荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型
遥感数据中的沙漠化监测和评估
遥感数据中的沙漠化监测和评估沙漠化是全球面临的一个重大环境问题，它影响着人们的生活、健康和经济。
随着气候变化和人类活动的不断加剧，沙漠化问题也变得愈加严峻。
因此，如何准确监测和评估沙漠化情况是非常重要的。
遥感数据作为一种测量大范围空间的方法，为沙漠化监测和评估提供了有效的工具。
一、沙漠化的定义和成因沙漠化是土地的持续退化过程，它导致土地表层的物质和植被流失，影响着土地的生产力和生态系统平衡。
沙漠化不仅仅影响着生物多样性，更使得人们的生活条件和粮食安全受到严重威胁。
沙漠化主要是由于气候变化、人类活动和天然的土地退化等因素所导致的。
这些因素合起来造成了持续的土地退化，土壤质量的下降，同时导致生物多样性的丧失和土地利用方法的不可持续。
二、遥感数据的应用及优势遥感技术是通过卫星、航空器、无人机等高空平台，在非接触条件下对地面特征进行测量和监测的一种方法。
遥感技术通过运用遥感数据，可以对土地覆盖变化、土地使用和土地质量等进行定量分析。
不仅仅如此，遥感数据还可以通过遥感图像的处理和分析来获取更多的地理信息，这些信息对于沙漠化监测和评估是非常有价值的。
遥感数据在沙漠化监测和评估领域的应用主要体现在以下几个方面：1、快速识别沙漠化区域：利用遥感数据获得的多光谱图像，可以快速识别出土地中已经受到沙漠化影响的区域。
这些图像还能够帮助研究人员了解区域土地覆盖的变化，对沙漠化的发生和进一步发展进行预测。
2、评估沙漠化程度：遥感数据分析可以量化这些土地退化的过程，同时也能够确定造成沙漠化的具体因素。
这些信息对于政府机构和环保组织来说至关重要，因为他们需要有充足的信息才能够制定正确的对策来应对沙漠化问题。
3、辨别沙漠化类型：通过遥感图像的处理和分析，可以辨别出土地沙化、荒漠化、石漠化等不同类型的沙漠化过程。
这对于了解沙漠化类型的差异性、预测其发展趋势及其影响范围等具有非常重要的意义。
三、遥感数据在沙漠化监测和评估中的局限1、遥感数据的分辨率有限：遥感分幅图像的分辨率是有限的，并且在不同的遥感平台和传感器上分辨率也不同。
土地沙漠化的遥感监测与评价
土地沙漠化的遥感监测与评价随着全球人口的不断增加和经济的快速发展，土地沙漠化成为全球面临的重大环境问题之一。
土地沙漠化对农田和生态系统的破坏严重影响了可持续发展。
为了有效监测和评价土地沙漠化，遥感技术成为一种非常重要的工具。
本文将介绍土地沙漠化的遥感监测与评价方法，并探讨其应用前景。
首先，遥感技术是通过卫星和飞机等远距离的传感器对地球表面的信息进行收集和分析的技术。
遥感技术能够提供大范围和连续的数据，对于土地沙漠化监测和评价具有很大的优势。
通过遥感技术，可以获取土地覆盖、植被指数、土地利用类型等信息，为土地沙漠化的研究和分析提供了基础数据。
其次，针对土地沙漠化的遥感监测，可以采用多种遥感数据源和方法。
首先，遥感数据源包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据可以提供高分辨率的地表信息，能够较好地反映土地覆盖和植被状况。
而雷达遥感数据则具有穿透云层和人工干扰的优势，适用于在复杂环境下获取土地特征。
另外，结合多源遥感数据，如光学和雷达等，在时间和空间上的差异能够提供更全面的土地沙漠化信息。
然后，土地沙漠化的评价可以通过植被指数等遥感指标进行分析。
植被指数是衡量土地植被状况的重要指标之一。
NDVI（归一化植被指数）是一种常用的植被指数，通过计算红光和近红外波段的反射率，可以反映出土地的植被密度和生长状况。
沙漠化土地上的植被覆盖率较低，植被指数值较小，因此可以利用植被指数的变化来评价土地沙漠化程度。
此外，遥感监测与评价土地沙漠化还应结合地形和水文等因素。
沙漠化土地的地形特征通常呈现出干旱、风蚀和侵蚀等特点。
通过遥感技术，可以获取土地地形和水文信息，进一步深入分析土地沙漠化的原因和趋势，有助于制定有效的防治策略。
最后，土地沙漠化的遥感监测与评价不仅能够提供关键的科学依据，还能够促进国际间的信息共享与合作。
沙漠化不仅是一个单一国家的问题，而是全球面临的共同挑战。
通过遥感技术，不同国家可以共同监测和评价土地沙漠化的情况，相互借鉴经验和采取合作共治的措施，提高土地沙漠化防治的效果。
采用高分辨率TM遥感数据对草原沙化治理工程进行生态效益评价
可 以获 得 研 究 区域 在 近 几 年 间 荒 漠 化 动 态 变 化 。
卫 片 解 译
另 外结合 其他 辅助数 据 源 ，如 １：５ 地 形 图 、 Ｓ 万 ＧＰ 野外 调查 获得 的调查 数 据 、 种 专 题 研 究报 告 与 文 各 献数 据等 。
较 为陈 旧 ， 分 地 面控 制 点 用 此 法 难 于 确 定 ， 部 因此 研究 中也 采用 了部分 ＧＰ Ｓ野 外 实测 数据 。经 Ｒ ＭＳ 检验 ， 误差 小 于 ０ ５个 像 元 ， 用 最 小 邻 近 法 重 采 ． 采 样 ， 面分 辨率 ３ 产 生 几何 精校 正后 的遥 感 影 地 ０ｍ， 像 。坐标 投影 系 统 为 高斯 一 吕格 （ ａｓｋ ｕ ） 克 Ｇｕ ｓ— ｒ ｇ 投
１ 前
言
荒 漠化 的程 度和状 态 ， 因此 监 测结 果 准 确 性不 易 保
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采集 、 采样 精度 验算 、 整控 制 点 等 几个 步 骤 ， 中 调 其
最关 键 的是地 面控 制 点 的采 集 。本 研 究 依 照 “ 多点 均 匀分布 、 择 相 对 固定 地 物 点 、 量 采 取 大 比例 选 尽 尺 图件 作 参 考 图 ”的 原 则 ， 用 正 蓝 旗 全 旗 １： 采
