基于TM影像的焦作市植被覆盖度时空动态监测

以焦作市2000年和2013年Landsat TM影像为基础,依据归一化植被指数和像元二分模型,对焦作市近13 a来植被覆盖度变化情况进行分析。研究表明,2000—2013年焦作市植被覆盖度总体比较低,其中修武县的植被覆盖度是所有区域中最高的;与2000年相比,2013年焦作市植被覆盖度总体增加,其中低及以下植被覆盖度区域面积明显减少,中低及以上植被覆盖度区域面积均有明显增加。     

基于TM影像的重庆市北碚区地表植被覆盖变化

在3S技术支持下,利用重庆市北碚区1988年与2007年的Landsat TM影像数据,编制归一化植被指数(NDVI)图,进而计算生成植被覆盖度图像.通过掩膜技术和变化检测等方法提取了研究区1988-2007年的植被覆盖变化信息.研究结果表明:北碚区20年间植被覆盖面积增加了14.30 km2,变化率为1.94%.研究区的植被覆盖变化主要表现为低植被覆盖度类型面积增加,高植被覆盖度类型面积减少,具体表现为植被覆盖度小于40%的覆盖类型面积变化率为108%;而80%～90%和90%～100%的覆盖类型面积变化率分别为-67.70%和-19.07%.空间分布特征方面,其植被覆盖度高的区域主要分布在缙云山脉和中梁山脉,且其变化不大;而低植被覆盖度的区域主要分布在嘉陵江沿线、北碚旧城及新城建设区,且表现出较大变化.

Abstract：

Normalized difference vegetation index (NDVI) maps were plotted from the TM image data source of Beibei in the years of 1988-2007 based on the 3S technique, and vegetation fraction maps were computed and drawn from them. The vegetation fraction change in Beibei from 1988 to 2007 was derived using mask technique and change detection within the ERDAS software. The results showed that the total area of vegetation fraction in Beibei district increased by 14.30 km2 or 1.94% while the coverage pattern changed. In the past 20 years, low vegetation fraction increased while high vegetation fraction decreased.Considered from the perspective of its spatial distribution patterns, vegetation fraction was high and changed little in Jinyun Mountain and Zhongliang Mountain areas and was low and changed greatly in the center of district and along the Jialing River.     

基于DEM的重庆市水土流失地形因子分析

利用空间数据云平台下载分辨率为30m的重庆市DEM数据,在Arc GIS10.2中进行地面分析,获取坡度、坡向、地表粗糙度、剖面曲率和高程变异系数5个地面形态参数。结果表明:重庆市坡度15°的较平缓区域占53.91%;阴坡面积占总面积的33.49%,阳坡面积占总面积的39.49%;地表粗糙度主要集中在1~1.657,占总比例的99.66%;剖面曲率主要集中在0~15,占总面积比例的96.61%;高程变异系数最主要集中在0.0412~0.039,占总面积比例的97.79%。通过对地形因子的分析,为该区的水土流失提供了可靠的数据支持,有利于重庆市水土保持工作的开展。     

基于TM影像植被信息提取研究

基于TM遥感影像,提取研究区内植被专题信息,通过对TM多光谱影像进行K-T变换,得到亮度、绿度、湿度3个新的分量,计算各组分分量和归一化植被指数NDVI的相关系数,从而进行波段组合,将其分类结果与K-T变换基础上分类结果、以及原始图像基础上分类结果进行比较。分析表明,波段的合成与K-T变换均能提高遥感影像分类精度,并且波段组合基础上植被分类与信息提取效果良好,精度更高。     

基于TM影像的代县植被覆盖度动态变化监测

以ERDASIMAGINE系统为操作平台,利用忻州市代县地区2000年和2007年两期TM卫星影像数据,通过对遥感图的几何校正,图像融合,监督分类等处理,对区域植被覆盖状况进行了提取和分析。结果表明：2007年低程度植被覆盖比2000年减少了6834．3hm2,中程度植被覆盖增加了2777．2hm2,高程度植被覆盖增加了4050．8hm2;人类活动和自然因素的变化均是代县地区植被覆盖变化的主要原因。研究表明,利用TM影像并结合erdas计算归一化植被指数NDVI,从而提取植被覆盖度的方法,可以快速准确地对区域植被生长状况进行动态监测。     

基于遥感影像的七台河市植被覆盖度研究

及时、准确地获取植被覆盖信息是矿区生态恢复和建设的关键与重点,现选用七台河市1993、2000、2011年3期的TM卫星数据,使用ENVI遥感软件提取归一化植被指数(NDVI),根据像元二分法计算七台河市的植被覆盖度,利用Isodata分类方法对七台河市的植被覆盖度进行分等定级,最后得出七台河市1993～2011年的植被覆盖度分类图,定量说明该区域近20年间的植被覆盖变化情况。1993～2000年,植被覆盖度下降比较明显,2000～2011年植被覆盖有所上升,但仍未达到1993年水平。     

