基于遥感技术的植被分类研究现状与发展趋势

综述了国内外基于遥感技术进行植被分类的研究现状, 并提出植被分类的发展趋势:(1)从单时相、单源遥感分类向多时相、多源信息融合发展; (2)从单一分类方法向复合分类方法发展; (3)从“硬”分类向“软”分类方向发展; (4)从基于像元分类向混合像元分解分类和面向对象分类方向发展; (5)从传统分类向智能分类方向发展。     

基于GIS的近30年来松辽平原沙质荒漠化遥感动态研究

本文运用GIS、RS手段,以航天遥感MSS、TM、ETM为主要信息源,对松辽平原进行多时相、大面积沙质荒漠化遥感动态监测,从中探索松辽平原沙质荒漠化动态变化的规律,为经济发展和生态建设提供科学依据。研究结果表明:近30年来松辽平原沙质荒漠化面积变化呈现快速增加和缓慢减少两个阶段,即70年代中期到80年代末,松辽平原沙质荒漠化总面积呈快速增加趋势,动态度为-3.91%;而80年代末到本世纪初则呈缓慢减少趋势,动态度为0.82%。松辽平原沙质荒漠化的重心随之呈有规律的移动,沙质荒漠化面积增加时重心向东北方向移动,速率为3.08km/年。沙质荒漠化面积减少时重心向西南方向移动,速率为1.64km/年。     

Representation of Uncertain Area in Image Based on Cloud-model

Aiming at the problem of representation of regions in the process of image processing, the paper presents a method applied to representation of spatial uncertain area in image based on Cloud-model. In two-dimension universe of discourse of image, the linguistic term of the polygons, which have uncertain edge, can be accomplished by relaxation iteration. The linguistic term of the polygons can be considered Cloud-core of Cloud-model. Based on the characteristics of pixels of transition region of fuzzy edge, Object-clouds of polygons can be constructed by Backward-cloud-generator. So Object-cloud can be representation model of spatial uncertain area and spatial uncertain area in image can be represented by digital characteristics of Object-cloud. Experiments testify the method. It enriches the cloud theory, and proposes a new idea for image comprehending and analyzing, especially remote sensing image.     

小麦骨干亲本“洛夫林10号”1BL/1RS在衍生品种中的遗传分析

为了探讨小麦骨干亲本“洛夫林10号”1BL/1RS在衍生品种中的遗传特征,利用小麦1B染色体上的17对SSR引物,对以洛夫林10号为亲本衍生的1～3个世代的14个代表性小麦品种进行了分析。结果表明,除“洛夫林10号”衍生一代的“丰抗9号”和衍生二代的“京411”和“京437”很可能丢失了1RS外,其余的11个衍生品种极可能携带1RS,但各个品种携带的1RS在遗传构成上表现不同,说明在育种选择过程中1RS并非作为一个完整的单元遗传,而是与小麦的染色体发生了遗传重组。值得注意的是,“洛夫林10号”位于1BL上的Xgwm259~Xwmc728、Xwmc416~Xgwm153~Xwmc44~Xgwm259~Xwmc728和位于1RS上的Xwmc619~Xgwm413表现为区段遗传,进一步分析发现一些区段具有丰富的优异基因簇。这一结果提示,骨干亲本之所以能够在育种中发挥重要的作用,很可能是因为其具有区段遗传效应。深入探讨骨干亲本在衍生品种中的区段遗传效应对提高育种效率具有重要意义。     

西南地区普通小麦1BL/1RS易位系的DArT分子标记鉴定

为了准确了解小麦品系中1BL/1RS易位系的存在,利用7 000多个DArT分子标记(Diversityarrays technology,多样性微阵列技术)对87个普通小麦品系进行扫描,总共获得1 750个稳定的多样性的分子标记(P>80)。这些标记的多态性信息含量指数(PIC)的范围是0.03～0.5,平均值为0.35(P>80)。根据DArT标记的可整合性,利用1B染色体上的DArT数据进行主坐标分析(Principal-Coordinates Analysis,PCoA),可以把实验材料划分为两个群,并且确定一个群是由1BL/1RS易位系组成,另一个群由非1BL/1RS易位系组成。同时,利用非加权组平均法(Unweighted pair-group method with arithmetic means,UPGMA)进行聚类分析,调查了材料之间的遗传关系,结果显示,实验材料同样聚集为两个群,一个群由1BL/1RS易位系组成,包含两个亚群;另一个群由非易位系组成,包含六个亚群。研究证实,DArT标记不仅可以调查小麦全基因组的遗传多样性,而且利用它的可整合性能够准确鉴定研究材料中的1BL/1RS易位系。     

