基于RS与GIS的开都河流域景观格局及其动态变化研究

以开都河流域为研究区域,以LANDSAT TM遥感图像为主要信息源,以ENVI遥感图像处理软件、Arcgis地信软件和FRAGSTAT version3.3作为空间信息处理工具,采用景观空间格局等指标,对开都河流域景观格局进行了研究。结果表明,1990~2010年,开都河流域景观草地模地优势未发生改变,对区域生态环境仍发挥着重要作用。人类活动虽有加剧趋势,但由于其优势度值较低,加之区域整体人类开发水平仍处于较低的水平,故区域生态环境受人类干扰程度很小。     

应用遥感技术研究余江县土壤侵蚀时空演变

以江西省余江县为例,运用1979年,1988年和1996年3个时期的卫星遥感影像进行了土壤侵蚀时空演变研究,结果表明,土壤侵蚀有明显的逐步减轻趋势,土壤侵蚀与多方面因素有关,尤其与土地利用类型关系密切。     

基于时序归一化植被指数的冬小麦收获指数空间信息提取

为获取农作物收获指数（HI）空间分布信息,该研究充分利用遥感技术,以冬小麦为例,利用时序归一化植被指数NDVI构成的作物生长过程曲线提取MODIS NDVI阶段性累积特征参数,并用生殖生长关键阶段和营养生长关键阶段对应的NDVI累积参数比值HINDVI_SUM构建了用于反演冬小麦收获指数的参数,并建立了参数HINDVI_SUM与冬小麦实测收获指数的定量关系,利用上述定量关系实现作物收获指数空间信息的提取。经过对反演冬小麦收获指数的精度验证,结果表明,利用构建参数HINDVI_SUM在区域范围内反演冬小麦收获指数取得了较好的效果。其中,冬小麦收获指数预测的平均相对误差为2.40%,均方根误差（RMSE）为0.02,证明了该研究利用时序NDVI构建参数HINDVI_SUM反演区域冬小麦收获指数空间信息的方法准确性和可行性。     

昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据

以昆明市主城区及呈贡新区为研究区域,其于1992年Landsat 5 TM、2001年Landsat 7 ETM+、2014年Landsat 8遥感影像数据,运用归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度遥感定量模型,在ENVI 5.1、ArcGIS10.1软件的支持下,提取3个时相的植被覆盖度等级,定量分析了该地区的植被覆盖度变化情况.结果表明,昆明市主城区及呈贡新区植被覆盖等级以高植被覆盖为主;1992 ～ 2014年植被覆盖以高→中等、高→中高为主要转换类型;植被覆盖等级与环境、农业、城市建设政策息息相关.     

基于SEBS模型反演凌河流域尺度地表蒸散发量

利用NOAA/AVHRR数据和气象资料,结合反演陆面蒸发较为准确的SEBS(Surface Energy Balance System)模型,反演了2011年我国辽宁西部地区凌河流域蒸散发量的时空分布。研究表明,凌河流域各月的蒸散发量变化范围在0~7mm之间,少数地区超过7mm。研究为大面积获取我国辽西北干旱地区的蒸散发情况奠定了基础。     

作物氮营养诊断的无损测试技术

氮肥是全世界施用量最大的一类化学肥料，但同时也是推荐施肥中最难于准确定量的一种肥料。究其原因，主要是由于缺乏能够准确、迅速、经济地判断作物氮营养状况及确定氮肥需要量的测试方法。长期以来，作物的氮营养诊断和氮肥的推荐施肥都是以实验室常规测试为基础，而传统的测试手段在取样、测定、数据分析等方面需要耗费大量的人力、物力，且时效性差，不利于推广应用。在这一背景下，无损测试技术近年来在作物氮营养诊断及氮肥推荐中得到了广泛的关注，被认为是极有发展前途的作物营养诊断技术，在研究和实际应用中都已取得了很大的进展…     

吉林西部地表植被生长期的遥感监测方法

基于1998-2008年每15天的NDVI数据集,对吉林西部地表植被的生长状况进行了建模分析,由实验室内的人工判定取代传统上的回归方程分析,针对最终数学运算结果进行插值运算,得到研究区域地表植被生长期的起始与终止日期(植被绿度始期和绿度末期)以及生长期的持续天数.结果表明:吉林西部的地表植被生长期由5月上旬开始至9下旬结束,整个研究区域内植被生长期持续130 d左右,由西向东,地表植被生长期的天数逐渐减少.在空间上,地表植被生长始期由西向东越来越迟,时间相差20 d以上,生长终止期相差较小,东西趋于一致.     

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。     

基于MODIS的农作物面积遥感监测及应用

MODIS遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点,适合大尺度、动态的农业遥感监测应用。结合了MODIS遥感数据资源的特点和农作物物候特征,提出了基于MODIS的农作物面积遥感监测方法,并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求,选用地理空间数据云平台提供的3种MODIS数据产品进行了农作物面积提取。结果表明,使用5 d合成数据产品的提取精度较高。     

灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型研究

运用农业系统工程原理,采用三因子二次饱和D最优设计方案[8],选取对小麦产量影响较大的播期x1、播量x2和施肥量x3为调控因子[5] [7],以每公顷 产量y为目标函数研究灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型。结果表明,在试验设计条件下,影响灌溉小麦产量的各生态因素权重依次为播期x1＞播量x2＞施肥量x3,依据建立的模型,目标产量在7500～9000kg/hm2时,灌溉小麦优质高产最佳农艺方案为：播期x1 10月2日～5日,播量x2 145.91～211.76万粒/ hm2,施肥量x3纯N、P（N∶P2O5=1∶1）191.83～304.73 kg/hm2。本研究为灌溉小麦优质高产生态栽培提供科学依据。