青海省贵南县土地荒漠化动态变化遥感分析

利用1976年、1996年、2006年3期遥感影像,在RS与GIS支持下,解译提取贵南县土地荒漠化信息,分析其时空变化。结果表明:① 1976年、1996年与2006年贵南县3期荒漠化土地面积分别占贵南县总土地面积的42.6%、58.6% 和56.8%。30 a来贵南县荒漠化土地面积增加了14.19%,平均每年增加0.47%,土地荒漠化呈总体加剧趋势。② 贵南县土地荒漠化成因主要有风蚀荒漠化、水蚀荒漠化,荒漠化程度以中度和重度为主。③ 由动态度分析得知, 1976年到1996年期间荒漠化严重,尤其是轻度荒漠化发展快,1996年到2006年期间荒漠化形势有所好转。贵南县荒漠化的发生和变化,既有自然因素的作用,又有人类活动的影响。     

秃尾河上游流域土地荒漠化遥感动态研究

针对秃尾河上游流域土地荒漠化问题,基于地表反照率-植被指数特征空间理论,利用1989年、2002年和2011年TM、ETM遥感数据为数据源,提取该区荒漠化信息,并开展动态监测研究,从中探索该区域荒漠化动态变化特征和规律,为生态环境建设和经济发展提供参考。结果表明:1)地表反照率-植被指数特征空间方法指标简单,易于获取,有利于研究区荒漠化信息提取。2)22年来研究区荒漠化总面积持续减少,程度不断减轻,不同类型荒漠化土地动态度各不相同,并且其重心均有向西北方向移动规律。3)研究区生态环境趋于好转,主要得益于一系列积极的治理沙地措施和政策。     

中国不同土地利用类型分光辐射地表反照率研究

选取2000～2015年遥感反演的地表反照率数据及2000和2015年两期土地利用数据,采用经典统计学方法分析不同土地利用类型分光辐射地表反照率的特征及其年际变化趋势。为了解土地利用类型的反照率特征、认知区域气候或陆面模式中能量模块的相关分光辐射变量的物理过程提供科学依据。结果表明:不同的土地利用类型具有差异明显的地表反照率特征,同种土地利用类型地表反照率的差异甚至超过了不同类别土地利用类型之间的差异,说明了地表反照率巨大的空间异质性;大部分土地利用类型在短波总辐射及分光辐射地表反照率满足:近红外短波可见光,说明短波地表反照率的上限值更大程度上取决于近红外波段的地表反照率;研究时段内,各土地利用类型在3个波段地表反照率分别呈现出了不同的变化趋势,但是大部分土地利用类型分光辐射地表反照率的年际变化速率较小,基本保持稳定。     

基于MODIS的黄土高原土地荒漠化动态监测

以2001年和2009年8月MODIS卫星影像为数据源,基于归一化植被指数和像元二分原理,通过建立科学的荒漠化土地分类系统,对黄土高原地区近8 a的荒漠化土地进行了动态变化监测,分析了2个时期荒漠化土地的空间分布特征和面积变化情况。结果表明:黄土高原荒漠化土地面积整体呈明显的减少态势,但类型转化结构表明荒漠化土地强度却处于不断发展阶段。8 a间,极重度荒漠化土地面积增加了16.53 km²,增长率为28.36%,重度和中度荒漠化土地面积均有不同程度减少,分别减少了1.2×10⁴ km²和7.0×10⁴ km²,变化率分别为32.97%和29.19%;分别有9.0×10^4 km²和1.2×10⁴ k²的轻度和潜在荒漠化土地转化为其他类型荒漠化土地,并分别增加了9.3×10³ km²和7.3×10⁴ km²,增长率分别为4.2%和57.3%。发展区面积为1.9×10⁵ km²,稳定区面积为4.0×10⁵ km²,逆转区面积为2.8×10⁴ km²,发展区面积比逆转区面积大1.6×10⁵ km²,表明黄土高原环境质量不断下降,荒漠化强度不断扩张的趋势。     

