绿洲景观多季相特征的线性光谱混合分解方法研究

因干旱、半干旱区生态环境的脆弱性和社会经济的干扰,区域景观季相间具有显著变异,但该类区域季相景观异质性研究相对薄弱。加上遥感数据空间分辨率的约束,表征荒漠化状态的异质性景观特征以一定程度的混合像元存在,传统的景观信息提取方法具有一定的局限性。以甘肃省民勤县为例,进行了荒漠化异质性季相景观特征的线性光谱混合分解方法研究,包括端元类型确定,多季相代表性端元选择和光谱值优化等关键步骤。结果表明,多季相线性光谱混合分解模型考虑了端元在季相之间的可比性和分解结果的物理意义,可以直接进行物理解译,有效模拟民勤绿洲的景观要素分布,多季相端元丰度可以描述各类端元的季相变异,为土地荒漠化监测评价提供保障。

叠合成矿作用及相关问题

叠合成矿作用是叠加和复合成矿作用的总称。文章对叠合成矿作用、叠加成矿作用、复合成矿作用,以及有关矿床类型的概念进行了诠释;主要总结了5种成矿地质作用及其之间的叠加和复合,及其形成的矿床类型;讨论了叠加成矿作用的类型及相关的7个主要问题;研究了复合成矿作用的3种形式,以及相关的7大类、17种常见矿床类型。强调了叠合成矿作用存在程度和级次上的连续性和过渡性,并进一步指出其在实际矿床研究和找矿勘查工作中的意义,尤其有助于端元矿床类型的找矿。

基于改进光谱角法的红树林高分遥感分类方法研究

传统影像分类方法多利用影像端元光谱进行地物分类,影像的空间结构信息被忽视,本研究结合面向对象分类方法思想以提高红树林遥感分类精度。本研究提出了一种结合端元类型选择、像元提纯等混合像元分解手段及分水岭图像分割算法的改进光谱角影像分类方法,并以山口红树林国家级自然保护区为研究区,利用GF-1号遥感影像数据,在光谱特征分析和地面调查的基础上,对红树林生态系统进行分类,并对分类精度进行分析。研究结果表明:改进的光谱角分类方法对GF-1影像分类效果较好,既兼顾地类光谱组成较复杂时的特殊性,又有效避免结果的破碎化现象,且总体精度达到95%(KAPPA系数0.944),证明了其在红树林遥感影像分类及信息提取方面的应用潜力,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定了基础。