土地沙质荒漠化遥感调查与监测
土地沙质荒漠化遥感调查与监测
土地沙质荒漠化遥感调查与监测吉林大学地探学院地信专业李允62120206摘要：土地荒漠化是全球的重大生态环境问题。
对荒漠化进行调查与监测，掌握荒漠化的现状、程度及动态演变规律，是有效防治荒漠化的必要前提。
近年来，全球其他国家及我国在荒漠化监测方法上已做了大量研究，取得了许多重要的成果。
但是，荒漠化因其面积广大、类型复杂等特点，在监测方法的科学性和有效性等方面还存在不少问题。
本文围绕着利用遥感技术来对土地荒漠化进行调查和监测，主要包括：国内外调查和研究现状，遥感调查和研究的基本原理，相关的遥感新技术，结果和存在问题，未来发展方向等方面。
关键词：土地沙质荒漠化遥感监测一，国内外调查和研究现状土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱!半干旱和亚湿润干旱地区的土地退化。
2007年6 月在上海举行的“中国治理荒漠化上海高峰论坛”中明确指出：根据联合国公布的最新数据。
全世界现有占三分之二的国家和地区，六分之一的人口，三分之一的陆地面积受到荒漠化的威胁，荒漠化正以每年（5~7）*10000平方千米的速度扩展，每年因荒漠化造成的直接经济损失达美元423亿美元，我国是世界上荒漠化面积最大，受影响人口最多，危害程度最严重的国家之一。
土地荒漠化具有发生范围广，面积大的特点，因此，使用人工地面进行普查的方法，具有很局限性。
20世纪70年代，国外开始使用遥感技术进行土地荒漠化的监测，如：阿根廷完全基于遥感手段对土地荒漠化的状态进行了评估；我国从20世纪70年代开始利用国外卫星数据进行资源调查和灾害，环境的监测；80 年代初期开始运用遥感技术进行有关土地荒漠化的资源调查。
朱震达等用1975年的航片和1987-1988年的TM影像对科尔沁地区沙漠化动态进行了研究。
此外1984-1986年，水利部遥感中心组织了全国土壤侵蚀调查，采用遥感方法对全国包括风蚀，水蚀和冻融在内的土壤侵蚀状况进行了调查。
此后，遥感技术在土地荒漠化监测中逐渐得到广泛应用。
遥感技术在土地沙漠化监测中的应用研究
遥感技术在土地沙漠化监测中的应用研究土地沙漠化是当今世界面临的重大环境问题之一，它不仅对生态平衡造成严重破坏，还威胁着人类的生存和发展。
因此，有效地监测土地沙漠化的动态变化对于制定合理的治理策略和保护生态环境至关重要。
遥感技术作为一种强大的观测手段，在土地沙漠化监测中发挥着不可替代的作用。
遥感技术是指从远距离、高空或外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
其具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性好等优点，能够为土地沙漠化监测提供丰富而准确的信息。
在土地沙漠化监测中，遥感数据源多种多样。
常见的有卫星遥感数据，如陆地卫星系列（Landsat）、哨兵卫星（Sentinel）等，以及航空遥感数据。
这些数据源在空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率上各有特点，可以根据监测的需求和目标进行选择。
例如，对于大范围的宏观监测，通常会选择空间分辨率较低但覆盖范围广、重访周期短的卫星数据；而对于小范围的高精度监测，则可能会采用空间分辨率较高的航空遥感数据。
利用遥感技术监测土地沙漠化，主要通过以下几种方法。
首先是植被指数法，通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等，来反映植被的生长状况和覆盖度。
在沙漠化地区，植被覆盖度往往会降低，植被指数也相应减小。
其次是土地利用/覆盖分类法，基于遥感影像的光谱特征和纹理特征，对土地利用/覆盖类型进行分类，从而确定沙漠化土地的范围和变化情况。
此外，还有土壤湿度监测法，利用微波遥感数据可以获取土壤的水分信息，沙漠化过程中土壤水分通常会减少。
遥感技术在土地沙漠化监测中的应用具有重要意义。
它能够实现对沙漠化土地的快速、大面积监测，及时掌握沙漠化的发展趋势。
通过长期的监测数据积累，可以分析沙漠化的驱动因素，如气候变化、人类活动等。
这有助于制定针对性的防治措施，提高沙漠化治理的效率和效果。
遥感技术与测绘数据在荒漠化监测与治理中的应用与挑战
遥感技术与测绘数据在荒漠化监测与治理中的应用与挑战荒漠化是人类社会面临的重要生态问题之一，对生态环境和社会经济发展造成了严重的影响。
如何准确监测和有效治理荒漠化问题，成为了全球各国研究的热点之一。
在这方面，遥感技术和测绘数据发挥着至关重要的作用。
本文将探讨遥感技术和测绘数据在荒漠化监测与治理中的应用和面临的挑战。
一、遥感技术在荒漠化监测中的应用1.多源遥感数据的融合遥感技术可以通过获取多源、多光谱的遥感数据，实现对荒漠化程度的准确监测。
例如，利用卫星遥感影像可以对荒漠化区域的植被覆盖情况、土地利用变化等进行监测，通过对比不同时间段的遥感影像，可以得到荒漠化程度的变化情况。
2.遥感影像分类与解译遥感技术可以通过对遥感影像进行分类和解译，实现对荒漠化区域特定地物和现象的识别。
例如，通过利用遥感影像中的红外波段信息，可以识别出植被覆盖度较低的地区，进而判断其是否发生了荒漠化。
3.地形与土壤特性的测量遥感技术可以通过获取地形和土壤特性的遥感数据，实现对荒漠化区域的地形高度、坡度、坡向等参数的测量。
这些参数对于荒漠化的判断和治理具有重要的指导意义。
二、测绘数据在荒漠化治理中的应用1.地理信息系统的建设与应用测绘数据是地理信息系统的重要组成部分，可以提供荒漠化区域的地理位置、地形地貌等基础数据。
