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遥感论文研究1

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遥感论文研究1

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森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利(国家林业局西北林业规划设计院,遥感计算中心,西安710048)本文发表于<陕西林业科技>2005 No.1 P.27-29,55摘要:目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。关键词:SPOT5 遥感数据,森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are given.Key words: SPOT5 image data,forest inventory, data processing前言卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富等特点,所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星(即SPOT5星)发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米(短波红外空间分辨率为20米),但全色波段空间分辨率达到2.5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析,在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下,SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查,可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中,尤其,是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践,结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。1.SPOT5卫星遥感数据特点SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术,具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道,轨道高度约832Km,轨道倾角98.7o ,每天绕地球14圈多,重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能,使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)和1台宽视域植被探测仪(VGT)。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果,认为HRG的波段设置(见表1)足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2.SPOT5数据的处理方法和过程SPOT5数据处理工作流程:2.1 遥感数据的订购订购数据时,用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号(PATH/ROW)。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差,间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据,比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察,用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据,但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。根据我们对SPOT5遥感数据的使用,对于森林资源调查,北方9,10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品,在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品,用户可根据自己的工作需要进行处理,同时也可减少费用。2.2 基础数据准备大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1:10000地形图和1:25000数字高程模型(DEM)。将1:1万地形图扫描,扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正,纠正精度控制在0.3毫米内。从测绘部门购买的1:1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影,而1:2.5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时,将校正好的1:1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。对于没有1:1万地形图的地区,建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。2.3几何正射校正正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数,这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括:卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。以校正好的1:1万地形图为基准,在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时,应先进行全色波段数据校正,然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正,且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀,影像的边缘部分布要有控制点分布,同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定,根据我们的经验,一景60KmX60Km的SPOT5数据,一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果,在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。2.4 辐射校正用户购买的SPOT5的各级数据,数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正,即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况,用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响,清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa,g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像;f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。2.5 波段组合根据SPOT5数据波谱特征(表1),各波段分别记录反映了植被的不同特征方面:B4(SWIR)短波红外反映植物和土壤的含水量,利于植被水分状况和长势分析;B3(NIR)近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感;B2(RED)红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感;B1(VIS)可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米,使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰,例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。2.6 影像数据融合对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户,进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据(层)的特征,融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段,影像融合分为:像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息,应进行像元级的数据融合,将2.5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样,根据数据融合的目的,即最大限度的突显森林植被信息,应选取B4、B3、B2和PAN波段,根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想:2.7遥感影像地图将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,按1:1万地形图分幅生成1:1万纸质图作为外业手图。3. 结果和讨论3.1 几何精度利用SPOT5物理模型,采用1:1万地形图和2.5万DEM ,经过正射校正处理,可使影像的几何精度控制在2个像元内(<10米),达到1:1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。3.2 波段选择对于没有全色波段的情况,SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中,林分类型信息提取是最为重要的环节,所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。3.3 融合效果融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率,丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性,提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。参考文献1.周成虎,杨晓梅,骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》,科学出版社,北京,2001,3-4.2.赵英时.《遥感应用分析原理与方法》,科学出版社,北京,2001.88-903.北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》,2004,68-70.4.Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-52.21世纪遥感与GIS的发展来源: 李德仁 时间: 2005-08-11-23:09 浏览次数: 7921世纪遥感与GIS的发展李德仁(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079)摘要:在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。关键词:发展趋势;航空航天遥感;地理信息系统;对地观测中图法分类号:P208;P237.9随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展,人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶,遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术,迅速地成长起来。1 遥感技术的主要发展趋势1.1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率)从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一,短短几十年,遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m,进一步提高到Quckbird(快鸟)的0.62m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOS AM-1(Terra)和EOS PM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如,美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d,空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间,我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。1.2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿(Where)是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪(SLA)安装在航天飞机上,企图建立基于SLA的全球控制点数据库,激光点大小为100m,间隔为750m,每秒10个脉冲;随后又提出了地学激光测高系统(GLAS)计划,已于2002年12月19日将该卫星IICESat(cloud and land elevation satellite)发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光(1064nm)和可见绿光(532nm)的短脉冲(4ns)。激光脉冲频率为40次/s,激光点大小实地为70m,间隔为170m,其高程精度要明显高于SRTM,可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号,通过测定多普勒频移,以精确解求卫星的空间坐标,具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度,精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道,3个坐标方向达到±5cm精度,对于SPOT 5和Envisat,可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素,直接进行无地面控制的正射像片制作,精度可达到±15m,完全可以满足国家安全和西部开发的需求。1.3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义(What)是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。1.4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化利用遥感影像自动进行变化监测(What change)关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大,周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。自动变化监测研究包括利用新旧影像(DOM)的对比、新影像与旧数字地图(DLS)的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像(或数字地图)进行配准,然后再提取变化目标,这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行,实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器,将数据处理在轨完成,发送回来的直接为信息,而不一定为影像数据。1.5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用“数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后,我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设,2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率,其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。“数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题,涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面,有室内各种三维激光扫描与成像仪器,还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后,可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真,而且可以按照时间序列,将历史文化在时间隧道中再现,对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。1.6 全定量化遥感方法将走向实用从遥感科学的本质讲,通过对地球表层(包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层)的遥感,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。2 GIS技术的主要发展趋势2.1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2]GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段,目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求,形成了面向对象的数据模型和三库(图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库)一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化,更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台,以大型关系数据库(Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理,成为当前GIS技术的主流趋势。2.2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化在传统的GIS中,空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前,空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD(level of detail)技术的多比例尺空间数据库,在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据,多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大,在显示不同比例尺数据时,可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用,真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛,已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等,基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外,可以同时拥有一个Cyber空间。2.3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识GIS是以应用导向的空间信息技术,空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用,它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立,从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译,以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来,从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段,但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究,其应用前景是不可估量的。2.4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业随着计算机通讯网络(包括有线和无线网)的大容量和高速化,GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库,将可提供全社会各行各业的应用需要。因此,联邦数据库和互操作(federal databases & interoperability)问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享,GIS规律功能模块的互操作与共享,以及多点之间的相同工作,这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费,而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件,这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。目前已兴起的LBS和MLS,即基于位置的服务和移动定位服务,突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关,成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户,若每人每月为MLS支付10元费用,全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来,地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务(geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime)。2.5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]:(1)地球空间信息的基准,包括几何基准、物理基准和时间基准;(2)地球空间信息标准,包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全

资源遥感与数字农业:3S技术与农业应用 简介: 农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。 基于以上基本判断,我们编著了本论文集。……

