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一、贵州师范大学在哪个区 贵州师范大学 是在贵阳市云岩区，具体地址在贵州省贵阳市云岩区宝山北路116号,该校是当时全国仅有的八所国立师范学院之一，是贵州目前唯一一所进入教育部、国家外专局“111计划”的高校。 二、贵州师范大学简介 贵州师范大学 的前身——“国立贵阳师范学院”创建于1941年，是当时全国八所国立师范学院之一。建校之初，以王克仁、齐泮林、曾景、萧文灿、王佩芬、朱厚锟、尹炎武、李独清、李锐夫、杨宪益、姚奠中、夏元瑮、谢六逸、谭戒甫、向义、熊铭青、郝新吾、汤炳正、赵咸云、梁祖荫等为代表的一批知名学者来校任教。他们艰苦办学，传薪继火，为学校的进一步发展奠定了坚实基础。1950年10月更名为“贵阳师范学院”；1954年10月教育部委托贵州省人民政府管理贵阳师范学院，11月贵州省人民政府正式接管学院；1985年更名为“ 贵州师范大学 ”，1996年被贵州省人民政府确定为省属重点大学；2004年原贵州理工职业技术学院并入；2006年被列入教育部“对口支援西部高校计划”，与 厦门大学 结成对口支援关系；2013年7月正式获批博士学位授权单位；2015年成为教育部与贵州省人民政府共建的高等学校；2016年与兰州大学签署战略合作协议，开启双方深度合作与协同创新的新局面；2017年成为贵州唯一一所进入教育部/国家外专局“111计划”的高校。 学校地处有着“中国避暑之都”美誉的林城——贵州省省会贵阳市，现有三个校区，分别座落在云岩区、白云区（求是学院）和花溪区，占地面积近2800亩。有全日制在校学生3.8万人（含求是学院学生10000余人、研究生2830人）。设有24个学院、1所继续教育学院、1所独立学院（求是学院）。 学校学科综合实力位居贵州省高校前列。现有4个贵州省国内一流建设学科、4个贵州省区域内一流建设学科、6个一级学科博士学位授权点（覆盖32个二级学科）、22个一级学科硕士学位授权点（覆盖107个二级学科）、1个独立二级学科硕士学位授权点，6个自主设置二级学科硕士学位授权点，9个硕士专业学位类别（领域）授权点，81个本科专业，具备应届本科生攻读硕士学位推免权。有7个全国高校本科特色专业建设点、5个国家级本科专业综合改革试点项目、省级“一流大学”建设项目4类共11项：一流专业项目5个（含培育项目1个）、一流课程项目2个、一流平台项目2个、一流师资项目2个， 2个教育部卓越教师培养改革项目、4个教育部卓越中学教师培养项目、10个省级本科专业综合改革试点项目、9个省级卓越人才培养计划项目、7个省级大学生创新创业训练中心、11个省级特色重点学科、13个省级重点学科、19个省级高校示范性本科专业（特色专业），学科专业涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、管理学、艺术学等11个学科门类，形成了以教师教育为特色的综合性学科布局。 学校大力实施人才强校战略，师资队伍结构不断改善。 现有在职教职工 2572人，其中师资1785人，师资中有教授299人、副教授677人，有593人具有博士学位、945人具有硕士学位。学校师资队伍中有“*”特聘教授1人、中宣部文化名家暨“四个一批”人才人选1人、国家“*”哲学社会科学领军人才1人、国家级中青年有突出贡献专家1人、国家工程技术研究中心学术技术带头人1人、新世纪百千万人才工程国家级人选1人、教育部新世纪优秀人才支持计划人选4人、国家级“教学名师”1人、全国模范教师2人、全国优秀教师10人、全国杰出专业技术人才1人、全国五一劳动奖章获得者 4人、全国师德标兵1人、全国师德先进个人1人、全国优秀科技工作者1人、全国高校思想政治理论课优秀教师2人、全国高等学校党的建设和思想政治教育先进工作者2人、全国两课优秀教师1人、全国思想政治理论课年度影响力人物3人、全国优秀社科普及专家1人、教育部专业指导委员会委员13人、享受国务院特殊津贴专家31人、享受省政府特殊津贴专家17人、贵州省核心专家3人、省管专家26人 、 贵州省优秀教师13人、省高等学校“教学名师”19人、省高校哲学社会科学“黔灵学者”5人、贵州省优秀科技工作者1人、省优秀青年科技人才20人、省青年创新人才奖3人、省青年科技奖12人、省高层次创新人才27人（千层次人才22人、百层次人才5人）、省高校哲学社会科学学术带头人26人、省高校思想政治理论课教学名师7人。师资队伍中有“候鸟型”特聘教授30人(其中院士2人、“*”特聘教授2人、国家“*”领军人才2人、国家杰出青年基金获得者1人)。 学校教育教学资源较为丰富，是全省高素质创新型人才培养的重要基地，2017年1月，学校荣获“国家级首批深化创新创业教育改革示范高校”称号。2017年6月入选全国大学生创新创业实践联盟常务理事单位和中国高校创新创业教育联盟理事单位，2017年12月入选教育部“全国高校实践育人创新创业基地”。现有1个国家级大学校外实践基地、2个国家级实验教学示范中心、1个国家级专业技术人员继续教育基地、1个国家级教育现代化监测研究中心、1个国家级教师研修基地（教育部全国高校思想政治理论课教师社会实践研修基地）、1个国家级教育综合实验实训示范中心、1个国家级社会体育指导员培训基地、1个省级教师教学发展示范中心、2个省级重点学科人才培养基地、5个省级实验教学示范中心。中国国际化人才外语考试（BFT）贵州省考试培训中心、贵州省高校思想政治理论课教师培训基地、贵州省中小学骨干教师培训基地、贵州省心理健康骨干教师培训中心、贵州省大学生文化素质教育基地、贵州省教师教育现代化教学实习基地、全国外语水平考试贵州考试中心、信息技术及应用培训基地、高等学校教育技术培训中心、贵州省高等学校师资培训中心、贵州省教育厅教师资格认定指导中心、贵州省教师教学发展示范中心、贵州省统一战线理论研究基地、贵州省廉政文化理论研究基地、省级优秀校园文化育人基地、贵州省高考评卷基地、贵州省美术设计类专业考试基地、贵州省普通高等学校体育专业术科考试基地、贵州省非物质文化遗产传承人群培训基地、中国非物质文化遗产传承人群研修研习培训基地、“中国·贵阳大数据旅游研究（实训）基地”、中华优秀传统文化传承基地——贵州蜡染传承基地、贵州省志愿服务项目孵化中心、贵州省学校共青团研究中心、贵州生态文化国际交流中心等挂靠在学校。 学校有1个国家工程技术研究中心、1个国家地方联合工程实验室、1个国家级大学科技园、1个国家级小微企业创业创新示范基地、1个国家级众创空间、1个教育部111引智基地、1个省部共建国家重点实验室培育基地、1个教育部科技创新人才团队、6个省高校人文社科研究基地、7个省级重点实验室、6个省级工程研究中心、6个省级工程实验室、1个国家遥感中心贵州分部、12个省级科技创新人才团队、4个省级协同创新中心，1个省级天文研究与教育中心，1个贵州省产学研结合示范基地（全省高校唯一），2个院士工作站。学校分析测试中心是贵州省司法厅首批批准的“物证司法鉴定所”、贵州省质量技术监督局批准的“贵州省化学试剂质量监督检验站”。出版有《 贵州师范大学 学报》（社会科学版）、《 贵州师范大学 学报》（自然科学版）和《 贵州师范大学 报》等报纸刊物，其中，《 贵州师范大学 学报》（社会科学版）是全国百强社科学报、中国人文社会科学核心期刊和贵州省一级期刊，《 贵州师范大学 学报》（自然科学版）是中国科技核心期刊。2014年以来，学校共承担省部级（含省部级）以上科研项目772项，其中国家重点研发计划项目1项、国家级科研项目246项、省部级科研项目526项，全校科研经费近4.18亿元；获省部级以上科研奖162项；获国家级教学成果奖2项、省级教学成果奖24项；国际级文艺奖2项；获批专利316项，出版学术著作339部。学术论文被SCIE、SSCI、SCI、EI、ISTP、ISSHP、CSSCI、CSCD收录4600余篇。 学校数字化校园建设水平高、功能强，无线网络覆盖大部分公共区域及图书馆阅览区域，基于公共数据平台的数字化校园服务全校。图书馆资源丰富，特色鲜明，三校区馆舍面积6.2万平方米。馆藏纸质文献269万余册，其中古籍文献10万余册，年订阅纸质中外文报刊2250余种；数字资源总量达114.72 TB，其中电子图书158万余种册，提供使用中外文数据库48个，其中自建特色数据库21个。是“全国古籍重点保护单位”，“CALIS（中国高等教育文献保障系统）贵州省文献信息服务中心”，“全国文化信息资源共享工程基层分中心”。 