地理信息系统可以通过对这些数据的整合和分析，为荒漠化治理提供科学决策支持。
2.建立荒漠化监测网络测绘数据可以用于建立荒漠化监测网络，实现对荒漠化区域的实时监测和预警。
通过采集并整合测绘数据，可以实现对荒漠化区域的空间分布、变化趋势等信息的综合分析，为荒漠化治理提供可靠的数据支持。
三、遥感技术和测绘数据在荒漠化监测与治理中的挑战1.遥感影像解译的精度问题由于遥感影像的分辨率、光谱范围等有限性，对于一些小尺度、细微的荒漠化现象难以准确解译。
因此，如何提高遥感影像解译的精度，是目前亟待解决的问题之一。
2.测绘数据的时空分辨率限制当前的测绘数据往往受限于时空分辨率的限制，对于高精度和大范围的荒漠化监测和治理仍存在挑战。
如何利用卫星遥感数据和测绘技术进行土地沙漠化监测
如何利用卫星遥感数据和测绘技术进行土地沙漠化监测近年来，土地沙漠化问题日益严重，给环境和人类的生存带来了巨大挑战。
为了及时了解沙漠化的情况和趋势，卫星遥感数据和测绘技术成为了不可或缺的工具。
本文将就如何利用卫星遥感数据和测绘技术进行土地沙漠化监测展开讨论。
卫星遥感数据在土地沙漠化监测中的作用不可低估。
卫星遥感数据具有广覆盖、高时空分辨率等优势，可以提供大面积、连续、多时相的土地表面信息。
通过对卫星遥感数据进行处理和分析，可以获取土地沙漠化的空间分布、变化趋势、影响因素等重要信息。
首先，卫星遥感数据可以用来提取土地沙漠化的植被信息。
沙漠化严重的地区通常植被覆盖度低，甚至出现裸露地表。
利用遥感数据中的植被指数，可以对土地表面的植被覆盖情况进行快速、全面的评估。
通过对多年来的植被指数数据进行对比分析，可以判断土地是否正在发生沙漠化，并进一步评估沙漠化的程度和速度。
其次，卫星遥感数据还可以用来监测土地沙漠化引起的土地覆盖变化。
土地沙漠化通常会导致植被减少、裸露地表增加，甚至形成沙漠或半沙漠地貌。
通过对卫星遥感影像的分类和变化检测，可以获取沙漠化地区的土地覆盖类型、变化趋势等信息。
同时，卫星遥感数据还可以提供土地沙漠化过程中的土地边界、沙丘迁移等细节信息，有助于更全面、精确地了解沙漠化的状况。
此外，卫星遥感数据还可以用来评估土地沙漠化的生态影响。
沙漠化地区生态环境持续恶化，土壤质量下降，水资源减少，物种多样性减弱等。
通过对遥感数据的处理和分析，可以获取土地沙漠化地区的生态指标，如土壤湿度、水体分布、植物物候等。
这些指标可以用来评估沙漠化地区的生态系统健康状况，为制定相应的治理措施提供科学依据。
除了卫星遥感数据，测绘技术也是土地沙漠化监测的重要手段。
测绘技术可以提供高精度、高分辨率的地理空间信息，为沙漠化监测提供了更准确的数据基础。
一方面，测绘技术可以用来制作沙漠化地区的数字地形模型。
数字地形模型可以准确地反映沙漠化地区的地形高程、倾斜度、坡度等情况，为沙漠化地区的地貌研究和治理规划提供依据。
荒漠化过程的遥感监测及其机理分析
荒漠化过程的遥感监测及其机理分析荒漠化是全球普遍面临的生态问题之一，它是指原来可以生产、可供人类居住和利用的土地因为自然力量或人类活动的影响而变成荒漠的过程。
荒漠化过程的遥感监测和机理分析对于制定有效的荒漠化防治措施至关重要。
本文旨在介绍荒漠化过程的遥感监测及其机理分析。
一、荒漠化过程的遥感监测遥感技术能够发现不同时间和不同空间的现象，并通过数据处理进行分析，因此是荒漠化过程的监测和评估的重要工具。
荒漠化的变化很难直接观察，通过遥感影像可以发现植被和土壤的变化，进而分析荒漠化过程。
以下是遥感监测荒漠化的具体方法：1. 基于遥感图像的荒漠化指数（DI）的计算荒漠化指数是反映土地退化、变为荒漠化的指标，这种指标是利用遥感的方法，以植被类型和覆盖度为条件计算出来的。
荒漠化指数的计算方式是：DI=（1-RGB）/2，其中RGB表示遥感图像的红、绿、蓝颜色通道。
荒漠化指数的值范围是0到1，数值越大表示土地质量越差，荒漠越显著。
DI常用于区域土地荒漠化的定量监测，以及区域分析和荒漠化类型分类。
2. 基于植被指数的监测植被指数是土地覆盖度和生长状态的量化指标，可以使用红色和近红外波段来计算，常用的植被指数有归一化植被指数，比如NDVI。
NDVI的计算公式是: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED)，其中NIR和RED分别表示近红外波段和红光波段的反射率。
NDVI的取值范围在 -1 到 1 之间, 取值越高越代表着覆盖度越好，反之亦然。
植被指数变化可以表明土地上植被的状况，进而反映荒漠化过程。
横向研究地区上多个年份的植被指数时间序列，可以推断出荒漠化的发生时间和进展速度。
3. 荒漠化过程的监测荒漠化的监测是对土地荒漠化过程的量化，可以通过遥感影像来进行。
荒漠化的典型特征之一是土地覆盖度的变化，通过不同时间的遥感图像对比，就可以组合出近几年内荒漠化的过程。
一些技术能够精确的辨别不同类型的荒漠化（例如：间断性草地的荒漠化），通过比较草地覆盖度的变化来进行荒漠化过程的监测。
使用遥感技术进行土地沙漠化监测的步骤
使用遥感技术进行土地沙漠化监测的步骤在全球气候变暖和人类活动影响下，土地沙漠化已经成为世界各地都面临的严重问题。
为了及时了解土地沙漠化的情况并采取相应的措施，科学家们使用遥感技术进行土地沙漠化监测。
下面将详细介绍使用遥感技术进行土地沙漠化监测的步骤。
步骤一：获取遥感数据要使用遥感技术监测土地沙漠化，首先需要获取高质量的遥感数据。
遥感数据可以从卫星、飞机或其他遥感平台上获取。
这些数据包括可见光、红外线和微波等不同波段的图像。
不同波段的图像可以提供土地表面不同的信息，帮助我们了解植被覆盖、土壤湿度、地表温度等因素。