农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。

遥感研究生态的论文

遥感原理与应用第一章 电磁波及遥感物理基础名词解释:1、 遥感 2、遥感技术 3、电磁波 4、电磁波谱 5、绝对黑体 6、绝对白体7、灰体 8、绝对温度 9、辐射温度 10、光谱辐射通量密度 11、大气窗口12、发射率 13、热惯量 14、热容量 15、光谱反射率 16、光谱反射特性曲线 填空题:1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由 、 、 、 、 、 、 等组成。2、绝对黑体辐射通量密度是 和 的函数。3、一般物体的总辐射通量密度与 和 成正比关系。4、维恩位移定律表明绝对黑体的 乘 是常数2897.8。当绝对黑体的温度增高时,它的辐射峰值波长向 方向移动。5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 μm选择题:(单项或多项选择)1、 绝对黑体的 ①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。2、 物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系 ①反射率 ②发射率 ③物体温度一次方 ④物体温度二次方 ⑤物体温度三次方 ⑥物体温度四次方。3、 大气窗口是指 ①没有云的天空区域 ②电磁波能穿过大气层的局部天空区域 ③电磁波能穿过大气的电磁波谱段 ④没有障碍物阻挡的天空区域。4、 大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长的二次方成正比关系 ④与波长的二次方成反比关系 ⑤与波长的四次方成正比关系 ⑥与波长的四次方成反比关系 ⑦与波长无关。5、 大气米氏散射 ①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长无关。问答题:1、 电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成?它们有哪些不同点,又有哪些共性?2、 物体辐射通量密度与哪些因素有关?常温下黑体的辐射峰值波长是多少?3、 叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。4、 地物光谱反射率受哪些主要的因素影响?5、 何为大气窗口?分析形成大气窗口的原因,并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。6、 传感器从大气层外探测地面物体时,接收到哪些电磁波能量?第二章 遥感平台及运行特点名词解释:1、 遥感平台 2、遥感传感器 3、卫星轨道参数 4、升交点赤经 5、轨道倾角6、近地点角距 7、地心直角坐标系 8、大地地心直角坐标系 9、卫星姿态角10、开普勒第三定理 11、重复周期 12、近圆形轨道 13、与太阳同步轨道14、近极地轨道 15、偏移系数 16、GPS 17、ERTS_1 18、LANDSAT_1 19、SPOT 20、IRS 21、CBERS 22、ZY_1 23、Space Shuttle 24、MODIS 25、IKONOS 26、Quick Bird 27、Radarsat 28、ERS 29、小卫星填空题:1、遥感卫星轨道的四大特点 。2、卫星轨道参数有 。3、卫星姿态角是 。4、遥感平台的种类可分为 、 、 三类。5、卫星姿态角可用 、 、 等 方法测定。6、与太阳同步轨道有利于 。7、LANDSAT系列卫星带有TM探测器的是 ;带有TM探测器的是 。8、SPOT系列卫星可产生异轨立体影像的是 ;可产生同轨立体影像的是 。9、ZY-1卫星空间分辨率为 。10、美国高分辨率民用卫星有 。11、小卫星主要特点包括 。12、可构成相干雷达影像的欧空局卫星是 。选择题:(单项或多项选择)1、 卫星轨道的升交点和降交点是卫星轨道与地球①黄道面的交点②地球赤道面的交点③地球子午面的交点。2、 卫星与太阳同步轨道指①卫星运行周期等于地球的公转周期②卫星运行周期等于地球的自转周期③卫星轨道面朝向太阳的角度保持不变。3、 卫星重复周期是卫星①获取同一地区影像的时间间隔②经过地面同一地点上空的间隔时间③卫星绕地球一周的时间。4、 以下哪种仪器可用作遥感卫星的姿态测量仪①AMS②TM③HRV④GPS⑤星相机。5、 问答题:1、 根据Landsat-1的运行周期,求该卫星的轨道高度。2、 根据Landsat-4/5的运行周期、重复周期和偏移系数,通过计算排出其轨道(赤道处)的分布图。3、 以Landsat-1为例,说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。4、 叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。5、 获得传感器姿态的方法有哪些?简述其原理。6、 简述遥感平台的发展趋势。7、 LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点?第三章 遥感传感器及其成像原理名词解释:1、遥感传感器 2、探测器 3、致冷器 4、红外扫描仪 5、多光谱扫描仪6、推扫式成像仪 7、成像光谱仪 8、瞬时视场 9、MSS 10、TM 11、HRV 12、SAR 14、INSAR 15、CCD 16、真实孔径侧视雷达17、合成孔径侧视雷达18、全景畸变 19、动态全景畸变 20、 静态全景畸变 21、距离分辨率22、方位分辨率23、雷达盲区24、角隅反射 25、粗加工产品 26、精加工产品27、多中心投影 28、多中心斜距投影填空题:1、MODIS影像含有 个波段,其中250米分辨率的包括 波段。2、RADARSAT-1卫星空间分辨率最高可达 ,共有 种工作模式。3、多极化的卫星为 。4、目前遥感中使用的传感器大体上可分为 等几种。5、遥感传感器大体上包括 几部份。6、MSS成像板上有 个探测单元;TM有 个探测单元。7、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是 ,其空间分辨率为 。8、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的 分辨率。9、扫描仪产生的全景畸变,使影像分辨率发生变化,x方向以 变化,y方向以 变化。10、实现扫描线衔接应满足 。选择题:(单项或多项选择)1、 全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。2、 全景畸变引起的影像比例尺变化在Y方向①与COSθ成正比②与COSθ成反比③与COS²θ成正比④与COS²θ成反比。3、 TM专题制图仪有① 4个波段②6个波段③7个波段④9个波段。4、 TM专题制图仪每次同时扫描①6条扫描线②12条扫描线③16条扫描线④20条扫描线。5、 HRV成像仪获得的影像①有全景畸变②没有全景畸变。6、 SPOT卫星获取邻轨立体影像时,HRV中的平面镜最大可侧旋①10º②16º③27º④32º。7、真实孔径侧视雷达的距离分辨率与①天线孔径有关②脉冲宽度有关③发射的频率有关。7、 径侧视雷达的方位分辨率与①天线孔径有关②天线孔径无关③斜距有关④斜距无关。问答题:1、叙述侧视雷达图像的影像特征2、MSS、TM、ETM+影像各有何特点?3、有哪几种方法可以获得多光谱摄影影像?4、对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变?扫描角为θ时的影像的畸变多大?5、叙述Landsat-1上的MSS多光谱扫描仪获取全球(南北纬度81°之间)表面影像的过程。6、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同?7、SPOT卫星上的HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同?8、侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同?9、侧视雷达为什么要往飞机侧方发射脉冲并接收其回波成像?如果向飞机或卫星正下方发射脉冲并接收回波成像会是什么情景?10、简述INSAR测量高程的基本原理。第四章 遥感图像数字处理的基础知识名词解释:1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样6、灰度量化7、BSQ 8、BIL 9、BMP 10、TIFF 11、ERDAS 12、PCI 13、3S集成填空题:1、光学图像是一个 函数。2、数字图像是一个 函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括 等步骤。4、图像数字化中采样间隔取决于图像的 ,应满足 (公式)。5、一般图像都由不同的 、 、 、 的周期性函数构成。6、3S集成一般指 、 和 的集成。选择题:(单项或多项选择)1、 数字图像的①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。2、 采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。3、 量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。4、 图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率③依据成图比例尺而定。5、 图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为①32个②64个③128个④256个。6、 BSQ是数字图像的①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③象元、波段交叉记录格式。问答题:1、 叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。2、 怎样才能将光学影像变成数字影像。3、 叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。4、 叙述储存遥感图像有哪几种方法,列举2—3种数字图像存储格式,并说明其特点。5、叙述3S集成的形式和作用。第五章 遥感图像几何处理名词解释:1、 共线方程2、外方位元3、像点位移4、几何变形5、几何校正6、粗加工处理7、精加工处理8、多项式纠正9、间接法纠正10、直接法纠正11、灰度重采样12、最邻近像元重采样13、双线性内插14、双三次卷积15、图像配准16、数字镶嵌17、数字地面模型18、正射影像19、地理编码图象 20、DEM填空题:1、 分别写出中心投影,推扫式传感器(旁向,航向倾斜),扫描式传感器的共线方程表达式 , , , 。2、 遥感图像的变形误差可以分为 和 ,又可以分为 和 。3、 外部误差是指在 处于正常的工作状态下,由 所引起的误差。包括 , , , 等因素引起的变形误差。4、 传感器的六个外方位元素中 的变化对图像的综合影响使图像产生线性变化,而 使图像产生非线性变形。 5、 地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在 方向上,位移量bb’= 。6、 TM卫星图像的粗纠正使用的参数有 , , , 纠正的变形有 , 。7、 遥感图像几何纠正的常用方法有 , , 。8、 多项式拟合法纠正中,项数N与其阶数n的关系 。9、 多项式拟合法纠正中,一次项纠正 ,二次项纠正 ,三次项纠正 。10、项式拟合法纠正中控制点的要求是 , , 。11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求,一次项最少需要 个控制点,二次项最少项需要 个控制点,三次项最少需要 个控制点。12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要 ,有 未知参数,最少需要 个控制点。13、常用的灰度采样方法有 , , 。14、数字图象配准的方式有 , 。