学校注重对外学术交流与合作研究，先后与美国、英国、葡萄牙、俄罗斯、澳大利亚、日本、韩国、泰国、印度尼西亚、马来西亚、越南、柬埔寨等多个国家和台湾地区的大学与科研机构建立长期合作与交流关系，分别与美国、葡萄牙、俄罗斯、韩国、日本、泰国、印度尼西亚、马来西亚、瑞士等国家和台湾地区的多所大学开展有师生交流项目。开放办学力度进一步加大，是承担中国政府奖学金来华留学生培养任务院校之一，与英国苏格兰学历管理委员会合作举办有英国高等教育文凭项目（SQA-AD），与教育部留学服务中心合作开设有本科国际通识教育课程（IGEC），学校设有汉语水平考试（HSK）考点，可组织实施相关汉语水平考试。 学校历经七十八年风雨，代代贵师学人以振兴国家、民族为己任，修身治学，殚精竭虑，形成了特有的学人品质和学校品格，熔铸了“爱国、奉献、敬业、自强”的大学精神，凝练了“慎思笃行、博学致新”的校训，培养培训了27万余名各条战线的优秀人才，成为各项事业蓬勃发展、综合实力稳步提升、以教师教育为特色的多科性师范大学，为推动贵州经济社会发展尤其是基础教育的发展做出了积极贡献。 站在新的历史起点上，学校将以省部共建为契机，继续抢抓机遇，加快发展，突出特色，推动跨越，为加快建设教师教育特色鲜明、多学科协调发展的高水平教学研究型大学而努力奋斗。 贵州师范大学在安徽历年招生录取分数线【2013-】 贵州师范大学王牌专业 比较好的特色专业名单 贵州师范大学是双一流大学吗 贵州师范大学教务处系统入口地址 贵州师范大学教务处官网： 贵州师范大学求是学院教务处电话 附号码及其他联系方式 贵州师范大学教务登陆入口地址 贵州师范大学教务系统入口： 贵州师范大学在哪里 贵州师范大学求是学院在哪里 ;
你问他们做什么？
（一）实验室简介
国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室成立于2007年，隶属于中国地质科学院矿产资源研究所，定位于应用基础研究。实验室现有固定人员67人，下设10多个专业实验室，拥有开展成岩成矿物质成分（同位素、元素）、结构、年代学和成矿物理化学条件研究的一系列先进的地球化学分析测试仪器，以及开展地球物理、遥感信息处理和可视性矿产资源评价的众多的先进设备。承担了国家“973”计划、国家科技支撑计划、国际合作项目、自然科学基金项目以及省部级项目（包括地质调查项目）等众多科研项目的工作。
国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室以矿产资源形成过程、分布规律和勘查评价技术为研究方向。其特色在于将成矿背景、成矿过程、成矿规律、矿床模型和勘查评价技术作为一个整体来进行研究。其优势在于实验室依托于中国地质科学院矿产资源研究所和中国地质调查局，能够将成矿及找矿理论研究与勘查评价有机地结合在一起，从而使研究成果能迅速地在实践应用中得到检验和提高。
（二）2013年度重要科研成果
1.世界大型超大型矿床成矿图编制及全球成矿规律研究与评价
“1∶2500万世界大型超大型矿床成矿图编制及全球成矿规律研究与评价”是中国地质调查局地质调查项目，也是世界地质图委员会在新世纪批准设立的首个矿产资源编图国际合作项目。通过8年多的工作，取得以下主要成果：
（1）提出客观实用的大型超大型矿床划分全球标准，从全球1285个主要矿床中筛选出445个大型超大型矿床，建立具有国际权威的世界大型超大型矿床数据库。
（2）以世界地质图委员会为国际合作平台，首次编制完成数字化的1：2500万世界大型超大型矿床成矿图，填补了国内外空白。
（3）根据大陆裂解增生、大洋开启闭合、洋陆相互作用及其地质演化特征，结合全球地质构造背景与成矿特征，首次在全球大陆范围划分出4大成矿域和21个巨型成矿区带，提出全球成矿统一性、不同区域成矿特殊性、大型超大型矿床成矿偏在性和异常成矿作用等新认识，深化全球成矿规律研究。
（4）在编图研究基础上，对世界主要类型矿产资源和各大洲矿产资源进行了战略评价，研究探讨了中国矿产资源战略问题。
该项成果为我国编制找矿突破战略行动总体实施方案、组织实施境外矿产资源勘查开发、部署地质调查国际合作、从全球视野破解我国矿产资源难题，提供了重要战略参考和科学指导。世界地质图委员会即将在全球范围正式发布《1：2500万世界大型超大型矿床成矿图》（英文版），使本项成果的应用范围扩展到全球地质界，在发展全球成矿学、寻找大型超大型矿床等方面具有世界指导意义。
此项成果2013年获国土资源科学技术二等奖。
2.我国主要金属矿床模型研究
根据国际矿床模型研究现状和发展趋势，结合我国金属矿床的基本特点，通过对我国20年来矿床研究和勘查成果的进一步总结和提高，建立或提升了我国主要矿床模型。首次按照国际标准，以矿床类型为主线，结合产出地质环境，开展了与酸性花岗岩有关的钨、锡和稀有多金属矿床，与中酸性花岗质岩石有关的斑岩-矽卡岩型铜、铁和钼矿床，与镁铁-超镁铁质岩有关的岩浆型铜镍硫化物矿床，与海底喷流有关的块状硫化物型铜铅锌矿床，密西西比河谷型铅锌矿床和主要金矿床等典型矿床模型和矿集区尺度模型研究，为在一定地质背景下开展特定的矿产及其组合找矿勘查提供了科学依据。完成了26组矿产111个矿床模型的编写，编辑完成了《中国矿床模型概论》。根据我国矿产资源评价和找矿勘查工作的需要，比较全面系统地编著了《国外主要矿床类型、特点及找矿勘查》，介绍了当今国际上主要类型矿床的特点、成矿机制、分布规律、形成背景以及矿床尺度、矿集区尺度和区域尺度的矿床模型，包括造山型金矿床、卡林型金矿床、浅成低温热液型金矿床、斑岩型±矽卡岩型铜钼矿床、密西西比河谷型铅锌矿床、沉积喷流型铅锌矿床、火山块状硫化物型铅锌铜多金属矿床、岩浆铜镍硫化物型矿床、铁氧化物铜金矿床、黑色岩系型矿床、砂岩型铀矿床、红土型镍矿床和红土型铝土矿床等13类矿床模型。根据我国东部中生代大规模成矿作用的期次和特点，选择主要成矿带（区）及代表性矿田或矿床，融汇了前人工作和本次研究的提升内容，系统提出了矿床、矿集区和区域尺度的矿床模型，编制了《中国东部中生代金属矿床图册》，探讨各类矿床的形成过程，最后总结提出中国东部中生代成矿环境，构筑出主要不同类型矿床组合的矿床模型，以期为我国进一步开展找矿勘查提供支撑。
该项成果于2013年获得国土资源科学技术奖二等奖。
3.全国矿产资源潜力评价取得一系列丰硕成果
“全国矿产资源潜力评价”项目经全国有关各单位科技人员奋力拼搏，历时8年，全面完成各项任务，取得了一系列丰硕成果，为制定国家资源战略、实施找矿突破战略行动全国地质矿产保障工程和“十二五”矿产勘查部署提供了重要依据。
全国重要矿产和区域成矿规律研究工作项目取得的主要成果有：①首次实现1、2、3、4级成矿区带的全覆盖，提出23个矿种矿产预测类型划分方案，厘定出388个矿产预测类型；②首次划分了单矿种的成矿区带，编制了系列图件，建立了矿产地一览表及数据库。完善了各成矿省的区域成矿模式及区域成矿谱系；培养了一批青年骨干及19位博士、博士后等，出版专著8部，发表论文168篇。
工作成果在一些重要矿床，如广西大厂锡多金属矿床、江西淘锡坑钨矿、盘古山钨矿、贵州大竹园铝土矿等矿床的勘查评价中起到了有效的指导作用，取得良好的找矿效果；在区域成矿规律研究方面提出了“五层楼+地下室”新成矿模式。
4.全国重要矿产总量预测项目建立矿床模型综合地质信息矿产预测方法体系
全国重要矿产总量预测项目在借鉴国内外矿产预测经验基础上，创新性地提出了矿床模型综合地质信息矿产预测方法体系，在此基础上圈定了各类不同级别预测靶区、成矿远景区近5万处，优选了省级成矿远景区和全国成矿远景区。预测评价了每个靶区、成矿远景区的潜在资源量。编制了单矿种资源潜力分布图、远景区分布图和勘查部署图等。全国重要矿产总量预测工作是一项任务庞大、覆盖全域的复杂系统工程，与以往和国外矿产预测比较，此次预测评价在地质资料水平、矿产预测方法、预测广度等方面处于国家领先水平。此项预测成果将对我国资源预测评价和矿产规划产生深远影响。
5.深部探测技术与实验研究专项取得重要进展
历时5年努力，深部探测技术与实验研究专项的深部矿产资源立体探测技术及实验研究项目取得了丰硕的成果。长江中下游成矿带岩石圈结构、深部成岩成矿过程、矿集区3D结构探测取得一批重大发现，深化了对巨型成矿带和矿集区形成的认识：
（1）发现了长江中下游成矿带发生岩石圈拆沉和幔源岩浆底侵的地震学证据，证实存在多级岩浆活动，诠释了巨型成矿带成岩、成矿的动力学成因。
