表观热惯量(apparent thermal inertia,ATI)、距平植被指数(anomalies of vegetation index,AVI)和植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI) 3种基于不同理论的遥感干旱指数方法对土壤水分进行反演,分析其监测效果。结果表明,3种指数分别在一定程度上反映出了辽西北地区2009年的旱情趋势,但得到的反演结果并不一致; ATI在中高植被覆盖率下的监测效果高于预期结果,比较符合历史气象资料; AVI可以有效反映当年作物主要生长季各时期相对的受旱状况; VSWI夸大了植被的影响作用,存在严重的滞后性。

随着全球经济建设和社会发展,社会各界对互联网空间信息的需求日益广泛。通过分析动态异构空间信息特征及来源,建立空间数据自组织规则,采用互联网信息地名识别与内容整合技术、万个级用户协同标绘技术、基于虚拟资源池的动态异构空间信息存储技术、空间数据的自适应显示技术和断点续传的要素级数据更新机制,对海量全球动态异构空间信息实时接入方法进行原型设计。结果表明: 海量动态异构空间信息实时接入技术解决了标绘信息的实时传输,实现了多尺度下的标绘数据的实时/准实时显示,确保了海量空间信息资源服务的实时性和可读性。

适时规范各应用领域遥感地质调查图件图例,实现图例标准化和自动化是十分必要的。从图例编制与拓展原则出发,分析了图例的主要内容与表达形式,针对不同类别的图例探讨了图例的生成方法、编排及表达。通过利用Font Creator和 ArcGIS软件共设计制作了遥感地质图件图例455种。这些图例可应用于区域地质与矿产地质遥感调查、基础地质环境遥感监测、地质灾害遥感监测、矿产资源开发遥感监测和遥感影像图等诸多领域,能基本满足实际工作的需求,也可为遥感地质图件的标准化研究提供技术支撑。