15、数字图像镶嵌的关键 , , 。16、在姿态角都为0的情况下,中心投影像片的投影差为 ,推扫式影像(HRV)的投影差为 ,扫描仪影像(MSS)的投影差 ,侧视雷达影像(SAR)的投影差 。17、灰度采样中,双线性内插的权矩阵采用 函数求取, 双三卷积的权矩阵采用 函数求取。选择题:(单项或多项选择)1、 垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是①中心投影影像②推扫式影像(如SPOT影像)③逐点扫描式影像(如TM影像)④真实孔径侧视雷达影像。2、 垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是①中心投影影像②推扫式影像(如SPOT影像)③逐点扫描式影像(如TM影像)④真实孔径侧视雷达影像。3、 真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移(投影差)①向底点方向位移②背向底点方向位移③不位移。4、 逐点扫描式影像(如TM影像)上高差引起的像点位移(投影差)发生在①像底点的辐射方向②扫描方向。5、 多项式纠正用一次项时必须有①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点。6、 多项式纠正用二次项时必须有①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点。7、 多项式纠正用一次项可以改正图像的①线性变形误差②非线性变形误差③前两者。8、 共线方程的几何意义是在任何情况下①像主点、像底点和等角点在一直线上②像点、物点和投影中心在一直线上③ 主点、灭点和像点在一直线上。问答题:1. 叙述中心投影的航空像片,MSS多光谱扫描仪影像,SPOT的HRV推扫式影像和真实孔径侧视雷达图像的几何特征。2. 列出中心投影影像、推扫式影像(旁向和航向)、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程和共线方程表达式。3. 列出中心投影影像、推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的投影差公式,并说明投影差产生的像点位移各自不同点。4. 已知中心投影影像姿态产生的变形误差公式为推导出推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的像点位移公式。5. 叙述最邻近法、双线性内插、双三次卷积重采样原理(可作图说明)和优缺点。6. 两幅影像进行数字镶嵌应解决哪些关键问题?解决的基本方法是什么?7. 叙述多项式拟合法纠正卫星图像的原理和步骤。8. 多项式拟合法选用一次项、二次项和三次项,各纠正遥感图像中的哪些变形误差?9. 多项式拟合法平差后精度应控制在什么范围内?超限了怎么办?10.叙述共线方程法纠正SPOT卫星图像的原理和步骤。11.在几何纠正的重采样中,内插像元4*4图像亮度值矩阵为:在间接法纠正过程中,某地面点反算到原始像点的坐标值为(101.6 ,57.4),利用最邻近法和双线性内插法求像点的亮度值。12.叙述数字图像镶嵌的过程。13.画出各个外方位元素变化引起的图形变化情况第六章 遥感图像辐射处理名词解释:1、辐射误差2、辐射定标3、大气校正4、图像增强 5、图像直方图 6、假彩色合成 7、密度分割 8、真彩色合成 9、假彩色合成 10、伪彩色图像 11、图像平滑 12、图像锐化 13、边缘检测 14、低通滤波 15、高通滤波 17、图像融合 18、直方图正态化 19、梯度算子 20、线性拉伸 21、拉氏算子 22、直方图均衡 23、邻域法处理 填空题:1、辐射传输方程可以知道,辐射误差主要有 , , 。2、常用的图像增强处理技术有 , 。3、增强的常用方法有 , , , , , , 等。子4、直方图均衡效果 , , 。5、3*3的拉普拉斯算子 。6、图像平滑和锐化的关系 。 7、NDVI= 。8、图像融合的层次 , , 。9、HIS中的H指 ,I指 , S指 。 图像融合的常用算法 , , , , 等。选择题:(单项或多项选择)1、 图像增强的目的① 增加信息量②改善目视判读效果。2、 图像增强①只能在空间域中进行②只能在频率域中进行③可在两者中进行。3、 从图面上看直方图均衡后的效果是①增强了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差②减弱甚至于淹没了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差③增强了占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差④减弱占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差。4、 标准假彩色合成(如TM4、3、2合成)的卫星影像上大多数植被的颜色是①绿色②红色③蓝色。5、 图像边缘增强采用①低通滤波②高通滤波。6、 消弱图像噪声采用①低通滤波②高通滤波。7、 图像融合前必须先进行①图像配准②图像增强③图像分类。8、 图像融合①必须在相同分辨率图像间进行②只能在同一传感器的图像间进行③可在不同分辨率图像间进行④可在不同传感器的图像间进行⑤只限于遥感图像间进行⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。 问答题:10、 根据辐射传输方程,指出传感器接收的能量包含哪几方面,辐射误差及辐射误差纠正内容是什么,11、 简述遥感数字影像增强处理的目的,例举一种增强处理方法,说明其原理和步骤。12、 什么是遥感图像大气校正?为什么要进行遥感图像大气校正?请以多光谱扫描仪(MSS)资料为例,说明大气校正的原理和方法。13、 以美国陆地卫星TM图像的波段为例,分别说明遥感图像的真彩色合成与假彩色合成方案。与真彩色合成图像相比,假彩色合成图像在地物识别上有何优越性?14、 叙述美国陆地卫星ETM图像分辨率30米的5、4、3波段影像与分辨率15米的全色影像进行融合的步骤和方法。15、 说明以下直方图的影像特征。第七章 遥感图像判读名词解释:1、遥感图像判读 2、景物特征 3、判读标志 4、几何分辨率 5、辐射分辨率6、光谱分辨率 7、时间分辨率 8、波谱响应曲线 9、热阴影 10、冷阴影11、雷达盲区 12、角隅反射 13、体散射 14、影像几何特性 15、影像辐射特性16、 地物光谱特征 17、地物空间特征 18、地物时间特征填空题:1、遥感图像信息提取中使用的景物特征有 。2、遥感图像空间特征的判读标志主要有 等。3、传感器特性对判读标志影响最大的是 等。4、光谱分辨率根据 三项指标来判定。5、热红外图像上的亮度与地物的 和 有关, 比 影响更大。6、 侧视雷达图像上的亮度变化与 等有关。选择题:(单项或多项选择) 1、 遥感图像的几何分辨率指 ①象元相应地面的宽度 ②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度 ③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。2、 热红外图像是 ①接收地物反射的红外光成的像 ②接收地物发射的红外光成的像。3、 热红外图像上的亮度与地物的 ①反射率大小有关 ②发射率大小有关 ③反射太阳光中的红外光强度有关 ④温度高低有关。4、 侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺 ①离底点近的比例尺大 ②离底点远的比例尺大 ③比例尺不变。问答题:1、 遥感图像判读主要应用景物的哪些特征?2、 何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率?3、 叙述TM多光谱图像的几何特征和辐射特征。4、 叙述地物光谱特性曲线与波谱响应曲线之间的关系和不同点?(可作图说明)5、 举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息?6、 叙述热红外图像的几何特征和辐射特征。7、 叙述侧视雷达图像的几何特征和辐射特征。第八章 遥感图像自动识别分类名词解释:1、模式识别 2、遥感图像自动分类了 3、统计模式识别 4、结构模式识别5、光谱特征向量 6、特征空间 7、特征变换 8、特征选择 9、主分量变换10、哈达玛变换 11、穗帽变换 12、生物量指标变换 13、标准化距离14、类间离散度15、类间离散度16、类内离散度17、判别函数18、判别边界19、监督法分类20、非监督法分类21、条件概率22、先验概率23、后验概率24、贝叶斯判别规则25、马氏距离26、欧氏距离27、计程距离28、错分概率29、训练样区 30、最大似然法分类 31、最小距离法分类32、ISODATA法分类33、混淆矩阵填空题:1、遥感图像上的地物在特征空间聚类的一般特点是 等。2、特征变换在遥感图像分类中的作用是 。3、遥感图像特征变换的主要方法有 等。4、特征选择的目的是 。5、标准化距离的公式 。6、马氏距离公式 ,欧氏距离公式 ,计程距离公式 。7、最大似然法分类判别函数 。8、分类后处理主要包括 , 。选择题:(单项或多项选择)1、 同类地物在特征空间聚在①同一点上②同一个区域③不同区域。2、 同类地物在特征空间聚类呈①随机分布②近似正态分布③均匀分布。3、 标准化距离大可以说明①类间离散度大,类内离散度也大②类间离散度小,类内离散度大③类间离散度大,和/或类内离散度小④类间离散度小,类内离散度也小。4、 监督分类方法是①先分类后识别的方法②边学习边分类的方法③人工干预和监督下的分类方法。5、 两类地物的最大似然法分类判别边界在①两类地物分布概率相等处②两类地物均值的中值位置③其中一类地物分布概率的最大处。6、 ISODATA法分类的样区①尽量选在同一类别中②尽量包含所需识别的类别③类别是已知的④类别是未知的。问答题:1、 什么叫特征空间?地物在特征空间聚类有哪些特性?2、 作图并说明遥感影像主分量变换的原理和它在遥感中的主要作用。3、 叙述生物量指标变换的原理及其作用。4、 为什么要进行特征选择?列举几种特征选择的主要方法和原理。5、 叙述监督分类与非监督分类的区别。6、 叙述最大似然法分类原理及存在的缺点。7、 叙述最小距离法分类的原理和步骤。8、 叙述ISODATA法非监督分类的原理和步骤。9、 叙述图像增强中的平滑处理与分类后的平滑处理的异同点。10、述改善仅用光谱特征的统计模式识别自动分类的主要方法和基本原理。11、评价以下的混淆矩阵,并求出平均可信度和加权可信度。类 别 1 2 3 4 5 12345其它类 87.701.90010.4 083.10011.75.2 0092.301.95.8 1.013.7074.11.99.3 1.18.86.32.573.87.5 象元数 135 276 463 178 30512、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布,画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率。第九章 遥感技术的应用名词解释:1、卫星影像地图 2、DRG 3、DLG 4、GIS 5、同轨立体影像 6、邻轨立体影像 7、沙尘暴 8、海洋赤潮 9、地质构造 10、植被指数 11、森林立地条件12、臭氧空洞 13、土壤侵蚀 14、遥感考古 15、蓝冰填空题:1、 利用遥感图像修测地形图,修测的主要内容有 等。2、遥感图像制作影像图时控制点来源有 等。3、森林立地因子包括 等。4、多时遥感影像监测冰川流速的步骤是 等。选择题:(单项或多项选择) 1、 分辨率30米的TM影像,按规范要求的平面精度(图上0.5mm),适合制作哪种比例尺的影像图 ①1:10000 ②1:100000 ③1:500000。2、 按规范要求的平面精度制作卫星影像图,选控制点用的地形图比例尺,应比影像图的比例尺 ①大一个等级 ②小一个等级。问答题:1、 举例说明制作不同比例尺卫星影像地图时怎样选择遥感图像?2、 叙述遥感监测南极冰川流速和流量的基本方法。3、 中国南方草场三级分类的内容是什么?TM影像可能提取出哪些信息?4、 叙述遥感调查中国南方草场资源的基本方法。5、 叙