（2）揭示了成矿带地壳精细结构和变形历史。发现上地壳由多重滑脱层上的逆冲-褶皱构造系统组成；后期的伸展盆地多数是在逆冲断层的基础上再活化形成。
（3）明确了郯庐断裂、长江构造带等重要构造带的性质。发现郯庐断裂为逆冲-推覆构造，张八岭隆起为一推覆体；“长江深断裂”为陆内造山阶段形成的多重逆冲构造，伸展阶段演化为伸展坳陷；“庐江-繁昌-湖州”断裂为伸展拆离构造带，向西可能与信阳-霍山断裂相接。
（4）获得铜陵、庐枞矿集区3D结构，揭示出重要岩体和控矿地质体的空间分布，深化了对成矿的认识，为深部找矿提供了重要信息。
6.钾盐成矿理论和预测评价取得重要进展
（1）裂谷成钾模式。从古生代—中生代晚期—新生代，钾盐成矿的大地构造环境从克拉通稳定巨型陆表海，转变为裂谷盆地。裂谷构造沉降形成封闭性良好的盆地，同时伴有大量火山活动，以温泉等形式带来丰富的深源成矿物质，一些裂谷还与大洋沟通，接受海水的补给；上述构造、物质条件与干旱气候的耦合，导致钾盐沉积成矿。总结研究提出裂谷成钾“两阶段三过程”模式。第一阶段，地表盐湖-太阳能作用；第二阶段，埋藏-岩浆热能作用；“三个成钾作用过程”：第一是蒸发沉积，第二是沉积淋滤，第三是变质-改造（图35，图36）（地球学报，2013,34（5），全文已被下载82644次）。
图35 裂谷盆地成钾模式图
（2）塔里木水化学与罗布泊成钾物源研究。课题组共采集和收集资料获得537件水样数据，统计分析发现，塔里木盆地河水SO4/Cl背景值为2.75，分别高出柴达木盆地河水（0.88）和海水（0.18）两倍多和18倍多；而塔里木盆地河水K/Cl背景值为0.06，高出海水（0.02）两倍多。由此说明，塔里木盆地地质背景本身具有富K和SO4、贫Cl的特征，这可能就是造成罗布泊盐湖巨量钙芒硝沉积、钾盐富集和盐湖氯相对亏损的地球化学背景（Boying et al.,2013）。研究还发现，除了蒸发作用和周围山区岩石风化影响外，塔里木盆地氯化物型盐泉水广泛分布，表明了来自地球深部的CaCl2型水参与了盆地水体演化及补给罗布泊盐湖。罗布泊是塔里木盆地水体的最终归宿。塔里木盆地地质背景即老地层富钾，构成了罗布泊盐湖成钾的矿源区，不仅对解释罗布泊富钾机理和中国陆块成钾理论研究具有重要启示，也对在罗布泊深部和外围开展找钾奠定了科学依据。
图36 裂谷盆地钾盐沉积及富钾卤水形成过程示意图
（3）钾盐找矿与资源预测。江陵凹陷钾盐勘查：在裂谷成钾模式指导下，通过实施油钾兼探，开展多学科综合研究，基本掌握了江陵凹陷深层富钾卤水的分布规律，建立钾盐资源模型，评价获得富钾卤水氯化钾资源预测量为8.2亿吨，确定了下一步勘查的主攻方向和优选靶区。
罗布泊钾盐预测：建立了盐湖钾盐聚集模型，推算获得罗布泊地层水体中可能蕴藏有11.19亿吨KCl资源量。目前，勘查发现卤水KCl的资源/储量为3.21亿吨，剩余7.89亿吨，故此，推断罗布泊尚具有很大的找钾空间。
兰坪-思茅盆地成矿预测：建立成矿地质体体积法资源量预测方法，计算预测区兰坪-思茅盆地预测区钾盐资源量达1.98亿吨；综合评价,预测结果可信度为0.65，高于传统地质体体积法（范建福，肖克炎等，2013）。至今，仅在勐野井发现2000万吨钾盐资源量，可见，兰坪-思茅盆地钾盐找矿尚有较大的潜力。
（4）青海柴达木盆地盐湖低品位钾盐开发利用研究。开发了一种用于盐矿开采的多级驱动溶矿方法，并获国家发明专利（专利号：ZL2009 1 0235552.X）。在青海别勒滩地区试验结果表明，利用该项技术可以整体提高溶剂水位，增大溶矿面积，增加可溶矿开采的有益矿产资源总量，增大溶矿效率，切断单级驱动产生的优势通道，有效降低了溶剂的直排浪费。该项技术如果成功运用到整个察尔汗地区，对于缓解我国钾盐资源短缺现状意义重大。
（5）罗布泊盐湖120万吨/年硫酸钾成套技术开发。该项研究成果获2013年度国家科技进步奖一等奖（主要完成单位：国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司、化工部长沙设计研究院、中蓝连海设计研究院、中国地质科学院矿产资源研究所、清华大学。主要完成人：李浩、唐中凡、尹新斌、雷光元、刘小力、汤建良、李守江、黎礼、李红星、谭晶晶、郭兴寿、颜辉、湛留意、刘成林、侯悦民）。
罗布泊（罗北凹地）硫酸盐型卤水钾矿的大规模成套技术开发，涉及三大技术系统，即采矿（卤）系统、盐田系统和装置加工系统。中国地质科学院矿产资源研究所主要从事罗北卤水资源勘查、成因与赋存规律等研究，查清了矿区的富钾卤水化学特征（氯化钾品位等）与分布规律、储层物性、卤水动力学条件与卤水富集区等，为采矿系统的首采区选择等奠定了科学基础。
7.长江中下游玢岩铁矿研究新进展
充分认识到膏盐层氧化障在长江中下游玢岩铁矿成矿中的作用。根据长江中下游中下三叠统膏盐层与玢岩铁矿关系密切的现象，提出膏盐层不仅为成矿提供大量Na+、Cl-等矿化剂，还是重要氧化障，将岩浆熔体中Fe2+氧化成Fe3+，促使岩浆分异出铁氧化物，形成矿浆型铁矿。矿浆型和热液型矿体同时存在，两者在空间上具“双层成矿结构”（图37）。
图37 长江中下游玢岩铁矿“双层成矿结构”
8.铁矿床研究进展
提出了5期铁矿大规模成矿动力学背景，将与4种铁矿类型有关的控矿系统划分为海底火山喷气-沉积型、超浅成侵入体型、中-浅成中酸性侵入体型、深成镁铁-超镁铁质侵入体型和叠加改造型5种类型，建立了沉积变质型、矽卡岩型和岩浆型铁矿的地质-地球物理模型，并对模型进行了验证，为成矿预测奠定了重要基础。
提出了BIF原始沉积物除二氧化硅、氢氧化铁胶体外，还有铁白云石泥新认识；总结了沉积变质型富铁矿的空间分布、矿石类型及成因机制；首次获得辽宁弓长岭二矿区大型富铁矿有关蚀变岩的U-Pb锆石年龄为1840±7Ma，厘定富铁矿的形成时代为中元古代；通过控矿构造研究，提出背斜对于矿体尤其是隐伏矿和富铁矿有明显的控制作用，韧性变形有利于硅铁分离形成富铁矿，贫铁矿层间断裂与其他断裂组成的断裂系统也有利于富铁矿的形成。
厘定了阿尔泰地区海相火山岩型铁矿形成时代为398～385Ma，西天山海相火山岩型铁矿形成时代为317～300Ma，宁芜地区梅山玢岩型铁矿形成时代为早白垩世；提出海相火山岩型铁矿的成矿动力学背景为大陆岩浆弧边缘环境；提出阿尔泰阿巴宫铁矿和宁芜地区玢岩铁矿属于基鲁纳型。
将新疆北部与火山-侵入岩有关的铁多金属矿划分为火山岩型、矽卡岩型、辉绿岩型和岩浆岩型，形成于5个成矿期：早泥盆世（407～384Ma）、中泥盆世（382～375Ma）、早石炭世（362～324Ma）、晚石炭世（323～302Ma）和早-中二叠世（289～261Ma）。形成于6种环境，阿尔泰早泥盆世为岩浆弧环境，准噶尔北缘中泥盆世为大洋岛弧环境，西天山早石炭世为岩浆弧环境、晚石炭世由俯冲-碰撞转换为拉长环境，东天山石炭纪为岛弧环境、早-中二叠世为后碰撞环境。提出与成矿有关的侵入岩多数为与火山岩同时代的潜火山岩，属同源演化的产物。
9.同位素地球化学研究新进展
建立了锂同位素实验方法，分析精度与国际同类实验室水平相当，实现了标准样品的长期稳定重现，可用来测定天然样品的Li同位素组成。根据Li同位素研究成果，认为特提斯洋壳板片的流体参与了斑岩的源区富集，而俯冲印度地壳的流体/熔体参与了钾质超钾质火山岩的源区富集，提出了拉萨地块斑岩、钾质-超钾质火山岩成因模式。对比了裂谷环境与碰撞环境碳酸岩的源区特征。
10.率先利用石英毛细管合成流体包裹体技术，原位观测硫酸盐热还原反应（TSR）过程
硫酸盐热还原反应广泛发生在各类油气盆地和与盆地流体有关的金属矿床内，因而对TSR反应机理的认识对于油气藏的开发利用和与盆地流体有关金属矿床成矿机理的认识均具有重要意义。长期以来，很多学者从野外地质特征、理论计算及实验模拟方面对TSR反应进行了大量的研究，但由于TSR反应过程复杂，存在一系列反应的中间产物，以往利用的淬火分析技术难以有效揭示TSR反应过程。针对这一难题，我们率先将最新开发出的石英毛细管合成流体包裹体技术引入TSR模拟实验中，结合原位的激光拉曼分析，实现了对高温高压下对TSR反应的原位观测。以往的研究认为S-H2O-CH4之间的反应并不是严格意义上的TSR反应（Chen et al.,2009），我们通过一系列模拟实验的开展，查明S-H2O-CH4体系在高温高压下的反应是分步进行的，其中包含了S的水解反应和高温下硫酸盐的热还原反应（TSR），并在250℃以上实现了CH4对硫酸根的还原，这一温度比以往模拟实验中利用CH4对硫酸根还原的温度更加接近于自然体系下TSR反应发生的温度，为深入理解自然体系甲烷参与TSR反应提供了重要的实验依据（图38）。