步骤二：预处理遥感数据获取到的遥感数据会包含一些噪声和影响图像质量的因素，所以在进行进一步的分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括对图像进行大气校正、几何校正和辐射校正等处理，以确保数据的准确性和一致性。
此外，还可以对图像进行增强和过滤，以提高图像的可视化效果。
步骤三：制作植被指数植被指数是衡量土地植被覆盖程度的重要指标，对于监测土地沙漠化非常有用。
常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和植被指数（EVI）。
这些指数可以根据不同的遥感波段计算得出，在图像上显示植被覆盖的分布情况，可以帮助科学家们了解土地的绿化情况以及是否存在沙漠化的迹象。
步骤四：分类土地类型为了进一步了解土地沙漠化的情况，可以对遥感图像进行地物分类。
地物分类是将图像中的像素分成不同的类别，如植被、砂漠、水体等。
这可以通过使用监督或无监督分类算法来实现。
分类的结果可以显示不同类型土地的空间分布，衡量沙漠化的程度。
步骤五：分析时间序列数据土地沙漠化是一个长期的过程，通过分析多个时间点上的遥感图像，可以获取土地沙漠化的动态变化信息。
时间序列分析可以帮助科学家们观察土地植被的衰退、沙漠面积的扩大以及植被恢复等情况。
通过这些分析，我们可以了解土地沙漠化的趋势，并及时采取措施来减缓沙漠化进程。
步骤六：制定防治措施通过遥感技术的监测和分析，我们可以更全面地了解土地沙漠化的情况和变化趋势，进而制定相应的防治措施。
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。
基于遥感和测绘技术的荒漠化监测与防治
基于遥感和测绘技术的荒漠化监测与防治荒漠化是指在干旱和半干旱地区，由于人类活动和自然因素导致的土地退化过程。
这一现象对人类生存和可持续发展带来了严峻挑战。
为了有效监测和预防荒漠化，遥感和测绘技术被广泛应用。
遥感技术是通过对地球表面的无线电波反射和辐射进行接收、记录和解译，获取大范围地表信息的方法。
它通过获取大量的空间、时序和光谱数据，可以帮助我们了解荒漠化的发展情况。
例如，通过不同时间段的遥感影像对比，可以准确识别出土地的退化程度和类型。
测绘技术则是通过测量和记录地球表面的空间数据，来制定地图和图表，以及对地球表面进行准确的计量。
测绘技术在荒漠化监测和防治方面的应用主要体现在土地利用调查方面。
通过对荒漠化区域的地形地貌进行测绘，可以为基于遥感的荒漠化监测提供准确的地理信息。
荒漠化监测和防治需要大量的数据支持和分析。
遥感和测绘技术可以提供这些数据，并通过地理信息系统（GIS）进行整合和分析。
GIS是一个能够处理、分析和展示地理数据的工具，它可以帮助我们快速准确地评估荒漠化的程度和影响，并制定相应的防治措施。
在荒漠化监测中，遥感技术能够捕捉到地表的不同特征。
例如，通过获取NDVI（归一化植被指数）等指标，可以判断出地表绿度变化，从而评估植被覆盖的变化情况。
此外，利用红外遥感技术，还可以识别出地表的湿度和干燥程度，从而揭示土地的荒漠化趋势。
结合测绘技术，我们可以获取荒漠化地区的地貌数据，如高程、坡度、土壤类型等。
这些数据与遥感数据结合，可以更全面地了解土地的退化程度和类型。
同时，利用测绘技术制定荒漠化监测地图，可以直观地显示出监测结果，便于决策者和管理者的决策制定。
荒漠化监测与防治的关键在于数据的准确性和及时性。
随着遥感和测绘技术的发展，我们可以更加准确地获取和分析地表信息，为荒漠化防治提供可靠的依据。
但是，我们也要意识到遥感和测绘技术只是工具，需要结合其他学科的知识和专业人才的智慧，才能更有效地应用于荒漠化的监测和防治。
如何利用遥感数据进行荒漠化监测与防控
如何利用遥感数据进行荒漠化监测与防控引言：荒漠化是指耕地退化、水土流失以及气候变化等因素导致的草原退化和沙漠扩张的现象。
荒漠化造成的土地丧失、水资源减少以及生态系统崩溃对人类社会和生物多样性造成了巨大的影响。
因此，如何及早监测荒漠化的发展趋势，并采取有效的防控措施成为当务之急。
在这方面，遥感技术在荒漠化监测与防控中发挥着重要的作用。
第一部分：遥感技术的应用背景1.1 遥感技术介绍遥感技术是指通过卫星、飞机等载具获取地球表面信息的技术，通过接收、传输和处理电磁辐射信息来获得地物特征和变化信息。
1.2 遥感技术在环境监测中的应用遥感技术在环境监测方面被广泛应用，包括土地利用与覆盖变化、气候变化、植被变化以及水资源变化等领域。
第二部分：利用遥感数据进行荒漠化监测2.1 荒漠化的指标与监测方法荒漠化的指标包括植被盖度、土壤湿度、土地利用变动等。
遥感技术可以通过监测这些指标来定量评估荒漠化程度和发展趋势。
2.2 遥感数据获取与处理利用遥感技术进行荒漠化监测，需要获取并处理相关的遥感数据，如多光谱数据、高分辨率影像数据。
处理方法包括影像处理、信息提取以及空间分析等。
2.3 荒漠化监测案例分析以我国西北地区为例，运用遥感技术进行荒漠化监测，结合地面调查数据，可以对荒漠化程度进行准确评估和动态监测，并为荒漠化防控提供科学依据。
第三部分：利用遥感数据进行荒漠化防控3.1 荒漠化防控的重要性荒漠化不仅危及自然资源和生态环境，还威胁到人类社会的可持续发展。
因此，采取针对性和有效的荒漠化防控措施至关重要。
3.2 利用遥感数据指导荒漠化防控遥感技术可以提供荒漠化监测数据和空间信息，为荒漠化防控提供科学依据。
例如，通过遥感监测荒漠化扩张趋势，可以精确定位和采取相应的防治措施。
3.3 遥感技术在荒漠化防控中的案例分析以我国宁夏回族自治区为例，运用遥感技术监测宁夏的荒漠化现状，并在此基础上制定出一系列的防治方案，如植被移民、沙漠固沙等，取得了显著的成效。