像 ， 过 对 ＴＭ 影像 的几何 校正 、 通 辐射 校 正 、 译 与 解 分类 等 提取沙 漠化 治 理 工程 相 关 信 息 ， 充 和完 善 补 工 程生 态 效 益评 价 指 标 体 系 。结 合 各 波 段 方 差 以
荒漠植被覆盖度遥感提取研究进展
荒漠植被覆盖度遥感提取研究进展一、研究背景和意义荒漠化是全球性的环境问题，对人类生存和发展产生了严重的威胁。
荒漠化的主要表现形式之一是植被覆盖度的降低，导致土地退化、水资源减少、生物多样性丧失等问题。
研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术具有重要的科学价值和实际意义。
遥感技术在环境保护领域具有广泛的应用前景，通过遥感手段获取荒漠植被覆盖度信息，可以为荒漠化防治提供科学依据和技术支持。
通过对不同地区的植被覆盖度进行监测，可以及时发现荒漠化趋势，为制定合理的荒漠化防治措施提供依据。
植被覆盖度遥感提取技术有助于提高荒漠化防治的效率，传统的植被覆盖度观测方法需要大量的人力物力投入，且受气象条件影响较大。
而遥感技术可以实现对大范围、连续时间的植被覆盖度监测，大大提高了监测效率。
遥感技术还可以实现对植被覆盖度变化的动态监测，为荒漠化防治提供实时、准确的数据支持。
植被覆盖度遥感提取技术有助于推动国际合作与交流，荒漠化是一个全球性问题，各国都在积极寻求有效的解决方案。
遥感技术的应用可以促进国际间的技术交流与合作，共同应对荒漠化挑战。
遥感技术还可以帮助发展中国家提高自身的环境保护能力，缩小与发达国家在环境保护方面的差距。
研究荒漠植被覆盖度遥感提取技术对于提高荒漠化防治水平、推动国际合作具有重要的理论和实践意义。
荒漠化问题的严重性和影响荒漠化是指土地逐渐失去植被覆盖，变得贫瘠、干旱和不适合人类居住的现象。
随着全球气候变化和人类活动的影响，荒漠化问题日益严重，对生态环境、经济发展和社会稳定产生了深远的影响。
荒漠化导致了生态环境的恶化，植被是维持地球生态平衡的重要因素，它们可以保持土壤湿度、防止水土流失、减缓风速、净化空气等。
当植被覆盖率降低到一定程度时，这些功能将受到严重影响，进而导致土地退化、沙漠扩张和生物多样性丧失。
荒漠化对经济发展产生了负面影响，许多国家和地区的土地资源十分有限，而荒漠化使得这些土地更加贫瘠，难以进行农业生产和建设。
3 第三章 荒漠化监测方法
③野外调查阶段：初步解译的结果，一方面要到野外验证，另一方面 要对解译时把握不大和有疑点的地方到野外进行核对。野外实际调查 包括航空目测、地面路线考察、定点采集样品（如岩石标本、植被样 方、土壤剖面、水质等）和野外地物波谱测定。并向当地有关部门了 解区域发展历史和远、近期规划，收集区域自然地理背景材料和国民 经济统计数据、农事历等。 ④详细解译阶段：根据实况调查资料，全面修正初步解译结果，提高 解译可信度，对详细解译图可再次进行野外抽样调查或重点调查，确 认可信度，直到满意为止。 ⑤制图阶段：遥感图像的目视解译的成果，一般是以图的形式提供的。 目视解译图，可由人工描绘制图，也可在人工描绘基础上进行光学印 刷制图，或计算机制图。无论哪一种制图都要符合制图精度要求。
遥感卫星
3.2.3 传感器
传感器是接收和记录地物反射或发射电磁波信息的遥感装置。 传感器 按其工作方式划分： 主动式：主动式传感器在遥感中是先向目标物发射电磁波，然后传感 器再接收地物的反射回波； 被动式：被动式传感器在遥感中不发射电磁波，而仅仅接收来自地物 本身电磁波辐射。 按照扫描方式划分：扫描方式和非扫描方式； 按照记录结果划分：图像方式和非图像方式。 常见的传感器有以下几种：Landsat卫星的RBV；Landsat卫星的MSS； Landsat卫星TM；SPOT卫星的HRV；成像光谱仪（航空遥感平台）。
【毕业论文选题】遥感本科生毕业论文题目
遥感本科生毕业论文题目遥感是以航空摄影技术为基础，在20世纪60年代初发展起来的一门先进又实用的空间探测技术。
学术堂为你提供了以下遥感本科生毕业论文题目，望借鉴采纳。
遥感本科生毕业论文题目一：1、GIS和遥感辅助下流域模拟的空间离散化与参数化研究与应用2、遥感和地理信息系统支持的土水资源分类、评价与预测研究3、基于遥感与地理信息系统的洪灾风险区划研究4、基于遥感影像与GIS数据的变化检测理论和方法研究15、基于遥感、GIS的陕北农牧交错带土地利用与生态环境效应研究6、遥感图像的目标检测方法研究7、遥感图像编码技术与算法研究8、基于遥感和地理信息系统的矿区环境监测与评价9、卫星遥感成像计算机仿真系统的研究与应用10、基于JPEG2000的高速遥感图像实时压缩仿真系统研究11、基于内容检索的遥感影像数据库系统研究12、基于遥感影像的地图道路网数据的变化检测13、基于小波变换的遥感图像融合算法的研究14、高分辨率遥感影像道路分割算法研究15、基于控制点影像数据库的遥感卫星影像几何矫正和半自动配准16、遥感和GIS技术在磐石市土壤侵蚀定量分析的应用研究17、GIS技术支持下的海岸带遥感动态监测分析18、基于灰度共生法和小波变换的遥感影像纹理信息提取19、荒漠化评价遥感信息模型的研究20、基于J2EE的遥感影像数据库检索与发布系统的设计与实现21、现代遥感和GIS技术支持下的江苏省某市土地利用变化研究22、基于单时相遥感影像与GIS的土地利用变化检测方法研究23、GIS和遥感（RS）在滇西北三江并流区地貌环境演化研究中的应用24、海量遥感图像内容检索关键技术研究25、基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究26、遥感软件知识产权与数字遥感影像版权保护27、基于特征点的遥感图像配准方法及应用研究28、基于成像系统建模提高遥感图像分辨率方法研究29、基于随机场模型的遥感影像变化检测方法研究30、基于特征区域的遥感影像数字水印研究231、基于数据库方式的遥感图像库内容检索研究32、面向对象的滩涂湿地遥感与GIS应用研究33、基于