基于光谱纹理信息和知识挖掘的SPOT5遥感图像分类研究

为探讨高分辨率遥感图像用于中小尺度森林分类的模式,利用SPOT5遥感数据、地面样地调查数据和前期森林资源规划设计调查G IS资料,以图像的光谱和纹理信息为主、历史调查数据的知识为辅构建专家知识分类系统对SPOT5图像进行森林分类,并探讨了历史调查数据在该模式中的贡献率。结果表明,对于所选取的8个类别,总体分类精度达到了92.97%,各类别的分类精度均达到87%以上,分类效果良好;历史调查数据在分类过程中的总体贡献率为11.55%,对提高SPOT5图像分类有较大的帮助作用,尤其对竹林、八角和玉桂、灌木林分类的辅助作用表现更为明显。     

黑龙江沿边县市植被动态变化及其对经济因子的响应

[目的]研究黑龙江沿边县市植被动态变化及其对经济因子的响应。[方法]利用1998～2007年黑龙江沿边地区SPOT Vegetation每旬合成的归一化植被指数（NDVI）数据集,研究了近10年黑龙江沿边县市植被动态变化特征,并分析了植被变化对经济因子的响应。[结果]1998～2007年黑龙江沿边地区总体植被覆盖率高,且植被变化基本向好的趋势发展;除呼玛县部分区域植被呈退化状态外,近10年黑龙江沿边地区植被整体状况处于基本保持与改善状态,植被状况基本保持不变和有轻微改善的地区分别占71.00%和26.81%。同时,1998～2007年植被指数与国内生产总值均有不同程度的增长,但两者间增长趋势并不完全一致;MNDVI与职工平均工资呈显著正相关（P〈0.01）,而与耕地面积呈显著负相关（P〈0.01）,且这种负相关关系具有延迟性,即第一年的耕地面积减少将对第二年、第三年的MNDVI产生持续的影响。[结论]该研究为黑龙江界河流域经济发展、生态环境保护等政策制定提供了科学依据。     

药用植物青天葵叶片原生质体的制备与纯化

[目的]研究青天葵原生质体的制备与纯化方法。[方法]以青天葵新鲜叶片为试验材料,以青天葵叶片原生质体产量及原生质体存活率为考察指标,研究了预处理、酶解方式、酶解温度、离心转速、光照、筛网目数等因素对青天葵原生质体分离纯化效果的影响。[结果]适宜青天葵叶片原生质体游离的条件是用浓度13%甘露醇溶液预处理叶片1 h、酶解温度（25±1）℃、黑暗、静置;原生质体纯化采用离心沉淀法,以200目筛网过滤后离心8 min（800 r/min）,操作2次,可得到大量完整清晰、细胞碎片少的原生质体。[结论]该方法获得了制备青天葵原生质体的理想条件与参数,为建立青天葵原生质体再生体系提供了依据。     

冬小麦关键物候空间分布遥感监测方法研究

物候信息对农作物生长的动态监测、田间管理具有重要意义。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)能够在大范围覆盖区域内准确地反映农作物物候信息。以河北省为研究区域,选用2000至2009年的SPOT/VEGETATION NDVI旬合成产品数据集,尝试结合气象站点的气温,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构NDVI时序曲线,以动态阈值法监测研究区冬小麦的返青期开始和抽穗期开始,并对监测结果进行了分析。空间分布上,河北省冬小麦物候期总体上呈现由南到北逐渐推迟的空间分布规律,从各具体年份来看,冬小麦遥感监测结果符合实际的物候地面观测结果,并在因异常气候变化物候期发生变化的年份也有较好的反应,结果表明,通过NDVI时序曲线结合气温的方法可以准确监测河北省冬小麦关键物候期。     

关中地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应研究

基于1999-2010年SPOT NDVI数据,采用NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法对关中地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。结果表明:关中地区大部分区域植被覆盖良好,其中秦岭北坡NDVI值最高,城市中心区NDVI值最低,1999-2010年间年均NDVI值在整体上呈上升趋势,增速为5%/10a;植被覆盖轻度改善的区域面积占关中地区总面积的70.39%,基本不变区域占24.77%,表明关中地区植被覆盖呈稳中有升的趋势;关中地区植被覆盖变化对气温、降水量的响应良好,大部分区域呈现正相关性。     

丝核菌分离方法的研究

本文利用0,10~(-3),10~(-4),10~(-5),10~(-6)和10~(-7)不同浓度的敌克松水溶液浸泡干燥的甜荞茎杆后,再用茎定殖法从8个自然感染丝核菌的土壤中和一个人工混有丝核菌的土壤中,以及1个人工混有丝核菌和其它真菌的土壤中,分离丝核菌。结果表明,采用修订茎定殖法,即用10~(-5)浓度的敌克松水溶液浸泡后的甜荞茎分离丝核菌,在提高丝核菌的分离率和降低杂菌的污染率方面都明显的优于其它处理。此方法可用于丝核菌的分离和土壤中丝核菌数量动态的定量研究。     