使用遥感技术进行沙漠化监测与防治的方法与技巧
使用遥感技术进行沙漠化监测与防治的方法与技巧遥感技术在沙漠化监测与防治方面发挥着重要的作用，通过获取沙漠化信息和变化趋势，可以为防治工作提供数据支持和科学指导。
本文将从遥感技术的基本原理、常用方法与技巧以及沙漠化监测与防治中的应用等方面展开论述，以期能够更好地认识和应用遥感技术。
一、遥感技术基本原理遥感技术是指通过探测设备获取地球表面信息，并利用相关原理与方法进行数据处理和分析的技术。
其基本原理是根据物体表面反射、散射、辐射或发射的电磁波谱特性，通过遥感设备获取并记录物体遥感信息。
遥感技术主要包括主动和被动两种方式，其中主动遥感通过发送能量并记录返回的能量，如雷达遥感；被动遥感则是通过接收被观察物体自然辐射的能量，如卫星遥感。
二、常用遥感方法与技巧1. 遥感图像分类：遥感图像分类是将遥感数据根据光谱、纹理、形状等特征进行划分和分类的过程。
主要包括无监督分类和监督分类两种方法。
无监督分类是根据数据本身的统计特性进行划分，对于探测沙漠化区域的分布和范围有一定的帮助；监督分类则需要根据已有的训练样本进行分类标定，对于获取沙漠化类型的更详细信息有较大作用。
2. 沙漠化指数计算：沙漠化指数是反映土地退化程度的重要指标。
通过遥感技术获取的多光谱数据，可以利用植被指数、土地覆盖指数等相关公式计算得出沙漠化指数。
这些指数反映了土地植被覆盖、水分含量等变化情况，有助于识别沙漠化区域。
3. 变化检测：利用遥感技术可以对不同时间段的沙漠化数据进行比较，从而检测出土地表面的变化情况。
这有助于了解沙漠化的蔓延速度、扩展范围等信息，为沙漠化防治提供可靠的参考。
三、沙漠化监测与防治中的应用1. 沙漠化边界确定：通过遥感技术获取的沙漠化数据可以帮助确定沙漠化边界，并提供不同地区、不同时期的沙漠化程度对比，为合理划定沙漠化防治区域边界提供科学依据。
2. 沙漠化类型识别：沙漠化类型的识别对于确定防治措施具有重要意义。
遥感技术可以通过对不同波段影像的分析，辨别出沙漠化区域的类型，如风蚀沙漠、水蚀沙漠等，有助于针对不同类型沙漠化采取相应的防治策略。
遥感监测荒漠化进程和反沙化效果
遥感监测荒漠化进程和反沙化效果遥感技术是一种高效、快速、准确的监测手段，可以对大面积地区进行遥感监测，特别是在荒漠化和反沙化方面，遥感技术具有不可替代的优势。
本文将着重介绍遥感监测荒漠化进程和反沙化效果的相关内容。
一、荒漠化进程的遥感监测荒漠化是指由于人类活动和自然因素造成的土地退化过程，主要表现为土地沙漠化、盐碱化、水土流失等。
荒漠化对生态环境和社会经济发展都带来了极大的影响，因此对荒漠化的监测和防治非常重要。
遥感技术可以通过获取大量的地面信息和空间数据，对荒漠化的进程进行快速、准确、全面的监测。
遥感技术主要通过以下几种方式实现荒漠化监测：1.多光谱遥感监测多光谱遥感技术可以获取地表反射率的不同波段信息，从而分析土地覆盖类型、植被覆盖度、土壤含水量等信息，从而判断荒漠化进程。
2.高光谱遥感监测高光谱遥感技术可以获取更多的光谱信息，从而更加准确地分析土地覆盖类型和植被覆盖度。
此外，高光谱遥感还可以分析土壤水分含量、植物叶绿素含量等信息，从而更加全面地判断荒漠化进程。
3.合成孔径雷达遥感监测合成孔径雷达遥感技术可以获取地表反射率和高度信息，从而分析土地表面形态、土壤含水量等信息，从而判断荒漠化进程。
通过以上遥感技术的应用，可以快速、准确地监测荒漠化进程，并为荒漠化防治提供科学依据。
二、反沙化效果的遥感监测反沙化是指通过人工或自然手段恢复沙漠或半沙漠区域的生态系统，从而达到减缓或消除沙漠化的目的。
反沙化对于改善生态环境和促进社会经济发展都有着重要的作用。
遥感技术可以通过获取大量的地面信息和空间数据，对反沙化效果进行快速、准确、全面的监测。
遥感技术主要通过以下几种方式实现反沙化效果监测：1.多光谱遥感监测多光谱遥感技术可以获取地表反射率的不同波段信息，从而分析土地覆盖类型、植被覆盖度等信息，从而判断反沙化效果。
2.高光谱遥感监测高光谱遥感技术可以获取更多的光谱信息，从而更加准确地分析土地覆盖类型和植被覆盖度。
如何利用测绘技术进行土地沙漠化监测
如何利用测绘技术进行土地沙漠化监测引言：土地沙漠化是指在自然条件恶劣、人类活动不当的情况下，原本非沙漠地区的土地逐渐形成沙漠的过程。
沙漠化对土地资源的可持续利用和生态环境的恶化都造成了严重影响。
因此，如何监测土地沙漠化的过程及趋势，是解决沙漠化问题的关键之一。
本文将探讨如何利用测绘技术进行土地沙漠化监测，以期为防治沙漠化提供一些有益的参考。
一、遥感技术在土地沙漠化监测中的应用遥感技术是通过感知、记录和解译遥远距离和非接触地获取信息的一种方法。
在土地沙漠化监测中，利用遥感技术可以获取大范围的土地覆盖信息，定量分析土地沙漠化的程度和趋势。
首先，遥感技术能够提供高分辨率的遥感图像，可以快速地对土地覆盖进行分类和分析。
通过处理遥感图像，可以得到土地沙漠化的空间分布图，清晰地展示出不同地区的沙漠化程度。
这为科学家和决策者提供了重要的参考依据。
其次，遥感技术还可以利用时间序列遥感数据，监测土地沙漠化的动态变化。
通过对多期遥感影像的比对和分析，可以了解沙漠化的发展趋势，及时预警并采取相应的防治措施。
此外，还可以结合地面观测数据，建立沙漠化指数模型，对土地沙漠化的风险进行评估和预测。
二、地理信息系统在土地沙漠化监测中的应用地理信息系统（GIS）是将空间数据和属性数据经过处理、管理和集成后，进行空间分析和决策支持的一种技术。