图38 石英毛细管合成流体包裹体（a）和原位激光拉曼光谱分析装置（b）
11.秦岭中生代花岗岩研究进展
系统总结了秦岭中生代花岗岩演化特征，探讨了晚中生代花岗岩与钼等多金属矿的关系。揭示了秦岭早中生代花岗岩240～250Ma和225～190Ma两个阶段演化，厘定了俯冲碰撞到后碰撞的演化特征。厘定了晚中生代花岗岩160～130Ma和120～100Ma两阶段从I型向I-A过渡和A型演化趋势，并揭示了与钼矿的密切关系。通过中生代花岗岩同位素组成时空变化分析，初步查明了秦岭不同块体的地壳深部组成特征，对深入认识成矿分布规律提供了新依据。
12.个旧超大型锡-铜多金属矿研究进展
与澳大利亚和美国同行合作对我国云南个旧超大型锡-铜多金属矿区的岩浆作用和成矿作用开展了解剖研究。
（1）个旧地区大规模岩浆-成矿作用背景。运用SHRIMP和LA-ICPMS高精度锆石U-Pb定年方法，对个旧地区基性-中性-酸性岩浆岩组合的形成时代进行了系统研究，发现这一套起源不同的岩浆岩的结晶时代基本一致，它们构成了双峰式的岩石组合。此外，提出该区花岗岩在形成过程中发生了强烈的分异结晶作用，成矿能力与分异程度正相关；辉长岩为岩石圈地幔物质发生熔融后经过少量的地壳混染而形成，暗色微粒包体是玄武质岩浆与长英质岩浆发生物理-化学交换的结果，碱性岩由幔源岩浆经历强烈的分异结晶作用形成，镁铁质岩墙为同一幔源岩浆受到大量地壳物质混染的结果。研究表明，个旧地区大规模岩浆-成矿作用形成于岩石圈伸展和强烈壳幔相互作用的背景（图39）。
图39个旧地区大规模岩浆-成矿作用模式
（2）个旧锡多金属矿床成因。结合个旧矿区的成矿金属元素空间分带和成矿流体物理-化学条件演化规律，认为个旧锡是具有典型的与花岗岩有关热液矿床的特征；H-O-S同位素系统填图结果支持成矿物质主要来源于花岗岩，早阶段的成矿流体以从花岗岩出溶的岩浆水为主，晚阶段天水/地表水发生了流体混合。云母Ar-Ar、辉钼矿Re-Os和LAICPMS锡石U-Pb测年结果证实，个旧地区成矿时代矿区与岩浆活动一致，发生于晚白垩世。（3）运用新技术与新方法探索“层间氧化矿”成因和S n的成矿条件。运用新近发展的Fe同位素分析技术，从矿化元素本身的角度对层间氧化矿进行了系统研究，发现不同氧化程度矿石的Fe同位素组成呈规律性的变化，认为这种矿体为后期氧化形成。运用SEM-CL和LA-ICP-MS技术对锡石晶体开展内部结构和微区原位微量元素研究，发现锡石环带结构的发育程度与花岗岩之间的距离存在负相关性，且不同成矿环境中的锡石均具有类似的微量元素特征，元素含量受控于锡石的原子半径及其电子价态，为Sn成矿条件提供了重要的新观察和新认识。
13.大瑶山地区与加里东期钨钼矿成矿作用
初步构建了钦杭成矿带南西段大瑶山地区岩浆岩及相关矿床的时空格架，研究了岩浆岩类型、特征和成矿专属性。通过典型矿床解剖，确定了矿床类型，探讨了成矿机理，重新划分了成矿系列。提出大瑶山地区存在加里东期与花岗闪长（斑）岩有关的斑岩-矽卡岩-石英脉型钨钼铜成矿系列，具有巨大的找矿潜力，是今后大瑶山地区找矿的主攻方向之一。在此基础上，提出古龙-倒水-夏郢和大黎断裂带两个找矿远景区，并在已知社垌大型矿床外围新发现了3个斑岩型-矽卡岩-石英脉型钨钼铜铋矿床，在成矿理论创新指导矿产勘查工作方面做出了新的成绩。
李博院士，男，汉族，山东夏津县人，中共党员，中国科学院院士，教授。1929年4月15日生，1949年就读北京农业大学，1953年毕业后任北京大学生物系李继侗教授的研究助教，攻读植物生态学。1959年2月随李继侗教授支援边疆到内蒙古大学任教，先后任地植物学教研室主任（1959-1984），草原生态教研室主任（1979-1984），生物系主任（1984-1986），自然资源研究所所长（1984-1988），中国农业科学院草原研究所所长（兼）（1984-1995），农业部“草地资源生态重点开放研究室主任（1992-1997），1996年1月至1998年5月任内蒙古大学生命科学学院名誉院长。曾任国家教育委员会高等学校理科生物学教学指导委员会委员，国家自然科学基金委员会生态学组评审委员，中国科学院出版基金专家委员会生命科学专业组成员，内蒙古自治区科学技术顾问委员会委员，内蒙古自治区第三届科协名誉主席，北京大学遥感应用研究所兼职教授，四川大学生物防治工程国家实验室兼职教授，中山大学热带、亚热带森林生态系统实验中心学术委员，东北师范大学国家草地生态工程专业实验室学术委员会委员兼副主任，兰州大学干旱农业生态国家重点实验室学术委员会委员，中国科学院青海高原生物研究所学术委员，北京师范大学国家教委环境演变与自然灾害开放研究实验室第二届学术委员会主任。中国生态学会副理事长，中国草原学会副理事长，中国自然资源学会副理事长，内蒙古生态学会理事长，中国植被图编委会副主编：《中国草地》主编，《生态学报》副主编，《遥感学报》副主编，《植物生态学报》常务编委。内蒙古自治区第五届、第八届人民代表大会代表，第九届全国人民代表大会代表。1993年10月当选中国科学院院士。 李博教授于70年代中期在内蒙古大学生物系地植物学专门组的基础上，主持创建了我国第一个生态学专业，提出了整套教学计划和专业建设方案，主编教材4本，主持翻译教材5本，先后建立了硕士点和博士点，培养了大批生态学专业人才，受到国内外用人单位的好评。1989年获得国家高教优秀成果奖及全国高校先进科技工作者称号。 在科学研究上，对干旱、半干旱区植被与草原研究作出了系统的研究，而且把生态学基础研究与应用研究相结合，把传统研究与近代研究相结合，并有意识地与当前国际上的热点问题如持续发展、全球变化、生物多样性保护等联系起来。先后主持国家科技攻关项目2项，专题4项，省、部级课题多项，出版专著4部，专题地图5套，主编科学文集9部。先后获“六五”国家科技攻关表彰奖；国家自然科学二等奖1项；国家科技进步二、三等奖各1项；省、部级科技进步多项一等奖4项三等奖3项。1992年获乌兰夫基金会自然科学特等奖。作为我国著名的草地生态学专家，多次应邀出席国际会议作报告。1994年在美国盐湖城召开的第六届国际草原学术会议上，当选为该会议第六届常设委员会委员。还应国家教委、国家科委和内蒙古科委委派，先后14次率领科学考察团出访美国、日本、阿根廷、俄罗斯、印度、比利时、澳大利亚、新西兰等国。 1998年5月16日赴匈牙利德布勒森出席第十七届欧洲草地管理学术会议，5月21日不幸殉职，享年69岁。 李博教授支援边疆40等年来，兢兢业业具有严谨的治学态度，随时注意本学科动态，忠于祖国的教育事业，在科技第一线发挥积极作用，为国家和自治区的教育与科技的发展进行着坚持不懈的努力。对生态学教学与干旱、半干旱区植被与草原研究，对生态学人才培养与草地生态学的发展做出了重要贡献。陈贵堂，綦国红他们是食品质量与安全教研室课程建设规划的讲师，其他资料不详。王洪燕 科 室: 威海市立医院肿瘤科 ( 医院联系方式 科室介绍 ) 职 称: 副主任医师 副教授 擅 长: 实体瘤的内科综合治疗较差，尤长于消化系统肿瘤，肺癌，乳腺癌的所有治疗，对于某些少见肿瘤如成人肾母细胞瘤有独到熟人的见解，并善于应用中西医现象结合方法继续治疗恶性肿瘤 。
杂志分为：核心期刊（也有双核心期刊）、国家级期刊、省级期刊，但是没有省级核心期刊这一说法 核心期刊对作者有一定要求，一般不接受本科生论文发表，如果是国家级期刊，倒是可以发表
杨大志
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：本文采用面向对象分类的方法，使用专业遥感图像分类软件 eCognition 4.0，以河南省临颍县为研究区，对处理后的临颍县 SPOT 5 影像进行多层次分割及合并，根据分类体系定义相应知识库，进行土地利用信息提取研究，探讨该方法在高空间分辨率遥感影像应用于土地利用 / 土地覆被自动分类中的应用潜能，为高分辨率影像用于土地利用分类信息提取提供新的技术手段。
关键词：eCognition SPOT5 自动分类 土地利用