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像;监督分类;综合阈值法;植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969(2007)16-0164-03一、研究区域概况及图像资料(一)研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带,水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县,是永定河上游的一大支流,流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2,流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等,干流全长106 km,在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库,是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长,南北向较短,地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200~1500m之间,西部和南部边界海拔高程一般在500~1000m之间。流域内80%以上为丘陵山区,绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土,并有部分砂砾土及黄粘土,沿河川地层厚且较肥沃[1]。(二)信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素, 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一,它可提供7个波段的信息, 空间分辨率为30~120m。TM数据源各波段各有特点,可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为:TM1与TM2,TM5与TM7高度相关,相关系数达0.95以上,信息冗余大,可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m,不利于地物信息的提取,所以亦不选取TM6波段。一般来说, 选择图像类型时,应考虑研究区域的大小、研究的目的,以及要达到的精度要求,另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开,以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS IMAGINE8.4软件,它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件,具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据,将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别,而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。(一)非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程,这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地,在图像上会产生大量的阴影,导致了像元灰度值的空间变化,这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响,使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法:近红外波段(TM4)/红外波段(TM3),这样所得到的效果比较好,从原始图像和比值运算后的图像(图像略)中,可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后, 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类,受人为因素的影响较少,不需要对地面信息有详细的了解,但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在,其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上,水体和建筑物的灰度值相近, 同样在TM7波段上,裸山和建筑物的灰度值也相近。总之,在TM的6个波段上,无论采用哪个波段进行非监督分类,总有几种地物的光谱值接近,因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