在土地沙漠化监测中，GIS可以对遥感数据进行处理和分析，实现土地沙漠化信息的可视化和空间分析。
首先，GIS可以将遥感数据与其他地理数据进行叠加，实现多源数据的整合。
通过对不同空间数据进行叠加和分析，可以揭示出土地沙漠化与地形、气候、土地利用等因素之间的关联。
这有助于深入理解土地沙漠化的成因和演变机制。
其次，GIS的空间分析功能可以将土地沙漠化的数据进行聚类和分布分析。
通过空间插值和空间回归等方法，可以预测和评估沙漠化的扩展趋势和风险程度。
同时，也可以对不同地区的沙漠化状况进行对比和排名，在制定沙漠化防治方案时提供科学参考。
利用遥感技术进行土地沙漠化监测的最佳实践
利用遥感技术进行土地沙漠化监测的最佳实践遥感技术是一种利用卫星、航空器或其他遥感平台获取地球表面信息并进行分析的方法。
在环境保护和可持续发展的背景下，利用遥感技术进行土地沙漠化监测成为一种重要的手段。
本文将通过介绍遥感技术在土地沙漠化监测中的最佳实践案例，探讨其应用的意义和方法。
首先，遥感技术在土地沙漠化监测中的最佳实践之一是利用多源遥感数据。
土地沙漠化是土地退化的一种形式，常常涉及大范围的区域。
通过使用多源遥感数据，包括高分辨率影像和雷达数据等，可以更全面地获取土地表面的信息。
以中国西北地区为例，该地区经常受到沙漠化的威胁，为了全面了解土地沙漠化的情况，研究人员结合了不同类型的遥感数据，如Landsat系列卫星数据、MODIS数据和Sentinel数据，并将它们进行整合和分析。
通过利用多源遥感数据，可以更准确地识别沙漠化的程度和空间分布，为相关决策提供科学依据。
其次，遥感技术在土地沙漠化监测中的最佳实践之二是建立合适的分类方法和模型。
遥感数据本身是一种以像素为基本单元的数据，因此需要将像素进行分类，以区分不同的土地类型。
针对土地沙漠化监测，常用的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类是在已知土地类型的前提下，通过训练样本来进行分类；非监督分类则是在不了解土地类型的情况下，通过聚类等方法将像素进行分组。
例如，研究人员可以利用中国遥感卫星数据，使用支持向量机（SVM）等方法进行土地沙漠化分类。
通过精确且准确的分类，可以更好地理解土地沙漠化的特征和趋势。
第三，遥感技术在土地沙漠化监测中的最佳实践之三是结合地面调查数据进行验证。
虽然遥感技术可以提供全面的土地沙漠化信息，但在进行分析和判定时，仍然需要通过地面调查来进行验证。
通过在实地对照样点进行采样，采集土地特征数据，并与遥感数据进行比对，能够更准确地了解土地沙漠化的程度和类型。
以澳大利亚为例，该国广泛利用高分辨率影像数据进行土地沙漠化监测。
为了验证遥感数据的准确性，研究人员通过实地调查收集土地信息，并与遥感数据进行对比。
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。
利用测绘技术进行沙漠化与荒漠化监测与治理的实用技巧与方法
利用测绘技术进行沙漠化与荒漠化监测与治理的实用技巧与方法近年来，随着全球气候变化的不断加剧，沙漠化和荒漠化问题日益严重。
这种现象严重威胁到人类的生存环境和可持续发展。
然而，利用测绘技术来进行沙漠化与荒漠化监测与治理已经成为一种重要的实用技巧与方法。
一、测绘技术在沙漠化与荒漠化监测中的应用1.航空摄影与遥感技术航空摄影与遥感技术是测绘技术中最为常见的应用之一。
通过航空载具或遥感卫星获取的遥感数据，可以实时监测地表覆盖的变化情况。
同时，这些数据可以帮助评估植被状况、土壤水分含量以及土地退化程度等因素，进而准确判断地表是否存在沙漠化和荒漠化问题。
2.地理信息系统（GIS）地理信息系统是一种结合数据库和地理位置信息的综合性工具。
在沙漠化与荒漠化监测中，GIS可以通过整合地理、生态、气候和人口等数据，帮助我们深入了解沙漠化和荒漠化的影响因素，进一步推断未来可能出现的趋势，并制定相应的治理计划。
3.全球定位系统（GPS）全球定位系统是现代测量技术中不可或缺的一部分。
利用GPS技术，可以准确测量和记录不同地点的坐标，帮助研究人员在沙漠化和荒漠化监测过程中获得准确的地理定位信息。
在实际操作中，我们可以利用GPS技术将监测得到的数据与地表特征相匹配，形成精确的监测结果。
二、沙漠化与荒漠化监测与治理的实用技巧与方法1.合理利用水资源水资源是沙漠化与荒漠化监测与治理中最为关键的因素之一。
合理地利用水资源可以迅速改善沙漠化和荒漠化的现状。
通过建设水源、修复水土保持工程、推广节水灌溉技术等措施，可以有效减缓水资源的过度利用，从而减少沙漠化和荒漠化的发展速度。
2.植被恢复与保护植被是地表生态系统的重要组成部分，对于沙漠化和荒漠化的治理具有重要意义。
通过采取大规模的植被恢复计划和常规的植被保护措施，可以增加地表植被覆盖度，防止水土流失，减少沙尘暴的频发，从而有效减缓沙漠化和荒漠化的发展。
3.可持续农业发展农业在沙漠化与荒漠化治理中扮演着重要的角色。
如何利用遥感影像进行沙漠化监测和治理
如何利用遥感影像进行沙漠化监测和治理遥感技术在沙漠化监测和治理中发挥着重要的作用。
沙漠化是指原本可供生态系统发展的土地逐渐转变为沙漠的过程。
这种现象对人们的生活和生态环境造成了巨大的影响。
通过利用遥感影像，我们可以更加准确地监测沙漠化的趋势，并采取相应的治理措施。
首先，利用遥感影像进行沙漠化监测可以提供大范围的信息。
遥感技术可以通过卫星或无人机获取高分辨率的影像数据，覆盖范围广，不受地域限制。
这使得我们能够对广袤的土地进行全面的监测，找到可能存在的沙漠化迹象。
而传统的野外调查方法则受到时间和空间的限制，无法做到这种全面性。
其次，遥感影像不仅能够提供空间信息，还能够提供时间信息。