应用SPOT5影像进行农居点调查的可行性研究

    研究应用SPOT5影像进行农居点调查的可行性及其精度.以浙江省桐乡市龙翔街道为例,以SPOT5影像为解译底图,对龙翔街道范围的农居点进行信息提取矢量化,获取1∶1万农居点调查矢量图斑,并以同期的土地利用航测结果为比较真值,从各种角度进行数据分析.研究结果表明,图斑属性解译精度为95%左右,图斑平均相对面积精度在94%左右;图斑大小对农居点面积精度有影响,500 m2以上图斑的面积提取精度可以达到85%以上.说明应用SPOT5影像对农居点进行调查是可行的.     

Modeling forest aboveground biomass by combining spectrum, textures and topographic features

Many textural measures have been developed and used for improving land cover classification accuracy, but they rarely examined the role of textures in improving the performance of forest aboveground biomass estimations. The relationship between texture and biomass is poorly understood. In this paper, SPOT5 HRG datasets were ortho-rectified and atmospherically calibrated. Then the transform of spectral features is introduced, and the extraction of textural measures based on the Gray Level Co-occurrence Matrix is also implemented in accordance with four different directions (0°, 45°, 90° and 135°) and various moving window sizes, ranging from 3 × 3 to 51 × 51. Thus, a variety of textures were generated. Combined with derived topographic features, the forest aboveground biomass estimation models for five predominant forest types in the scenic spot of the Mausoleum of Sun Yat-Sen, Nanjing, are identified and constructed, and the estimation accuracies exhibited by these models are also validated and evaluated respectively. The results indicate that: 1) Most textures are weakly correlated with forest biomass, but minority textural measures such as ME, CR and VA play a significantly effective and critical role in estimating forest biomass; 2) The textures of coniferous forest appear preferable to those of broad-leaved forest and mixed forest in representing the spatial configurations of forests; and 3) Among the topographic features including slope, aspect and elevation, aspect has the lowest correlation with the biomass of a forest in this study. __________ Translated from Remote Sensing Information, 2006, 6: 6–9 [译自: 遥感信息]     

基于SPOT／VEGETATION数据的陕甘宁退耕还林区植被分类

以评估退耕还林／还草的气候、生态效应为目的,利用多时相SPOT／VEGETATION数据,将监督分类与非监督分类相结合,选定合适的阈值对西北地区植被及作物进行分类。整个分类过程按照紧凑的时间序列进行顺序分类。分类顺序依次是：常青林地、混合林、水体、冬小麦、草地、灌木、春小麦、水稻、湿地、其他杂粮、玉米、马铃薯、沙漠、半沙漠。①常青林：选择1月份资料,常青林的NDVI最大,其阈值一般选择140左右;②混合林：一般选择10月上旬图像。其NDVI较小,只有林、草的NDVI较大,且林地NDVI大于草地,其NDVI值一般在130～140（为便于分类,将NDVI真实值扩大1000倍,下同）;③水体：选择12月中旬的图像;④沙漠：选择各种植被最好的时节,如7月下旬、8月上旬的图像。设定阈值小于50;⑤草地和灌木：选择9月下旬图像。选择分区域进行植被分类,并结合图像本身进行分区分类。阈值选取：草地北部60～65,南部80～95;灌木70～75;⑥冬小麦：选择上年11月上、中旬图像。选择阈值将冬小麦和林地共同区域分出,再除去林地,剩下的就是冬小麦的分布区域;⑦湿地、水稻：选择5～6月上旬图像;⑧春小麦：选择4月下旬的图像。这个时期生长的植被包括冬小麦、春小麦以及林地、草地,从此时相的图像中分出所有植被,然后排除冬小麦、林地、草地,即得春小麦种植区域;⑨玉米、马铃薯混合区：图像选择8月中、下旬,宁夏灌区单独分出,灌区可区分出的植物为水稻和玉米,排除水稻区域即为玉米。其他地区为玉米、马铃薯混合区其他旱地作物：主要有油料作物、山区谷类作物。时相选择和玉米、马铃薯混区相同;⑩半沙漠：以上所有植被类型都分类完成以后进行合并,空白的区域认为是半沙漠地区。黄土高原稀疏植被区域,由于植被分布十分稀疏,认为是半沙漠。上述分类结果与统计面积、实际调查结果相比,精度在85％以上。     

卫星遥感图像应用处理新模式的研究

卫星遥感图像增强与处理的研究旨在通过卫星遥感图像的处理,增强图像的显示质量,提高森林资源判读效果。通过应用ERDAS、ENYI遥感软件对TM、SPOT卫星数据的研究,实现资源调查卫片自主生产,降低了成本,提高了工作效率。