关中棉区生态环境的遥感综合评价编图

在陕西省棉花区划研究的基础上,运用Landsat-5TM遥感影像,并结合气候、土壤、水文及农业生产实际资料,对关中棉花立地生态环境进行了综合评价。共划分138个生态景观单元,归纳为4种适宜区和4个立地类。根据评价分类系统编制了关中棉花立地生态条件评价图。     

基于GIS的土壤肥力综合评价

以重庆市为例,在地理信息系统(GIS)技术和数学模型支持下,应用ARCINFO 进行了空间数据的采取、处理和分析.采用迭置分析的方法,以评价因素的组成确定评价单元,运用层次分析法确定评价因素的权重.在参照评价标准的基础上,绘制了评价结果图,并对其进行了分析.结果表明,这一地区的土壤肥力水平大多处在中下等.其中,土壤肥力水平处于5,6,7级的面积占总面积的65.71%.     

基于GIS的土壤肥力综合评价

以重庆市为例,在地理信息系统(GIS)技术和数学模型支持下,应用ARCINFO进行了空间数据的采取、处理和分析。采用迭置分析的方法,以评价因素的组成确定评价单元,运用层次分析法确定评价因素的权重。在参照评价标准的基础上,绘制了评价结果图,并对其进行了分析。结果表明,这一地区的土壤肥力水平大多处在中下等。其中,土壤肥力水平处于5,6,7级的面积占总面积的65．71％。     

中国浑善达克沙地生态环境变化研究

在野外调查采样的基础上,利用1987年,1995年和2000年的Landsat7 TM影像,在地理信息技术的支持下,研究了浑善达克沙地近期地表覆被变化的特征.研究结果表明:浑善达克沙地近期有明显的变化,变化的幅度约3%~6%,沙地面积约2.2×104km2,核心区面积约1.2×104km2;浑善达克沙地的分布与主导风向相一致;退化草地、片沙、沙丘等裸沙地是构成景观的主体,破碎化是浑善达克沙地的主要特征.此外,草地和退化草地的相互转化明显,是两种主要的防治类型.     

江河源区生态环境质量综合评价

在青海省土地资源详查数据以及土地利用现状图、土地利用分区图的基础上,借助G IS技术从生物丰度、植被覆盖度、水网密度、土地退化和污染负荷5个方面对江河源区生态环境质量进行了综合分析与评价。结果表明,江河源区生态环境质量状况总体偏差,综合评价指数处于差和较差的区域面积占江河源区总面积的83.3%;在空间分布上,江河源区生态环境质量从东南部到中西部呈现出明显的地带性,生态环境质量较差的行政区县(乡)主要集中于江河源区的中西部,而江河源区东南部部分行政区县生态环境质量相对较好。     

农用土地综合评价的一种新方法

利用遥感（ＲＳ）与地理信息系统（ＧＩＳ）和一门新兴的系统科学－－－物元分析法,以武汉市狮子山地区为样区对农用土地综合评价进行了研究。研究结果表明,狮子山地区的土地质量中等偏上,符合当地的实际情况。该研究对于解决以往土地评价中存在的一些问题,如权重的不确定、人为因素影响过多等提供了一些新的思路与方法。     

基于GIS的公路选线多方案的综合评价

讨论了基于GIS技术的公路选线多方案综合评价的指标信息,以及公路选线多方案综合评价方法,并结合实例验证了该方法.     

基于GIS的庆阳市生态环境质量综合评价

以GIS技术和庆阳市2014年土地利用变更数据为基础,建立了市级尺度上生态安全评价指标体系,对位于黄土高原地区的庆阳市进行了生态环境质量评价,研究结果表明:庆阳市整体生态环境呈现"东强西弱"的空间分布格局,其中生态环境最好的合水县综合得分为59.64,生态环境相对较差的地区是环县,这与环县干旱缺水的实际情况相符,其综合得分仅为37.73。     