通过对多个时间点的遥感影像进行对比分析，我们可以观察到土地的变化趋势。
这有助于我们准确判断沙漠化的程度和速度，及时采取相应的防治措施。
例如，当我们发现某个地区的土地开始出现裸露和风蚀迹象时，我们可以通过遥感影像的时间序列分析来确定沙漠化的进展，从而及时采取种植植被、建设风力发电厂等措施，阻止沙漠化的蔓延。
第三，利用遥感影像进行沙漠化治理可以实现精确施策。
通过遥感影像，我们可以分析土地的类型、植被覆盖情况、水资源分布等信息，为沙漠化治理提供科学依据。
例如，当我们针对某个地区制定治理方案时，可以通过遥感影像判断出土地类型和植被分布的特点，从而决定采取何种治理手段，比如通过种植适应性强的植物来恢复土地的生态功能。
进一步地，利用遥感影像进行沙漠化治理还可以实现远程监测和实时响应。
遥感技术使得监测工作可以在远程进行，无需人员实地调查，节省了时间和成本。
同时，遥感影像可以通过图像处理和分析软件实现快速处理和数据提取，从而实现实时监测和响应。
例如，当我们对某个地区的沙漠化状况进行监测时，可以通过遥感影像获取相关数据，并通过图像处理软件进行分析，得出准确的沙漠化指数，帮助决策者进行决策，指导治理工作。
综上所述，利用遥感影像进行沙漠化监测和治理具有重要的意义。
使用测绘技术进行荒漠化与土地沙化监测与防治
使用测绘技术进行荒漠化与土地沙化监测与防治石漠化、沙漠化等土地荒漠化现象的加剧对于人类生存和可持续发展造成了严重威胁。
为了及时掌握这些地质环境变化并采取相应的防治措施，测绘技术的应用日益重要。
本文将探讨使用测绘技术进行荒漠化与土地沙化的监测与防治。
一、遥感技术在荒漠化与土地沙化监测中的应用遥感技术是一种通过获取离地面较高的观测位置上信息的技术，对于荒漠化与土地沙化的监测是非常有效的。
通过卫星遥感图像可以全面了解荒漠化与土地沙化的分布范围、程度和演变趋势。
遥感技术可以利用多光谱、高分辨率等优势，结合地面实地调查，精准地判断土地是否沙化，为后续的治理工作提供科学依据。
二、地理信息系统在荒漠化与土地沙化防治中的应用地理信息系统(GIS)是一种将地理空间信息与属性信息进行综合处理和分析的工具。
在荒漠化与土地沙化的防治中，GIS技术可以用于土地利用规划、监测与评价、土地防护林建设等方面。
通过在GIS平台上建立土地沙化的空间数据库，可以快速了解沙化土地的分布情况，为防治工作提供一手数据支持。
三、全球定位系统在荒漠化与土地沙化防治中的应用全球定位系统(GPS)利用一组卫星通过接收中微秒级的时间信号，可以提供非常准确的位置和时间信息。
在荒漠化与土地沙化防治中，GPS技术可以对荒漠化和土地沙化的空间分布进行高精度的定位，获取实时地理位置数据，并辅助荒漠化地区土地治理和绿化活动的实施。
此外，GPS技术还可以用于导航、打点等操作，提高工作效率。
四、测绘技术与传统知识的结合与传统的土地荒漠化监测相比，测绘技术的优势在于规模大、成本低、效率高。
但是，测绘技术也面临一些挑战，包括技术的更新换代、人才的培养和公众参与等问题。
为了解决这些问题，我们应该注重与传统知识的结合，充分吸收当地居民的经验和智慧，制定更加适合实际情况的防治措施。
综上所述，使用测绘技术进行荒漠化与土地沙化监测与防治是非常必要的。
遥感技术、地理信息系统和全球定位系统的应用，可以提供全面、准确的土地荒漠化信息，为相应的防治工作提供科学依据。
利用遥感技术监测荒漠化
利用遥感技术监测荒漠化荒漠化是困扰全球多个国家的问题，它不仅严重影响了当地社会经济的发展，同时也对全球生态系统造成了不小的影响。
为了解决荒漠化问题，科学家们使用遥感技术来监测荒漠化的程度。
本文将从以下几个方面探讨遥感技术如何监测荒漠化问题。
一、遥感技术的基本原理遥感是指人造卫星通过传感器获取地球表面的信息，并将这些信息传送回地球，然后利用这些信息对地球的特征和属性进行分析、识别和解释的技术。
遥感技术包括遥感图像的获取、处理、分析和应用。
而遥感图像则是在地球上，从不同的角度和高度进行定期拍摄，传感器捕捉图像后对所捕捉到的信息进行编码，以视觉化的形式展示出来。
二、遥感技术在监测荒漠化中的应用1. 遥感图像的获取遥感图像获取是遥感技术的第一步，它的核心是卫星遥感技术。
卫星遥感技术具有较高的分辨率和时间分辨率，能够迅速获取大量的数据，这样就可以更准确地监测荒漠化的情况。
2. 遥感图像的处理和分析遥感图像的处理和分析是遥感技术的核心。
精准的处理和分析可以提高数据的准确性和可靠性，为后续的决策提供指导。
在处理和分析数据时，需要选取一些适当的算法，例如像素比对、矩阵运算等，对图像进行预处理，以得到更精确的信息。
3. 遥感技术的应用遥感技术的应用，主要是通过对遥感图像进行分析和处理，在生态保护、资源利用、环境监测等方面提供了有力支持。
利用遥感技术来监测荒漠化主要有以下几个方面：(1) 方便高效地自动监测荒漠化情况利用遥感技术可以快速准确地获取大量荒漠化数据，并且能够对数据进行自动处理和分析。
比如通过荒漠化面积等数据来发现荒漠化的发生和扩散。
(2) 可以为科学研究提供有力的支持荒漠化的形成和发展离不开自然因素、人类因素以及生态因素等多种因素的影响。
遥感技术可以对这些影响因素进行识别和分析，并为荒漠化防治提供有力的科学支撑。
(3) 为荒漠化防治提供有力保障利用遥感技术可以对荒漠化的分布、演变和动态过程等进行研究和监测，可以提供荒漠化防治的科学依据和基础数据，并为荒漠化防治提供有力支撑。
利用遥感监测沙漠化进程的研究
利用遥感监测沙漠化进程的研究在当今全球环境变化的背景下，沙漠化问题日益严峻，对生态平衡、人类生存和社会经济发展都构成了巨大的威胁。
为了更有效地应对沙漠化，我们需要对其进程进行准确、及时的监测和评估。
