荒漠化地区土壤含水量的遥感定量反演

基于奈曼旗科尔沁沙地TM数据建立了反射率经验模型,据此计算了TM数据的地表反射率,同时通过光学植被盖度模型排除了植被干扰,建立了土壤含水量与地表反射率的回归模型,并以此模型反演出了研究区土壤含水量,最后对TM遥感数据反演的土壤含水量结果进行了精度检验.结果表明:遥感定量反演的理论精度达到81.81%,实际精度达到92.17%,说明荒漠化地区土壤含水量数据的遥感定量反演具有较高的科学性.

科尔沁沙质荒漠化评价遥感信息模型

采用遥感信息模型对科尔沁沙地奈曼旗荒漠化主要评价因子(植被盖度、生物量和土壤含水率)进行定量反演;利用线形混合光谱分析(SMA)模型计算裸沙占地百分比.通过每个像元可获取全部评价因子的指标值.在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型,并输出荒漠化程度分布图.选取了60个样点进行评价模型的精度验证,被正确评价的点数为55个.结果表明,该模型对研究区域荒漠化程度进行定量评价,其精度可达91·7%,说明利用遥感信息模型评价土地荒漠化的方法具有较高的科学性.

嫩江沙地沙质荒漠化程度遥感定量评价——以杜尔伯特蒙古族自治县为例

杜尔伯特蒙古族自治县位于嫩江沙地的中心,以杜尔伯特蒙古族自治县为例研究嫩江沙地的荒漠化程度有较好的代表性。在研究区选取63个样地实地调查荒漠化程度,同时获取研究区的ETM+遥感影像,对荒漠化主要评价因子植被盖度、生物量、裸沙占地百分比进行遥感定量反演,地表结皮和土壤质地采用定性的方法结合目视解译进行提取。在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化程度评价的定量化遥感信息模型,并输出荒漠化程度分布图。利用63个实测样地数据评价遥感信息模型的精度,被正确评价的样点数为57个,遥感信息模型对杜尔伯特蒙古族自治县荒漠化程度进行定量评价的精度达到90.5%。

荒漠化地区植被因子的定量反演方法

采用国产高光谱分辨率成像光谱仪(OMIS-Ⅰ)系统数据对荒漠化评价的植被因子(植被盖度、生物量)进行了定量反演。通过建立以像元为单位的定量化遥感信息模型,获得荒漠化地区植被因子的分布图。结果表明,用高光谱数据定量反演荒漠化地区植被生物量和盖度是比较可靠的。当反演区域内灌木和草地同时存在时,多项式模型的精度要明显高于线性模型;当植被类型单一时,模型即为较高精度的线性模型。植被因子的定量反演与植被类型有关。

石家庄市土壤侵蚀定量评价研究

运用地理信息系统方法,结合遥感数字图像处理,对石家庄市土壤侵蚀进行了定量评价。通过对地形、地貌、土壤、植被等自然条件的分析和野外调查,收集到与侵蚀有关的遥感、气候资料及各类专题图件,筛选出了影响土壤侵蚀的 12 个因子,结合专家打分模型得到多因子融合后的复合评价结果,并与野外调查取得了很好的一致性。

以土地利用为基础的多伦县沙质荒漠化评价遥感信息模型

从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,建立以土地利用类型为基础的荒漠化评价指标体系。利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像植被分量,建立适于提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型来提取植被信息;利用线性光谱混合分析模型计算裸沙占地百分比;用实测数据与热惯量进行拟合,按不同的土地利用类型分别建立拟合方程反演土壤含水率;引入遥感代用指标获得土壤氧化铁含量;采用目视解译获得土壤质地的编码图并进行影像化。获取每个像元全部评价因子的指标值,在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化评价定量化遥感信息模型并与高尚武模型沙漠化评价结果进行对比。结果表明:建立的评价模型总体精度达90.3%,较高尚武模型提高21.6%,尤其在评价耕地时,精度提高35%,体现了分土地利用类型进行评价的科学性。所建立的遥感信息模型评价土地荒漠化是可行的。