面向对象理论的城市空间信息遥感分析研究34、基于遥感和GIS的上海土地利用变化与土壤碳库研究35、高空间分辨率遥感影像单株立木识别与树冠分割算法研究36、虚拟样机技术及其在航天遥感器研发中的应用37、基于内容的光学遥感图像检索关键技术研究38、空域自适应滤波方法及其在斜模式遥感图像复原中的应用39、基于遥感和GIS的观测气温订正及对LUCC响应研究40、遥感影像数字水印算法研究遥感本科生毕业论文题目二：41、遥感与GIS在油气管道线路选择中的应用研究42、基于AcrGISServer的卫星遥感影像管理系统43、多权限遥感影像信息隐藏技术研究44、MODIS卫星遥感数据云检测软件设计45、基于GIS的遥感影像快速浏览系统的设计与实现46、基于遥感与GIS技术的锡林郭勒盟干旱监测与预警研究47、点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配48、基于无人机遥感平台图像采集处理系统的研究49、基于OpenGL的遥感图像三维可视化重建50、面向对象的高分辨率遥感图像分割方法的研究51、基于遥感与GIS技术的汶川县地震前后生态环境质量评价52、遥感和GIS在汶川地震灾区地质灾害调查与评价中的应用研究53、遥感影像面状地物半自动提取方法354、遥感影像数据库原型系统的设计与实现55、遥感图像配准与变化检测中的关键技术研究56、遥感图像分割算法研究与实现57、高分辨率可见光遥感图像港口及港内目标识别方法研究58、遥感图像融合及应用研究59、暴雨诱发的地质灾害遥感监测与评估60、基于遥感和GIS的高分辨率城市人口密度模拟61、基于遥感技术的大庆地区地质环境监测与变化趋势评价62、基于ArcGISEngine的遥感土地退化监测子系统的设计与实现63、基于ArcGIS与ENVI一体化的遥感影像数据的网络发布与共享64、基于GIS和遥感的景观视觉资源评价65、第二次土地调查遥感解译与数据库建立研究66、基于遥感分类图的矢量化算法研究及应用67、GIS支持下的中国陆地生物量遥感动态监测研究68、基于多源遥感信息的WebGIS的设计与实现69、GIS辅助的遥感图像处理与分析技术的研究70、GIS和遥感辅助下的江西潋水河流域化学径流计算机模拟探讨71、基于遥感和GIS的土地利用变化及其环境效应分析72、基于遥感和GIS的塔里木河下游土地利用/覆盖变化研究73、基于小波包的遥感图像半脆弱性数字水印74、海量遥感影像数据库系统的设计和实现75、基于遥感和GIS的青藏铁路生态累积效应研究76、多光谱和全色遥感图像融合算法研究77、矿区遥感监测业务处理及管理信息系统设计与实现78、决策树分类器的实现及在遥感影像分类中的应用79、基于Hadoop遥感影像存储与管理系统的设计与实现480、基于空间信息核模糊C均值聚类算法的遥感图像分类遥感本科生毕业论文题目三：81、基于高分辨率遥感影像的交通路网提取技术研究82、基于面向对象遥感技术的矢量元胞自动机建模及应用83、基于遥感技术的土地违法发现系统的研制与开发84、主客观相结合的遥感图像质量评价方法研究85、遥感图像几何定位精度评价方法研究86、基于颜色和纹理特征的遥感图像检索87、基于特征的遥感图像自动配准技术研究88、基于MongoDB与Hadoop的地学遥感大数据管理系统的设计89、陇南金矿区矿山环境遥感监测与GIS评价研究90、定量化遥感数据网络发布模型设计与实现91、遥感与GIS技术在工业园规划中的应用研究92、多源遥感信息集成应用系统综合处理平台的设计与实现93、海量遥感影像管理系统的设计与实现94、基于遥感和GIS的兴和县土地利用时空变化研究95、彩色遥感图像分割算法研究96、基于遥感和GIS的京津冀都市圈城乡建设用地变化分析97、基于遥感与GIS的乌鲁木齐市绿地资源分析98、湖北省土壤侵蚀遥感监测信息WEB发布系统开发及实现99、基于小波变换的遥感图像自动配准算法研究100、基于内容的遥感图像数据库检索研究及实现101、遥感影像纹理特征提取及其在影像分类中的应用102、基于高光谱遥感图像的植被分析软件设计5103、基于MODIS遥感影像及元胞自动机的京津冀地区城市模拟研究104、土地调查数据库中海量遥感影像数据的组织管理模式研究105、多源微波遥感数据综合应用系统设计与实现106、遥感影像配准与融合技术研究107、分布式遥感空间数据库信息共享平台的设计与实现108、基于遥感与GIS的北京市城镇化进程的动态研究109、基于支持向量聚类的遥感图像分割算法研究110、基于遥感和GIS技术的淮安市土地利用变化研究111、基于遥感与GIS的土地利用更新调查方法研究112、基于地理信息Web服务的海量遥感影像分布式处理与发布113、基于Oracle数据库的遥感影像数据管理与应用114、基于遥感和GIS的河流湖泊湿地信息提取与分析115、遥感图像分割算法研究及应用116、遥感与GIS技术在矿山环境监测与质量评价中的应用117、遥感与GIS技术在山区铁路工程地质勘察中的应用研究118、基于遥感影像的专题图制图综合研究及实践119、基于遥感影像的地物信息自动提取技术研究与实现120、基于遥感和GIS的重庆市涪陵区城市扩展分析遥感本科生毕业论文题目四：121、基于高分辨率遥感影像中舰艇目标的分割与提取技术研究122、土地利用遥感监测本底数据库建设与应用123、水源林遥感图像空间信息特征数据挖掘124、多尺度遥感图像分割算法研究与应用125、基于遥感和GIS的矿山环境评价体系的构建与研究6126、遥感数据处理软件的设计与实现127、卫星遥感影像处理系统浏览图生成与云掩膜生成模块的设计与实现128、遥感图像道路信息提取研究129、基于四元数的彩色图像部分加密研究及在遥感图像的应用130、遥感专题产品生产中业务流程控制与资源调度设计与实现131、基于隐马尔可夫树模型与旋转不变性的遥感图像纹理检索方法研究132、基于遥感图像的内河航道识别研究133、资源三号遥感影像阴影检测与补偿系统研究与开发134、红外遥感图像仿真系统算法集成软件设计与实现135、基于MongoDB遥感数据存储管理策略的研究136、多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究137、基于Hadoop的遥感数据存储与管理系统的研究与实现138、海洋遥感数据传输系统研究与设计139、中科星图遥感应用软件营销策略研究140、基于遥感影像的数字水印的研究与实现141、基于脆弱水印的遥感影像完整性认证算法研究142、面向遥感产品的可视化建模方法研究143、基于Petri网的遥感产品生产模型研究与应用144、遥感产品并行生产技术的研究及其应用145、面向服务的消息中间件在异构遥感系统中的应用146、面向遥感数据的云数据库技术研究与应用147、面向高分应用的在线遥感数据挖掘研究7。