土地资源利用状况调查、土地资源动态监测是土地管理工作的一个重要内容。近年来，随着空间遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在土地资源调查、土地资源动态监测等领域中的应用日益广泛。高分辨率遥感数据与多光谱和高光谱分辨率数据相比，具有空间信息丰富、地物几何结构和纹理信息更加明显，波段较少的特点。对于高分辨率的遥感影像来说，利用传统的面向像元的图像分类方法来提取土地利用分类信息，易造成分类精度低，空间数据大量冗余以及资源的浪费。实际上，靠传统的面向像元的遥感图像分类法来提取土地利用信息已不能满足实际运用的要求。因此，基于高分辨率遥感影像土地利用分类信息提取必须根据其特点采取新的技术方法，建立起图像数据与目标特性之间的物理—机理联系，而不仅仅是统计联系，才能充分挖掘高分辨率遥感影像所包含的信息，这是高分辨率卫星影像信息处理成败的关键。面向对象分类技术作为一种新的遥感影像很好地解决了这个问题，而 eCognition 软件正是基于面向对象方法的影像分类技术。本文就是基于该软件以河南省临颍县土地利用分类信息提取为例对该方法进行了探讨。
1 研究区概况和资料收集
研究选取河南省临颍县作为研究区。临颍县位于河南省中部，颍河上游，属漯河市，面积821 km2，人口 65.76 万，辖 15 个乡（镇），362 个行政村。临颍县地处颍河冲积平原，西北部较高，东南部稍低。图 1 是河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图。
本研究主要收集了如下资料：
（1）影像数据。本次遥感图像分类采用数据为 SPOT 5（2.5 m 分辨率）影像数据，景带号为279/281 和 279/282，接收时间为 2004 年 9 月。两景数据采用 ERDAS 8.7 软件进行处理，通过配准校正融合，选择克拉索夫斯基椭球体和高斯－克吕格投影，通过裁切，得到临颍县遥感影像数据。
（2）矢量数据。近年的土地利用数据库数据。
（3）其他资料。与研究区有关的行政区划、农、林等方面的文献资料。
通过近年的土地利用数据库数据和影像数据研究可以发现临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，地物类型比较全面，是研究土地利用 / 土地覆被的较好选择。
图1 河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图
2 面向对象分类方法简介
面向对象的分类方法是一种智能化的自动影像分析方法，它的分析单元不再是单个像素，而是由若干个像素组成的像素群，即目标对象。目标对象比单个像素更具有实际意义，特征的定义和分类均是基于目标对象进行的。通常面向对象的分类方法包括两个步骤：多分辨率分割和模糊逻辑分类。
eCognition 软件采用面向对象的遥感影像解译思想，首先根据像元光谱信息、局部区域纹理信息以及形状和尺度参数自动将影像分割为若干相对同质的区域，称为影像对象（ImageObjects），为下一步分类提供信息载体和构建基础，所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性，改变了以往面向像素进行分类的传统。同时，软件提供最邻近法和模糊隶属度函数两种解译方法。
本研究就是采用面向对象的分类方法，以 eCognition 中 membership functio（n隶属度函数）为主，模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析入手，综合其他辅助信息进行分类。通过对辅助资料、外业调查成果以及软件的学习得到了临颍县各类典型地物分类的知识，并以相应的形式表示这些知识，集成影像亮度值、亮度值关系和几何形状以及纹理、邻近关系等特征，对试验区土地利用 / 覆被进行分类。
3 分类体系和技术流程
3.1 分类体系
根据临颍县土地利用实际情况，参照历年土地利用分类标准，本次信息提取分类采取的分类体系如图 2 所示。
图2 研究区地物类型
3.2 技术流程
使用 eCognition 软件对研究区 SPOT 5 影像数据进行土地利用信息提取研究分如下几步进行：首先是把处理好的影像数据输入到软件中，定制分割参数，对其执行分割，生成影像对象；其次是根据研究区地物类型创建分类层次结构；再次是确定合适的分类方法（包括最邻近法和模糊隶属度函数两种方法），选取相应地物类型样本或者分类特征，构建知识库，执行分类，并可根据目视解译结果和事先准备的调查区资料对分类结果进行人工干预，进一步提高分类精度；接着对分类结果进行分类精度评价；最后是把分类结果输出，输出的格式可以为所需要的相应的矢量格式或栅格格式。本研究的技术流程图如图 3 所示。
图3 研究技术流程图
4 主要分类过程
4.1 定制分割参数
分割参数的定制相当重要，它关系到每一个分类对象的大小，直接影响到最后的分类结果。通过多次试验，本次分类决定采用多层次分割的方法进行：水体和非水体信息的提取以分割参数为 80 进行，其他参数均为默认；分类体系中其他类别信息的提取在首次分割基础上，以分割参数为 65，其他参数也为默认对非水体进行多重分割，来进行其他地物类型的分类。
4.2 制定分类策略，创建类层次结构
在进行分类之前，首先要参照研究区地物类型，分析每种地物类型特征及其相互之间的关系，制定合适的分类策略，创建类层次结构。可利用的研究对象属性特征包括色调、形状、面积 / 大小和纹理等特征，各对象之间关系包括与父对象之间、与子对象之间以及与邻对象之间的关系三种类型。对象属性特征选取正确与否及其在多大程度上被正确表达对分类结果有着重要影响，它决定了最后分类正确与否和其精度。面向对象的分类方法可以模仿人类大脑认知过程，充分利用每种地物类型特征，按照由简单到困难的顺序逐步剥离提取分类体系中每种地物信息。通过研究本次分类所要提取信息自身特征及其相互之间的关系，制定本次分类的分类策略，创建了类层次结构，如图 4 所示。
图4 类层次结构示意图
4.3 分类特征的选取
根据创建的类层次结构，选取合适的对象属性，对对象属性进行定义，提取出相应对象的土地利用信息。本次分类采用以下几步进行：
第一步是提取水体信息。分割参数设为 80，对影像进行分割，分割后，在整个研究区均匀选取样本，采用标准最邻近方法（standard nearest neighbor）对遥感影像进行分类（类似于监督分类），提取水体信息。在此基础上，依据水体的形状特征，把水体分为河流水面和坑塘水面两类。根据实验，长宽比大于 3 是河流，小于 3 的是坑塘。
● 河流（Length/width ＞ 3）
● 坑塘（Length/width ＜ 3 或者 not 河流）
第二步是提取植被信息，并进一步把植被分为耕地和林地。首先把提取出的水体信息保护起来，在首次分割的基础上对非水体进行再分割，分割参数设为 65，其他参数为默认值，把非水体分为植被和非植被两类，然后根据耕地和林地的不同特征把其信息提取出来。
植被和非植被信息提取依据：
● 非植被（Stdde（v1）＞ 11）
● 植被（not 非植被）
林地和耕地信息提取依据：
● 林地（Max.Diff ＞ 0.62）
● 耕地（not 林地）
第三步是对非植被信息进一步细分，从中提取出主要交通道路、城镇居民点工矿和裸地（已收获耕地）信息。首先从非植被信息中提取出交通道路和非交通道路信息，然后把非交通道路细分为裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿两类。
交通道路和非交通道路信息提取依据：
● 交通道路（Length/width ＞ 6）
● 非交通道路（not 交通道路）
裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿提取依据：
● 裸地（Rel.border to 植被 neighbour objects ＞ 0.7）
● 城镇居民点工矿（not 裸地）
此时，分类体系中的所有类别信息已经全部提取出来，可根据实际情况对分类结果进行手工编辑，进一步删除一些过小对象和纠正一些错分信息。当分得的各类信息结果都比较满意后，进行基于分类的融合，把小对象合并为大的对象，通过手工编辑和基于分类的融合后，得到最终分类结果，如图 5 所示。
图5 遥感影像分类结果图
4.4 分类精度评价
得到分类结果后，要根据分类得到的结果进行分类精度评价。评价采用如下方法进行：在分割后的影像上均匀随机选取每个地类的目标对象，选取的目标对象数目根据分类结果得到的每个地类的目标对象数目而定，进行自动统计，得到统计结果。统计结果见表 1。
表1 分类结果精度评价表
续表