长江口及邻近渔业水域生态环境质量综合评价

根据2002—2003年进行的对我国长江口及邻近渔业水域的水质、表层沉积物质量和浮游生物的监测结果,采用主成分分析法,综合评价了该渔业水域的生态环境质量状况。结果表明,长江口水域生态环境综合质量处于“中污染”状态。在4航次中除2003年5月处于“轻污染”级别外,其余3航次均处于“中污染”级别。长江口水域生态环境综合质量具有明显的季节性变化特征,夏季该区生态环境质量状况劣于春季。从水质、底质、生物指标对总得分的贡献率来看,长江口水域水质指标的贡献率最高,达到66.83%,生物指标为23.37%,底质指标贡献率最低,仅为7.80%,长江口及邻近渔业水域生态环境质量主要受水质指标影响。对二级指标得分对总得分贡献率进行深入分析,贡献率大于5%的指标为:C u(28.88%),叶绿素a(15.96%),油类(14.52%),无机氮(8.47%),浮游植物(7.05%),由此可认为C u、叶绿素,油类、无机氮、浮游植物指标是长江口及邻近水域生态环境质量的主要指示指标。     

基于用地生态适宜性评价的综合环境分区研究

综合环境功能分区是实施环境分类管理的重要依据,但如何开展综合环境功能区划目前国内研究较少。以重庆北部新区为例,构建了用地生态适宜性评价的指标体系,利用GIS和RS技术,开展了土地现状、高程、坡度、起伏度、粗糙度和林地景观等单因子适宜性评价,叠加形成生态适宜性综合评价,将用地在空间上分成了最适宜、适宜、一般适宜、不适宜和最不适宜5个等级。基于用地生态适宜性评价结果,开展了北部新区综合环境功能分区,并依据不同分区的功能、环境问题提出了环境保护对策,对区域综合环境分区的思路进行了研究性的探索。     

基于GIS的河南省洪涝灾害风险评估

本文基于河南省的气象及自然地理数据,构建综合评估体系进行风险评估。结果表明：河南省致灾因子危险性等级呈现出自东南向西北的带状递减趋势;河南省的承灾体暴露程度呈现出分层特点;河南省的防灾减灾能力总体上比较薄弱,多数区域的防灾减灾能力处于中等以下水平;河南省洪涝灾害敏感性整体较分散,郑州市以及河南省东北地区洪涝灾害敏感性较强;河南省洪涝灾害风险等级地区面积为中等风险区>较高风险区>较低风险区>高风险区>低风险区。本文区划结果与河南省实际洪涝受灾情况吻合,对河南省各级政府开展预防洪涝灾害工作具有一定的现实参考价值。     

遥感和地理信息系统在镇安县森林资源规划设计调查中的应用

论述了在遥感和地理信息系统技术支持下,依托ARCINFO及ERDAS IMAGINE平台,分析解译卫星影像,进行林业小班区划,同时结合现地验证,建立镇安县森林资源数据库及地理信息系统,对镇安县森林资源空间分布进行分析,划分各种森林资源类型,并制作相关森林资源调查图及专题图.     

基于RS和GIS技术的济南市土地利用变化动态监测研究

遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术有利于准确、及时地监测土地利用的变化.该文以济南市遥感影像、地形图、土地利用图为基础资料,利用ERDAS软件对济南市1995、2000和2005年三期的TM影像进行校正、重采样、增强、分类等处理,得到济南市土地利用信息和土地利用的变化信息.分析结果表明:草地、水体、耕地、林地4种土地利用类型面积减少,但是下降的速度在减缓;城镇交通用地增加最快;未利用土地面积有所增加,但是耕地、草场退化趋势已经得到遏制;济南市的土地利用正在日趋合理化.     

陕西凤县林麝生境破碎化及其景观指数评估

应用遥感和地理信息系统技术,从大尺度上分析陕西凤县林麝Moschus berezovskii生境相关因子的重要性。通过对景观连接度进行模糊相对赋值,建立景观连接度评价模型,分析该地区林麝生境的景观连接度水平,评价生境的适宜性,并组建林麝生境模型。结果表明：在被研究的陕西西南部山区3 187 km2面积中,林麝最适宜生境的总面积仅有168 km2,占研究地区的5.28%,且在空间分布上处于极度破碎化状态。从景观指数上看,最适宜生境的斑块面积小,形状狭长复杂,呈孤立分布状态,对林麝的繁衍十分不利。提出了相应的生境恢复建议。     

基于RS和GIS的山东黄河流域森林资源动态分析

采用2000、2006年的TM影像作为数据源,利用GPS、全站仪等仪器,采取典型、随机抽样方法调查了山东黄河流域378个林地抽样点,利用监督分类法、专家分类法和GIS技术对遥感影像进行分类和建模.研究表明,2000、2006年的山东黄河流域森林覆盖率分别为21.40%、25.60%;森林主要分布于鲁中南山地、丘陵地区;...     

