基于多时相ENVISat ASAR数据的冬小麦识别方法—以北京通州试验区为例

ENVISat ASAR数据在水稻识别和制图中应用研究比较深入,但对该数据用于小麦识别和制图的技术方法的研究还比较缺乏。以北京市通州区为试验区,研究了利用多时相ENVISat ASAR数据进行冬小麦识别的技术方法。应用GPS实测定位和基于高分辨率World View-1影像解译等手段获取分类精度检验数据,结果表明多时相ASAR数据可用于我国北方冬小麦的识别,对小麦—非小麦两类型的识别总精度为82.64%。     

基于网络的扎龙湿地地理信息系统*

从搜索和分析湿地信息入手,综合运用地理信息系统技术、网络技术、数据库技术,利用现有的技术成果和专家经验,建立了以湿地信息为主体的网络地理信息系统。重点研究了分布式环境下WebGIS的实现原理、方法,利用统一建模语言（UML）进行详细分析和设计,给出了一个基于分布式的WebGIS原型系统的具体思路和解决方案。     

基于网络的扎龙湿地数据发布系统*

主要研究网络电子地图发布的实现方法,以扎龙湿地网络GIS系统中的电子地图网络发布子系统原型为例,讨论了地理数据的空间可视化和空间分析的实现问题。在此基础上实现了一种基于矢量数据的网络地理信息系统服务器的实现方法,并探讨了在Java和Internet平台上实现这一方法的一些技术问题。该系统实现了网络环境下GIS的多种功能,提供了地图与空间属性信息数据库的交互式查询、可视化检索、比较分析和动态显示,以及与其他多媒体属性信息数据库的无缝连接的功能。     

基于WEB的扎龙湿地GIS系统的建立

湿地信息系统是面向湿地管理的地理信息系统,由湿地相关信息组成的数据库以及收集、描述、处理这些数据的技术方法组成。该文对基于Web的湿地地理信息系统的理论技术与应用方面的问题进行了讨论,研究了基于WebGIS的扎龙地理信息系统建立的基本思路和方法,包括信息查询系统、信息发布系统等内容。     

基于ASAR和MODIS图像的藻华范围提取

本文将同期的EnviSat-ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据经验模型反演得到叶绿素a的浓度,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比,结果较好的吻合.分析二者结果表明,风速会造成的藻华漂移和沉浮并且影响湖面粗糙度,是决定提取结果好坏的关键因素.另外从成像机理上,太湖粗糙度不规则性和介电特性上的误差使得藻华提取阈值不具有适用性,也是此次提取藻华结果不完全一致的原因,恰恰也成为了利用微波数据监测藻华的局限所在.     

基于3S的湿地监测与空间决策支持系统研究——以扎龙国家级湿地保护区为例

湿地具有重要的保护价值,传统的湿地管理和决策方法面临挑战。要提高湿地的保护和管理水平,不仅需要先进的管理模式,更需要先进的技术手段。建立高效实用的扎龙湿地监测与决策支持系统,将湿地管理和决策过程实时化和科学化,以加强对湿地的监控和管理,成为亟待解决的问题。以扎龙湿地为研究对象,以RS、GIS、GPS和Web技术为技术支撑,开展湿地监测与决策支持系统研究与开发,为扎龙湿地的保护提供及时、有效的辅助决策支持,并为其它湿地的管理提供借鉴。     

基于GIS的扎龙湿地生态信息系统建立方法研究

该文充分应用GIS强大的空间信息管理和分析功能,以ARC/INFO8.2软件为工具,根据扎龙湿地生态环境特点和现有生态环境信息资料,进行了湿地生态资源调查和湿地专题地图绘制,设计了湿地生态信息系统数据库结构,建立了空间数据库和属性数据库。     

基于垂直植被指数的湿地植被类型提取研究——以长江口九段沙湿地为例

针对潮滩湿地植被的特点,利用2005年5月7日的SPOT 5数据,结合自动提取土壤线算法和近红外一红外二维光谱特征空间,获取土壤线参数,并利用垂直植被指数对九段沙湿地典型试验区进行植被信息提取.计算结果表明,土壤线计算方法简单可靠,利用垂直植被指数进行分类其精度达到86.5％,相比最大似然分类方法提高了5.7％.     

基于决策树的干旱区湿地信息自动提取——以疏勒河流域为例

以疏勒河流域为研究区,探讨了干旱区湿地的遥感影像自动提取方法。以Landsat 8卫星影像数据为主要数据源并辅以数字高程模型(DEM),利用改进的干旱区湿地指数(MAZWI)、归一化植被指数(NDVI)、地表反照率(Albedo)、灰度共生矩阵(GLCM)的非相似性分量等识别指数构建决策树模型,对研究区湿地进行提取,并将结果与最大似然分类结果进行对比。结果表明:该方法在一定程度上提高了湿地提取的精度,与最大似然分类结果相比总体精度和Kappa系数分别提高了6.52%和0.124。证明决策树法是干旱区水域湿地自动提取的一种有效手段。     

北美永久湿地NDVI时序变化特征分析——以哈德逊湾西南湿地区域为例

基于2001~2009年MCD12Q1数据,提取哈德逊湾西南区连续9年都是湿地的区域作为研究区。利用1982~2006年GIMMS NDVI数据,分析此区域25 a来NDVI季节、年际变化,并与温度、降水数据进行相关分析。结果显示:研究区域NDVI季节变化呈现单峰曲线形状,夏季达到最大值。1982~2006年NDVI年际变化在春秋两季与全年平均NDVI年际变化都呈增加趋势,夏季与冬季趋势则相反。此区域NDVI季节变化与温度、降水呈极显著相关,冬季NDVI年际变化与温度以及夏季NDVI年际变化与降水的相关性不显著,而其他各时期NDVI年际变化与温度、降水也都呈极显著相关。然而,由于人类活动及其他因素的影响,此区域的NDVI年际变化驱动还存在一定的不确定性。     