基于遥感和GIS的中巴经济走廊多发展情景生态风险综合评价

中巴经济走廊沿线地区生态环境复杂、人地矛盾突出,走廊建设在推动区域经济发展的同时,也可能给区域生态环境安全带来潜在风险。借助遥感、地理信息和情景模拟方法,从风险源危险性、生态环境脆弱性、受体损失度三方面构建风险评价模型,结合惯性发展、投资优先和和谐发展三种情景下2030年土地利用情况,对廊道2015~2030年生态风险的时空变化规律进行分析。结果表明：中巴经济走廊高生态风险区主要分布在巴基斯坦北部山区向印度河平原的过渡区。未来情景的差异直接影响着生态风险。投资优先情景高风险区增幅最大,相比于2015年,2030年中度、高度和极高风险区面积占比分别增加了4.75%、4.84%和2.25%。惯性发展情景中度、高度和极高风险区面积占比分别增加了2.79%、2.52%和1.04%。和谐发展情景中,中度和高度风险区呈现增加趋势,极高风险区面积略微下降,增幅分别为1.15%、2.19%和-0.16%。研究表明：能兼顾经济发展和环境保护的和谐发展情景,是未来廊道规划建设的优化选择,合理规划土地利用,提高土地用途管制力度,提升土地资源使用效益,可促进社会经济可持续发展。基于遥感和GIS技术的综合评价方法能够为经济廊道的生态风险评价提供技术支撑。     

21世纪以来西安城乡梯度土地覆盖变化及对城市热岛影响时空特征

城市快速扩张导致城乡梯度土地覆盖发生显著的变化,引发不透水地表的增加,植被覆盖的减少,从而加剧了城市热岛强度。研究城乡梯度土地覆盖变化引起的城市热岛效应,并揭示城市热岛的时空特征及强度的变化,对城市规划建设、人居环境改善及提升城市生态系统服务功能具有重要的意义。基于Landsat系列4期影像,利用单窗算法反演西安市地表温度,计算热场变异指数得到热力场强度图并对其进行等级划分,结合土地利用/覆盖类型数据分析城乡梯度土地覆盖变化对城市热岛强度的影响。结果表明：①2000年西安市极强热岛效应区占研究区面积的10.58%,逐渐增加到2011年极强热岛效应区域的面积占比达到16.14%,而后到2015年降低为9.00%,整体上西安市城市热岛效应呈现出了先增长后降低的趋势;②2000年到2015年城乡建设用地面积增加了412.76 km2,极强热岛强度的范围随城市建成区的扩张逐年向外扩展;③无热岛效应区约70%位于耕地和林地,水域在无热岛效应中的占比也在逐年增多,从31%增加到了47%。不透水地表面积占比与地表温度有显著相关性,城乡梯度植被和水体面积的增加可以有效地缓解城市热岛强度。     

基于遥感的内蒙古地级市土地覆盖结构时空变化特征分析

城市土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要的影响。采用2000～2015年Landsat TM并协同高分辨率遥感影像,利用线性光谱混合模型获取内蒙古12个地级市每5 a土地覆盖结构信息,监测并分析城市扩张时空动态、土地覆盖结构及扩张类型差异特征。研究结果表明:2000～2015年,内蒙古12个地级市土地覆盖结构总体变化较快,城市面积扩张278.93km~2。相比较而言,2010～2015年城市面积扩张比例是前两个时间段(2000～2005年和2005～2010年)的1.61倍与1.91倍。2010年以来变化最为剧烈,城市不透水地表扩张尤为明显,城市植被呈现不同程度增加态势。城市扩张经历了3个阶段,即城市内部填充—城市内部填充—城市外延扩张型为主的变化过程,其中包头市和呼伦贝尔属于内部填充型城市。内蒙古地级市土地覆盖结构变化及差异特征与人口增长和社会经济发展有密切的关系。     