Utility of Remote Sensing in Predicting Crop and Soil Characteristics

Remote sensing during the production season can provide visual indications of crop growth along with the geographic locations of those areas. A grid coordinate system was used to sample cotton and soybean fields to determine the relationship between spectral radiance, soil parameters, and cotton and soybean yield. During the 2 years of this study, mid- to late-season correlation coefficients between spectral radiance and yield generally ranged from 0.52 to 0.87. These correlation coefficients were obtained using the green–red ratio and a vegetation index similar to the normalized difference vegetation index (NDVI) using the green and red bands. After 102 days after planting (DAP), the ratio vegetation index (RVI), difference vegetation index (DVI), NDVI, and soil-adjusted vegetation index (SAVI) generally provided correlation coefficients from 0.54 to 0.87. Correlation coefficients for cotton plant height measurements taken 57 and 66 DAP during 2000 ranged from 0.51 to 0.76 for all bands, ratios, and indices examined, with the exception of Band 4 (720nm). The most consistent correlation coefficients for soybean yield were obtained 89–93 DAP, corresponding to peak vegetative production and early pod set, using RVI, DVI, NDVI, and SAVI. Correlation coefficients generally ranged from 0.52 to 0.86. When the topographic features and soil nutrient data were analyzed using principal component analysis (PCA), the interaction between the crop canopy, topographic features, and soil parameters captured in the imagery allowed the formation of predictive models, indicating soil factors were influencing crop growth and could be observed by the imagery. The optimum time during 1999 and 2000 for explaining the largest amount of variability for cotton growth occurred during the period from first bloom to first open boll, with R values ranging from 0.28 to 0.70. When the PCA-stepwise regression analysis was performed on the soybean fields, R ² values were obtained ranging from 0.43 to 0.82, 15 DAP, and ranged from 0.27 to 0.78, 55–130 DAP. The use of individual bands located in the green, red, and NIR, ratios such as RVI and DVI, indices such as NDVI, and stepwise regression procedures performed on the cotton and soybean fields performed well during the cotton and soybean production season, though none of these single bands, ratios, or indices was consistent in the ability to correlate well with crop and soil characteristics over multiple dates within a production season. More research needs to be conducted to determine whether a certain image analysis method will be needed on a field-by-field basis, or whether multiple analysis procedures will need to be performed for each imagery date in order to provide reliable estimates of crop and soil characteristics.     

基于RS和GIS技术的山东省盐碱类湿地资源调查研究(英文)

湿地调查是湿地保护和合理利用的基础。该研究基于 Landsat TM 遥感数据,采用计算机自动分类和目视解译相结合的方法,完成了山东省盐碱类湿地信息提取和分类。研究显示,滩涂湿地为第一大盐碱类湿地类型,所占面积比例为 33.8%;第二大盐碱类湿地类型为盐田,所占面积比例为20.3%;其次是重盐碱化湿地,占 18.5%。山东省盐碱类湿地以天然湿地为主,占盐碱类湿地总面积的 60.1%。天然湿地的生物多样性、生态功能和价值远远高于人工湿地,而天然湿地数量减少、功能退化的趋势仍在继续,保护有限的天然湿地资源,刻不容缓。     

广东省土壤资源信息系统数据库的研制

建立了基于GIS与Internet技术的广东省土壤资源信息系统的空间信息数据库与文献资料数据库，构建了土壤资源空间数据编码系统，应用扫描－屏幕跟踪数字化法进行土壤专题图件的矢量数字化，同时也建立了一套土壤资源信息系统的网络化基础数据模式，为广东省土壤资源信息系统的建立打下基础。