2007区域生态环境综合信息图谱的分类与案例分析———以福建省为例摘要:生态环境图谱类型的划分是自然资源合理开发利用和治理及地学信息图谱研究的基础。该文采用系统分析的思路,在总结对比分析前人对土地利用/土地覆被、植被、地貌、景观以及生态环境等的分类研究的基础上,依据地学信息图谱的方法论,借助遥感和地理信息系统等技术,构建生态环境综合信息图谱分类的系统, 并以福建省为例,提出福建省生态环境图谱的分类系统。关键词: 生态环境; 综合信息图谱; 引言被、植被、地貌、景观以及生态环境等的分类研究的基础上,依据地学信息图谱的方法论,借助遥感和生态环境是对人类的生存和发展产生直接或地理信息系统等技术,构建生态环境综合信息图谱间接作用的各种环境要素的集合以及人类本身对分类指标体系,并以福建省为例,提出福建省生态环境的作用[1]。它是由生命系统和环境系统中各种环境图谱的分类系统,这对正确把握福建省生态环性质不同、运动状态不一的物质所组成,通过它们境的空间分布和发展规律,指导生态环境建设和管之间不断的物质循环和能量流动的相互作用,并在理具有积极的意义。人类社会经济活动的影响下,形成具有特定结构和功能的有机整体[2]。2 生态环境类型及其体系分析生态环境综合信息图谱是一种是以计算机技术和“3S”技术为基础,利用地学信息图谱的方法论生态环境及各要素的分类是生态环境结构和探求如何将生态环境中的各种海量信息资料按照功能研究的基础, 是生态环境规划和管理的前提。一定的规则进行挖掘、提炼、抽象和表达,以科学、由于生态环境其内涵、外延及所处的地位的不同而有效的方式准确表达生态环境的现象和内在规律,有不同的分类方案,再加上研究者研究目的和侧重指导并便于不同学科的人们对生态环境进行更深点的不同,所以生态环境分类体系各不相同。入的研究。生态环境综合信息图谱研究的首要任务我国地理学界对土地类型的研究甚多,将土地是按照地表自然界的真实情况,历史形成的地域差类型理解为“以地表环境自然地理各要素相互作用异,阐明生态环境区域分异的空间格局;生态环境综所形成的自然综合体”, 实际上近似于生态环境类合信息图谱的类型反映了这种区域的差异[3]。生态型的划分。20世纪80年代初编制的中国1∶100万环境图谱的类型划分是生态环境时空格局演变分土地类型图的分类中,第一级以水热条件和生物气析、质量评价,建立图谱特征与属性描述指标,图谱候带等为依据将全国分为12个土地纲, 第二级依数学模型的设计、图谱演示与检索系统研制的基础据地貌类型划分土地类共125种,第三级以植被和和前提[4]。土壤为指标划分土地型[6,7]。这些土地类型实质上已本文在总结对比分析前人对土地利用/土地覆相当于生态环境类型,但它们只是考虑了土地的自收稿日期:2006-05-15; 修回日期: 2006-06-14.资助项目:国家自然科学基金(40371096);福建省教育厅基金资助项目(JA04265);福建省青年科技人才创新项目(2006F3110)。007年然属性而未考虑人类活动所产生的土地利用变化,性的相似性和差异性程度续分或归并。在分区的基因此并不能全部反映实际存在的多种多样的生态础上再进行分类,更能使分类工作在相对一致的区环境类型。域内更有针对性,有利于实践中推广应用。景观生态分类是与生态环境分类相关的分类纵观各种相关体系的典型分类方法 (如表1),体系。根据中华人民共和国国家标准GB10112-88:首先可以看出以水热条件和生物气候带为大区控确定术语的一般原则与方法[8],即术语的内涵和外制是比较统一的,另外按照人类影响强度划分生态延互相重合的基本原则,“生态环境”和“景观”两个环境类型已渐成为主流。术语相关[9~11]。“全国生态环境建设规划”根据同一生态环境3 生态环境综合信息图谱的分类系统类型的地貌、气候、土壤及植被等自然条件具有明显相似性而首先将全国划分为 8 个生态环境类型3.1分类目标与原则区,即:(1)黄河中上游地区;(2)长江中上游地区;生态环境综合信息图谱的分类既要包括地球(3)“三北”风沙综合防治区;(4)南方丘陵红壤区;表面各环境要素的分布组合状况,也要包括人类活(5)北方土石山区;(6)东北黑土漫岗区;(7)青藏高动对自然环境的利用状况,同时又要反映地学信息原冻融保护区;(8)草原区。而刘胤汉等[12]在陕西省图谱地理规律特点。通过地学认知和图形的思维,生态环境分类中, 首先按照生态环境整体结构、基对大量的空间实践进行数据挖掘、归类合并、分类本属性和功能特点划分为区域生态环境、城乡聚落定位,以谱系的形式表现,使图谱类型所表达的内生态环境和水域生态环境三大系统。其中区域生态容具有明确的空间定位概念[15]。环境系统根据区位、环境背景值和人类干扰等划分借鉴土地利用、景观和植被等的分类系统,区为7个生态环境亚区,在亚区的基础上再按照土地域生态环境综合信息图谱的分类坚持以下原则:利用/土地覆被方式区分出耕地、园地、养殖地、草灌(1)区域分异原则,是划分生态环境区的理论地、人工林灌草地、半自然状态林地、内陆湿地、风基础,也是类型划分的最基本原则。景旅游地、独立工矿地和未利用地等10大类。这种(2)分区与分类相结合原则, 由于生态环境的生态环境分类法是根据生态环境中各组分及其属地理空间规律和地理过程都具有一定的区域相似表1 植被、土地利用、景观和生态环境分类体系对比举例Tab.1 Contrast with classification system between vegetation,land-use,landscape and eco-environment in China注:“★”表示有3种以上的体系有相关的分类类型。不同的区位、环境背景值和人类活动都影响生分析法对指标进行设置和筛选[17]。态环境综合信息图谱类型的属性与质量,在空间和(1)指标因子权重分析时间上具有明显的区域特征。采用定性与定量相结合的方法,首先进行频度(3)综合性和主导因素相结合原则, 既考虑多统计,利用万方期刊数据库对1998~2005年有关生个因子同时综合作用于区域环境的,又要抓住影响态环境分区分类指标的159篇文献进行频度统计,整个生态环境的主导因素,各因素的特点及其组合从中选取近年来研究者使用频度较高的指标。其次差异是类型划分的主要依据。在分类目的和原则的基础上进行专家咨询打分。最(4)正确评估人类活动在生态环境中的作用,后利用层次分析法,通过分析计算,得出因子权重由于人口密度和经济结构的差异,使得在区域内人值,并结合模糊聚类分析,得出权重值≥0.2为一级为地造成生态环境的差异,使得对于不同的生态环分区指标,≥0.05 为二级分类指标,≥0.01 为三级境类型,人类的影响程度是不同的。分类指标(如表2)。(5)类型的划分除了要考虑自然、经济和社会条件等方面相似性和差异性外,还需考虑生态环境表2 生态环境综合信息图谱分类指标权重系数存在问题及今后治理、保护和建设方向的一致性,Tab.2 Weight valuesfor indicesof制定相应的措施,促进区域的可持续发展。eco-environment classification(6)系统性原则,地学信息图谱的方法论要求图谱类型的划分要抽象、概括和归纳提炼,力求从纷繁复杂的生态环境中提取地学 “基因”图谱,更体现“谱”的特点[16]。利用图的形式将大量数据进行归类合并,抽象形成谱系。综合信息图谱类型的归纳和提炼的过程(图1)。(2)一级生态环境区的划分生态环境在宏观上表现为一系列不同类型的空间组合和连续分布[2]。另一方面,不同生态环境区的地理特征是决定地学信息图谱归纳提炼的客观依据。一切选取化简和概括方法的应用,各种提炼指标的确定以及对抽象对象重要性的评价等都必须受到区域地理特点的制约。故一般认为气候条件是大中尺度下生态环境分异的主要决定因素,地貌是改变水热因子分布的主要因素[2,18,19]。因此,划分图1 生态环境信息图谱研究的技术路线生态环境区的主要指标:①气候气象指标:干燥度、Fig.1 The processofstudyingTuPu type of eco-environment年均温、≥10℃积温、最冷月和最热月平均温。②地貌指标:海拔高度、起伏高度、相似的地貌类型和特3.2指标选择与体系构建征。遵循上述的分类方案和原则,借鉴其他相关的(3)二级生态环境类型的划分分类体系,考虑到所利用的遥感影像数据源(Land-在区域生态环境分区的基础上,二级生态环境sat TM和ETM) 的精度以及编码方式的选择等因类型的分类指标采用地表覆被的自然属性和利用素,为了使指标体系的建立能客观地反映划分内容属性,根据地表覆被中的自然生态系统的植被种类的地域分异规律,体现区域的主要特征,我们分别组成和外貌形态以及人工生态系统的功能和利用采用频度统计法、理论分析法、专家咨询法和层次状况,将各个生态环境区划分为森林、草地、稀疏或2007年无植被地、水体湿地、农田和人工建筑等6大类(表种类和外貌形态; 水体湿地和人工建筑的分类指3)。此次解译是以ARC/INFO和ArcView作为软件标:成因、规模和利用状况。平台,ETM遥感图像为背景数据源, 在人机交互作业的方式下进行矢量图形数据和属性数据的提取,4 应用案例分析得到区域二级生态环境分类的空间分布图。福建省位于我国的东南沿海,背山面海,其北、表3 生态环境综合信息图谱分类系统西、南面基本上由海拔1000m以上的山地与浙江、Tab.3 The classification system ofTuPu type of江西、广东隔开,因而在地貌和水系上成为相对独eco-environment立的自然地理单元。而相对独立的地貌和水系对于气候、土壤和植被等其他自然要素的形成和分布都有深刻的影响,使得福建省生态环境表现出很大的相对独立性。但由于区域经济增长方式比较粗放,对资源消耗和破坏也不断扩大,产生了一些如工业污染、土壤侵蚀、植被破坏、水土流失等一系列的环境问题。据此,结合社会经济数据,将福建省划分为5个生态环境区,即:闽西闽西北山地盆谷生态环境区、闽中中低山山原生态环境区、闽东北沿海生态环境区、闽东南低山台丘平原生态环境区和闽东南沿海半岛岛屿生态环境区。对各个生态环境区首先按照植被和土地利用状况区分出森林、草地、稀疏或无植被、水域湿地、农田和人工建筑 6 大类生态环境类型。最后,在6大生态环境类型中,再根据各个生态环境区的内部差异划分第三级图谱类型。全省共有80种生态环境类型(如图2)。5 结论生态环境综合信息图谱分类方案是在充分考(4)三级生态环境类型的划分虑区域的生态特征、环境空间结构、生态系统服务为了使三级生态环境类型的划分能反映区域功能、生态环境问题及人类活动的影响等指标,进生态环境类型质量的空间分布,就必须对遥感影像行生态环境的类型划分和空间定位。在生态环境区特征(光谱特征、辐射特征、几何特征和变化规律的划分过程中,首先强调区域内的基本的地质地貌等)进行综合分析,客观地反映生态环境综合特征,构造和区域气候的自然分异基础;其次,突出人类实现专题几何图形和属性信息的提取。根据各个生活动的作用。随着人口的增加和经济社会的发展,态环境区的具体特征, 为了体现信息图谱高度集人类对生态环境的影响越来越大,不少地区自然的成、形象表达和揭示机理规律的思想,在第三级分痕迹日益减少, 取而代之的是人类活动的强烈干类中,相同的生态环境类型应具有相似的土地利用/扰。将人类活动较为强烈的类型划分出来,体现自土地覆被状况、相似的生态环境问题及相似的人类然和人类影响并重的思想;最后,关注了区域的主活动规律。因此,第三级生态环境类型的划分采取要生态环境问题。为了便于对区域生态环境进行管的指标:①生态环境问题指标:生态环境敏感性与理和建设, 加强对生态环境问题的治理与改善,本脆弱性已经出现的主要生态环境问题。②森林、草次分类将一些典型的生态环境问题单独分类,如低地、农田、荒漠和稀疏或无植被地的分类指标:植被覆盖高侵蚀针叶林、高覆盖低侵蚀针叶林等生态环区域生态环境综合信息图谱的分类与案例分析· 89 ·图2 福建省生态环境综合信息图谱类型图Fig.2 Typesofcomprehensive information TuPu ofeco-environmentin Fujian境类型。总之,福建省生态环境图谱类型的分类方类型图的分类系统. 自然资源,1980,(3).案,具有较强的可操作性,体现出未来生态环境的[7] 中国 1∶100 万土地类型编委会. 中国 1∶100 万土地类型变化趋势,以利达到改善和优化生态环境的目的。图(J-47). 北京:测绘出版社,1988.[8] 中华人民共和国国家标准GB10112-88: 确定术语的一般原则与方法参考文献. 北京:中国标准出版社, 1989,1~10.[9] 肖笃宁, 钟林生. 景观分类与评价的生态原则. 应用生态[1] 赵廷宁, 丁国栋, 马履一. 生态环境建设与管理. 北京:中学报,1998, 9(2):217~221.国环境科学出版社,2004,2~3.[10] 蒋卫国, 谢志仁, 王文杰 等. 基于“3S”技术的安徽省景[2] 刘胤汉, 管海晏, 李厚地 等. 西北五省(区)生态环境综观生态分类系统研究. 水土保持研究, 2002, 9(3):236~合分区及其建设对策. 地理科学进展,2002,21(5):403~240.409.[11] 王岩松, 沈 波. 松辽流域景观分类研究. 水土保持科技[3] 廖 克. 地球信息图谱与数字地球. 地理研究,2001,20情报,2001(6):36~38.(1):56~61.[12] 刘胤汉, 岳大鹏, 管海晏 等. 陕西省生态环境分类与评[4] 廖 克, 陈文惠. 生态环境动态监测与管理信息系统的设价研究. 中国生态农业学报, 2003,11(2):159~161.计与建设. 测绘科学,2004,29(6):11~14.[13] 吴传钧, 郭焕成. 中国土地利用. 北京: 科学出版社,[5] Zonneveld I S. 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森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利(国家林业局西北林业规划设计院,遥感计算中心,西安710048)本文发表于<陕西林业科技>2005 No.1 P.27-29,55摘要: 目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。 关键词:SPOT5 遥感数据,森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are given.Key words: SPOT5 image data,forest inventory, data processing 前言 卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富等特点,所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星(即SPOT5星)发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米(短波红外空间分辨率为20米),但全色波段空间分辨率达到2.5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析,在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下,SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查,可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中,尤其,是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践,结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1.SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术,具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道,轨道高度约832Km,轨道倾角98.7o ,每天绕地球14圈多,重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能,使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)和1台宽视域植被探测仪(VGT)。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果,认为HRG的波段设置(见表1)足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2.SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程:2.1 遥感数据的订购 订购数据时,用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号(PATH/ROW)。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差,间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据,比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察,用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据,但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。 根据我们对SPOT5遥感数据的使用,对于森林资源调查,北方9,10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品,在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品,用户可根据自己的工作需要进行处理,同时也可减少费用。 2.2 基础数据准备 大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1:10000地形图和1:25000数字高程模型(DEM)。 将1:1万地形图扫描,扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正,纠正精度控制在0.3毫米内。从测绘部门购买的1:1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影,而1:2.5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时,将校正好的1:1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。 对于没有1:1万地形图的地区,建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 2.3几何正射校正 正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数,这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括:卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。 