遥感技术在监测矿山覆被变化及复垦中的应用

矿山的开发和环境的恢复和治理历来是一对尖锐的矛盾，如何处理好这一矛盾是在矿山开发中普遍存在的问题。本文分析了在矿山开发中对生态环境所造成的影响后，对比了国内外对此所采取的方法和措施，并就矿山开发后的恢复和治理提出了自己的看法和见解，利用遥感技术对矿山的开发和环境的治理情况进行动态监测是当前行之有效的先进的技术方法和手段，也为今后政府制定相关政策、有效改善生态环境提供了有益的方法和思路。     

基于遥感的土地利用与覆被分类系统评述及代码转换

根据国土资源部“构建国家级土地利用和覆被变化数据库及服务体系”项目的部分研究内容，简要地评述了国内外最具代表性的基于遥感数据源的土地利用与覆被分类系统——美国1：25万土地利用与土地覆被分类系统、中国科学院土地资源分类系统，并与该项目研制的基于中分辨率卫星影像的国家级土地利用与覆被分类系统进行了比较，给出了分类代码的相互转换关系，以便用户使用和查询。     

可定制野外数据采集系统设计

传统野外数据采集方式原始、工序繁琐,且针对不同的调查目的需要制定专属采集要素表。本文以大众化Android为平台,设计一款可定制表的野外数据采集系统。系统不仅能够运行在普通的Android手机或平板上,且适用于不同类型的野外调查,使调查数据的采集变得更便捷,为后续研究工作提供帮助。     

陇东黄土高原土地覆被变化的驱动力及生态环境效应

通过G IS空间分析,揭示了黄土高原生态脆弱区土地覆被和水土流失的时空分异特征。陇东地区土地覆被动态变化表现为丘陵区耕地、林地与草地的大互换,和在塬区建设用地大量占用优质耕地、林草地等土地覆被类型,这种变化使区域生态环境系统的功能发生退化。分析发现,该区土地覆被变化的驱动力主要有:脆弱的生态环境是生态环境恶化的自然环境背景;人口压力和经济发展落后是生态环境系统安全状态恶化的社会经济背景因素;对自然资源的不合理利用是生态环境恶化的直接人为因素。     

基于World Wind移动端的地质数据野外采集系统

针对传统的野外地质数据采集与数字化工作步骤繁琐、效率低、工作周期长等问题,研发了一种基于World Wind移动端的地质数据野外采集系统,系统集成了World Wind地图技术、网络通信技术、多线程技术和数据存储技术.重点阐述了定位模块、数据录入模块、实体投影模块以及三维展示模块的具体实现方法,本系统的研发实现了野外地质工作的信息化采集、浏览和展示,为地质工作人员提供便捷的数据录入方式,推动地矿工作数字化、信息化、现代化的向前发展.     

基于3S技术的土地利用/土地覆盖变化野外采样框架设计 ——以东北地区黑龙江省为例

土地利用/土地覆盖变化是全球环境变化的重要组成部分,随着3S技术的不断成熟和发展,运用RS、GPS和GIS技术进行土地利用/土地覆盖变化研究已成为一种越来越成熟的方式和手段。从空间抽样模型理论出发,以我国黑龙江省为例,运用RS、GPS和GIS技术,通过对黑龙江省道路网、土地利用区划、土地利用/土地覆盖类型、土地利用/土地覆盖1 km×1 km格网数据等空间信息分布的综合考虑、分析,设计了土地利用/土地覆盖变化的综合野外采样框架。框架主要包括采样区的布设、采样路线和采样点的选择等。由于以多层空间信息为采样依据,经实践检验,该采样框架具有经济实用等优点。     

利用地形参数提高土地覆被分类精度方法的改进

为提高MODIS卫星影像土地覆被产品的分类精度,以京津冀为研究区,在1∶25万土地覆被数据与MODIS土地覆被产品(MCD12Q1)分类一致区内,构建土地覆被类型面积占比与地形因子之间的多元回归模型,并据此改进MODIS土地覆被产品中分类精度较低区域的分类。用面积构成比例和空间一致性比率两个评价指标对改进结果进行评价。结果表明:林地、草地、耕地三种地类的回归模型适合用来改进MODIS土地覆被产品的分类,三种地类与参考数据的空间一致性比率比改进前分别提高了30.02%、40.87%和4.94%;对于与地形因子关系密切的林地和草地,两个评价指标均显示,基于分类一致区建模来改进目标产品的分类精度,比基于整个区域建模改进目标产品的分类精度的效果更加明显。其中,林地的空间一致性比率的提升幅度由8.55%升到30.02%,草地由27.44%升到40.87%。由此可见,地形地貌对土地覆被类型的形成具有重要影响,土地覆被类型面积占比与地形因子之间具有很强的相关关系,基于这种定量关系对土地覆被分类进行改进是完全可行的。     

