库姆塔格沙漠及周边地表覆被变化监测

[目的]研究库姆塔格沙漠及周边区域地表覆被变化状况。[方法]通过遥感技术对库姆塔格沙漠及周边区域的地表覆被变化状况进行监测,并对该区1990年代、2000年代和2010年代的TM影像进行处理和分类,而后应用ArcGis软件对3期数据进行对比分析。[结果](1)该地区植被面积一直在增长,但仍然占很小比重,戈壁与裸地则占很大比重;(2)沙漠面积经历一个先增长后减少的过程,总体仍是增长;(3)湿地的稳定性最差,湿地的变动取决于水分的积聚与流失。[结论]人类已经着手改善该地生态环境,并取得一定效果。山地和库姆塔格沙漠南缘是绿化和防沙治沙的重点区域。     

新疆天山西部天然林保护工程区林地及森林生物量空间变化分析

利用遥感技术与森林资源调查数据,在新疆天西林管局天然林保护工程区开展林地及森林生物量空间变化分析。采用两期遥感影像,通过随机森林的遥感分类技术及生物量模型分别获取两期林地类型分布图和生物量,通过变化分析获取整个天西林管局林地类型面积转化以及生物量及蓄积量的变化及空间分布。结果表明,2010—2016年,非林地变化较明显,转为有林地7 370.1 hm~2,转为灌木林11 536.23hm~2;总体生物量增加了126.00万t,增加比例为2.49%,蓄积量增加了208.74万m~3,增加比例为2.99%。研究结果可为天然云杉林的保护和发展提供科学依据。     

基于植被指数特征和空间分析的石漠化信息提取

通过对多光谱数据谱间特征与多种植被指数差异分析,采用改进的EVI指数提取石漠化信息,并使用NDWI指数修正水体信息,结合空间坡度分析进行决策树分析,提高信息提取精度。以贵州省务川仡佬族苗族自治县CBERS-02B星CCD数据为例,研究最新的中巴资源一号02B星在采用植被指数特征和空间决策树分析对石漠化信息快速的准确性。研究表明这一方法可以克服只靠单一指数提取出现信息混淆问题,共抽查203个图斑,其中石漠化图斑179个,误判图斑19个,漏判的石漠化图斑5个,其总精度判率88.2%,是一种快速有效提取石漠化信息的方法。     

黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度变化监测

  目的  研究黄土高原水土流失严重区域实施“三北”(西北、华北和东北)防护林、退耕还林等林业生态工程以来的植被变化，为制定合理的生态修复和管理对策提供依据。  方法  以陕西省延安安塞区为例，基于Landsat TM/OLI影像，运用像元二分法估算2000和2017年的植被覆盖度，结合海拔、坡度和坡向分析其地形分异特征。  结果  ①安塞区平均植被覆盖度从2000年的24.98%增长到2017年的53.34%，显著提高；②植被覆盖度变化中极显著增加面积占比最大，为44.70%，集中在河流沿岸；③2000年植被覆盖度随海拔升高逐渐减小，2017年随海拔升高先增加后减小。2000和2017年植被覆盖度随坡度先增加后减少，在坡度25°~35°出现最大值。植被覆盖度随坡向的变化从大到小依次为阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡；④海拔＜1 300 m，坡度15°~35°，平地、阴坡和半阴坡水热条件好，植被恢复容易，高植被覆盖度面积比例最大。  结论  2000?2017年安塞区植被呈改善趋势，海拔、坡度和坡向等地形条件下植被覆盖度存在差异，生态恢复要因地制宜制定对策。图2表6参27     

基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例

利用SOC710VP成像光谱仪在湖南省东洞庭湖区域湿地保护核心区获取了典型挺水植物芦苇、湿生植物苔草、泥蒿和栽培植物青菜的成像光谱数据,采用光谱微分技术的一阶导数分析方法和包络线去除方法分析了几种植被类型成像光谱曲线波段特性,提取成像光谱数据"双边"参数和吸收特征,并利用Fisher线性判别函数进行湿地植被类型识别,总分类精度达到87.39%,Kappa系数达到0.831 6。苔草分类后的精度最高,达到92.55%,青菜地的识别精度为92.31%,芦苇居中,识别精度达到86.11%,泥蒿的识别精度为80.65%。结果表明,地面采集的成像光谱数据进行分析得到的植被光谱特征变量具有较好的普适性和可靠性,可以为湿地植被类型的识别提供良好的科学依据。     

