荒漠化土地土壤有机质含量的实测光谱估测

在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可见光和近红外的500～900nm光谱范围存在一个明显的弓形突起区,其对提取土壤有机质信息有实际意义;相关分析发现,在中心波长分别为600和830nm的可见光和近红外光光谱范围分别存在1个有机质光谱敏感区;土壤有机质含量高光谱估测模型验证结果表明,利用波长588nm处的反射光谱对数lgR588和反射光谱倒数1/R588以及波长835nm处的反射光谱倒数的导数(1/R835)'和反射光谱对数的导数(lgR835)'分别建立的模型,可以较好地估测荒漠化土地土壤有机质含量。     

青海省共和县土地沙化与土地覆盖变化遥感监测研究

以Landsat-TM、ETM＋遥感数据为信息源，对青海省共和县1987年至2002年的土地沙化和土地覆盖变化进行了监测．研究结果表明．应用TM、ETM＋等中分辨率遥感影像，对以县为单位的区域性土地沙化和土地覆盖变化进行监测是适宜的．监测精度可达90％以上；监测期内．研究区的沙化土地面积不断增加，沙化程度也迅速加深，说明沙化土地治理的效果不明显；由于草地围封面积的扩大，一、二类草地的面积显著增加，草场质量显著改善，但由于未封育草地的过牧仍很普遍，三类草地沙化仍很严重；国营农场的撤离和国家退耕还草工程的实施是农田和居民地面积减少的主要原因。     

PHI-3高光谱数据预处理

主要介绍PHI-3高光谱遥感数据从原始数据到产品这一阶段的预处理情况。针对该数据的特点，对原始数据进行了完整性处理、格式转换、辐射校正、暗电流处理、几何校正等预处理，获得了较好的图像，为数据的进一步处理和应用奠定了基础。     

基于TM遥感影像丰宁县森林地上生物量估测研究

利用TM遥感数据以及同期获得的野外调查样地数据,研究了河北省丰宁满族自治县森林地上生物量的遥感估测技术。提取TM遥感影像6个波段反射率及DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI和SAVI 7个植被指数,分析了森林样地地上生物量与各个因子间的关系,得出相关系数较小（均小于0.400）;因此采用Stepwise逐步回归法,建立了多元回归模型。结果表明,ρ2、ρ3、ρ4、ρ54波段反射率和有效叶面积植被指数（SLAVI）结合建立的多元回归模型,可用于森林生物量的遥感估测,估测的R2值达0.730,留一交叉验证均方根误差RMSE最小,达33.712。利用2008年的全覆盖TM影像,结合丰宁遥感分类图像,获得了丰宁县2008年森林地上生物量分布图,森林植被总生物量为1.805×107t。     

基于Hyperion植被指数的干旱地区稀疏植被覆盖度估测

受稀疏植被与明亮土壤背景影响,干旱地区植被覆盖精确遥感估测难度较大。以Hyperion影像为数据源,选取甘肃省民勤绿洲-荒漠过渡带为研究区,系统比较了利用不同类型高光谱及多光谱植被指数估测干旱地区稀疏植被覆盖度的能力,以期确定干旱地区稀疏植被覆盖度估测的最佳植被指数。不同植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力利用线性回归R2及留一交叉验证的均方根误差进行比较,结果表明:高光谱植被指数估测稀疏植被覆盖度的能力显著优于相应的多光谱植被指数,抗大气植被指数(ARVI)及抗土壤和大气植被指数(SARVI)表现明显优于归一化植被指数(NDVI)与土壤调节植被指数(SAVI),其中以基于833.3nm/640.5nm波段组合的ARVI表现最佳,R2可达0.7294,均方根误差(RMSE)仅为5.5488。