以校正好的1:1万地形图为基准,在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时,应先进行全色波段数据校正,然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正,且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀,影像的边缘部分布要有控制点分布,同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定,根据我们的经验,一景60KmX60Km的SPOT5数据,一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果,在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 2.4 辐射校正 用户购买的SPOT5的各级数据,数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正,即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况,用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响,清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa,g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像;f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 2.5 波段组合 根据SPOT5数据波谱特征(表1),各波段分别记录反映了植被的不同特征方面:B4(SWIR)短波红外反映植物和土壤的含水量,利于植被水分状况和长势分析;B3(NIR)近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感;B2(RED)红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感;B1(VIS)可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米,使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰,例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 2.6 影像数据融合 对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户,进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据(层)的特征,融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段,影像融合分为:像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息,应进行像元级的数据融合,将2.5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样,根据数据融合的目的,即最大限度的突显森林植被信息,应选取B4、B3、B2和PAN波段,根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想:2.7遥感影像地图 将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,按1:1万地形图分幅生成1:1万纸质图作为外业手图。 3. 结果和讨论 3.1 几何精度 利用SPOT5物理模型,采用1:1万地形图和2.5万DEM ,经过正射校正处理,可使影像的几何精度控制在2个像元内(<10米),达到1:1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 3.2 波段选择 对于没有全色波段的情况,SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中,林分类型信息提取是最为重要的环节,所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 3.3 融合效果 融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率,丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性,提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。 参考文献 1.周成虎,杨晓梅,骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》,科学出版社,北京,2001,3-4. 2.赵英时.《遥感应用分析原理与方法》,科学出版社,北京,2001.88-90 3.北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》,2004,68-70. 4.Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-52.21世纪遥感与GIS的发展 来源: 李德仁 时间: 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁 (武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079)摘要:在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。 关键词:发展趋势;航空航天遥感;地理信息系统;对地观测 中图法分类号:P208;P237.9 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展,人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶,遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术,迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 1.1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率) 从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一,短短几十年,遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。 卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m,进一步提高到Quckbird(快鸟)的0.62m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOS AM-1(Terra)和EOS PM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如,美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d,空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间,我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 1.2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制 确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿(Where)是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。 美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪(SLA)安装在航天飞机上,企图建立基于SLA的全球控制点数据库,激光点大小为100m,间隔为750m,每秒10个脉冲;随后又提出了地学激光测高系统(GLAS)计划,已于2002年12月19日将该卫星IICESat(cloud and land elevation satellite)发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光(1064nm)和可见绿光(532nm)的短脉冲(4ns)。激光脉冲频率为40次/s,激光点大小实地为70m,间隔为170m,其高程精度要明显高于SRTM,可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。 法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号,通过测定多普勒频移,以精确解求卫星的空间坐标,具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度,精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道,3个坐标方向达到±5cm精度,对于SPOT 5和Envisat,可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素,直接进行无地面控制的正射像片制作,精度可达到±15m,完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 1.3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化 从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义(What)是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 1.4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化 利用遥感影像自动进行变化监测(What change)关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大,周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。 自动变化监测研究包括利用新旧影像(DOM)的对比、新影像与旧数字地图(DLS)的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像(或数字地图)进行配准,然后再提取变化目标,这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行,实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器,将数据处理在轨完成,发送回来的直接为信息,而不一定为影像数据。 1.5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后,我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设,2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率,其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题,涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面,有室内各种三维激光扫描与成像仪器,还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后,可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真,而且可以按照时间序列,将历史文化在时间隧道中再现,对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 1.6 全定量化遥感方法将走向实用 从遥感科学的本质讲,通过对地球表层(包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层)的遥感,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 2.1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段,目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求,形成了面向对象的数据模型和三库(图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库)一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化,更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台,以大型关系数据库(Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理,成为当前GIS技术的主流趋势。 2.2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化 在传统的GIS中,空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前,空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD(level of detail)技术的多比例尺空间数据库,在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据,多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大,在显示不同比例尺数据时,可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用,真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛,已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等,基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外,可以同时拥有一个Cyber空间。 2.3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术,空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用,它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立,从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译,以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来,从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段,但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究,其应用前景是不可估量的。 2.4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业 随着计算机通讯网络(包括有线和无线网)的大容量和高速化,GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库,将可提供全社会各行各业的应用需要。因此,联邦数据库和互操作(federal databases & interoperability)问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享,GIS规律功能模块的互操作与共享,以及多点之间的相同工作,这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费,而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件,这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。 目前已兴起的LBS和MLS,即基于位置的服务和移动定位服务,突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关,成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户,若每人每月为MLS支付10元费用,全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来,地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务(geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime)。 2.5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系 笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]:(1)地球空间信息的基准,包括几何基准、物理基准和时间基准;(2)地球空间信息标准,包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全、保密及技术服务标准以及元数据标准等;(3)地球空间信息的时空变化理论,包括时空变化发现的方法和对时空变化特征的和规律的研究;(4)地球空间信息的认知,主要通过各目标各要素的位置、结构形态、相互关联等从静态上的形态分析、发生上的成因分析、动态上的过程分析、演化上的力学分析以及时态上的演化分析达到对地球空间的客观认知;(5)地球空间信息的不确定性,包括类型的不确定性、空间位置的不确定性、空间关系的不确定性、逻辑的不一致性和信息的不完备性;(6)地球空间信息的解译与反演,包括定性解译和定量反演,贯穿在信息获取、信息处理和认知过程中;(7)地球空间信息的表达与可视化,涉及到空间数据库多分辨率表示、数字地图自动综合、图形可视化、动态仿真和虚拟现实等。目前,这些方面的研究对建立完备的理论尚嫌不足,需要在今后加强这方面的基础研究。 关于遥感与GIS的集成,涉及到GPS和通信技术的集成,本文未作具体讨论,其具体内容可参见文献[4—6]。 3 结语 遥感与GIS在20世纪出现,在21世纪不仅将形成自身的理论体系和技术体系,而且将形成天地一体化的空间信息服务产业,为国民经济建设、国家安全、社会可持续发展和提高人民生活质量做出愈来愈大的贡献。 参考文献: [1] Li D R, Sui H G. Automatic Change Detection of Geospatial Data from Imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2002,34(II):245—251 [2] 龚健雅. 地理信息系统基础. 北京:科学出版社,2001 [3] 邸凯昌. 空间数据发掘与知识发现(第一版). 武汉:武汉大学出版社,2000. 182 [4] 李德仁,关泽群. 空间信息系统的集成与实现(第一版). 武汉:武汉测绘科技大学出版社,2000. 244 [5] 李德仁,李清泉. 论地球空间信息技术与通信技术的集成. 武汉大学学报(信息科学版),2001,26(1):1—7 [6] 李德