沙漠化遥感监测与定量评价研究综述
研究方法
本研究采用了多种遥感数据源（如Landsat、Sentinel-2等），通过构建侵 蚀模型对区域土壤侵蚀进行定量监测。具体方法包括：
1、遥感数据预处理：对原始遥感数据进行辐射定标、大气校正等预处理， 以提高数据精度。
2、地形地貌信息提取：利用地貌形态指数等方法提取地形地貌信息，为后 续侵蚀模型构建提供基础数据。
沙漠化遥感监测的研究方法主要包括遥感影像的获取、处理和分析方法，以 及定量化评价方法。以下是几种常用的研究方法：
（1）遥感影像获取方法。主要包括卫星遥感和航空遥感。卫星遥感可以利 用多光谱、高光谱和雷达成像等手段获取大范围、连续的遥感影像，适用于沙漠 化的区域监测。航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性，适用于沙漠化的精 细识别和动态监测。（2）遥感影像处理方法。主要包括图像预处理、图像分类 和特征提取等。
参考内容
一、引言
沙漠化是一种全球性的环境问题，对人类生活和地球生态系统产生深远影响。 由于沙漠地区的气候条件和土壤特性的特殊性，沙漠化过程的遥感信息获取及研 究显得尤为重要。本次演示将综述沙漠化遥感信息的研究现状、方法及其应用， 以及未来研究趋势。
二、沙漠化遥感信息研究现状
遥感技术是获取和研究沙漠化信息的重要手段，其优势在于大范围、高效率， 并能定量、实时地监测沙漠化状况。通过遥感数据，我们可以研究沙漠化的类型、 分布、程度及其动态变化，为防治沙漠化提供科学依据。
接着，进行数据定量分析，建立数学模型对数据进行处理，以提取生态环境 信息。然后，将分析结果进行可视化表达，如制作专题图、三维场景等，以直观 展示生态环境状况。最后，进行数据分析，挖掘数据中隐藏的规律和趋势，为决 策提供科学依据。
应用实践：以某矿区的生态环境定量遥感监测评价为例，首先获取了该矿区 的Landsat卫星遥感数据，并对其进行预处理。然后，采用多种定量分析方法， 提取了矿区内的植被指数、土地利用类型、土壤水分等生态环境信息。最后，根 据分析结果，制作了矿区生态环境专题图和三维场景，直观展示了矿区生态环境 状况，并为矿区生态环境治理提供了科学依据。
荒漠化遥感监测与评价研究综述
。
பைடு நூலகம்
%+$I 年 L7- F 联合国粮农组织 G 、 M61.< F 联合国环境规 划署联合国发展署 G 和 M610- F 联合国教科文组织 G ，提出了 目前荒漠 详细的分类分级体系， 但这种指标体系十分复杂 3 !% 5 。 化等级划分都根据这个标准进行简化，其中联合国以 ;J70-. 为代表的以人为作用下的土壤退化为基础的绝对退 还有以 700-. 为代表 化评价方法应用最为广泛 3 !! N !# 5 。另外， 的通过生产力变化幅度和农业经济活动水平确定土壤退化程 度的方法
收稿日期： "##$ % #& % ’# 作者简介： 宫恒瑞 ( !)&) % * ， 女， 安徽定远人， 在读硕士研究生， 从事 生态环境遥感监测研究工作。
荒漠化遥感监测与评价研究综述—— — 宫恒瑞， 肖继东， 李聪， 冯志敏， 石玉
（荒漠化的 都是基于光谱特征。 &’( & ) *%++# 年作了盐渍土 一种表现 ） 光谱特征的专门研究。 与一般耕地相比盐渍土在可 见光和近红外波段光谱反射强， 土壤盐渍化的程度越高， 光谱 反射越强。李金桐，镨拉提等利用 ,-./0 数据采用改进了的 归一化植被指数 12/ 来进行荒漠化监测分布制图 ,072/ 来提取荒漠化信息 ! !" # 影像数据预处理 对某一地区的遥感影像数据进行荒漠化解译与评价的第 一步工作是对该地区的遥感数据进行几何纠正和图像配准， 消除由于几何变形所带来的系统误差，并且使图像与所用的 相关图件具有相同的投影系统和地理坐标。此项工作可以在 多个遥感和地理信息软件下完成， 如： 1).70 /,7;/61、 <*/、 王兮之， 王刚等用 0<-= 数据在荒漠化—绿洲景观分 162/ 等。 类时在 1).70 /,7;/61 图像处理软件中利用 ;<0 测定具有 明显地面特征的经纬度数据，然后使用 ;<0 本身数据转换功 能转移为大地坐标格式的地面控制点数据， 对所用的 0<-= 数 据进行纠正， 投影转换为具有大地坐标的图像文件。 高志海等 在利用 =, 数据进行荒漠化解译与成图技术研究时，对只经 过粗校正的、投影系统为 =>’?@AB>@B ,B>C’D(> 的 =, 数据借助 1).70 /,7;/61 软件转化为坐标系统 !" ! !" !" # 遥感数据荒漠化信息提取 图像处理与荒漠化特征提取 荒漠化特征信息分散于原始影像原始波段中，并与其他 非荒漠化信息交错共存，单波段与简单的波段组合很难识别 复杂的土地荒漠化信息特征。 因而对图像进行增强处理， 突出 荒漠化信息， 屏蔽或降低其他因素的干扰具体方法很多， 常用 的有主成分分析 F <*7 G 、 缨帽转换 F =* G 、 H= 转换等。另外荒漠 化按可分为风蚀、 水蚀、 盐渍化、 植被退化等几个类型， 这些荒 漠化类型的地表特征反映到图像上除纹理、地貌特征等线状 和形态信息外， 面上特征可基本概括为植被、 地表质地、 水分 状况等三类基本信息。这三类信息的提取构成图像处理的基 本目标
