基于分维的多尺度植被空间格局分析

植被是一个地区植物群落的总体，是对于生态环境因素的综合反映。植被在空间上的分布是典型的分维数体，它在空间所有尺度上都有细节。在许多情况下分维数具有某种形式的自相似性，即它不随尺度的增加或缩小而变化，它独立于尺度。因此比较不同尺度上树种的空间格局与其对应的分维数值，可以对不同尺度上的空间格局有一个全面的了解。通过变异函数计算出的格局的分维数值可以描述不同尺度上空间格局的拓扑学性状和自相似性，可以很好地揭示植被的空间异质性。     

基于二维光谱特征空间的土壤线自动提取算法

土壤线是在二维光谱空间中土壤纯像元光谱反射率按照大小排列而成的直线,它综合反映了具有不同水分条件的土壤含水状况,对于了解土壤和植被的理化性质和生态特征有着重要的意义。由于土壤线采用手工描绘效率低,因人而异,致使涉及土壤线的模型在业务化应用和推广中受到限制。为此,提出了一种土壤线自动提取算法,以及算法实现的流程和步骤,利用该算法可以基于遥感影像构建的二维光谱特征空间自动提取土壤线参数。通过时间序列和实际估算2种方法分析了算法的性能,发现在提取土壤线参数上具有较好的稳定性和精度,时间序列内提取土壤线斜率的平均偏差小于0.1,与实际估算的土壤线斜率偏差也很小。该算法已被应用于农田干旱监测模型PDI、MPDI和SPSI的土壤线自动提取运算中。结果表明,在保证模型精度的前提下,自动算法有效地提高了模型运算的效率,对农业干旱模型的业务化推广有实际的应用价值。     

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术的研究与应用是农业遥感领域重要前沿课题之一.该文回顾了高光谱技术在国内外农业遥感中的应用研究进展,概括和总结了作物叶片光谱特征、作物分类与识别、作物生态物理参数反演与提取、作物养分诊断与监测、作物长势监测与产量预测、农业遥感信息模型以及农业灾害监测7个主要研究方面.在此基础上,笔者指出了高光谱技术在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出了可能的解决途径.最后对高光谱技术在农业遥感中的应用前景作出了总结和展望.     

基于MapInfo的土壤质量数据库的设计与实现

该文介绍土壤质量数据库设计的整个过程，提出了FoxPro底层数据库和MapInfo空间属性文件相结合的数据集成和管理模式，并在VB编程环境下嵌入Mapx控件,实现二者之间信息的访问和维护。