利用TM数据提取粤西地区的森林生物量

通过样方调查获取森林材积 ,借助于 GPS技术为调查样方准确定位。通过研究针叶林和阔叶林材积与 Landsat TM数据各波段及 NDVI和 RVI等指数的相关性 ,筛选出估算针叶林和阔叶林材积的光谱因子。根据 TM数据 7个波段信息及其线形与非线形组合 ,应用逐步回归技术分别建立估算针叶林和阔叶林材积的最优光谱模型。进而研究了粤西及附近地区的森林生物量和森林覆盖。结果表明 :若不计少量云层及地形影响 ,粤西及附近地区的森林覆盖率约为 47.8%。西江干流以北地区的森林覆盖率明显高于西江以南 ,阔叶林主要分布在西江以北 ,西江以南主要为针叶林。粤西及附近地区的森林生物量多介于 2 3～ 45 1 t· hm- 2之间 ;在约 1 90 5 0 km2范围内 ,森林生物量共计 9.2 2× 1 0 7t左右。西江以北地区的森林生物量较高 ,西江以南的森林生物量较低。生物量 >40 0 t· hm- 2的森林主要分布在黑石顶自然保护区及附近、鼎湖山及附近、德庆东北部和广宁东部。

利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论:从总体精度和Kappa值可知,SSHC和KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3%,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80%以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80%。

基于TM数据的黑土有机质含量空间格局反演研究

以吉林省黑土区为例，采集区域土壤样本，获取LandsatTM遥感影像，基于有机质含量（SOM）与土壤反射率的定量关系，筛选出与土壤有机质分布相关的波段TM1、TM5，建立区域土壤有机质遥感预测模型。结果表明，表层土壤有机质含量的对数值与TMl、TM5的灰度值（DigitalNumber，DN）呈显著负相关关系，满足二次多项式回归关系，基于TM1、TM5波段DN值的回归模型预测研究区表层土壤有机质含量，结果可靠。研究区表层土壤有机质含量〈15gkg-1的区域主要分布在东部地区，含量在15～20gkg-1的区域主要分布在中部地区，含量在20．25gkg-1的土壤主要集中在西部地区。调查表明东部地区和中部地区主要是典型黑土，地形部位较高，排水条件较好；西部地区主要是草甸黑土，地势平坦，地下水位适中，水分条件充足，有机质含量较高。

通过Gram-Schmidt投影方法在高山区提取TM数据中含矿蚀变带信息

在冰雪覆盖的高山地区 ,蚀变岩反射光谱信息被高山上的冰雪和河谷中砂石等强反射率信息所抑制。TM6波段反映热红外发射光谱信息 ,根据温度差异反映不同的目标 ,对岩性区分有较好的效果。研究了在TM6波段信息的基础上 ,利用Gram -Schmidt投影方法将反射光谱信息叠加到TM6波段上进而进行弱信息提取的方法。这一方法在新疆康西瓦地区得到成功利用。

基于Landsat TM数据的潮白河流域植被覆盖变化研究

使用经严格配准的同一时间(1991年和2002年)LandsatTM图像数据,编制归一化植被指数(NDVI)图,进而计算生成植被覆盖度图像。通过掩膜技术和变化检测等提取了北京潮白河流域中上游地区从1991～2002年的植被覆盖变化信息。研究结果表明,北京潮白河流域中上游地区11年间植被退化的总面积为1635.3km2,占该区域总面积的30.6%;其中植被覆盖度为40%～50%的类型退化的面积最多,为411.74km2,变化率为66.0%,覆盖度为90%～100%的类型退化的面积最少,为14km2,变化率为4.4%;覆盖度为30-40%的类型变化率最大,为100%,覆盖度为90%～100%的类型的变化率最小,为4.4%;从植被覆盖度变化的趋势来看,随着植被覆盖度的增加,变化率在逐渐降低;流域中游、密云水库北部和东北部以及上游的河谷地带由于受人类活动干扰的强度较大,植被退化较严重;而上游的山地区域由于人类活动干扰较少,再加上近年来采取封山育林、植树造林等措施,植被覆盖程度有所改善。

用TM数据估测光学植被盖度的方法

考虑到排除植被对土壤水分遥感干扰、提取土壤水分信息的需要，以及作物估产参量的需要，提出了“光学植被盖度”概念。用数理统计方法求出了有关参数，并建立了光学植被盖度的ＴＭ数据模型。