而遥感技术的出现和发展，为我们提供了一种强大而有效的手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过遥感器从远处接收和记录目标物体反射或发射的电磁波信息，从而获取相关数据和图像。
它具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性高等优点，能够为沙漠化的监测提供丰富而准确的信息。
那么，遥感技术是如何在沙漠化监测中发挥作用的呢？首先，它可以通过获取不同波段的电磁波信息，来反映沙漠化地区的地表特征。
比如，可见光波段可以清晰地呈现地表的颜色、纹理和形态；近红外波段则能够反映植被的生长状况；而微波波段则对于土壤湿度等信息有较好的探测能力。
通过对这些波段信息的综合分析，我们可以了解沙漠化地区的土地利用类型、植被覆盖度、土壤质地等关键参数。
植被覆盖度是衡量沙漠化程度的重要指标之一。
遥感技术可以通过对植被反射光谱的分析，计算出植被覆盖度的变化。
当植被覆盖度降低时，往往意味着沙漠化的加剧。
土地利用类型的变化也是沙漠化监测的重要方面。
遥感图像能够清晰地显示出耕地、草地、林地、荒漠等不同土地类型的分布和变化情况。
如果原本的草地或耕地逐渐转化为荒漠，那就表明沙漠化在不断扩展。
此外，遥感技术还可以监测沙漠化地区的土壤质地和土壤湿度。
土壤质地的改变，比如沙化程度的加重，会在遥感图像上有所体现。
而土壤湿度的降低，也是沙漠化发展的一个重要标志。
在实际应用中，为了更准确地利用遥感监测沙漠化进程，我们需要采用一系列的技术方法和数据分析手段。
首先，要进行遥感数据的预处理，包括辐射校正、几何校正等，以确保数据的准确性和可比性。
然后，运用合适的分类算法，对遥感图像进行土地利用类型和植被覆盖度等的分类。
常用的分类算法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先选择训练样本，根据样本的特征对图像进行分类；非监督分类则是根据图像自身的特征进行分类。
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土地沙质荒漠化遥感调查与监测
吉林大学地探学院地信专业李允62120206
摘要：土地荒漠化是全球的重大生态环境问题。
对荒漠化进行调查与监测，掌握荒漠化的现状、程度及动态演变规律，是有效防治荒漠化的必要前提。
近年来，全球其他国家及我国在荒漠化监测方法上已做了大量研究，取得了许多重要的成果。
但是，荒漠化因其面积广大、类型复杂等特点，在监测方法的科学性和有效性等方面还存在不少问题。
本文围绕着利用遥感技术来对土地荒漠化进行调查和监测，主要包括：国内外调查和研究现状，遥感调查和研究的基本原理，相关的遥感新技术，结果和存在问题，未来发展方向等方面。
关键词：土地沙质荒漠化遥感监测
一，国内外调查和研究现状
土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱!半干旱和亚湿润干旱地
区的土地退化。
2007年6 月在上海举行的“中国治理荒漠化上海高峰论坛”中明确指出：根据联合国公布的最新数据。
全世界现有占三分之二的国家和地区，六分之一的人口，三分之一的陆地面积受到荒漠化的威胁，荒漠化正以每年（5~7）*10000平方千米的速度扩展，每年因荒漠化造成的直接经济损失达美元423亿美元，我国是世界上荒漠化面积最大，受影响人口最多，危害程度最严重的国家之一。
土地荒漠化具有发生范围广，面积大的特点，因此，使用人工地面进行普查的方法，具有很局限性。
20世纪70年代，国外开始使用遥感技术进行土地荒漠化的监测，如：阿根廷完全基于遥感手段对土地荒漠化的状态进行了评估；我国从20世纪70年代开始利用国外卫星数据进行资源调查和灾害，环境的监测；80 年代初期开始运用遥感技术进行有关土地荒漠化的资源调查。
朱震达等用1975年的航片和1987-1988年的TM影像对科尔沁地区沙漠化动态进行了研究。
此外1984-1986年，水利部遥感中心组织了全国土壤侵蚀调查，采用遥感方法对全国包括风蚀，水蚀和冻融在内的土壤侵蚀状况进行了调查。
此后，遥感技术在土地荒漠化监测中逐渐得到广泛应用。
二，遥感技术在土壤荒漠化应用的基本原理
任何物体都具有光谱特性，具体地说，它们都具有不同的吸收、反射、辐射光谱的性能。
在同一光谱区各种物体反映的情况不同，同一物体对不同光谱的反映也有明显差别。
即使是同一物体，在不同的时间和地点，由于太阳光照射角度不同，它们反射和吸收的光谱也各不相同。
遥感技术就是根据这些原理，对物体作出判断。
遥感技术通常是使用绿光、红光和红外光三种光谱波段进行探测。
在荒漠化地区，根据地表荒漠的反射光谱和吸收光谱来反映不同荒漠地区的特征，进而对荒漠地区进行研究。
三，土地荒漠化监测遥感技术
遥感与GIS技术用于荒漠化监测，主要是监测与荒漠化的特征、范围及与消长等密切相关的荒漠
化组成或影响因素，如地表温度、土地利用类型、荒漠化类型、荒漠化程度、地形（坡度、坡向、坡位）、土壤（类型、质地、盐碱含量、含水率）、植被（种类、盖度、分布）及沟壑密度、盐碱斑占地率等。
接下来我们将介绍几种在土地荒漠化监测上应用的遥感技术：
1，人工目视解译方法
人工目视解译是指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定地物信息的过程，可以分为纸质像片目视解译方法和计算机屏幕解译方法两种。
随着计算机硬件和软件技术迅速提高，计算机屏幕解译表现出纸质影像目视解译不可比拟的优点。
从如今的研究成果来看，有不少人在使用目视解译的方法来对土壤荒漠化进行研究与监测。