基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究
据反 演植被覆 盖度的精度进 行 了评价 。研 究结果 表 明 ， 一／ Ｉ ＨＪ１ ＨＳ 数据 能够 得到 较高精 度 的植被覆 盖度 反演 结 果， 在植 被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值 。
关 键 词 ： Ｊ１ 星 ； 被 覆 盖 度 ； 气辐 射校 正 ； 元 二 分模 型 Ｈ一 卫 植 大 像
Ｆ ａ ｔｏ ａ ｇ ｔ ｔｏ ｖ ｒ Ｅｓｉ ｔｏ ｉ ｇ ＨＪ １ ｒ ｃ ｉ ｎ ｌＶｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ｃｏ ｅ ｔｍａ ｉ ｎ Ｕｓｎ ・
Ｓ ｃ ｂ ｒ ｅ Ｈ ｙ ｅ ｓ ｃ ｒ ｌＤａ ａ ｐａ ｅ ｏ ｎ ｐ ｒ ｐｅ ｔ ａ ｔ
ＬＩ ＡＯ ｕ － ｕ ， Ｈ ＡＮＧ ａ －ｅ ｇ， Ｕ Ｎ ａ ＺＨＡＯ ｉ－ ｅ ｇ Ｗ ＡＮＧ －ａ ｇ， Ｃｈ ｎ ｈ ａ Ｚ Ｘｉｎ ｆｎ Ｓ Ｑｕ ｎ， Ｊｅｐ ｎ ， Ｘｕ ｙ ｎ ＢＡＯ ｕ— ｉ Ｈ ｉｙ
１ 引 言
植 被 覆 盖 度 （ ｒｃｉｎ ｌ Ｖｅ ｅａｉｎ Ｃ ｖ ｒ Ｆ ａｔ ａ ｏ ｇ ｔｔ ｏ ｅ ， ｏ Ｆ ） 指植 被 （ 括 叶 、 、 ） 地 面 的垂 直 投 影 ＶＣ 是 包 茎 枝 在
目前就 植 被覆 盖度 测量 的研 究现状 和 发展 趋势 来看 ， 大致 包括 ： 面 测 量 、 感 测 量 以 及二 者 相 结 地 遥
位 置 为 ８ 。 ０ ～ ８ 。 ３ Ｅ， ３ １ ４ 。 ３ Ｎ， 积 ４４ ６ ４ ， ４ 。 ５ ～ ５ ２ 面 ７ ２ｋ ， 均 海 拔 ３０ ５ ９ ｍ 平 ０ ｍ￣ ５ ０ 海拔 高 度 差 异 较 ０ ｍ， 大， 地势 由东 南 向西北 倾 斜 ， 别 为 山地 、 原 和 沙 分 平
ｃ ｒｃ ｆ ｈ — ／ ｌ ａ ａｒｔｉ ｅ ｒｃｉｎ ｌ ｅ ｅ ｔ ｎ ｃ ｖ ｒｗａ ｖ ｌ ａｅ ． ｈ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ＨＪ１ ＨＳ ｙ ｅ－ ｕ ａ ｙｏ ｅＨＪＩ ＨＳ ｔ ｅｒ ｖ ｄ ｆ ｔ ａ ｖ ｇ ｔ ｉ ｏ ｅ ｓｅ ａｕ ｔｄ Ｔ ｅ ｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔａ ｈ 一 ／ Ｉｈ ｐ ｒ ｔ ｄ ｅ ａ ｏ ａｏ ｓ
荒漠林高光谱与光学影像植被指数(Ⅵ)的比较
摘 要：【目的】利用地面遥感和航天遥感数据结合植被指数实现快速调查，研究各数据中植被指数的差异。 【方法】用地面高光谱数据和光学影像中分别对梭梭林和柽柳林进行归一化植被指数（ＮＤＶＩ）、重归一化植被 指数（ＲＤＶＩ）和土壤调节植被指数（ＳＡＶＩ）３种植被指数的提取，并进行比较。【结果】在高光谱 ＶＩ中，梭梭林 和柽柳林的 ３种 ＶＩ的数值大小和变化趋势都很接近，特别是 ＳＡＶＩ和 ＲＤＶＩ，但 ＮＤＶＩ的变化较其他 ２种大；而 在光学影像 ＶＩ中，梭梭林和柽柳林的 ＮＤＶＩ和 ＳＡＶＩ的数值基本保持在一定范围内，且变化幅度微小，而 ＲＤＶＩ 的数值和变化趋势均较大，相对不稳定。【结论】高光谱数据所提取的 ＮＤＶＩ和 ＳＡＶＩ均大于光学影像，而光学 影像所提取的 ＲＤＶＩ均大于高光谱数据，ＲＤＶＩ对植被覆盖度更敏感。 关键词：荒漠林；高光谱；光学影像；植被指数（ＶＩ） 中图分类号：Ｓ７１２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－４３３０（２０２０）０１－０１４９－０８
０ 引 言
【研究意义】植 被 利 用 光 合 作 用 吸 收 二 氧 化 碳并 释 放 氧 气，是 陆 地 生 态 系 统 的 重 要 组 成 部 分［１］，还 具 有 防 风 固 沙，减 少 地 表 径 流、减 噪、滞 尘等作用，在物质循环和能量流动中处于关键的 地位［２］。为了准确衡量区域内植被的种类、覆盖 度、面积以及动态变化等指标，采用高效的植被调 查手段是十分必要的。传统的基于地面植被调查 耗时费力，近代遥感技术的发展，改变了传统的植 被调查技术，形成了快速、便捷、大尺度的观测手 段，可以不受自然和社会条件的限制，迅速获得观 测图像来分 析 植 被 的 变 化 情 况［３］。相 关 研 究 表 明，绿色植物叶面在可见光和红光波段有很强的 吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，同时 这些波段包含了 ９０％以上的植被信息［４］。根据 植被这个独有的光谱特性，可以利用红光和红外 波段的不同组合进行植被研究，即植被指数（Ｖｅｇ ｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，ＶＩ）［５］。 植 被 指 数 有 助 于 增 强 遥 感 影像的解译能力，在植被覆盖度、碳储量估测、作
遥感技术在评估荒漠化进程中的应用
遥感技术在评估荒漠化进程中的应用
遥感技术是一种通过卫星、飞机等远距离的传感器获取地球表面信息的技术。
在评估荒漠化进程中，遥感技术可以发挥重要作用。
荒漠化是指由于自然因素和人类活动导致土地退化，失去原有生产力和生态功能的过程。
荒漠化不仅对生态环境造成严重影响，还会影响当地居民的生计和经济发展。
因此，评估荒漠化进程对于制定有效的防治措施至关重要。
遥感技术可以通过获取高分辨率的遥感影像数据，对荒漠化进程进行监测和评估。
