吉林省自然旅游资源现状遥感调查及综合评价

在确定评价自然旅游资源的指标的基础上,利用遥感手段提取各评价指标(林地、草地等);使用层次分析法计算各评价指标的权重,并且运用GIS的空间处理和综合分析功能,以吉林省的50个县为研究单位,对所提取的评价指标进行分析、统计、处理及叠加,对吉林省自然旅游资源进行了评价。     

基于MODIS遥感数据的呼伦贝尔土地荒漠化信息提取(英文)

[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33862km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。     

植被覆盖变化分析及其预测方法研究——以吉林东部为例

[目的]研究植被覆盖的动态变化及其预测方法。[方法]在GIS平台的支持下,以NDVI为主要数据源,对研究区不同年度植被覆盖情况进行空间叠置分析,揭示吉林东部近10年植被覆盖变化的空间分布规律。并利用马尔柯夫模型和灰色系统G(1,1)模型预测吉林东部植被覆盖的年度变化趋势。[结果]吉林东部植被覆盖有上升的趋势但总体变化不大,植被覆盖变化较大的区域主要分布在湖泊和河流周围。马尔柯夫和灰色系统G(1,1)两种模型的预测结果与实际观测结果基本吻合。[结论]该研究结果为有效地保护山区林地的植被覆盖提供了参考依据,同时,对于制定吉林省及全国的林地建设规划和社会经济可持续发展的科学决策均具有重要的参考价值。     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

烟草薄片废水中烟碱提取方法研究

为研究Ca-Mg-Al组合混凝剂处理并富集烟草薄片废水中烟碱至固相污泥过程、提取固相污泥中的烟碱的工艺流程,通过正交试验设计和碱液浸提的方式,再采用溶剂萃取污泥浸提液中的烟碱,最后用HPLC测定污泥中烟碱含量。并对萃取剂种类、萃取剂用量、萃取次数分别进行了单因素考察。结果表明：pH值为10.0,Ca(OH)₂、MgSO₄·7H₂O、Al₂(SO₄)₃·18H₂O的摩尔比为12∶3∶4,组合混凝剂投加量为5.0 g/L,该条件下COD去除率达到62%,废水烟碱富集率最高可达到58.4%。最终,处理得到的污泥中烟碱含量为1.05%,具有一定提取回收价值。     

基于RS和GIS的松辽平原黑土信息提取

为保护黑土资源并使其可持续利用,基于ASTER数据采用多元逐步回归方法估算了黑土有机质含量,利用决策二叉树方法和DEM数据等提取了黑土信息。结果表明：基于ASTER数据可快速有效地提取黑土信息;当土壤有机质质量分数低于2%时,估算有机质的模型精度受到土壤反射特性的制约而误差较大;在GIS支持下充分利用辅助信息可提高黑土的提取精度,使提取的黑土信息更准确可靠;根据研究得到松辽平原黑土带北起黑河市,南至昌图县,现有黑土总面积51 360.15 km2,其中黑龙江、吉林、辽宁省的黑土面积依次递减,分别是35 3     

基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究

基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于GIS的近30年来松辽平原沙质荒漠化遥感动态研究

本文运用GIS、RS手段,以航天遥感MSS、TM、ETM为主要信息源,对松辽平原进行多时相、大面积沙质荒漠化遥感动态监测,从中探索松辽平原沙质荒漠化动态变化的规律,为经济发展和生态建设提供科学依据。研究结果表明:近30年来松辽平原沙质荒漠化面积变化呈现快速增加和缓慢减少两个阶段,即70年代中期到80年代末,松辽平原沙质荒漠化总面积呈快速增加趋势,动态度为-3.91%;而80年代末到本世纪初则呈缓慢减少趋势,动态度为0.82%。松辽平原沙质荒漠化的重心随之呈有规律的移动,沙质荒漠化面积增加时重心向东北方向移动,速率为3.08km/年。沙质荒漠化面积减少时重心向西南方向移动,速率为1.64km/年。     

基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取

为深化计算机自动提取土地覆被类型在遥感分类研究中的应用,以吉林西部的镇赉县为试验区,利用Landsat8多时相遥感数据的季节变化信息、地表植被、水体与土壤等特征参量,构建多维分类特征数据集对试验区进行土地覆被分类研究,提取了11种地表覆被类型。结果表明:1)多维变量组合方案的总体分类精度为95.50%,Kappa系数为0.9504。该方案自动提取地类达到了一个比较理想的分类结果,方案有效可行;2)方案中,3个主要特征分类变量的引入能很好改善易混淆地类的可分性,尤其,地表植被季节变化信息和土地信息的引入能明显提高土地覆被的分类精度;3)实际情况表明,引入的分类特征量不是越多越好,只有将多种分类特征有效结合才能够提高土地覆被分类精度。该文为农牧交错带上的土地覆被遥感监测提供了一个可行的方案,该方案有效可行。     

北方秸秆气化机组冬季运行的研究

山东天力绿色能源公司、山东省科学院研究所经过10多年的艰辛努力，发明了秸秆气化集中供气技术，将废弃的秸秆变成了清洁的空气，使农民和城里人一样用上了管道燃气，乡村燃起了绿色之火。秸秆气化集中供气技术较好地解决了农村自然资源的合理开发和利用，有效地避免了秸秆焚烧后产生的大量烟尘污染环境问题，为农村提供了新型能源，对于提高农民生活质量，改善农村生活条件，