半沙漠流域产流特征与沙漠覆盖面积分析

分析了半沙漠流域的水文特征，提出了半沙漠流域分沙漠覆盖区和非沙漠覆盖区的水量平衡关系，在此基础上，提出了确定沙漠覆盖面积的水文分析法，确定了毛乌素沙地周围半沙漠流域沙漠覆盖面积比例，并据实地调查资料作了检验。检验结果表明，提出的半沙漠流域分区水量平衡关系和沙漠覆盖面积确定的水文分析法是合理的，符合实际情况。

HSV变换与监督分类结合的沙漠信息提取

沙漠化是全球干旱、半干旱地区土地退化的主要表现之一,而如何快速、高效、准确、大范围的提取沙漠信息一直是沙漠化研究领域的技术难点。文中以石羊河下游民勤盆地为研究区,以Landsat-8卫星影像为数据源,采用HSV色彩变换的光谱增强手段,探讨了HSV变换对沙质地表像元的影响,对比分析了6种监督分类方法(神经网络、支持向量、最大似然、马氏距离、平行六面体和最小距离)对于沙漠信息提取的效果和精度。结果表明:1)HSV变换降低了沙质地表像元在Red和NIR波段的辐射亮度值(分别为增强前的1.0%和29.8%)及其标准偏差(0.81%和19.7%),提高了SWIR 2波段的辐射亮度值(1.50倍)及其标准偏差(1.32倍);提高了沙质地表与其他土地之间的分离程度,增大了沙质地表与其他地表在光谱层面的差异。2)最小距离法在HSV变换前后均具有较高的精度(Kappa系数分别为0.9615和0.9627),且由于其方法简单、运算时间短,在研究区沙漠监测中具有较好的应用前景;HSV变换明显提高了平行六面体与最大似然法的精度,Kappa系数分别增加了0.5400和0.2048;HSV变换与神经网络法相结合是快速准确提取沙质地表信息的最优方法,Kappa系数可达0.9682。以上结论可以为今后沙漠信息提取与监测提供理论依据。