影像的土地覆被快速分类

精确的土地覆盖信息是进行碳循环、气候变化监测、土壤退化等相关科学研究的基础。随着云计算技术的不断成熟,一些高效算法与平台被不断提出,用来充分挖掘遥感数据所包含的海量信息。基于Google Earth Engine(GEE)云平台,利用随机森林监督分类法对1990、2000、2010、2017年的山西省土地覆被进行了分类。参考Google Earth高清影像选择的1580个样本点,对分类结果进行了验证;同时将分类结果与CNLUCC、GlobeLand30、FROM-GLC等现有土地覆被分类产品进行比较。验证和对比发现时间序列分类结果的总体精度达到86%~94%,比同期单时相分类总体精度提高了5%~10%;本文时间序列结果达到了CNLUCC、GlobeLand30、FROM-GLC等产品的分类精度。结果表明:①在快速准确土地覆被分类方面,时间序列影像与云平台结合,显示出时效性强、时间周期短、成本低等优势;②时间序列百分位数指标能有效地区分不同土地覆被类型的物候差别,在进行土地覆被分类方面显示出简单、易用、高效等特点。该方法对于深入研究大区域尺度的土地覆被变化过程具有重要的参考价值。     

缅甸土地覆被遥感制图和空间格局分析

在“一带一路”倡议框架下,中缅经济走廊逐步从概念转入实质规划建设阶段,了解和掌握缅甸土地覆被的空间格局和分布特征对于合理开发利用资源、制定务实的经济廊道建设规划具有重要的战略意义。利用Landsat-8 OLI遥感影像数据,基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法（OIC-MCE）,生产了缅甸2015年30 m分辨率土地覆被产品（MyanmarLC-2015）。采用Google Earth高分辨率影像获取验证样本用于产品精度验证,验证结果表明：MyanmarLC-2015产品的总体分类精度为89.05%,Kappa系数为0.87,各类别的用户精度和制图精度均超过72%,能够准确地反映缅甸土地覆被类型的空间格局。根据产品统计,林地是缅甸面积最大的土地覆被类型,占国土面积56.15%,以常绿阔叶林为主,占林地面积83.57%。耕地面积次之,占国土面积27.01%。地形因子对缅甸土地覆被类型空间分布格局有显著的影响,随着海拔升高,呈现出按如下顺序的垂直地带性特征：森林湿地、水田、旱地、落叶灌木林、落叶阔叶林、常绿灌木林、常绿阔叶林、常绿针叶林。从植被生产力的角度来看,缅甸东部、东北部和东南部植...     

基于图像识别的智能检化验采样系统研究与应用

大型钢铁企业一般包括烧结、炼铁、炼钢、轧钢等工艺环节。各工序需要品种繁杂、数量众多的原辅料来维持生产。检化验是钢铁企业生产过程中的一个重要环节,包括生产物料入厂检验、生产过程管理、过程产品及最终产品的检验放行管理、不合格品及异议管理、质量体系建设等环节。主要以本钢集团火车运输入厂的煤的采样及制样为研究对象,基于OpenCvSharp图像识别及自动化技术,解决采样、制样过程中人为因素引起的问题,实现全过程智能化、自动化,通过技术手段对外进煤进行质量把关,为企业生产提供真实、准确的数据。     

基于RS与GIS的野鸭湖湿地土地利用/土地覆盖动态变化研究

通过对野鸭湖湿地的Landsat—TM影像和印度的IRS影像进行融合处理，得到卫星影像分类图。结合实地调查，标定土地利用类型，运用ArcView的解译及数据统计功能，分析研究野鸭湖湿地6年来土地利用／土地覆盖的变化。研究结果表明：耕地、居民点及工矿用地面积增加，水域面积减少，湿地生态环境受到严重破坏。其主要是由自然条件、人口和经济增长所致。水域面积、植被覆盖率的减少，使栖息和越冬鸟类丧失了大量的栖息地。为保护湿地环境，应逐步退耕还草、还林；恢复芦苇、沼泽，确保区内生态平衡和系统生态质量不断优化。     

张掖市土地利用/覆盖变化模拟

土地利用/覆盖变化是全球变化的主要原因,也是与可持续发展密切相关的课题。土地利用/覆盖变化模拟是预测未来土地利用/覆盖变化的重要方法。将国际上先进的CLUE-S模型应用到位于黑河中上游的张掖市,模拟该地区的土地利用/覆盖变化。模拟时段为2001～2020年。模型中将土地利用类型分为:①耕地;②林地;③草地;④水域;⑤城镇用地;⑥未利用地。用回归分析的方法,选择了对该地区土地利用/覆盖变化有重要贡献的7种驱动因子,分别为:与城市的距离、与河流的距离、与道路的距离、人口密度、海拔、坡度、坡向。模拟结果显示:到2020年,林地、草地、水域和城镇用地面积增加,耕地,未利用地面减少。     