基于Landsat TM数据估算山东菏泽区域杨树人工林碳储量

利用LandsatTM5数据，结合地面调查，对我国鲁西黄泛平原典型地区菏泽市的杨树人工林碳储量进行测算。结果表明：单木生物量模型lnB=2．4861nD-2．415（R2=0．879，P〈0．05），拟合效果较好；基于TM5影像提取的包括6个原始波段（TMl～TM5、TM7）的光谱反射率、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、主成分变换得到的3个主分量及缨帽变换得到的亮度、绿度和湿度等在内的15个参数，及单波段反射率线性或非线性变换后产生的11个新参数，通过多元回归分析建立生物量遥感回归模型B=1765．412＋7378．8841n ρ4＋2113．781×1／ρ4＋14．541×1/ρ1（R2=0．754，P〈0．01），检验结果表明模拟值与实测值平均相对误差为7．65％，预测精度较高。据该生物量遥感回归模型估算得出菏泽市杨树人工林碳储量为13．93Tg，占山东省森林植被总碳储量的25．39％；林木碳密度为43．82t／hm2，比全国杨树林平均碳密度高21．82％。菏泽市73．22％的杨树人工林碳密度小于57t／hm2，固碳增汇潜力巨大。

基于TM数据的林冠状态变化遥感监测研究

林冠状态变化研究是当今森林健康研究的热点。根据林冠叶绿素的变化,可将林冠变化划分为重度变化、中度变化、轻度变化和无变化(健康或正常)4种类型。主要采用2000年、2002年和2003年陆地卫星TM数据,在ERDAS Imagine 9.1平台支持下,研究了森林植被变化的监测技术方法。分析表明利用比值植被指数(TM4/TM3)可以很好地提取研究区林冠的健康状况信息,并认为利用双窗口变步长阈值搜寻算法能准确划分出各种变化程度。其中2002年的检验精度为97.5%,kappa系数为O.967;2003年的检验精度为90%,kappa系数为0.867。因此,TM4/TM3可作为监测林冠变化的重要指示参数。

TM数据用于亚热带桔果林区的土地利用分类和专题信息提取

本文介绍利用ＴＭ数据进行动态聚类并作最小距离分类的非监督和监督相结合的分类方法，对桔乡黄岩市郊的土地利用进行自动分类，获得了能充分揭示桔园分布的高质量土地利用分类图像；继而采用阈值法和均值─均方差窗口法成功地实现了桔林资源信息的自动提取，面积精度达９５．３％。为在我国南方亚热带地区快速监测经济林资源及其动态变化提供了有效的新手段。

基于TM数据的南宁市水体和建筑用地变化研究

利用修正归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化差异建筑指数(NDBI)和土壤调节植被指数(SAVI)相结合的综合指数法对南宁市1986、1998和2005年三个时相多波段TM数据进行降维处理,然后运用决策树分类法提取南宁市城市水体和建筑用地信息。并对分类结果进行对比分析,得出南宁市近19a以来城市水体、建筑用地变化情况,为城市规划与建设提供参考。

利用TM数据快速提取含矿蚀变带方法研究

热液蚀变岩类是在含矿热液作用下引起原岩化学成分和物理性质发生变化的结果,因此蚀变岩类往往与内生矿产伴生,有时其本身就是含矿体。不同蚀变矿物组合具有独特的光谱响应,但是光谱的反射和吸收特征较弱称为遥感找矿弱信息标志。应用遥感技术手段和计算机数字图象处理方法探测、识别和提取这种弱信息标志指导找矿是遥感地质工作的重要任务之一。该文介绍了利用TM多光谱数据提取含矿蚀变带的方法。实际工作证实此方法具有简单、快速、实效的特点,有一定的推广价值。

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2(拟合度)和R(相关性)最大的(tm4-tm3)/(tm4+tm3)波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.