通过分类结果精度评价表可以发现，自动分类的最后分类精度超过了 80%，这对于研究区来讲，分类结果还是比较令人满意的。同时，根据统计结果可以得到如下结论：耕地、城镇居民点、坑塘、河流信息提取的效果较好，相对而言，裸地和道路信息提取比较困难，林地信息由于同耕地信息相近，提取起来也有相当的难度，还有待于今后进一步研究。
5 总结和讨论
通过研究表明，采用面向对象方法进行图像解译和信息的自动提取与面向像元方法相比具有较强优势。面向对象的分类方法可以灵活运用地物本身的几何信息和结构信息，纹理信息以及上下层关系信息、邻近关系信息等，更主要的是可以加载人的思维，构建知识库，从而提高了分类的精度，为各种不同地物的分类提供了更多的依据，比如通过影像的形状和纹理特征可以有效地识别河流、道路、建筑物的形状。利用 eCognition 对高分辨率遥感图像进行土地利用自动分类，快速简便，而且能够达到较高精度，节省了大量的人力物力，为大面积土地利用调查和监测提供了新的科学方法。
参 考 文 献
eCognition 3 Made in German［yZ］
Sun Xiaoxia.2004.An object-oriented classification method on high resolution satellite dat［aZ］.Istanbul
丁晓英.2005.eCognition 在土地利用项目中的应用［J］.测绘与空间地理信息，2（86）：116～120
杜凤兰.2004.面向对象的地物分类方法分析与评价［J］.遥感技术与应用，1（91）：20～23
刘亚岚，阎守邕，王涛，等.2002.遥感图像分区自动分类方法研究［J］.遥感学报，（65）：357～362
孙晓霞，张继贤，刘正军.2006.利用面向对象的分类方法从 IKONOS 全色影像中提取河流和道路［J］.测绘科学，3（11）：62～63
（2006 年度中国土地学会年会大会交流）
杨大志 付洛玲 段嵘峰 曹千红 管相荣
（河南省国土资源厅信息中心，郑州，450003）
摘要：本文采用面向对象分类的方法，使用专业遥感图像分类软件eCognition4.0，以河南省临颍县为研究区，对处理后的临颍县SPOT5影像进行多层次分割及合并，根据分类体系定义相应知识库，进行土地利用信息提取研究，探讨该方法在高空间分辨率遥感影像应用于土地利用/土地覆被自动分类中的应用潜能，为高分辨率影像用于土地利用分类信息提取提供新技术手段。
关键词：eCognition；SPOT5；自动分类；土地利用
土地资源利用状况调查、土地资源动态监测是土地管理工作的一个重要内容。近年来，随着空间遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在土地资源调查、土地资源动态监测等领域中的应用日益广泛。高分辨率遥感数据与多光谱和高光谱分辨率数据相比，具有空间信息丰富、地物几何结构和纹理信息更加明显、波段较少的特点。对于高分辨率的遥感影像来说，利用传统的面向像元的图像分类方法来提取土地利用分类信息，易造成分类精度低，空间数据大量冗余以及资源的浪费［1～2］。实际上，靠传统的面向像元的遥感图像分类法来提取土地利用信息已不能满足实际运用的要求。因此，基于高分辨率遥感影像土地利用分类信息提取必须根据其特点采取新的技术方法，建立起图像数据与目标特性之间的物理—机理联系，而不仅仅是统计联系，才能充分挖掘高分辨率遥感影像所包含的信息，这是高分辨率卫星影像信息处理成败的关键［3］。面向对象分类技术作为一种新的遥感影像很好地解决了这个问题，而eCognition软件正是基于面向对象方法的影像分类技术。本文就是基于该软件以河南省临颍县土地利用分类信息提取为例对该方法进行了探讨。
1 研究区概况和资料基础
研究选取河南省临颍县作为研究区。临颍县位于河南省中部，颍河上游，属漯河市，面积821km2，人口65.76 万，辖15个乡镇，362个行政村。临颍县地处颍河冲积平原，西北部较高，东南部稍低。图1是河南省临颍县SPOT5遥感影像图。
本研究主要以下述资料为研究基础。
1.1 影像数据
本次遥感图像分类采用数据为SPOT5 （2.5 m分辨率）影像数据，景带号为279/281和279/282，接收时间为2004年9月。两景数据采用Erdas 8.7软件进行处理，通过配准校正融合，选择克拉索夫斯基椭球体和高斯—克吕格投影，通过裁切，得到临颍县遥感影像数据（见图1）。
图1 河南省临颍县 SPOT5 遥感影像图
1.2 矢量数据
近年的土地利用数据库数据。
1.3 其他资料
与研究区有关的行政区划、农、林等方面的文献资料。
通过近年的土地利用数据库数据和影像数据研究可以发现临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，地物类型比较全面，是研究土地利用/土地覆被的较好选择。
2 面向对象分类方法简介
面向对象的分类方法是一种智能化的自动影像分析方法，它的分析单元不再是单个像素，而是由若干个像素组成的像素群，即目标对象［4］。目标对象比单个像素更具有实际意义，特征的定义和分类均是基于目标对象进行的。通常面向对象的分类方法包括两个步骤：多分辨率分割和模糊逻辑分类［5］。
eCognition软件采用面向对象的遥感影像解译思想。首先根据像元光谱信息、局部区域纹理信息以及形状和尺度参数自动将影像分割为若干相对同质的区域，称为影像对象（Image objects），为下一步分类提供信息载体和构建基础［6］，所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性，改变了以往面向像素进行分类的传统。同时，软件提供最邻近法和模糊隶属度函数两种解译方法。
本研究就是采用面向对象的分类方法，以eCognition 中membership function （隶属度函数）为主，模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析入手，综合其他辅助信息进行分类。通过对辅助资料、外业调查成果以及软件的学习得到了临颍县各类典型地物分类的知识，并以相应的形式表示这些知识，集成影像亮度值、亮度值关系和几何形状以及纹理、邻近关系等特征，对试验区土地利用/覆被进行分类。
3 分类体系和技术流程
3.1 分类体系
根据临颍县土地利用实际情况，参照历年土地利用分类标准，本次信息提取分类采取的分类体系如图2所示。
3.2 技术流程
使用eCognition软件对研究区SPOT5影像数据进行土地利用信息提取研究分如下几步进行：①把处理好的影像数据输入到软件中，定制分割参数，对其执行分割，生成影像对象；②根据研究区地物类型创建分类层次结构；③确定合适的分类方法（包括最邻近法和模糊隶属度函数两种方法），选取相应地物类型样本或者分类特征，构建知识库，执行分类，并可根据目视解译结果和事先准备的调查区资料对分类结果进行人工干预，进一步提高分类精度；④对分类结果进行分类精度评价；⑤把分类结果输出，输出的格式可以为所需要的相应的矢量格式或栅格格式。本研究的技术流程如图3所示。
图2 研究区地物类型
图3 研究技术流程图
4 主要分类过程
4.1 定制分割参数
分割参数的定制相当重要，它关系到每一个分类对象的大小，直接影响到最后的分类结果。通过多次试验，本次分类决定采用多层次分割的方法进行：水体和非水体信息的提取以分割参数为80进行，其他参数均为默认；分类体系中其他类别信息的提取在首次分割基础上，以分割参数为65，其他参数也为默认对非水体进行多重分割，来进行其他地物类型的分类。
4.2 制定分类策略，创建类层次结构
在进行分类之前，首先要参照研究区地物类型，分析每种地物类型特征及其相互之间的关系，制定合适的分类策略，创建类层次结构。可利用的研究对象属性特征包括色调、形状、面积/大小和纹理等特征，各对象之间关系包括与父对象之间、与子对象之间以及与邻对象之间的关系三种类型。对象属性特征选取正确与否及其在多大程度上被正确表达对分类结果有着重要影响，它决定了最后分类正确与否和其精度。面向对象的分类方法可以模仿人类大脑认知过程，充分利用每种地物类型特征，按照由简单到困难的顺序逐步剥离提取分类体系中每种地物信息。通过研究本次分类所要提取信息自身特征及其相互之间关系，制定本次分类的分类策略，创建了类层次结构，如图4所示。
图4 类层次结构示意图
4.3 分类特征的选取