基于Worldview-2影像的林木冠幅提取与树高反演

以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木人工林为例,探讨林木冠幅提取与树高反演方法研究。基于Worldview-2影像,采用均值漂移分割算法开展样地内杉木冠幅信息提取。通过设置不同分割尺度确定最佳的冠幅分割参数为hs=10,hr=6,M=20。对提取的冠幅边界进行平滑处理,利用平滑后的影像冠幅与实测树高,分别建立了冠幅树高曲线估计模型和非线性联立方程组反演模型。其中以树高作为哑变量,建立的影像冠幅树高非线性联立方程组模型的拟合效果最佳,模型决定系数R2为0.899,模型的变动系数(CV),平均百分标准误差(EMPSE)均在10%以内,是树高反演的一种有效手段。     

湿地资源遥感动态监测和管理应用综述

结合近期湿地遥感技术和湿地资源管理系统发展动态,从湿地资源监测、变化、演替、管理应用等方面国内外研究现状进行了湿地资源遥感动态监测和管理应用的全面论述和总结,并指出目前存在一些不足和未来发展趋势中的5个重点研究内容。     

应用RS技术对南昆山森林生态旅游资源分类与评价的研究

利用遥感技术，结合SPOT-5遥感影像特征，对广东省惠州市龙门县西部的南昆山生态旅游区进行森林旅游资源遥感调查。在对研究区内地质、地形、经济、文化等相关信息进行调查收集的基础上，通过处理遥感影像，建立了调查解译标志，并结合实地调查核实和纠正，对该区域的森林旅游资源进行解译和提取。将旅游资源划分为3主类、8亚类、26种基本类型，分别对各类资源进行了分析与评价。通过研究，证明了利用遥感技术进行森林旅游资源调查是一种直观快速的有效调查方法，具有较好的应用前景。     

基于CA-MARKOV模型的北京湿地资源变化预测研究

为了掌握北京湿地资源近20年的变化情况和未来的变化趋势,采用CA-MARKOV模型对北京湿地资源时空格局变化进行模拟预测,以北京市1992年、2002年和2007年3期湿地类型遥感解译结果为数据基础,通过确定CA-Markov模型的空间研究对象、约束条件、模型参数、转换规则（包括研究区降水、温度、湿度及地形信息）,利用2002和2007年2期数据计算步长为5年的转换规则,1992年和2007年2期数据计算步长为15年的转换规则,预测2012年和2022年北京湿地的时空变化情况。结果表明,预测2012年北京湿地面积总量为48402.8 hm2,相对2007年湿地面积减少了7.38%,年均减少率为1.47%,2022年北京湿地面积继续减少。预测结果得出了北京市湿地资源合理、科学的动态变化趋势。     

偏最小二乘回归在Hyperion影像叶面积指数繁衍中的应用

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是一个重要的森林结构参数指标,遥感技术被认为是区域LAI反演的有效手段。现有遥感反演模型多以单变量的曲线估计及线性回归模型为主,模型的通用性、建模精度以及植被指数的选择上需要更进一步的探讨。论文以攸县黄丰桥林场为研究区,Hyperion影像为数据源,提取归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等13个因子,利用LAI-2000冠层分析仪开展130个样地(60 m×60 m)的叶面积指数测量,选用变量投影重要性(VIP)指标、变量解释能力及变量权重作为变量筛选的依据,采用偏最小二乘回归分析方法建立植被指数与实测样地的回归模型,开展叶面积指数反演并制图。研究结果表明：偏最小二乘回归分析在LAI反演中取得了较好的预测效果,其中以6个植被因子建立的回归模型预测精度最高,预测值与实测值的决定系数R2为0.91;LAI与植被指数之间具有良好的线性关系,其中RVI与LAI的相关性最大;残差分析表明,反演模型的自变量个数选取以4~6个为宜。