中巴资源一号02星土地覆被多阶段信息提取

依托云南三江并流综合开发项目,利用2003年11月中巴地球资源一号卫星02星下传的第一批CCD数据,探讨其在该流域土地覆盖信息的提取方法,并针对资源一号02星CCD多波段数据,提出了多阶段信息提取策略,分步提取地表覆被信息,通过单波段阀值、谱型特征提取构造波段运算指数,分层提取地表信息。同时以大理地区的遥感图像为试验区进行了多阶段信息提取,结果表明,多阶段信息提取方法的总体精度不低于其他常规的分类方法,而且局部细节的区分明显高于K-means和ISODATA分类方法。因此通过有针对性地对中巴资源卫星数据信息提取方法的研究,可以更有效地发挥中巴一号02星数据在土地覆被和土地利用等领域的应用,并为我国自主卫星数据的深入应用贡献绵薄之力。     

1990～2015年吉林省西部耕地变化与“旱改水”时空特征研究

以Landsat遥感影像为数据源,利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据;以此为基础,分析了1990～2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明:1990～2015年期间,吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km2,增速逐渐变缓。旱田面积在1990～2000和2000～2010年期间有小幅增加,但在2010～2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张,25年间增加了1139.39 km2(51.7%),旱田净转化为水田的面积不断增加,1990～2000年为69.13km2,2000～2010年为156.19 km2,2010～2015年为288.27 km2。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因,影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有:科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议,为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。     

基于特征空间的黄河三角洲垦利县土壤盐分遥感提取

土壤盐渍化是实现土地资源可持续利用所面临的重要挑战,在我国滨海的黄河三角洲区域遥感定量反演适宜方法可为区域盐渍化监测与防治提供技术方法参考。研究以Landsat 8 OLI数据和野外实测数据为基础,提取关键地表特征参量,定量化探讨土壤盐分与地表生物物理参数之间的规律及关系,建立黄河三角洲土壤盐分最优反演模型。结果表明:Albedo-MSAVI、SI-Albedo、SI-NDVI反演精度分别为83.4%、88.8%和80.6%。分析认为SI-Albedo模型最适用于滨海地区盐渍化程度反演,对滨海地区土壤盐分的预测能力较强;Albedo-MSAVI、SI-NDVI模型对内陆干旱、半干旱地区的盐渍化信息提取具有一定的参考意义。基于精度最高的SI-Albedo所反演的结果来看,垦利县盐渍化程度自东向西总体呈高低高走向,与该区域盐分积聚的成因机理相符。     

结合丰度特征的决策树及其土地覆盖分类

将混合像元分解的丰度加入特征集,结合光谱信息和DEM数据生成决策分类规则。运用陆地卫星TM影像对黄河源区的玛多县进行土地覆盖分类试验。通过特征提取、决策分类和后处理,得到该县的土地覆盖类型图。采用1∶10万土地覆盖类型图和实地考察数据进行精度评价,结果表明:结合丰度的决策树与最大似然分类和普通决策树分类(不加丰度信息)相比,分类精度分别提高了17.3%和9.5%。     

基于遥感和GIS的古浪县土地利用及荒漠化动态研究

应用1987年和2000年两期遥感数据,通过解译分析了解到古浪全县土地利用变化趋势是腾格里沙漠南缘的大面积土质戈壁、固定沙地因为调水工程的实施而被开垦为水浇地,南部山区和中部川旱地区大面积的山旱地、川旱地退耕还草,导致全县的耕地面积减少了45 312.476 hm2。全县荒漠化类型有风蚀、水蚀和沙化3种类型,荒漠化土地总面积减少了8 910.84 hm2,荒漠化指数S从1987年的2.209降低到了2.162,生态建设区荒漠化指数减少了0.118。在其所辖的25个行政区内,15个乡镇荒漠化指数降低,2个降低幅度超过了0.5,1个降到了1以下;10个乡镇荒漠化指数有不同程度升高,1个行政区超过了3,荒漠化局部得到了逆转,同时在无行政管理的腾格里沙漠公地等行政区荒漠化程度又有所加重。     