首先，遥感技术可以获取大范围、高精度的土地利用/覆盖信息。
通过对时间序列遥感影像数据进行分析，可以得出土地利用/覆盖变化情况，进而判断荒漠化的发展趋势和程度。
其次，遥感技术可以获取植被指数、土地干旱指数等参数，揭示土地生态系统健康状况。
这些参数可以帮助我们了解荒漠化背后的生态机制，为制定防治措施提供科学依据。
除了以上应用，遥感技术还可以在荒漠化监测中发挥其他重要作用。
例如，在荒漠化监测中，遥感技术可以帮助我们识别裸土区域、评估沙漠化程度、监测水资源变化等。
这些信息可以为制定防治措施提供更加详细的信息支持。
总之，遥感技术在评估荒漠化进程中发挥着重要作用。
通过获取高分辨率的遥感影像数据，我们可以了解土地利用/覆盖变化情况、揭示土地生态系统健康状况等信息，为制定有效的防治措施提供科学依据。
未来随着遥感技术的不断发展和应用，我们相信它将在荒漠化监测中发挥更加重要的作用。
如何使用遥感和测绘技术进行土地沙漠化监测与评估
如何使用遥感和测绘技术进行土地沙漠化监测与评估随着全球气候变化和人类活动的不当干扰，土地沙漠化正逐渐成为全球范围内的严重环境问题。
土地沙漠化不仅导致水土流失，破坏生态平衡，还给人们的生活和经济带来了巨大的影响。
因此，准确监测和评估土地沙漠化的程度具有重要意义。
遥感和测绘技术的应用为我们提供了一种高效、精确的方法来进行土地沙漠化监测与评估。
首先，遥感技术的应用可以提供大范围、多时相的土地沙漠化信息。
遥感数据可以通过航空遥感、卫星遥感等手段获取，具有高空间分辨率和长时间序列观测的优势。
通过对遥感数据的数字处理和信息提取，可以制作出土地沙漠化分布图，以及土地沙漠化的发展趋势与演变规律。
这为土地沙漠化治理和防治提供了重要的依据。
其次，测绘技术的应用可以为土地沙漠化监测提供高精度的空间定位和几何测量。
利用全球卫星导航系统（GNSS）和高精度测量设备，可以获得土地沙漠化区域的地理坐标、边界线等几何信息。
同时，结合地面观测数据和传统的测绘方法，可以对土地沙漠化区域的地形、地貌进行详细测量和分析。
这些几何测量数据有助于了解土地沙漠化的空间分布特征和地理特征。
另外，遥感和测绘技术的结合应用可以实现土地沙漠化的多源数据融合和综合分析。
遥感数据和测绘数据可以相互补充和协同，提高土地沙漠化信息的准确性和全面性。
通过地面测量和遥感影像的联合解译，可以识别土地沙漠化的类型和阶段，并进行土地沙漠化的动态监测。
此外，还可以利用遥感和测绘技术的空间分析功能，分析土地沙漠化与地质、气候、土壤等因素之间的关联，深入研究土地沙漠化的成因和演化机制。
最后，遥感和测绘技术的应用还可以为土地沙漠化的评估和预测提供科学依据。
通过对土地沙漠化信息的空间分析和统计分析，可以评估土地沙漠化的程度和面积，为相关部门制定土地沙漠化治理和防治策略提供决策支持。
同时，还可以建立土地沙漠化的预测模型，预测未来土地沙漠化的趋势和规模，为合理规划土地利用和资源保护提供科学参考。
测绘工程专业毕业设计论文：基于多源遥感数据的荒漠化动态变化监测与评估研究
测绘工程专业毕业设计论文：基于多源遥感数据的荒漠化动态变化监测与评估研究基于多源遥感数据的荒漠化动态变化监测与评估研究摘要：荒漠化是全球面临的重要环境问题之一，严重影响了地球生态系统的稳定和可持续发展。
本研究基于多源遥感数据，运用遥感技术和GIS空间分析方法，对荒漠化的动态变化进行监测和评估，以提供科学的依据和指导措施，促进荒漠化治理和生态恢复。
关键词：荒漠化、遥感数据、动态变化监测、评估1. 引言荒漠化是指原本非荒漠地区变成荒漠的过程，是由于自然因素和人类活动的共同影响导致地表植被退化、土壤贫瘠、水资源枯竭等一系列环境问题。
荒漠化严重破坏了土地生态系统的稳定和功能，不仅引发土地沙漠化、干旱和水土流失等问题，还威胁着周围地区的人类生存和社会经济发展。
因此，及时监测和评估荒漠化的动态变化情况对于环境保护和可持续发展至关重要。
2. 数据源和方法本研究采用多源遥感数据，包括高分辨率卫星影像、MODIS 遥感数据和DEM（数字高程模型）数据。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获取荒漠化的相关信息和指标。
2.1 高分辨率卫星影像高分辨率卫星影像可以提供细节丰富的地表信息，具有较高的精度和空间分辨率。
我们获取了一系列历史时期的高分辨率卫星影像，根据其上的地表覆盖信息和植被指数，可以得到荒漠化地区的范围和分布情况。
2.2 MODIS遥感数据MODIS遥感数据是由美国国家航空航天局（NASA）和地球观察系统（EOS）联合制造的卫星传感器记录的。
该数据具有全球覆盖、高时间分辨率和多波段的特点。
我们通过获取MODIS遥感数据中的植被指数、温度和降水等指标，可以了解研究区域的植被生长状况、气候变化等因素对荒漠化的影响。
2.3 DEM数据DEM数据是数字高程模型，用于表示地表高程信息的数字化模型。
通过获取DEM数据，我们可以进行地形分析，揭示地形特征对荒漠化扩展的影响。
3. 动态变化监测与评估基于上述多源遥感数据，我们可以进行荒漠化的动态变化监测与评估。
科尔沁沙质荒漠化评价遥感信息模型
科尔沁沙质荒漠化评价遥感信息模型
范文义;张文华
【期刊名称】《应用生态学报》
【年(卷),期】2006(17)11
【摘要】采用遥感信息模型对科尔沁沙地奈曼旗荒漠化主要评价因子(植被盖度、生物量和土壤含水率)进行定量反演;利用线形混合光谱分析(SMA)模型计算裸沙占地百分比.通过每个像元可获取全部评价因子的指标值.在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型,并输出荒漠化程度分布图.选取了60个样点进行评价模型的精度验证,被正确评价的点数为55个.结果表明,该模型对研究区域荒漠化程度进行定量评价,其精度可达91·7%,说明利用遥感信息模型评价土地荒漠化的方法具有较高的科学性.