灾害遥感监测研究论文

地质灾害的种类很多,火山、地震、滑坡、泥石流、地面沉降、水土流失、沙漠化、盐碱化等。遥感资料尤其卫星图像能大面积、周期性具体而微地把地面实况记录下来,为地质灾害的定时定位监测、预报研究提供极为宝贵的资料。对地质灾害的实时监测更是地学遥感发展的一个新方向。

我国是地震较多的国家。地震灾害主要是由断裂的新构造活动引起,多波段多时相遥感资料对大断裂的新构造活动研究很有效。从遥感资料可以获得:①查明区域断裂格架基础上,把易诱发地震的活动断裂交切点、端点、拐点,这些都是地壳应力最集中的地段,为孕震及发震构造研究提供非常有用的基础资料。②对已经发生震灾地区的遥感图像(如唐山地区),为震灾调查与评估、地震地质研究提供其他技术方法无可取代的资料。③利用遥感某些特殊影像特征,进行地震预报与分析,如强祖基等(1991)用多时相NOAA卫星热红外图像对1990年中国与独联体边界斋桑泊两次强震研究(参阅第十一章有关部分)。④为研究板块活动及地震预报,美国在圣安德列斯断裂两盘各安装一台红宝石激光器,利用1972年发射的激光测地卫星反射回来的信号,长期、定位地监测断裂两盘精确位移。

滑坡泥石流是交通、水利建设重要自然灾害,对我国西北地区交通及长江中上游航行和水利工程危害大、损失重。长江三峡工程的环境地质工作就包括库区沿江地段滑坡的调查。R.Guillande等人(1991)对安第斯山滑坡灾害研究时,把构造、地震、地表径流以及用数字图像编制出边坡坡度大于30°的坡度图,作为诱发滑坡的因子来研究滑坡。铁道部遥感工作者通过具体调查,提出用遥感图像来判定泥石流沟的八条直接解译标志与统计判别的标准,并据此判定成昆线和普雄工务段的某沟为泥石流沟,采取措施,使1986年7月6日暴雨引发的泥石流的破坏损失减小到最低。

李海萍.从志愿服务看北京奥运.志愿北京-2005志愿服务与人文奥运国际论坛成果集,北京:人民出版社,2005.10,PP:51-64熊利亚,李海萍,庄大方.应用MODIS数据研究沙尘信息定量化方法探讨.地理科学进展,2002,21(4):327-332李海萍,庄大方,熊利亚.北京周边沙源区沙化土地光谱特征初探.地理研究,2002,21(5):599-607李海萍,庄大方,熊利亚.沙化土地野外光谱数据采集的技术方法探讨.武汉大学学报(信息科学版),2003,28(4):484-487朱燕君,李海萍.黄河断流的气候因子分析.资源科学,2003,25(2):26-31。LIHai-ping,XIONGLi-ya,ZHUANGDa-fang.DiscussonQuantitativeMethodStudyofSand-dustInformationinAridandSemi-aridareaUsingTerra/MODISData.ProceedingsofSPIE:EcosystemDynamics,Ecosystem-SocietyInteractionsforSemi-AridandAridLand,vol.4890(2003):732-741,ISBN:0-8194-4676-9,(EI检索刊物)李海萍,熊利亚,庄大方.中国沙尘灾害遥感监测研究现状及发展趋势.地理科学进展,2003,22(1):45-52李海萍.运用地理信息系统进行专题制图的教学研究.西北测绘信息,1999,55(1):16-18?(获西北地区第九届测绘学术与科技信息交流会优秀论文奖)李海萍.PCARC/INFO的符号系统及其地图符号设计方法.西北师范大学学报(自然科学版),1998,34(4):90-94李海萍.旱涝灾害研究中对历史资料的数据预处理.西北师范大学学报(自然科学版),1997,33(地理科学专辑):68-72李海萍.浅析地理信息系统中应用分析模型的作用.西北师范大学学报(自然科学版),1997,33(4):65-68李海萍,彭望禄,赵济.黄淮海平原历史旱涝灾害的时间序列分析.北京师范大学学报(自然科学版),1995,31(4):549-552所教课程: 地理信息系统、遥感概论、环境遥感应用、遥感图像数字处理、地图学、地球概论研究方向: 地理信息系统应用,资源与环境遥感应用

遥感土壤碳库研究论文

关注土壤碳库地球上的碳元素分布于海洋、地质化石、土壤、植被、大气等各库中。其中,土壤有机碳库是全球陆地表层系统中最大的碳库,约是大气碳库的2倍、陆地植被碳库的2~3倍。武汉植物园副研究员、生态学课题组成员张克荣介绍,土壤有机碳通过分解作用产生的co2排放是土壤碳与大气co2交换的主要形式。土壤既可以通过土壤呼吸充当大气co2的“源”,也可以通过有机碳的净积累成为co2的“汇”,“源”或“汇”状态取决于碳输入与输出之间的比例。土壤与大气之间每年的碳交换量达到60~80pg(1pg=1×1015克),是每年石油和煤等燃料燃烧释放的7~10倍。张克荣说:“土壤碳库的变化,对陆地生态系统的碳储存和碳释放起着至关重要的作用。”作为一种主要的温室气体,co2对地球热量平衡有重要作用。自工业革命以来,由于人类活动,如人口过快增长、土地利用变化、化石燃料燃烧等,导致大气中的co2浓度明显升高。co2浓度的升高,可能会对全球气候、生态系统以及其他各方面产生深远影响,比如温度和降水的改变,从而影响人类的可持续发展。因此,越来越多的科研人员把目光转移到土壤有机碳的研究上。存在争议的预测其中,土壤有机碳的分解与气候因子的关系,尤其对温度、降水的敏感性是学术界关注的焦点问题。张克荣指出,这些问题对于认识和预测气候变化(如温度和降水的改变)的影响、理解气候因子与生态系统之间反馈机制十分关键。