基于TM影像的草原沙漠化信息增强方法的研究

分别选择浑善达克沙地西部、中部和腹地3个区域,利用遥感影像的假彩色合成、比值增强、归一化植被指数（NDVD、掩膜技术等遥感图像增强处理技术,对3个区域进行遥感数字图像处理,探讨增强草原沙漠化信息的有效方法。研究发现：NDVI图像中,不同级别的草原沙漠化在灰阶上易于区分,尤其是轻度沙漠化和重度沙漠化,反差非常大;TM3／TM4比值运算增强了沙漠化信息,特别是半固定沙地的信息,再与原图像中的TM4和TM5进行假彩色合成,形成含有比值运算信息的合成图像,更加突出了草原中度沙漠化的信息。     

基于TM影像的城市绿地信息提取

城市绿地作为城市生态系统中的一个子系统,在城市的环境问题日益恶化的今天发挥着越来越重要的作用.本研究以江苏省徐州市为例,运用TM遥感数据为数据源.通过计算相关系数选取3种最优波段进行组合,运用SVM分类法,提取城市绿地信息.结果表明.该方法对研究区域绿地信息的提取取得了较好的效果.最后提出研究区域的绿地规划建议.     

基于TM影像的森林病虫灾害遥感监测系统

现如今的森林虫害发生的几率越来越高,而且发展的速度也十分的快,所以我们必须采取先进的措施来关注森林病虫害的发生,其监控措施以及防护手段都不停地改进,随着科学技术的进步,卫星逐渐应用在森林病虫害中,因为他可以以快速的精准的传递出森林病虫害的发生状况的,遥感信息中TM影像遥感信息系统逐渐被我们广泛应用在大片的森林中,它主要是从美国的TM影像发展而来的,它是一种对森林病虫灾害监控的新技术,TM影像主要是指美国的陆地卫星通过专题制图仪所获取的多波段扫描影像。但从操作方法上来说它操作起来比较麻烦而且技术含量较高,然而随着科技的迅猛发展,遥感信息的快速发展,对于TM影像的森林病虫灾害遥感监测系统,也逐渐变得操作简便,很好的运用遥感信息系统实现自动化     

基于TM影像的文山州岩溶地区石漠化监测

运用2005年文山州TM影像资料及典型地区TM7个波段数据,对文山州岩溶地区石漠化土地进行研究,建立石漠化分级的遥感影像解译标志,生成文山州各县石漠化分布图,在Arcview平台上解译,参考其他相关资料及图件,对文山州岩溶地区石漠化现状进行监测,建立文山州石漠化监测空间数据库。     

辽西油松毛虫虫害的TM影像监测技术

[目的]分析和评价辽西地区TM影像的各种植被指数与油松毛虫害发生之间的关系。[方法]以辽宁省西部地区油松林为例,根据当地物候特征和油松毛虫的生物学特性,选取了不同时相的3期TM影像,进行了松毛灾害前后油松林受害程度的调查。[结果]利用专家分类法结合GIS专题信息图,精确提取了油松边界,精度达到88．3％,保证了灾害信息提取的准确性。比较分析了油松毛虫灾害前后油松林的生长特征和光谱特征,计算出7种植被指数和TM4在松毛虫害发生后油松的光谱值,得出TM4、TM4／TM3、TM（4—3）／TM（4＋3）是监测松毛虫害的特征指数,与监测机理相符。比较分析了TM4／TM3、TM（4—3）／TM（4＋3）两类指数与油松林受害程度的关系,得出TM4／TM3指数仅在油松林受到松毛虫重度危害时能够作为监测指数,而TM（4—3）／TM（4＋3）指数可以监测到松毛虫对油松林不同程度的危害。[结论]该研究为提升辽宁省森林病虫害的监测手段指明了方向。     

大通县水土流失与自动监测系统初探

大通县水土流失面积广、强度大、监测设备落后,为此研发设计探测、数据交换传输为一体的水土保持自动监测系统,并对系统的主要技术特点进行了初步探讨,为大通县水土流失的评价和及时预警预报提供技术支撑。     

不同DEM分辨率下的坡面土壤侵蚀模型的坡长因子提取对比研究

采用基于GIS的非累计流量的坡长直接提取算法(NCSL)和空间分析提取法(SAC)对陕北省安塞县10个样区的坡长进行提取,并计算相应的坡长因子。对不同DEM分辨率下的坡长提取结果对比,结果表明:NCSL对坡长的提取精度明显好于SAC的提取结果,其中DEM在5、10 m分辨率下的提取精度最好,且二者计算的坡长因子值差异不大,因此,可采用10 m分辨率NCSL方法提取坡长。     

