土壤光学遥感研究进展

土壤是一个时空连续的变异体,传统土壤参数测定与监测方法难以揭示土壤的时空间异质性规律;土壤光学遥感可以实现土壤主要参数的快速、宏观测定。本文综合评述了土壤不同理化参数(有机质、土壤水分、矿物组成、土壤质地、土壤结皮)在光学波段的光谱特征与遥感反演,光学遥感在土壤分类与制图方面的应用;分析了土壤线的各种影响因素(外部因素及相关土壤理化参数),以及土壤线对植被指数定量监测植被状况的重要性;归纳了土壤光学遥感存在问题与发展趋势。     

定西遥感试验场土壤光谱特征分析

对分布于甘肃省东部的黑壤土、灰褐土、黄绵土、新积土4个土类的7个土属进行电磁波谱测试。在0.4～1.1μm波段内,以土种为单位共测试21条裸土光谱曲线。从形态上可区分为缓斜型和陡坎型。在0.4～0.65μm波段内,各土壤光谱反射率值多相互交错分布,但在0.65～1.1μm波段内,陡坎型类土壤的光谱反射率值多高于缓斜型。土壤表层质地差异大时,将影响电磁波辐射能量的变化,当土壤表层水分含量小于饱和含水量时,在0.55～0.95μm波段内,土壤水分含量越高,其光谱反射率值越低。经各波段与反射率之间的相关分析说明,缓斜型土壤光谱曲线以一元一次回归曲线拟合程度高,而陡坎型土壤则以一元二次回归曲线拟合更为理想。该结果为在遥感图像中提取土壤线信息,提供了可参考的数据。     

高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展

土壤重金属污染是当今重要的世界性环境问题之一。如何快速高效地获取土壤重金属含量及分布信息是进行污染风险评价及预测研究的前提。高光谱遥感具有无损、实时获取信息的优势,利用高光谱技术反演土壤重金属含量仍处于探讨阶段,对其反演机理和建模方法的研究成果进行了介绍和分析。认为充分研究不同类型土壤对重金属的吸附特性,是深入理解重金属含量反演机理的基础。加强不同土壤类型、不同污染程度的案例对比分析,发展光谱信号处理方法,引入非线性建模算法,构建重金属形态量反演模型,是土壤重金属含量遥感估算研究的重要研究方向。     

基于微波和可见光遥感的冬小麦土壤墒情反演

土壤墒情是水文学、气象学及农业科学研究领域中的一个重要指标参数,对气候、农业、旱情监测都具有极为重要的意义。以河南省广利灌区冬小麦为研究对象,以水云模型为基础,利用Landsat-8和Sentinel-1 A数据计算双层衰减因子、植被和土壤的后向散射系数。采用RBF神经网络拟合土壤的后向散射系数与土壤含水量的关系,通过实测监测点对反演的结果进行精度验证,结果表明:相关系数的平方为0.754 5,均方根误差为0.022,结果良好,可为灌区冬小麦土壤墒情的评估提供参考。     

土壤盐碱化遥感应用研究进展

对近年来国内外遥感监测土壤盐碱化的研究进展作了介绍,并从土壤盐碱化遥感信息特性和影响因素、各种遥感数据源、数据处理方法和研究热点等方面做了总结。土壤盐碱化的遥感方法和传统方法可获取多源的数据,包括来自多平台遥感的光谱数据、地面实测和实验室分析数据、其它研究手段得到的地理相关数据以及历史资料等。在GIS技术支持下的多源数据集成方法可对土壤盐碱化进行定量探测,在土壤盐碱化遥感应用中取得了较好的效果。     

滏阳河两岸农田土壤Fe、Zn、Se元素光谱响应研究

为了探索遥感技术快速定量化监测土壤元素含量的可行性，本通过对滏阳河两岸农田51个土壤表层样品的室内光谱反射率及其Fe、Zn、Se含量关系的研究，探索了反射光谱快速预测土壤元素含量的技术途径。结果发现预测Fe的最佳光谱间隔为16nm。Zn和Se的为8nm，这说明在使用经验方法预测没有光谱特征的成分时，光谱分辨率不是一个必要条件；土壤中的Fe、Zn、Se元素与土壤的反射光谱存在较好的相关性，各元素含量与土壤平均反射率负复相关系数(R^2)均可达到0．49以上，而与相应TM各波段的平均光谱反射率也都具有较好的负相关关系，与TM7波段的复相关系数最大，Fe、Zn为0．58，Se元素为0．550本研究结果为今后利用高光谱遥感技术定量监测土壤Fe、Zn、Se元素含量提供了一种新的方法和技术途径，对土地质量变化的快速定量监测具有重要的科学意义和应用前景。     