利用多时相ASAR数据反演黑河流域中游地表土壤水分

土壤水分是地表能、水循环过程中的重要变量之一,利用主动微波遥感,特别是合成孔径雷达（SAR）进行土壤水分的反演已经越来越受到人们的关注。地表与微波相互作用机理非常复杂,受到粗糙度的强烈影响,成为制约土壤水分准确反演的一个重要因素。利用3景时序接近的ASAR影像对黑河中游临泽草地试验区地表参数进行了多通道的反演,获得了像元尺度上的粗糙度分布状况,从而不需要借助粗糙度的地面测量辅助信息,节省了工作量。土壤水分反演取得了较为满意的结果（均方根误差< 6%）。     

ENVISAT-1 ASAR成像系统的设计和实现

针对ENVISAT-1卫星,研究了ASAR数据成像关键算法,给出一种提高系统多普勒估计稳定性的渐进策略。文章详细论述了系统的设计和实现方法,并给出了成像系统的实际处理结果。     

基于面向对象分类方法的乌苏里江流域中俄跨境区域湿地景观动态研究

选取乌苏里江中下游干流50km缓冲区为研究区,以1989、2000和2013年的Landsat TM、OLI遥感影像为数据源,利用面向对象的分类方法获取湿地信息;在GIS技术支持下,选取斑块类别面积(CA)、面积所占比例(PLAND)、最大斑块面积指数(LPI)、平均斑块面积(AREA-MN)、斑块数(NP)、斑块密度(PD)等景观格局指数,分析了研究区1989~2013年湿地的景观格局动态特征。结果表明:面向对象的分类方法能够准确提取湿地信息,并且有效地避免\"椒盐现象\";1989~2013年,该区水田、水库/坑塘、运河/水渠、灌丛沼泽增加和河流、湖泊、草本沼泽、森林沼泽减少;大量草本沼泽转为水田为该区湿地变化主要特征;1989年湿地类型以草本沼泽为主,2013年水田的斑块面积略高于草本沼泽斑块面积;湿地景观变化区主要分布于中国一侧的挠力河流域和穆棱河流域;天然湿地景观破碎化程度逐年加深,人工湿地景观趋于聚集,人为干扰是导致湿地景观格局变化的主要动力;中俄两国境内湿地景观变化程度差异显著,中国境内大量天然湿地转为人工湿地;俄罗斯境内的湿地变化微小,天然湿地保存较好。农田垦殖是导致两国湿地景观破碎程度差异的主要原因。     

InSAR数据的配准技术研究

分别论述了干涉雷达复图像配准过程中常用的单视复影像配准、INSAR复数影像配准及传统的基于三次样条拟合的主从影像后向散射最大相关系数的精配准方法,对基于窗口匹配的三次样条拟合雷达影像的精配准方法进行了改进,并把该方法应用于ENVISAT-ASAR珠三角地区C/波段干涉数据处理,为南方复杂大气条件下影像配准,提供了一种可行的方法。     

遥感监测东北地区典型湖泊湿地变化的方法研究

湖泊湿地生态脆弱,易受环境因子的影响。近十年来,东北地区湖泊湿地的时空格局发生了显著变化。如何简单、有效地提取湿地变化范围进而确定其变化类型是湿地变化检测中最需要解决的问题。基于2006~2016年30 m空间分辨率的Landsat-TM/OLI影像数据,水体、植被和土壤等生态因子的动态变化率被用于提取东北地区湖泊湿地变化范围;多维特征数据集的湿地分类方案确定湿地的变化类型。另外,湿地变化检测类型分为转出类型（湿地减少）,转入类型（湿地增加）和湿地间转换类型（湿地相对稳定）。最终基于动态变化率计算方法,松嫩平原湿地、兴凯湖湿地和呼伦湖湖泊湿地变化结果的正检率均高于90%。同时,利用年内多时相数据和综合多维生态指数共同表征地表的状态变化,实验区的湖泊湿地分类结果的整体分类精度和 Kappa 系数分别达到 84.31%和0.788。湖泊湿地变化检测方法具有很好的检测精度,可以代表研究区湖泊湿地类型的实际变化,是湿地资源调查与遥感监测技术研究的有益补充,为进一步深化与拓宽地表生态质量评价及其动态变化检测的方法研究提供理论基础。     

Envisat-ASAR数据的特点及其在多云多雨地区的应用前景

Envisat是由欧空局发射的一颗先进的极轨对地观测卫星,载有10种传感器,其中有先进的合成孔径雷达ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar)。ASAR工作在C波段,具有主动相控天线系统,5种成像模式,7种成像条带及交替极化成像功能。以获得的广东肇庆地区的ASAR交替极化模式精确分辨率图像为实例,介绍了ASAR数据的特点,分析ASAR图像中建筑物、河流、农田、船舶、林地等几种典型地物的后向散射系数值。结果表明ASAR数据可以广泛应用于多云多雨地区的土地覆盖分类,农作物估产,船只探测和海洋等领域。     

基于双极化ASAR数据的水稻信息提取

通过分析长乐市试验区2005年ENVISAT ASAR数据图像,研究水稻信息提取的方法。提出在分析两个时相、双极化ASAR水稻后向散射变化规律的基础上,构建基于两个时相、双极化的新波段图像的新方法,该方法不仅增强了水稻信息,还减少了水稻和其他背景地物的混淆度,只要采用简单的图像监督分类方法就可以很好地提取出水稻信息,其精度达到94.92%。研究表明,该方法能够有效的识别并提取出水稻信息。