【总页数】6页(P2141-2146)
【关键词】定量反演;荒漠化评价;遥感信息模型
【作者】范文义;张文华
【作者单位】东北林业大学林学院
【正文语种】中文
【中图分类】Q149
【相关文献】
1.以土地利用为基础的多伦县沙质荒漠化评价遥感信息模型 [J], 吴见;彭道黎
2.沙质荒漠化的遥感监测与评估——以中国北方沙质荒漠化区内的实践为例 [J],
王涛;吴薇;王熙章
3.嫩江沙地沙质荒漠化程度遥感定量评价——以杜尔伯特蒙古族自治县为例 [J], 李明泽;应天玉;范文义;刘丽娟
4.荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型 [J], 范文义
5.科尔沁沙质荒漠化遥感评价指标体系 [J], 范文义; 张文华; 喻素芳; 刘丹
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基于遥感图像处理和数字高程模型技术的荒漠化综合监测方法研究
基于遥感图像处理和数字高程模型技术的荒漠化综合监测方法研究遥感图像处理和数字高程模型技术在荒漠化综合监测中起着重要的作用。
本文将介绍一种基于这两种技术的荒漠化综合监测方法，并探讨其在实际应用中的可行性和优势。
荒漠化是指由于自然或人类因素导致土地逐渐变成荒漠的过程。
这种现象对农业、生态环境和人类居住地带产生严重的影响。
因此，及时监测和控制荒漠化现象对于环境保护和可持续发展至关重要。
遥感图像处理技术可以获取大范围的地表信息，并对土地类型、植被覆盖、土壤湿度等进行精确分析。
数字高程模型技术则可以提供地形特征和地势变化等准确数据。
综合利用这两种技术，可以快速、准确地监测荒漠化的发生和发展趋势。
首先，遥感图像处理技术可以通过获取高分辨率的遥感图像进行植被覆盖度、土地利用类型等方面的分析。
通过分析不同时间段的遥感图像，可以获得植被变化的趋势和速度。
这些数据可以帮助我们判断土地是否发生了荒漠化现象，并及时采取措施进行防治。
其次，数字高程模型技术可以提供地形变化和地势特征的数据。
通过获取不同时间段的数字高程模型，可以对地面高程的变化进行分析，查看是否存在土地下降、水平迁移等现象。
这些数据在荒漠化监测中非常重要，可以帮助我们了解土地的演化过程和原因。
综合遥感图像处理和数字高程模型技术，可以实现对荒漠化现象的快速监测和评估。
具体的方法如下：首先，通过遥感图像处理技术获取相应区域的高分辨率遥感图像，并进行图像增强和分类处理。
可以利用图像分类算法，将图像中的不同类型土地进行划分，并对植被覆盖度进行精确测量。
其次，利用数字高程模型技术获取相应区域的地形数据，并建立数字高程模型。
通过比较不同时间段的数字高程模型，可以分析地面高程的变化情况，判断是否存在荒漠化现象。
然后，将遥感图像处理和数字高程模型技术的结果进行集成分析。
通过对遥感图像中的植被覆盖度和数字高程模型中的地形变化进行对比，可以进一步确认荒漠化的发生和演化情况。
最后，根据综合分析的结果，制定合理的荒漠化防治措施。
第六章 荒漠化监测与评价
2、水土流失状况：包括土壤侵蚀类型、强度、程度、分布 和流失量等，主要包括水力、风力侵蚀引起的面蚀、沟蚀 、滑坡、崩塌、泥石流等。
3、水土流失灾害：主要包括下游河道泥沙、洪涝灾害、植被 及生态环境变化，对周边地区经济、社会发展的影响等。
①确定调查范围：以省(市、区)干旱地区为抽样调查总 体，在地形图上确定其范围。
②样地布设：计算样本单元数，将样地系统布设在地形 图公里网交叉点上。样地面积为0.1×0.1 km2。
③制作卫星影像：各监测期制作调查总体与调查年度和 季节最接近、与所使用地形图比例尺相同的卫星影像。将地形 图上布设的样地位置转绘到卫星影像上。各监测期要重新将样 地位置转绘到新的卫星影像上。
④样地定位、设置与复位：样地附近有永久性地物标时， 现地采用引点方法确定样地位置。样地附近没有永久性地物标 时，用GPS结合卫星影像识别确定样地位置。样地设置固定标 志。复查时样地复位除采用原定位方法外，应对照调查前后期 的卫星影像，还可用前期样地的景观照片来帮助样地复位。
⑤样地区划与调查：样地内存在不同土地利用类型、荒漠 化类型及程度的土地时，要区划图斑、分别进行调查。实测时 ，面积大于50X 50m的地块要区划图斑调查；判读时，图上大 于1X1 mm的可识别地块要判读区划。用实测或直接从影像上判 读(在图斑界线明显时)的方法区划图斑。样地图斑调查因子一 般到现地勘查，特征明显的样地(如流动沙丘)可从卫星影像上 直接判读。调查图斑的土地利用类型、荒漠化类型、程度及其 他自然地理状况。
❖荒漠化发展趋势评价
荒漠化发展趋势评价实质上是一种综合评价。它是在综合 荒漠化成因、发展规律、目前状况和发展速率的基础上，考虑 自然条件的脆弱性和环境压力的大小而进行的预测性评估，包 括荒漠化产生的可能性，荒漠化可能达到的水平等。
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第2期
范文义 : 荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型 表1 荒漠化土地程度评价体系
Tab. 1 Assessment system on land desertification degree
n
D =
i =1
∑X Y
i
ij
( 2)
D 为某一荒漠化土地单元 ( 地块或图斑) 程度指数 , n 为评价指标因子数 , Xi 为第 i 个评价因子的权重 , Yij 为第 i 个评价因子在第 j 个等级标准时的等级值 。
为了从遥感数据中获取指标值并参照已有研究成果 ,将每个指标划分为 5 个等级标准 ,并赋予等级 值 ,而各指标因子的权重总和为 10 ,由此而建立起风蚀荒漠化土地程度评价指标体系见表 1 , 在荒漠化 土地程度的判定中 ,可根据各指标编码的等级值 ,可利用公式 ( 2) 求得该地块 ( 图斑) 的荒漠化程度指数 , 荒漠化程度等级标准 ,见表 2 ( 王君厚等 ,1996 ; 高尚武等 ,1998) 。
3 主要评价因子的定量反演
311 植被生物量导数光谱的理论分析模型
为了不失一般性 ,假定某一像元的光谱反射率为 :
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HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING INFORMATION MODEL FOR DISERTIFICATION DEGREE ASSESSMENT
Fan Wenyi
( Northeast Forestry University Harbin150040)
Abstract : Quantitative RSIM ( Remote Sensing Information Model) was improved to evaluate the desertification degrees by using the data of state2produced hyperspectral resolution imagining spectrometer , and the mainly quantitative factors on de2 sertification assessment were retrieved which including the vegetation cover , the biomass and the soil water content . For the indexes which are difficult to count , the recoding maps based on the visual interpretation are obtained and then imaged re2 spectively to be used in the RSIM. Every pixel