基于遥感与GIS数据融合的煤矿资源开发动态分析

将不同分辨率的遥感影像进行融合处理,依据野外实地调研的样本进行分类后,在地理信息系统支持下与非遥感相关资料进一步融合,分析处理后得出最终结果.通过对比分析乡宁县18 a来煤炭资源开采与土地破坏状况,监测出工作区存在部分违规采矿行为,较好地实现了对矿产开发点的分布状况、固体废弃物堆放情况以及由此引发的土地破坏等问题的动态监测.     

基于数学形态学的道路提取

利用遥感图像进行道路提取已经有了一些研究,如图像分割,基于知识的道路特征识别和数学形态学等,但尚有许多问题需要解决,设计了一种基于数学形态学的遥感图像道路提取算法。该算法首先将遥感图像二值化,然后进行噪声滤除、形态学边缘检测与边缘连接。通过采用ETM+遥感图像进行实验表明,该算法与传统的边缘检测与边缘闭合的算法相比,具有更好的抗噪能力,且精度较高,具有一定的现实意义。     

2005—2018年北京市地基气溶胶光学厚度趋势分析北大核心CSCD

针对基于精细尺度的长时序及区域地基气溶胶光学厚度趋势的分析较少,且在原因分析过程中较少考虑环保政策及措施的问题,利用北京地区近14年AERONET站点数据对北京气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的类型和变化趋势进行研究,并分析了数据的完整性以及相关环保政策及措施对气溶胶的影响。结果表明:北京AOD月均值季节变化明显,最大值一般出现在夏季的6、7月份,最小值在秋冬季节;沙尘型气溶胶(desert dust aerosol,DD)、城市污染型气溶胶(urban industry aerosol,UI)、烟煤型气溶胶(bituminous coal aerosol,BC)分别为春、夏、冬季的主导型气溶胶,混合型气溶胶(mixed type aerosol,MT)在四季的占比相差不大;奥运会前后的环保工作、《大气污染防治行动计划》的颁布及削减散煤等环保政策和措施使北京气溶胶厚度明显下降,北京空气质量得到改善。     

遥感技术在抗震救灾中的应用

利用绵阳地区地震灾害前和灾害后的快鸟影像,在几何校正、图像融合等遥感图像处理的基础上,通过目视解译对绵阳地区的建筑物损坏及塌方和泥石流等受灾情况进行了评估。实践证明：遥感技术在抗灾救灾和灾后重建等方面具有重要作用。     

南方地区复杂条件下的耕地面积遥感提取方法

针对我国南方地区植被类型复杂、地形复杂和地块破碎等原因导致耕地信息提取精度较低问题,提出了一种面向对象和CART决策树结合的复杂条件下耕地面积提取方法。以广西南宁市隆安县与武鸣县地区为研究区,采用Sentinel-2A影像,结合数字高程数据（Digital Elevation Model,DEM）及归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等多源数据,利用面向对象分割技术识别地块信息,然后以地块为单位采用CART（Classification And Regression Tree,CART）决策树分类法,依据不同地类的形状、光谱特征,提取研究区的耕地。结果表明：面向对象的CART决策树分类方法分类总体精度和Kappa系数分别为96.1%和0.94,相比较于未加入面向对象分割的CART决策树耕地信息提取总体精度提高Kappa系数提高0.54,面向对象的分割方法有利于减少复杂背景对耕地提取的影响。基于面向对象的CART决策树分类方法相比较于传统方法对研究区耕地信息的提取有较好的精确性,能够提高耕地信息的提取精度。     

基于局部空间自相关分析的时空数据融合

由于受到16d重访周期与云等对数据质量的影响,具有时间与空间连续性的Landsat 8OLI观测数据难以直接获取。考虑地物分布的空间自相关性,提出一种基于STARFM模型改进的局部自相关时空数据融合模型(LASTARFM),以新疆维吾尔族自治区喀什地区叶城县为研究区,利用Landsat 8OLI数据和MODIS数据的红光波段和近红外波段进行融合方法测试。结果表明:利用LASTARFM模型得到的融合影像,与真实影像NDVI相关系数达到0.92;在局部空间自相关性低的区域比STARFM模型影像反映出更多地物细节,具有更高的融合精度;在土地利用类型发生显著变化的区域与真实影像具有一定差异。     

基于GIS与RS的煤炭资源动态监测系统

针对煤炭资源开发利用过程中存在的问题,本文应用遥感与地理信息系统集成理论,设计了一种基于遥感与地理信息系统集成技术的煤炭资源动态监测系统,并分析了该系统在煤炭资源的可持续开发利用中的应用前景。     

基于ENVISAT/ASAR的神经网络反演人工林叶面积指数研究

对我国西北黑河地区的人工林,进行了基于ENVISAT/ASAR数据构造神经网络的反演杨树林叶面积指数研究。首先,分析了白杨树林、沙枣树林的叶面积指数(LAI)与ENVISAT/ASAR不同极化后向散射系数的相关关系,研究表明人工林的空间分布均一性是影响雷达后向散射和LAI关系的首要因素,其次,不同的入射角对后向散射也具有明显的差异。基于上述分析,通过神经网络算法,利用不同时相、不同入射角的ENVISAT/ASAR雷达影像对白杨树林LAI进行了反演研究,对验证样本、训练样本、所有样本实测值与预测值进行了比较验证,其决定系数R²分别为0.61\,0.91和0.82,表明基于ENVISAT/ASAR雷达数据利用神经网络算法反演人工林叶面积指数的可行性。     

融合MODIS与Landsat数据生成高时间分辨率Landsat数据

遥感数据时空融合技术是一种低空间分辨率影像与中空间分辨率影像在时间域和空间域的融合技术,利用遥感数据时空融合技术获得的融合影像既具备低空间分辨率影像的高时间分辨率特征,又具备中空间分辨率影像的高空间分辨率特征.提出了一种新的遥感数据时空融合方法(STDFA).该方法从时序MODIS数据中提取地物的时间变化信息,结合早期Landsat-TM影像的纹理信息,融合出具有MODIS时间分辨率和TM空间分辨率的影像.以江苏省南京市江宁区为研究区,以Landsat红波段和近红外波段为融合波段,对该方法进行了测试.结果显示,该方法能够产生高精度的中空间分辨率影像,融合影像与真实影像间的相关系数达到0.939.融合影像计算的NDVI与真实中空间分辨率影像计算的NDVI间的相关性达到0.938.     

M-4高速公路Shorkot-Khanewal段生态环境与社会经济监测分析北大核心CSCD

针对巴基斯坦M-4高速公路Shorkot-Khanewal段的建设对当地生态环境与社会经济影响未知的情况,基于遥感技术监测分析了该路段的植被覆盖度变化、生态占用和生态恢复情况,并评估了其对当地社会经济的影响。结果表明:该路段10 km缓冲区内植被覆盖状况较好,2014年劣盖度植被占比0.34%,2018年占比5.31%;该路段建设对生态环境影响极小,未造成破坏性扰动,其中林地的永久性生态损失占比不足0.2%;该路段建设对经济发展具有显著促进作用,夜间灯光明显变亮;该路段1 km缓冲区内新增建筑面积171812 m^(2),2 km缓冲区内新增居民人口9486人,将助力巴基斯坦实现SDG9.1.1。该文可为评估“一带一路”基础设施互联互通工程对生态环境与社会经济的影响提供方法借鉴。