基于Landsat TM数据的大兴安岭盘古林场森林健康评价

【目的】健康评价是实施森林资源健康经营的前提和基础,但现有研究多从单一尺度开展,未充分考虑森林生态系统的层级结构。为此,该文以林木冠层特征为基础,结合Landsat TM数据和统计学方法实现森林健康评价的多尺度转换,为我国森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭盘古林场50块固定样地单木健康调查数据为基础,采用熵值-AHP综合指数法构建单木健康评价模型,并汇总得到样地尺度健康得分的平均值(H_(m))、标准差(H_(std))、变异系数(H_(cv))、偏度(H_(pd))和峰度(Hfd)共5项统计指标,结合Landsat TM和地形数据并采用非线性度量误差联立方程组模型构造区域尺度森林健康评价综合反演模型,实现了森林健康从单木-林分-区域的多尺度综合评估。【结果】样地调查结果表明:盘古林场单木健康得分均值为0.6638±0.0912,整体处于亚健康水平,其中亚健康树木所占比例最高(79.43%);区域内不同树种健康等级间差异显著,主要表现为云杉>白桦>兴安落叶松>山杨>樟子松;林分尺度健康得分的H_(m)、H_(std)、H_(cv)、H_(pd)和Hfd值分别为0.6633、0.0841、12.84%、-0.6076和0.8460,表明该地区约78.43%的林分中单木健康得分呈明显左偏尖削状正态分布;遥感反演结果表明:区域内森林健康得分H_(m)均值约为0.6194±0.0543,其主要受地形(DEM)、植被指数(RVI、DVI、EVI和Green)和原始波段(B1、B3)等多种因素的综合影响,所建模型的预估精度可达到75%以上,能够满足森林健康评价的需求;林场范围内林木健康得分整体呈现南低北高的格局,且H_(m)较高区域主要集中在居民点、道路沿线等交通便利地区。【结论】盘古林场森林整体以亚健康为主,亟待开展科学的健康经营;同时,该文提出的以林木冠层特征为基础并充分结合遥感数据和统计学方法,能够有效实现森林健康的多尺度评价。

利用TM数据在多种环境因素干扰条件下填制蚀变岩方法

ＴＭ图像是以０－２５５不同灰度级反映不同地物光谱反射信息的。在应用ＴＭ数据找矿时是以增强、提取图像中矿产信息为目的设计图像处理流程。传统的图像处理方法中将图像原始数据整体进行运算以减轻或压缩图像数据中一种背景信息突出目标信息，这种方法应用在多种环境因素干扰背景条件下增强图像目标信息时效果则受到影响，以致于无法增强所需要的信息。本研究课题在如何排除和减小环境因素干扰方面进行了研究和探索，取得一定效果。

利用TM数据提取含金蚀变带的方法研究──以冀北东卯地区为例

卫星遥感技术是一种利用电磁波作载体从高空探测地面信息的技术。在遥感地质找矿中，环境因素对成矿条件信息的增强和提取来说可以认为是干扰因素。这种环境干扰因素在空间上可分为集中分布的和分散分布的两类。本文是用图像分割的方法从ＴＭ的７个波段原始数据中去掉集中分布的环境因素，用ＰＣ统计数据的二维散点图所表达的数据特征，把地质目标信息和分散分布的环境干扰因素分开，实现排除二类环境干扰因素，从而增强提取含金蚀变带信息的目的。

从陆地卫星TM数据提取胶东某地区某种类型金矿的围岩蚀变信息

利用金矿围岩怕变的光谱特征，作不同波段的比值图象，增强围岩蚀变信息。再将这些增强了的信息集中起来，使金矿信息明显化，达到从遥感资料直接找矿的目的。

基于TM数据耕地面积提取方法研究

粮食作物的播种面积、产量等信息是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。以昔阳县为研究区域,主要应用TM数据,结合研究区土地利用现状图,基于光谱信息,提取了耕地和非耕地信息,最后利用最大似然法监督分类得出耕地面积为29242.1 hm2,分类结果精度达到93.3%。

利用TM数据识别二道沟金矿地表地质特征

卫星ＴＭ数据以其丰富的光谱和连续的空间信息以及合理的市场价格被广泛地应用在中、小比例尺的金矿勘查中。利用ＴＭ数据所提供的信息指导大比例尺的矿区勘查和进行危机矿山外围找矿尚属探索性工作。本课题在利用ＴＭ数据对辽宁二道沟金矿地表矿床地质特征的识别就是这方面研究的一个尝试，并取得了很好的效果。

黄土高原防护林区TM数据的土地利用／覆盖分类方法研究

利用陆地卫星５号专题制图仪（ＴＭ）ＣＣＴ数据，对位于黄土高原防护林区的山西省田县进行了大面积（面积为１４００ｋｍ２）的土地利用／覆盖的计算机自动分类研究。提出了在地形破碎的黄土高原防护林做遥感图像自动分类的方法和步骤，即把无监分类和有监分类有机结合的混合分类方法，提高了分类精度，使遥感数据能够在实际应用中真正发挥其覆盖面广、周期短的特点。

TM数据制作南极卫星影像图时的几项特殊图像处理和冰面高程信息提取

ＴＭ数据制作南极卫星影像图时的几项特殊图像处理和冰面高程信息提取刘继琳，孙家炳，林开愚，甘信铮，刘槐英武汉测绘科技大学一、南极的自然环境概况南极是世界上最大的白色世界，其大陆面积约１４００万平方公里，９８％的面积被永久性冰雪覆盖，称南极冰盖。冰盖表面...