in image can be used to acquire the indexes of all the evaluative factors. Based on the current methods on desertification assessment , quantitative RSIM on the basis of the pixel is developed and the distributing map of desertification degree is plotted in this paper. The result shows that it is relied to retrieve quantitatively the vegetation cover , the biomass and the soil water content of the desert area by the data of hyperspectral resolution imag2 ining spectrometer , when there are both the shrub and the grassland in the retrieved region , the precision of the polynomial model is obvious higher than that of the linear model , contrastingly when the type of the vegetations is simplification , the linear model has the higher precision but limited applied range and can only be applied in block. So the retrieval efficiency can be improved by using the polynomial model in the region having only the shrub and the grassland. The method retriev2 ing the soil water content is suitable to the flat area with sparse vegetations , at the same time the research shows that the model based on the soil thermal inertia stands against the interference of vegetations. On the whole , the precision of the de2 sertification assessment RSIM lies on the data2acquired precision and the current methods on desertification assessment that is to say whether the appraisable indexes are rationale and scientific or not and whether the weigh and the grade criteria that the experts give are objective or not . Key words : Hyperspectral resolution , Desertification assessment , Remote Sensing Information Model
1 数据获取
试验区选择在内蒙古自治区奈曼旗境内 , 总面积约 8000 km 。该地区属风蚀荒漠化比较典型的地 区 ,中国科学院兰州沙漠研究所在此设有生态定位研究站 。选择了试验区后收集了有关资料 。飞行时 间为 2000 - 06 - 17～18 ,共飞行两个架次 。飞行时天气晴好无云 ,气象部门测定能见度为 26 km 。飞行 范围为科尔沁沙地 ( 奈曼旗) : E120° 30’ ～121° 30’ ,N 42° 35’ ～43° 35’ 。飞行方式采用条带抽样 ,共布设 6 条航带 ,机载高光谱数据的获取采用中科院上海技术物理所研制的 OMIS2I 实用模块化成像光谱仪系 统 ,该系统的主要参数为 : 在 014～1215μ m 的光谱范围内分 128 波段 ,扫描宽度 512 像元 ,瞬时视场 3 毫 弧度 ,总视场 90 度 。 地面调查 : 在预选出的调查图斑内 , 选择具有代表性的样方 , 用 GPS 确定精确的地理位置 , 并对样 2 2 方进行植被 、 土壤等方面的各项因子调查 ,共调查 50 个样地 ,样方的面积为草地 1 m 、 灌木 100 m 。
62
林
业
科
学
38 卷
对于具有不同时空尺度的复杂的荒漠化监测国内外学者已达成共识 ,必须采用先进的技术手段和 最新的研究成果 ,以提高监测水平 , 扩展监测内容 ( 安惠民 ,1991 ; 吴薇 ,1997 ; 陆诗雷 ,1998) 。我国在试 点研究和专家论证的基础上 ,1998 年编写了 “全国荒漠化监测主要技术规定” ,1998 ～ 1999 年开展了第 一次荒漠化监测工作 。荒漠化监测中应该解决土地利用类型 、 荒漠化类型和荒漠化程度的专题信息提 取 。对于土地利用类型 ,用 TM 图像目视解译基本能够解决 ; 对荒漠化类型用任何遥感信息源进行自动 分类可能精度都不会太高 ,因为无论是风蚀荒漠化 、 水蚀荒漠化 ,还是盐渍荒漠化或冻融荒漠化 ,每一种 荒漠化类型中的土地利用类型都不单一 ; 对于荒漠化程度评价有很多指标 ,其中有定量的 ,也有定性的 , 如果对定量指标用遥感方法定性解译 ,则失去了定量化指标的意义 。 高光谱遥感技术是 20 世纪末的最后 20 年中人类在对地观测方面取得的重大技术突破之一 。由于 光谱分辨率大幅度提高 ,使得一些定量的地物参数反演成为可能 ( 陈述彭 ,1997) 。本研究选取科尔沁沙 地的内蒙奈曼旗为研究试验区 ,对荒漠化程度及其主要评价因子进行了定量的遥感信息模型的研究 。
第 38 卷 第 2 期 2002年 3 月
林
SCIENTIA
业
科
SILVAE
学
SINICAE
Vol138 , No12 Mar. , 2 0 0 2
荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型
范文义
( 东北林业大学 哈尔滨 150040)
摘 要: 本文用国产高光谱分辨率成像光谱仪系统数据对荒漠化评价建立定量化遥感信息模型 。对荒漠化 评价因子中的主要定量因子 ( 植被盖度 、 生物量和土壤含水率 ) 进行了定量反演 ; 对难于进行定量计算的评价 指标 ,先通过目视解译获得各因子的编码图 ,分别进行影像化后参加荒漠化程度评价遥感信息模型计算 。通 过每个像元都可获取全部评价因子的指标值 ,在现有的荒漠化评价方法的基础上 ,建立以像元为单位的荒漠 化程度评价的定量化遥感信息模型并输出荒漠化程度分布图 。结果表明 ,用高光谱数据定量反演荒漠化地区 植被物量 、 盖度和土壤含水率是比较可靠的 。当反演区域内灌木和草地同时存在时多项式模型的精度要明 显高于线性模型 ; 当植被类型单一时 ,模型即为较高精度的线性模型 ,但模型的应用地域范围受到限制 ,只能 分块进行计算 。因此 ,在只有灌木和草地的区域用多项式模型反演会提高效率 。土壤含水量的反演方法适合 于地形平坦 、 植被比较稀疏的条件 。但研究发现 ,基于土壤热惯量的含水量模型具有一定的抗植被干扰能力 。 荒漠化程度评价的遥感信息模型的精度主要取决于现有荒漠化评价的方法 ( 即评价指标是否科学合理 、 专家 给定的权重和等级标准是否客观) 以及各指标数据的获取精度 。 关键词 : 高光谱分辨率 , 荒漠化评价 , 遥感信息模型