热红外遥感监测土壤含水量模型及其应用

在从理论上分析了地表土壤日温差、热惯量和土壤含水量三者的关系后,探讨了由地表土壤日温差推求热惯量、再由热惯量推求土壤含水量的方法,建立了气象卫星热红外遥感监测土壤含水量模型。将所建立的模型应用于实际土壤含水量的监测,做出了辽宁省,1988年8月11日近地表(10cm)土壤含水量分布图,通过实测资料验证,该模型具有较高精度。     

高光谱遥感分类方法研究

高光谱遥感是近二十年发展起来的遥感前沿技术。本文探讨了高光谱遥感分类方法,比较分析各种方法与传统方法的优缺点。     

基于空间角度理论的卫星光学遥感数据认知与挖掘

随着科学技术的发展,新的探测器不断地升空,卫星光学遥感数据经历了长周期的积累和更新。如何有效地开发与利用巨量遥感数据,从中挖掘出隐藏的信息和信息的知识化是当前面临的严峻挑战。首先分析了地面物质和结构光谱与卫星遥感信息之间的关系,建立了空间角度模型;然后以多维遥感信息的象元矢量和波段趋势面分析为基础,分析了当前用来处理光学遥感数据的商业化“最优化”算法在处理遥感数据时经常出现的“欠优”结果的原因;最后,通过对美国陆地卫星ＴＭ 数据的处理与挖掘说明基于空间角度算法在处理多波段遥感数据时的数学能力     

遥感数据异地归档方法研究与实现

遥感数据异地备份是在数据中心和备份端各自保存一份遥感数据,并提供数据恢复手段的容灾技术.遥感数据异地归档是遥感数据异地备份的基本组成部分,是实现遥感数据异地备份的关键.为实现遥感数据异地备份中异地归档功能,本文针对异地归档过程中的难点和问题,提出了遥感数据异地归档方法,并从技术角度出发提出解决方案.     

土壤定量遥感技术研究进展

分述了目前VIS/NIR地面光谱、多光谱和高光谱数据及分析技术在土壤定量遥感研究中的应用情况和进展,指出多源遥感数据的应用是该领域的主要趋势,并简要分析了目前研究中存在的问题。     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。     

水质监测与评价中的遥感应用

不同含量和类别的水质参数的水体光谱特征不同,这使得遥感影像能用于水体水质的监测。本文简要介绍了遥感监测水质的原理,监测的几类水质参数,常用的方法和几种典型水质参数的光谱特征及其遥感研究方法和目前研究的进展情况,最后讨论了这一领域目前仍然存在的一些问题。     

高光谱遥感图像的单形体分析方法

将n个波段的高光谱图像像元与n维空间里的散点联系起来，结合凸体几何中单形体概念研究高光谱遥感图像纯净像元提取方法，实现图像的地物精确分类识别及像元波谱分解。寻找高光谱遥感图像n维空间里的单形体并认知分析单形体是该研究方法的重要环节。通过MNF(minimum noise fraction)变换和PPI(pixel purity index)计算技术寻找到单形体，基于单形体进行像元分解分析单形体，并结合应用实例和SAM(spectral angle mapper)分类技术完成高光谱图像地物精确分类制图，验证了该研究方法的可操作性。该研究方法的优点在于不需要用户提供地物波谱信息，用于制图和波谱分解的终端单元可由图像本身得到，并由用户控制分类制图和波谱分解的详细程度。     

一种基于波段组合的遥感图像彩色合成新方法

研究了面向土地沙化的基于波段组合的遥感图像彩色合成问题。通过计算陆地卫星TM(Thematicmapper,TM)数据波段间的协方差、相关系数矩阵和主要统计特征参量,获取TM波段组合的基础数据;然后采用信息量分析法确定土地沙化研究的优劣波段,通过波段间的相关性分析筛选适合于土地沙化分析的波段集,基于该波段集,采用最佳指数法给出优化波段组合,在优化波段组合与彩色图像合成基础上进行遥感图像预处理。以河北省沽源县的TM数据为例,对河北省沽源县TM各波段及监督分类中沙化样本各波段信息进行了处理,结果表明TM4、7、1为该区域土地沙化研究的最佳波段组合。     

区域土壤盐渍化遥感监测研究综述

对国内外遥感监测土壤盐渍化发展情况作了介绍,对土壤盐渍化及其动态变化遥感监测方法进行了总结,数字图像处理将成为区域土壤盐渍化遥感监测研究的主要手段,土壤盐渍化是一个世界性的问题,应将遥感琢遥感图像处理的最新成果充分运用到盐渍土监测研究中,为盐渍土治理与农业可持续发展提供信息保障。     

多源遥感信息融合技术在土地沙化监测中的应用研究

多源遥感信息融合技术是一种遥感信息综合处理与分析的新方法。本文首先介绍多源遥感信息数据融合技术,然后分析和总结多源遥感信息融合技术在土地沙化监测中的应用情况。分析表明,多源遥感信息融合技术在土地沙化分析中可以提供更加准确的检测结果,具有广阔的应用前景。     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。