基于生态地理分区的5套土地利用覆盖数据的不确定性研究

基于生态地理分区从面积精度和位置精度两个方面定量探讨了5套全球土地利用/覆盖(LULC)数据产品在实际应用中的不确定性,为基于生态地理分区的相关研究选择合理数据集提供参考依据,同时为中国生产全球LULC产品提供有关信息。选择中国地区20个典型生态地理分区为研究对象,采用最小误差频率法,分析5套数据集对各个类型面积估计的不确定性大小及原因;采用混淆矩阵法,基于位置分析5套数据集在类型混分方面的不确定性大小,原因及空间分布规律。结果表明:在生态地理分区尺度,MODIS,Meris300以及Glc2000这3套数据集明显优于Umd和Usgs这两套数据集,并且随着生态地理分区自南向北\,自东向西的空间分布,这3套数据集的不确定性呈减小趋势。对所有生态地理分区而言,Meris300数据集整体估计的稳定性最高,但是估计精度不是最高,并且它对建设用地和水域的估计最有优势。MODIS数据集整体估计精度和稳定性次之,对耕地的估计最有优势。 Glc2000数据集更适用于土地利用/覆盖简单的生态地理分区。研究还发现地形和土地利用/覆盖的复杂程度是引起数据集不确定性的两个重要因素。     

基于RS和GIS的地面温度和土地利用/覆被关系研究进展

对地面温度和土地利用／覆被关系的研究，不仅能够深入理解土地利用／覆被变化下城市热环境变化的空间特征和动态变化，而且可为防暑降温、市政建设及土地合理规划和利用提供重要的科学依据。本文从遥感数据的获取、地面温度的反演、GIS技术的运用以及定量研究等方面详细论述了国内外此领域的研究进展。最后文章提出此研究领域存在的一些问题和今后工作所要继续努力的方向，如实现地面温度的精确反演，获取多时段的地面温度数据，加强RS和GIS技术的结合，进一步深入两者关系的定量研究。     

基于分层分析的ASTER 影像土地利用/ 覆盖遥感监测研究

以龙海市为实验区, 利用ASTER 遥感数据, 在研究区典型地物光谱特征系统分析的基础上,进行基于分层分类思想的地物分类提取方法研究。首先将影像划分为独立的子区( 水体、植被覆盖区和非植被覆盖区域) 以避免分类过程中光谱的互相影响; 然后在每个独立的子区基础上根据各类地物的不同光谱特征和空间特征, 对各类地物进行逐层掩模、分层提取。结果表明该方法优于传统的监督和非监督分类效果。     

基于RS与GIS技术的川西高原土地利用/覆盖现状调查研究

选择川西高原的部分地区为研究区,以地形图、TM及ETM+影像为数据源,通过野外调查和目视解译作为信息提取手段,运用遥感技术与地理信息系统的空间数据库进行管理和空间分析,建立了研究区12个子河段的土地覆盖/利用的地形图数据库、TM/ETM+影像数据库。解译结果图形数据库和属性数据库,并通过分析确定了各个子区的土地覆盖/利用情况,研究结果表明高覆盖高寒草甸、高寒灌丛草甸、乔木林地和灌木林地是该区的主要土地覆盖类别,它们的面积占到整个研究区面积的84.14%,这也说明该地区植被覆盖较高,同时基于GIS的空间分析发现研究区植被覆盖具有较强的高度带分布特征。     

土地利用/覆被变化对地质灾害发育的影响研究

2018年8月印度喀拉拉邦遭受强降雨,引发大量地质灾害,造成巨大的经济损失和人员伤亡。为研究农业化进程中土地利用/覆被变化对地质灾害发育的影响,探求适宜的人地协调发展模式,以该地区受灾最严重的伊都基为研究区,基于已有的灾害点数据,利用Google Earth高分辨率遥感图像目视解译获取研究区灾害发生前8 a(2010年)和灾害发生时（2018年）的土地利用数据,基于Landsat TM/OLI数据提取的归一化植被指数计算研究区植被覆盖度,对比分析该地区地质灾害的发育与土地利用/覆被变化之间的关系。研究结果表明：(1)伊都基地区灾害点主要集中在中北部地区,分布在种植林、种植灌丛、建筑物、道路等人类活动影响较大的区域,该区域灾害点占总灾害数的80.46%;(2)伊都基地区灾害点的土地利用变化虽然较小,总体变化率为37%,但土地利用变化主要发生在种植灌丛、种植林等与人类活动密切相关的土地利用类型中;(3)伊都基地区植被覆盖度下降率为16.70%,在空间分布上,灾害点易发区域与植被覆盖度下降区域有较强的关联性。     

陇中黄土丘陵沟壑区遥感调查

利用Landsat5 TM数据进行了甘肃省定西地区定西县、渭源县、陇西县和通渭四县的1990－2000年土地利用和土地覆盖遥感本底调查，对十年内项目区的土地利用和土地覆盖进行客观评价,并为今后生态脆弱区生态环境恢复提出可行性意见。     

土地利用/土地覆盖遥感变化检测方法新进展

土地利用/土地覆盖变化检测是资源环境研究中的一个重要方面,准确、及时的变化信息为人类资源环境的生产和管理提供了决策支持。遥感技术具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点,给土地利用/土地覆盖变化检测提供了理想的数据基础。人类社会的发展对土地利用/土地覆盖变化检测的精度与效率不断提出新的要求,这也使得一些新技术、新方法引入到变化检测中。这些新技术新方法提高了土地利用/土地覆盖变化检测的精度,但在效率方面有待进一步研究。