2，监督分类方法
监督分类，又称训练场地法，是利用地面样区的实况调查资料，从已知训练样区得出实际地物的统计资料，再用统计资料作为图像分类的判别依据，并依一定的判别准则对所有图像像元进行判别处理，使具有相似特征并满足一定识别规则的像元归并为一类。
监督分类方法是目前遥感分类中应用较多，算法较为成熟的分类方法之一。
常见的监督分类方法有最小距离法，平行六面体法，特征窗口曲线法，最大似然法等。
3，非监督分类方法
非监督分类是对主体分级在事先没有主体内容或归属关系的情况下，用像素的灰度值进行演算来识别。
它是由像素的光谱特征，在一个多维标志空间的集群构成，与人工目视解译和监督分类方法相比，非监督分类所需人工投入工作量更小!，译速度更快，但是非监督分类仅仅是利用图像像元的灰度值进行计算，其结果只是对地物光谱特征分布规律的分类，而不能确定类别的属性。
并且难以解决(同物异谱)和(异物同谱)的问题，而土地荒漠化监测中，特别是不同原因形成的不同类型的荒漠化，其地表特征复杂，难以简单通过地物灰度值计算识别出不同类型的土地荒漠化。
所以在现在已有的研究中利用非监督分类方法对土地荒漠化进行研究的相关人员和相关研究事项较少。
4，决策树分层分类方法
决策树是遥感图像分类中的一种分层次处理结构，适用于下垫面地物复杂并模糊的状况。
其基本思想是逐步从原始影像中分离并掩膜每一种目标作为一个图层或树枝，避免此目标对其他目标提取时造成干扰及影响，最终复合所有的图层以实现图像的自动分类。
由此可以应用各种有效的分类技术，在每一次分类过程中，只需要对一种地物进行识别，从而提高分类精度。
5，光谱混合分析技术
目前,在基于遥感技术的荒漠化信息提取中,分类方法是被普遍采用的方法。
而光谱混合分析技术则属于相对较为新一点的遥感技术。
光谱混合分析技术始于上世纪70年代,并于上个世纪末在地质研究、气象研究、植被研究等各个领域得到了成功的应用。
光谱混合分析将混合像元分解为不同“基本组分单元”或称“终端单元”(Endmember),并求得这些基本组分所占的比例。
分解像元的途径是通过建立光谱的混合模拟模型。
通常,模型是这样建立的:像元的反射率可以表示为端元组分的光谱特征和它们的面积百分比(丰度)的函数,在某些情况下,表示为端元组分的光
谱特征和其他地面参数的函数。
多年来国内外学者们探索遥感光谱成像机理,模拟光谱的混合过程,研究和发展了多种混合光谱分解方法,提出不同的光谱混合模型,如线性、概率、几何光学、随机几何、模糊模型等。
国外学者在应用光谱混合分析技术进行荒漠化遥感监测与评价方面做了较多的研究。
Maarten (1999)以TM为数据源,利用光谱混合分析方法,对西非伯克纳的荒漠化状况进行了评价,结果表
明, SMA结果图可以更精确地反映荒漠化程度并能反映荒漠化土地空间分布状况。
GregOkin (2000)在美国中西部土地沙化遥感监测中,对该地区的植被和土壤状况进行了深入的分析,针对土地沙化地区土壤背景对于影像的干扰,选择A VIRIS数据进行多端元光谱混合分析的研究。
Alfredo D1Collado (2002)在对阿根廷的沙漠化研究中,选择TM影像,运用光谱混合分析(SMA)的方法,选取植被、沙地、水体为基本组分,准确提取了沙漠化信息,然后对两期沙地影像进行了比较,结果较好地反映了流沙的运动以及植被的变化。
国内一些学者也作了一些有意义的尝试。
张熙川、赵英时(1999)利用不同时相的TM数据,采用线性光谱混合模型的方法,对内蒙古中西部半干旱地区的土地退化进行了以快速评价为目标的研究。
在选用沙地、裸地、农耕地、牧草地作为基本组分的基础上,提取了反映土地退化的定量指标。
卢远(2003)以吉林省通榆县为研究区,利用不同时相的TM卫星数据,选用植被、盐碱地、裸沙地、沼泽土、苇地作为最终光谱单元进行线性混合光谱分解,依据盐碱地和裸沙地加权和分量,将试点区的土地退化划分为未退化、轻度退化、中度退化和重度退化四个等级进行动态监测,并对土地退化的数量、空间分布与动态过程进行了分析。
四，各个遥感技术存在的问题分析
目视解译工作量大，解译速度慢，解译者需要对土地荒漠化的遥感影像表现有深刻的认识，特别是对于不同程度的土地荒漠化，用人眼目视判别在量化上存在较大困难。
如果是由不同解译者来对同一区域进行解译则会出现很大的差异。
随着遥感技术的进一步发展和人们对土地荒漠化的进一步认识，土地荒漠化信息提取更多地可以通过计算机自动提取的方法来实现人工在提取过程中投入的工作量将越来越小。
监督分类方法所需人工工作量小，分类速度快，但是，监督分类对训练区及其样本选择要求非常严格，训练样本选择的像元不纯，会导致分类结果混淆，地形起伏较大的地区尤其会产生混分现象。
由于土地荒漠化类型和程度不同，分类系统比较复杂，因此在选取训练区时有很大困难。
非监督分类方法在土地荒漠化解译中有较大局限性，特别是山区土地荒漠化监测中，由于地面覆盖复杂，地形影响严重，用非监督分类会产生较多的混淆，分类精度低。
决策树分层分类是人工与计算机逐步交互进行分类的方法，该方法解译结果的精度很大程度上取决于建立的决策树的优劣，因为它要求解译者不仅了解不同类型和不同程度的荒漠化土地在影像上的表现，而且掌握自然条件，社会经济条件等方面的因素对土地荒漠化的影响。
光谱混合分析技术相对来说是应用在土地荒漠化较好的遥感技术，但是，其对技术水平要求较高，操作相对来说较为繁琐。
五，未来发展方向
多分辨率传感器并存，多波段、多角度及多极化遥感的同时并用;遥感与地理信息系统及全球定位系统的有机结合。
可以使遥感技术获得极大地提高，对荒漠化的监测会更加具有实时性和精确性。
为荒漠化的治理提供更加科学的依据。