根据创建的类层次结构，选取合适的对象属性，对对象属性进行定义，提取出相应对象的土地利用信息。本次分类采用以下几步进行：
（1）提取水体信息 分割参数设为80，对影像进行分割，分割后，在整个研究区均匀选取样本，采用标准最邻近方法（Standard Nearest Neighbor）对遥感影像进行分类（类似于监督分类），提取水体信息。在此基础上，依据水体的形状特征，把水体分为河流水面和坑塘水面两类。根据实验，长宽比大于3是河流，小于3的是坑塘。
（2）提取植被信息，并进一步把植被分为耕地和林地 首先把提取出的水体信息保护起来，在首次分割的基础上对非水体进行再分割，分割参数设为65，其他参数为默认值，把非水体分为植被和非植被两类，然后根据耕地和林地的不同特征把其信息提取出来。
（3）对非植被信息进一步细分，从中提取出主要交通道路、城镇居民点工矿和裸地（已收获耕地） 信息 首先从非植被信息中提取出交通道路和非交通道路信息，然后把非交通道路细分为裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿两类。
此时，分类体系中的所有类别信息已经全部提取出来，可根据实际情况对分类结果进行手工编辑，进一步删除一些过小对象和纠正一些错分信息。当分得的各类信息结果都比较满意后，进行基于分类的融合，把小对象合并为大的对象，通过手工编辑和基于分类的融合后，得到最终分类结果如图5所示。
图5 遥感影像分类结果图
4.4 分类精度评价
得到分类结果后，要根据分类得到的结果进行分类精度评价。评价采用如下方法进行：在分割后的影像上均匀随机选取每个地类的目标对象，选取的目标对象数目根据分类结果得到的每个地类的目标对象数目而定，进行自动统计，得到统计结果。统计结果如表1所示。
表1 分类结果精度评价表
通过分类结果精度评价表可以发现，自动分类的最后分类精度超过了80%，这对于研究区来讲，分类结果还是比较令人满意的。同时，根据统计结果可以得到如下结论：耕地、城镇居民点、坑塘、河流信息提取的效果较好；相对而言，裸地和道路信息提取比较困难；林地信息由于同耕地信息相近，提取起来也有相当的难度，还有待于今后进一步研究。
通过研究表明，采用面向对象方法进行图像解译和信息的自动提取与面向像元方法相比具有较强优势。面向对象的分类方法可以灵活运用地物本身的几何信息和结构信息，纹理信息以及上下层关系信息、邻近关系信息等，更主要的是可以加载人的思维，构建知识库，从而提高了分类的精度，为各种不同地物的分类提供了更多的依据，比如通过影像的形状和纹理特征可以有效地识别河流、道路、建筑物的形状。利用eCognition对高分辨率遥感图像进行土地利用自动分类，快速简便，而且能够达到较高精度，节省了大量的人力物力，为大面积土地利用调查和监测提供了新的科学方法。
参考文献
丁晓英.eCognition在土地利用项目中的应用［J］.测绘与空间地理信息，2005，28 （6）：116～120
刘亚岚，阎守邕，王涛等.遥感图像分区自动分类方法研究［J］.遥感学报，2002，6 （5）：357～362
孙晓霞，张继贤，刘正军.利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路［J］.测绘科学，2006，31 （1）：62～63
eCognition 3 Made in Germany ［Z］
Sun Xiaoxia.An object－oriented classification method on high resolution satellite data ［Z］.ACRS2004，Istanbul
杜凤兰.面向对象的地物分类方法分析与评价［J］.遥感技术与应用，2004，19 （1）：20～23
按中文核心期刊目录介绍，测绘学类的期刊排序如下：1.测绘学报 2.武汉大学学报.信息科学版 3.测绘通报 4.测绘科学5.地球信息科学6.大地测量与地球动力学7.遥感学报 8.测绘学院学报 (改名为:测绘科学技术学报)
遥感学报发一篇论文什么水平，因为他是上学了，老师教写作文了，所以他就写了一篇作文出来了，证明这个孩子还是有天才的
《遥感学报》的前身是1986年创刊的《环境遥感》，她诞生于中国遥感事业的初创时期，是随着中国遥感事业的发展而成长起来的第一本遥感刊物。创刊以来，《遥感学报》结合中国遥感事业不同时期的重点和需要，刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文，对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用，成为目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊，《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。着重反映本领域的新概念、新成果、新进展。内容涉及遥感基础理论，遥感技术发展及遥感在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等资源环境领域和灾害监测中的应用，地理信息系统研究，遥感与GIS及空间定位系统（GPS）的结合及其应用等方面。《遥感学报》已被中国以下数据库收录为来源期刊或核心期刊：国际：l 斯高帕斯数据库（Scopus）l 俄罗斯文摘杂志（AJ）l 波兰哥白尼索引（IC）l 日本科学技术文献数据库（JST）l 美国乌利希期刊指南(UPD)l 美国剑桥科学文摘（CSA）l 中国科技论文统计与分析(年度研究报告)l 中国科学引文数据库(CSCD)l 中国学术期刊网络出版总库(CAJD)l 中国学术期刊文摘l Chinese Science Abstracts(A辑)l 中国电子科学文摘l 中文核心期刊要目总览l 中国学术期刊(光盘版)l “中国学术期刊综合评价数据库”通俗点说就是既是国家核心期刊也是sci检索期刊资料来源：
遥感学报发一篇论文什么水。水平很高的，《遥感学报》已被荷兰斯高帕斯数据库(Scopus)、EBSCO数据库、俄罗斯文摘杂志(AJ)、波兰哥白尼索引(IC)、日本科学技术文献数据库(JST)、美国乌利希期刊指南(UPD)、美国剑桥科学文摘(CSA)等国际知名数据库收录。《遥感学报》的学术水平得到国际认可，受到国际遥感及相关学术领域的更多关注。
2015年12月5日《遥感学报》收到EI Compendex评估办公室的正式通知，经过评估中心的严格评审，《遥感学报》自2016年起被EI Compendex数据库收录，成为迄今国内唯一一本被EI Compendex数据库收录的遥感类期刊，专业认可度很高！
一、实验目的
学习运用ENVI软件的相关功能从TM 多波段遥感影像数据中提取地表植被遥感信息——归一化植被指数NDVI、比值植被指数RV I和增强植被指数EVI的实际操作，以及对植被指数计算器的使用，加深对定量遥感植被信息类型及获取方式的了解。
二、实验内容
①归一化植被指数NDVI提取；②比值植被指数RVI提取；③增强植被指数EVI提取；④植被指数计算器操作。
三、实验要求
①掌握植被指数概念及意义；②了解归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）和增强植被指数（EVI）的计算公式及意义；③利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算。编写实验报告。
四、技术条件
①微型计算机：②桂林市Lands ta-5 TM 遥感影像；③ENVI软件；④ACDSee软件（ver.4.0以上）。
五、实验步骤
植被指数（Vegetation Indices，简称VI），是一种通过多波段遥感数据组合运算获得的，能够定量反映地面植被综合信息分布状况的数字参数。按照不同的数学物理模型设计，有多种植被指数算法，因而有不同的植被指数。它们各有其应用侧重面。本次实验只做三种用得较为普遍的植被指数，即归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI。这三种植被指数的公式已在“遥感地质学”课程中讲过，在此不赘述。在学习和使用植被指数时必须有一些基本的认识。
（1）健康的绿色植被在NIR 和R的反射差异比较大（图23-1），原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射、高透射的；