1、科研课题:已经主持完成各级各类课题40多项,包括:国际合作项目2个、国家级课题4个、省部级课题16个、横向课题20多个。现正在主持课题9项:(1)国家自然科学基金“鄱阳湖地区土地利用变化对生态环境效应的机制研究(30760048)”(2)省自然科学基金“基于“3S”技术的农田土壤碳库演变机制研究(0630050)”(3)中科院知识创新工程重大项目子课题“江西省耕地质量和粮食生产潜力评价研究”(4)省部合作项目“鄱阳湖经济区农业资源可持续发展战略研究”(5)农业部项目“江西省耕地地力评价研究”(6)其他有关农业信息技术和土地利用规划的横向课题5个。2、科研奖励:(1)2002,获国土资源部土地规划优秀成果奖二等奖3个:“江西省土地利用总体规划”、“临川市土地利用总体规划”和“浮梁县土地利用总体规划”(均排名第二)。(2)区域土地质量评价,赵小敏、郭熙等,江西省高校科技成果奖三等奖,2007年(3)“农用地分等信息系统的研究与应用”2007年获农业部的中华农业科技奖三等奖(排名第一)3、发表论文:共公开发表学术论文130多篇,其中近期的有59篇:(1)土地利用总体规划实施评价,中国土地科学,2003,Vol.17(5),第1作者(2)鄱阳湖地区沙地遥感调查及治理研究,水土保持研究,2003,Vol.10(4),第1作者(3)鄱阳湖地区湖滩草洲遥感调查与综合利用研究,江西农业大学学报,2003,Vol.25(1),第1作者(4)基于GIS的江西中低产田等级评价和改造研究,江西农业大学,2003,Vol.25(3),第1作者(5)洞庭湖洪涝灾害成因与防治对策研究,生态学杂志,2003,Vol.22(6),第2作者(6)作物生长模型WOFOST在华北平原的适应性研究,植物生态学报,2003,Vol.27(5),第3作者(7)鄱阳湖湿地资源现状分析及其保护对策,江西农业大学学报,2003,Vol.25(6),第二作者(8)精确农业信息系统设计及其在农地整理规划中的应用,西北农林科技大学学报.2003,31(5).第2作者(9)土地整理中的土地权属调整——以山东省阳信县为例,李敏赵小敏,江西农业大学学报:社会科学版,2004,3(2)(10)提高土地开发整理项目经济效的途径,李敏赵小敏,农业工程学报,2004,20(3).-262-265(11)土地收益模型在基准地价评估中的应用,江立武赵小敏,江西农业大学学报:社会科学版,2004,3(1).-30-33(12)我国土地利用规划体系的优化与完善,东北农业大学学报:社会科学版第二作者.2004,2(3).-22-25,(13)江苏省经济发展与耕地数量动态变化及对策分析,江西农业大学学报:社会科学版,第二作者.2004,3(4)(14)土地利用总体规划修编思路探讨,国土资源,第二作者.2004(11).-24-27(15)GPS实时动态(RTK)技术在土地测量中的应用研究,江西农业大学学报,第二作者.2005,27(1)(16)理想点法在土地利用规划方案评价中的应用,农业工程学报,第二作者.2005,21(2)(17)县域土地持续利用评价的研究——以新建县为例,江西农业大学学报:社会科学版,2005,4(2),第二作者(18)Toxicityofcadmiumtosoilmicrobialbiomassanditsactivity:EffectofincubationtimeonCdecologicaldoseinapaddysoil,浙江大学学报:B卷英文版-2005年5期,第三作者(19)郝仕龙、李壁成、赵小敏,黄土丘陵小流域景观空间格局动态分析,中国水土保持科学-2005年2期,第三作者(20)汤江龙、赵小敏等,我国城市用地水平研究,地域研究与开发-2005年4期(21)汤江龙、赵小敏,土地利用规划中人口预测模型的比较研究,中国土地科学-2005年2期(22)郝仕龙、赵世伟、赵小敏,半干旱区雨水集流工程的高效开发与利用,水土保持研究-2005年3期(23)段萍、徐咏文、赵小敏,鄱阳湖地区洪涝灾害遥感分析,地理空间信息-2005年4期(24)江西省耕地地力等级评价研究,邵华、赵小敏等,2006,Vol.28(6),江西农业大学学报(25)数理统计法在城市土地级别验证中的实践研究,江立武、赵小敏等,2006,Vol.28(6),江西农业大学学报(26)江西省赣州市新农村建设规划对策研究,邓建宇、赵小敏等,2006,Vol.5(4),江西农业大学学报(社科版)(27)基于GIS的土地适宜性评价决策支持系统研究与应用,夏敏、赵小敏等,2006,Vol.22(4),农业系统科学与综合研究(28)基于GIS的土地适宜性评价决策支持系统—以南京市讲宁区为例,夏敏、赵小敏等,2006,Vol.15(3),长江流域资源与环境(29)江西省50年耕地变化与社会经济驱动力研究,李江华、赵小敏等,2006,Vol.28(3),江西农业大学学报(30)城镇建设用地预测方法研究,邵建英、赵小敏等,2006,Vol.28(3),江西农业大学学报(31)土地利用总体规划述评,于少康、赵小敏等,2006,Vol.23(2),国土资源科技管理(32)土地利用总体规划失灵及其对策思考,郭宏慧、赵小敏等,2006,Vol.5(2),江西农业大学学报(社科版)(33)土地利用总体规划环境影响评价理论与方法初探,陈文波、赵小敏等,2006,Vol.28(1),江西农业大学学报(34)江西省土地资源可持续利用综合评价,余敦、赵小敏,2007,Vol.35(32),安徽农业科学(35)鄱阳湖自然保护区生态承载力,蔡海生、赵小敏等,2007,Vol.27(11),生态学报(36)土地利用总体规划实施的社会影响度研究,建平、赵小敏等,2007,Vol.21(5),中国土地科学(37)南昌市郊蔬菜基地土壤重金属含量及评价,朱美英、赵小敏等,2007,Vol.35(18),安徽农业科学(38)浅谈划拨土地使用权价格评估,黄茜、赵小敏等,2007,Vol.35(3),安徽农业科学(39)补充耕地约束体系研究,任青达、赵小敏等,2007,Vol.24(3),国土资源科技管理(40)农用地定级中样地法和修正法的比较研究,罗璇、赵小敏等,2007,Vol.29(3),江西农业大学学报(41)基于GIS和地统计学的土壤养分时空变异分析,夏敏、赵小敏等,2007,Vol.29(2),江西农业大学学报(42)对江西省赣州市政项目管理模式的分析与思考,邓建宇、赵小敏等,2007,Vol.6(2),江西农业大学学报(社科版)(43)鄱阳湖湿地整理与可持续管理探讨,蔡海生、赵小敏等,2007,Vol.38(2),人民长江(44)鄱阳湖区土地整理潜力分析,蔡海生、赵小敏等,2007,Vol.12(2),中国农业大学学报(45)基于GIS技术的多目标土壤资源适宜性评价,胡国瑞、赵小敏等,2008,Vol.24(9),农业工程学报(EI)(46)农地整理项目后效益评价模式的构建,孙雁、赵小敏等,2008,Vol.24(1),农业工程学报(EI)(47)GIS在环保型养猪业区域规划中的应用,赵小敏等,2006,Vol.22(9),农业工程学报(EI)(48)江西省农用地分等信息系统,余敦、赵小敏,2006,Vol.22(6),农业工程学报(EI)(49)铬Cr^6+对水稻种子萌发及幼苗生长的影响,卢志红、赵小敏等,2008,第3期,中国土壤与肥料(50)对土地利用规划体系建设的初步探讨,周雪华、赵小敏,2008,Vol.10(2),资源与产业(51)江西省表层土壤有机碳库储量估算与空间分布特征,袁芳、赵小敏等,2008,Vol.17(2),生态环境(52)铅对旱地红壤脱氢酶活性的影响,罗运阔、赵小敏等,2008,Vol.36(14),安徽农业科学(53)城镇建设用地规模影响因素分析及预测,林建平、赵小敏等,2008,Vol.25(2),国土资源科技管理(54)城镇建设用地增加与农村建设用地减少挂钩的探讨,林建平、赵小敏等,2008,Vol.7(1),江西农业大学学报(社科版)(55)GIS支持下的江西省地震潜在危险度评价,林建平、赵小敏等,2008,Vol.30(1),江西农业大学学报(56)基于GIS的江西省耕地质量等级评价研究,邵华、赵小敏等,2008,Vol.30(6),江西农业大学学报(57)非农建设占用耕地与经济发展关系的定量分析,马春花,2009,37(5),安徽农业科学赵小敏(58)基于GIS和生态位适宜度模型的耕地多适宜性评价,付清,200925(2),农业工程学报赵小敏(59)基于GIS的县域土地生态环境敏感性评价研究——以奉新县为例,龙惠芳、郭熙、赵小敏,中国园艺文摘,2009年1期(60)中心城区土地利用总体规划修编的若干问题探讨——以吉安市为例,张俞、赵小敏等,《江西农业大学学报:社会科学版》 2009年第8卷第2期4.专著和教材(1)土地利用总体规划的技术方法研究,新华出版社,2004,主编(1)(2)农地整理项目设计及后评价,中国农业科学技术出版社,2005.1,主编(1)(3)区域土地质量评价,中国农业科学技术出版社,2005,主编(1)(4)土地利用变化及其生态环境效应研究,地质出版社,2006,主编(1)(5)鄱阳湖区土地利用格局特征与安全格局构建研究,中国农业出版社,2007,主编(2)(6)地质与地貌学,中国农业出版社,2009年5月,副主编(1)

这个难度很大呀

遥感期刊

《遥感科学》(Remote Sensing Science)是IVY出版社旗下的一本关注遥感科学与技术的综合性国际期刊,主要刊登有关遥感基础理论,遥感技术发展、遥感应用等研究领域内最新进展的学术性论文、评论性文章和研究综述性文章

比较难在TGRS发表。这本刊物对创新要求比较高,即使撰写的不是太好,也会给机会修改。TGRS偏重遥感算法,因此方法的创新性和逻辑性十分重要。论文的质量,需要较新的创意,和完备的实验,而且论文长度要够,还是投国外期刊,同时建议好好组织论文的结构,语言。审稿人的意见的回复,首先辩证对待审稿人的意见,见招拆招,别人是对的,就要虚心接受,是错的,也得据理力争,当然语言要恰当委婉。

要求中文核心还是科技核心?

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