小麦 黑麦大穗型衍生后代的分子细胞学鉴定

为创制大穗型小麦种质材料,利用具有大穗多小穗性状的小麦-黑麦双二倍体材料"兰小黑"和普通小麦杂交得到一批大穗型衍生后代.综合采用基因组原位杂交(GISH)、SCAR标记、微卫星(SSR)和醇溶蛋白(A-PAGE)技术对这些大穗型后代中的8个单株进行分子细胞学鉴定.结果表明,GISH检测后代含2个外源信号;1RS特异SCAR标记检测后代均含有黑麦1.5 kb的1RS特征条带;醇溶蛋白检测后代都出现了黑麦碱基因Sec-1特征条带.筛选小麦21条染色体长短臂上各6对引物,结果发现只有1BS上的3对引物未扩增出1BS的条带,其余引物均扩增出了各自的相应条带.由此确定这8株小麦-黑麦大穗型衍生后代为1BL/1RS易位材料.     

基于GIS、RS的滴灌棉田土壤养分精确管理分区研究

在GIS和RS支持下,针对新疆生产建设兵团第五师81团滴灌棉田,选用遥感结合土壤、土壤、遥感数据为数据源,利用模糊c均值聚类法进行土壤养分精确管理分区研究。研究结果表明:无论以何种数据源划分分区,分区后各分区养分指标变异系数均有所下降,空间分布朝均一方向发展;不同管理分区间差异明显,同一管理分区内土壤养分含量的空间变异差异较小。以遥感结合土壤为数据源所划分管理分区与实际产量所划分分区符合度最高达到91.36%,以土壤为数据源的管理分区次之,符合度达到84.40%,仅以遥感数据(归一化植被指数)为数据源所划分管理分区符合度最低为75.47%。因此,运用聚类分析法以遥感结合土壤数据为数据源可获得较好的分区结果,可实施变量投入和精确施肥推荐,为棉田土壤养分管理提供科学的理论依据。     

基于RS与GIS的榆林地区土地利用变化分析

根据1986年和2000年2期TM影像资料和其它辅助资料,运用人机交互目视解译方法以及地理信息系统的空间分析和数理统计功能,分析了榆林地区土地利用变化的数量变化、变化速度和区域差异等特征,以及各类型之间的转化情况。结果表明：14年间,榆林地区未利用地减少1305．56km^2;耕地、林地、草地分别增加567．11,99．6,616．79km^2;未利用地和建设用地的年变化率最大,分别为1．11％及0．91％;土地利用变化存在明显的区域差异;各类型间的转化突出表现为未利用地向草地转化,草地向林地和耕地转化。     

乌鲁木齐市土地集约利用潜力评价研究

城市土地是城市社会和经济发展的基础,其利用水平的高低会给城市带来不同的经济、社会和环境效益。运用RS,GIS的空间分析手段,得出乌鲁木齐市近8 a来建成区发展演变图,并对土地总体集约利用趋势分析。利用多因素评价法建立潜力评价指标模型体系,通过AHP法得出各评价因子权重,建立潜力分级体系,对指标进行定量标准化处理,分别加权确定最终潜力值及值域。结果表明:乌鲁木齐市对应的城市土地集约利用潜力值是3.26,属于第3级,相对粗放利用,在当前的经济社会条件下,尚有潜力可挖。     

卫星遥感估产技术的发展与展望

在简述遥感估产的基本原理、程序及研究进展的基础上,对遥感估产模型进行了评价,并介绍了面积估算方法的发展趋势。遥感信息源的分辨率越来越高,3S、建模与农业、生态、计算机应用等技术相结合,为遥感估产打下了良好基础,从而使建立集高时效性、高精度、可操作性强、易于业务化等优点于一身的优秀的遥感估产系统成为可能。