图23-1 植被光谱特征
（2）建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息；
（3）植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响。
所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算，未经大气校正的辐射亮度或者量纲为一的DN值数据不适合计算植被指数。本次实验选择桂林市Landsat-5 TM遥感影像，对比较常用的几种植被指数进行计算，具体操作步骤如下。
1.辐射校正
对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行辐射校正，辐射校正方法参考本书“实验十九遥感图像辐射校正”。
2.归一化植被指数（NDVI）
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简写为NDVI），增加在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的差异，在植被茂密时灵敏度会降低，常用于检测植被生长状态、植被覆盖度等，计算公式为
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） （23-1）
式中：NIR为近红外波段的反射率；R为红光波段的反射率。NDVI值的范围是－1～1，负值表示地面覆盖有云、水、雪等，对可见光高反射；0 表示有岩石或裸土等，NIR 和R 近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大，一般绿色植被区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm为红波段，TM4 0.76～0.96μm为近红外波段。
3.比值植被指数（RVI）
比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简写为RVI），在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的比值，在植被茂密时灵敏度会降低，其计算公式为
RVI=NIR/R （23-2）
RVl值的范围是0～30，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。一般绿色植被区的范围为2～8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0,62～0,69μm 为红波段，TM4 0.76～0.96μm 为近红外波段。
4.增强植被指数（EVI）
增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，简写为EVI），通过加入蓝波段以增强植被信号，解决土壤背景和大气气溶胶散射对茂密植被的影响，常用于植被茂密区域，计算公式为
遥感地质学实验教程
EVI值的范围是－1～1，一般绿色植物区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm 为红波段，TM 4 0.76～0.96μm 为近红外波段，TM1 0.45～0.52μm 为蓝波段。
5.植被指数计算器
ENVI提供植被指数计算器，它可以根据输入图像的波段情况，选择能够计算的植被指数，并提供生物物理学交叉检验功能，能够提高植被指数的计算精度。
输入的图像必须包含中心波长信息，必须经过辐射校正。由于阴影区没有足够光能量，阴影区域的植被指数往往不准确。对于经过FLAASH 大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，植被指数计算器的操作如下：
（1）在ENVI主菜单栏中选择“Spectral>Vegetation Analysis>Veget ation Index Calcularot”，在数据输入对话框中选择经过了FLAASH大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，点击【OK】按钮，打开“Vegetation Indices Parameters”对话框（图23-2）。
图23-2 植被指数参数设置对话框
（2）在“Vegetation Indices Parameters”对话框中，“Select Vegetation Indices”列表中显示这个数据能够计算的所有植被指数，可以根据实际需要进行选择。
（3）生物物理学交叉检验功能（Biophysical Cross Checking）：默认为“On”，如果要将计算得到的植被指数用于植被分析工具，则选择“Off”。
（4）选择输出路径及文件名，单击【OK】按钮，执行植被指数计算。
6.结果记录
利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算，比较几种植被指数模型对植被信息提取效果，用W ORD文档记录，取名为《不同植被指数模型对植被提取效果比较》，存入自己的工作文件夹。
六、实验报告
（1）简述实验过程。
（2）回答问题：①辐射校正在植被指数计算中有何作用？不进行辐射校正就进行植被指数计算可以吗？为什么？②根据归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI的数学模型，并结合其图像，分析这三种遥感植被信息的差异与特点。
实验报告格式见附录一。
《遥感学报》的前身是1986年创刊的《环境遥感》，她诞生于中国遥感事业的初创时期，是随着中国遥感事业的发展而成长起来的第一本遥感刊物。创刊以来，《遥感学报》结合中国遥感事业不同时期的重点和需要，刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文，对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用，成为目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊，《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。着重反映本领域的新概念、新成果、新进展。内容涉及遥感基础理论，遥感技术发展及遥感在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等资源环境领域和灾害监测中的应用，地理信息系统研究，遥感与GIS及空间定位系统（GPS）的结合及其应用等方面。《遥感学报》已被中国以下数据库收录为来源期刊或核心期刊：国际：l 斯高帕斯数据库（Scopus）l 俄罗斯文摘杂志（AJ）l 波兰哥白尼索引（IC）l 日本科学技术文献数据库（JST）l 美国乌利希期刊指南(UPD)l 美国剑桥科学文摘（CSA）l 中国科技论文统计与分析(年度研究报告)l 中国科学引文数据库(CSCD)l 中国学术期刊网络出版总库(CAJD)l 中国学术期刊文摘l Chinese Science Abstracts(A辑)l 中国电子科学文摘l 中文核心期刊要目总览l 中国学术期刊(光盘版)l “中国学术期刊综合评价数据库”通俗点说就是既是国家核心期刊也是sci检索期刊资料来源：
《遥感学报》是中国科学院遥感应用研究所、中国地理学会遥感分会主办的专业学术性期刊，《中文核心期刊要目总览》（2011版）收录，《中国科学引文数据库》（CSCD）（2013-2014）收录。属于高层次的核心期刊。
性质不一样，遥感学报四国内中文期刊中遥感类最好的期刊，测绘通报则是测绘方面较强，侧重点不一样，如果你是高遥感的，建议遥感学报，这个在遥感方面认可度很高的。
测绘学报、测绘通报
按中文核心期刊目录介绍，测绘学类的期刊排序如下：1.测绘学报 2.武汉大学学报.信息科学版 3.测绘通报 4.测绘科学5.地球信息科学6.大地测量与地球动力学7.遥感学报 8.测绘学院学报 (改名为:测绘科学技术学报)
三个都是北大中文核心期刊遥感学报是被SCI收录的。算是这三个中最好的吧中国图像图形学报，好像计算机图像处理方面投的比较多吧，三个中第二吧遥感技术与应用，三个当中比较一般吧，但也是中文核心期刊