运用NOAA AVHRR和Landsat TM数据估算多年水稻种植面积

介绍了综合运用NOAA AVHRR和Landsat TM数据进行多年水稻种植面积监测的一种方法,以湖北省为例,首先运用Landsat TM数据计算了该省1992年的水稻种植面积;接着运用1992年和1994年的NOAA AVHRR数据分别计算这两年的水稻像元数,以这两年水稻像元数的变化来反映水稻种植面积的变化;最后运用线性模型,估算1994年的水稻种植面积。所得的1994年水稻种植面积与湖北省农调队资料相比精度为84.5%。运用同样的方法估算1995年该省的水稻种植面积,精度达90%以上。     

基于JavaScript的藏汉双语内容分享WebAPP设计与开发

介绍了基于JavaScript的藏汉双语内容分享WebAPP的关键开发步骤,以及其跨平台兼容性,并浅要剖析了西藏地区WebAPP的开发样式风格及适用性情况.     

运用主成分变换-逆变换对ADEOS AVNIRXS和PAN进行复合的研究

信息复合的目的是为了把多种遥感器数据的特性进行互补。复合图像与原图像相比,既具有多光谱特性,而且空间分辨率也得到了提高,这样它更有利于目视判读或计算机自动化处理。运用主成分变换-逆变换的方法对ADEOSAVNIR的多光谱数据(16 m)和全色波段数据(8 m)进行了复合研究。即先对多光谱图像进行主成分变换,求出第一主成分。然后用全色波段数据取代第一主成分并进行主成分逆变换得到所需的复合图像。复合图像的空间分辨率为8 m,而且具有4个波段。     

基于HTML5脚本的旅游软件开发

介绍了一款基于HTML5的旅游软件开发的关键步骤,采用HTML5新增的

基于机载LVIS和星载GLAS波形LiDAR数据反演森林LAI

波形激光雷达（Light Detection And Ranging, LiDAR）已经大量用于森林叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）估算,但是波形LiDAR数据估算森林LAI易受地形影响。地形坡度引起的波形展宽使得地面回波和植被冠层回波信息混合在一起,难以得到准确的地面回波和冠层回波,进而影响到LAI估算精度。为了估算不同地形坡度条件下的LAI,本文采用一种坡度自适应的方法处理机载LVIS和星载GLAS波形数据。通过坡度自适应的方法得到地面波峰位置,基于高度阈值来区分地面回波和冠层回波,进而得到能量比值用于LAI估算。基于LVIS和GLAS数据,估算了不同森林站点的LAI,并利用实测LAI数据进行检验。结果表明：利用波形LiDAR数据可以估算森林LAI,坡度自适应方法可以改善地形的影响,提高LAI估算精度。对于机载LVIS,估算新英格兰森林LAI精度为R²=0.77和RMSE=0.21;对于星载GLAS,估算塞罕坝森林LAI精度为R²=0.81和RMSE=0.28。无论机载还是星载数据,该方法都有着较高的精度,对于复杂地形估算LAI具有一定潜力。     

高光谱遥感在植被监测中的研究综述

高光谱遥感数据已成为地表植被地学过程中对地观测的强有力的工具。综述了利用高光谱遥感数据进行植被监测的研究进展,主要包括以下三个部分:(1)高光谱遥感信息的处理方法;(2)高光谱遥感数据用于植被参数估算与分析;(3)高光谱遥感数据在植被生长监测中的作用。     

江汉平原水稻遥感估产集成系统

水稻遥感估产集成系统主要有以下三方面：（１）系统内容，介绍遥感估产工作中沉淀下来的各种数据、图表、影像等；（２）系统运行，有针对性的选了几个技术含量高的项目来做运行实验；（３）系统维护，介绍集成系统，包括遥感估产工作中需要进一步完善的方面。     

大型遥感图像处理应用项目综合数据库开发

对数据高精度、时效性的需求，使遥感图像处理及应用越来越受到普遍的关注。随着解决问题的复杂化，大型遥感图像处理工程及遥感图像处理应用项目逐渐增多。大型遥感图像处理应用项目是在计算机软、硬件支持下，动态地获取、处理遥感影像，综合管理区域内地理环境信息及各...     

我国叶面积指数卫星遥感产品生产及验证

利用卫星遥感生产叶面积指数（Leaf area index： LAI）产品并进行真实性检验是植被定量遥感的一项重要研究内容。过去10 a,我国研究人员利用MODIS或AVHRR观测数据生产了GLOBALBNU, GLASS, GLOBMAP,MuSyQ和FSGOM等数套全球和全国LAI产品,受到了国内外的广泛关注和应用。在产品生产的同时,我国学者也广泛开展了LAI产品在全球和区域尺度的真实性检验研究工作。本文总结了我国LAI卫星产品生产和验证研究工作的现状和趋势。近年来,我国在本领域相关的理论、技术和方法研究方面取得了全面进展,LAI产品精度和连续性已与国外先进水平相当,但仍然存在数据源单一且依赖国外、算法不确定性不清、生产不连续以及缺乏充分验证等问题,客观上影响了LAI产品应用的广度及深度。未来应充分利用新的卫星数据特别是国产数据,加强遥感机理模型、反演算法以及应用的创新研究,生产具有特色的高质量LAI产品,满足地球系统科学的研究需求。同时,应加强LAI验证基础设施建设,发掘利用更广泛的验证站点,同时增进国际合作,加强产品的推广使用,在与用户的互动交流反馈中进一步提高产品的市场。随着我国对相关研究投入的增加,可以预期未来20 a将是我国LAI遥感产品及验证研究由“跟跑”国际先进水平向“并跑”乃至“领跑”过渡的机遇期。     

运用SPOT数据进行河流水体悬浮固体浓度的研究——以台湾淡水河为例

根据含沙水体的光谱特征,通过对比分析认为ＳＰＯＴ影像是河流水质遥感的理想数据源,其中１ 波段和２ 波段对反映水体悬浮固体比较敏感。根据遥感影像灰度值与水中悬浮固体含量之间的相关关系,运用ＳＰＯＴ影像的１、２ 波段和实测数据将淡水河悬浮固体含量分为４ 级,并对结果进行了评价。通过对悬浮固体污染等级图的分析,得出淡水河１０％ 以下的水体悬浮固体含量较高。悬浮固体含量从上游向下游递增,流经城市的河段悬浮物含量高,说明水体悬浮物含量受植被覆盖和人为作用影响。