四川省西充县土壤侵蚀模数数学模型和侵蚀强度分级的研究

本文根据50余座山塘水库的泥沙实测数据,应用逐步回归分析方法,建立了土壤侵蚀模数数学模型。方程表明影响土壤侵蚀模数的主要因子依次为:陡坡开荒面积、坡度、林地面积和坡耕地面积。文中还根据土壤侵蚀模数及其主要影响因素,使用逐步判别分析力法,对土壤侵蚀强度进行了分级,从而提高了分级的可靠性。该研究成果可应用于四川盆地的高丘中谷及中丘中谷地区。     

DEM在区域土壤侵蚀中的应用研究

利用研究区地形图制作数字高程模型(DEM)并由DEM派生出坡度、坡向图。通过DEM与坡度、坡向图的叠置分析，以确定徂徕山地形因子与侵蚀类型及侵蚀过程的关系．研究结果表明：徂徕山区域土壤侵蚀方式具有明显的垂直分带性。不同坡向的侵蚀强度有明显差异，同时坡度不同引起的主要土壤侵蚀类型存在差异。     

辽宁省水土流失治理现状及建议

辽宁省是我国水土流失严重的区域之一,经过多年的不断地治理,取得了很多成绩,也呈现出一些问题。对辽宁省的水土保持现状和存在问题进行了分析,对加强辽宁省水土保持工作,全面提升水土流失治理治理提出了建议。     

土壤坡面侵蚀模型在水土流失监测中的应用研究

土壤坡面侵蚀模型是当前水土流失监测预报的重要工具,明确其应用存在的问题有助于指导生产实践并提升水土流失监测与水土保持评价的科学性。采用同一数据源,对比研究三因子模型、USLE模型及CSLE模型的坡面侵蚀监测结果,揭示了3种模型侵蚀强度分级的差异性。三因子模型与USLE模型的侵蚀等级划分结果相近,而CSLE模型划分的侵蚀等级偏高。CSLE模型划分的中度及以下等级侵蚀分布在3.0°以下坡耕地,5.0°以上坡耕地以强烈及以上侵蚀等级为主且极强烈和剧烈侵蚀面积占总侵蚀面积的80%以上,3.0°～5.0°的坡耕地各侵蚀强度等级所占比例相当,5.0°可以确定为东北地区坡耕地侵蚀强度由轻变重的临界坡度。     

暴雨对水土流失的影响及防治措施

我国是世界上水土流失较严重的国家之一,水土流失已被权威部门和专家公认为是我国的头号环境问题。雨量多、强度大、降雨集中的暴雨,是形成水土流失的主要动力因子。分析了暴雨对地表产生的剥蚀和冲刷作用;在阐述我国雨量和暴雨的分布特征基础上,对多种植被对暴雨的截留作用以及多种混交林对减少土壤冲刷率进行了对比分析,认为提高植被覆盖率是防治水土流失的关键,提高植被覆盖率要优先考虑增加森林覆盖率。     

气候变化对陕北黄土高原水土流失的影响

利用"3S"技术探究气候变化对陕北黄高原的水土流失的影响,通过分析2000～2010年陕北黄土高原水土流失的重要影响因子(降雨、植被、坡度、温度、地表风速),结合水土流失评价指标———风险指数,研究气候变化对陕北黄土高原水土流失的影响。结果表明,2000～2010年陕北黄土高原的风险指数呈上升趋势,气候变化对陕北黄土高原水土流失产生了不利影响。因此,开展水土保持工作刻不容缓,以防止生态环境进一步恶化。     

彰武县保护性耕作防治土壤风蚀效果监测

在彰武县中部和北部土壤沙化程度不同的5个乡镇建立农田土壤风蚀试验区,利用自制的被动型沙尘采集器测定不同耕作方式下农田土壤风蚀情况。结果表明:在风蚀过程中,不同耕作方式下土壤输沙量随着高度的增加呈下降趋势,变化规律符合幂函数关系。风蚀土壤颗粒粒度组成随高度增加所含的沙粒粒级越来越小。输沙量最大的耕作方式是花生茬深翻,其损失的主要是土壤中的粗沙粒和细沙粒,运动形式主要为跃移运动。秋翻地、秋浅旋灭茬、春浅旋灭茬、旋耕覆盖损失主要是土壤中的细沙粒和粗粉粒,其运动形式主要为悬浮运动。