青海省土地荒漠化遥感动态监测

近年来由于气候变化和人类活动的影响,青海省受荒漠化的影响日趋严重,采取有效的手段进行荒漠化快速动态监测,跟踪荒漠化现状和变化趋势,是荒漠化防治必要手段。基于像元二分模型,采用2000~2012年MODIS的增强型植被指数产品(EVI)估算青海省植被覆盖度。以植被覆盖度为主要评价指标,对青海省荒漠化现状和动态变化进行快速监测。结果表明:遥感估算的荒漠化面积和全国荒漠化调查的结论基本一致。13年间,青海省荒漠化土地的空间分布特征没有明显变化,全省荒漠化和潜在荒漠化土地总面积在研究时段内没有明显变化趋势,但是受自然因素影响,面积年际波动明显。重度荒漠化面积整体上呈明显下降趋势,青海省沙化和荒漠化状况有所改善,部分地区生态群落生产力、草地植被覆盖度呈上升趋势,表明近年来在青海实施的林业工程和荒漠化治理措施逐步显现出生态效益,发挥了实际作用。     

基于高分二号遥感影像的树种分类方法

为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用,以北京市延庆区八达岭国家森林公园主要区域的6期高分二号影像为数据源,在分层分类的基础上,利用支持向量机递归特征消除、C5.0决策树、FSO 3种特征优选方法,从4种特征维度下实现面向对象的支持向量机和随机森林的森林树种分类,最终取得总体精度平均为83.65%,特定树种生产者精度介于93.75%（山杏）和38.10%（刺槐）之间,特定树种用户精度介于100%（华北落叶松）和44.74%（榆树）之间的良好结果。结果表明：C5.0决策树耗时最短（0.01 h）且其所选特征应用于分类总体精度最高（86.90%）;在不同特征维度下支持向量机分类的总体精度比随机森林平均高出3.28%;支持向量机和随机森林均对特征维度不敏感,但良好的特征优选结果仍会对支持向量机的分类效率（最高提升86.98%）和随机森林的分类精度（最高提升9.22%）产生较大影响。     

基于高分二号遥感影像的树种分类方法

为推广国产高分数据在森林树种分类方面的应用，以北京市延庆区八达岭国家森林公园主要区域的6期高分二号影像为数据源，在分层分类的基础上，利用支持向量机递归特征消除、C5.0决策树、FSO 3种特征优选方法，从4种特征维度下实现面向对象的支持向量机和随机森林的森林树种分类，最终取得总体精度平均为83.65%，特定树种生产者精度介于93.75%（山杏）和38.10%（刺槐）之间，特定树种用户精度介于100%（华北落叶松）和44.74%（榆树）之间的良好结果。结果表明：C5.0决策树耗时最短（0.01 h）且其所选特征应用于分类总体精度最高（86.90%）；在不同特征维度下支持向量机分类的总体精度比随机森林平均高出3.28%；支持向量机和随机森林均对特征维度不敏感，但良好的特征优选结果仍会对支持向量机的分类效率（最高提升86.98%）和随机森林的分类精度（最高提升9.22%）产生较大影响。     

Temporal and spatial variations of grassland desertification monitoring in Tibet of China

Tibet, the largest region of the Qinghai–Tibet Plateau, is undergoing extensive grassland deterioration and desertification due to both human and natural factors. Alpine meadow and grassland restoration is difficult after degradation; consequently, the desertification of the Tibetan grassland has attracted substantial social attention. This article considered Amdo, Baingoin, Coqên, and Zhongba counties in Tibet as the study areas, employed remote-sensing data, and developed Tibetan grassland desertification classification indices based on field surveys. Moreover, this study used spectral mixture analysis (SMA) methods to interpret remote-sensing image data from the study areas during three periods (1990, 2000, and 2009) and considered the bare sand (gravel) area proportion as the main basis for the evaluation of grassland desertification. The results of this study demonstrate that the slightly, moderately, and severely desertified grasslands of the monitoring zone covered a total area of 114,113.16 km² in 1990, accounting for 82.12% of the study area. The area exhibited no change in 2000 and decreased by 4472.31 km² in 2009. The severely desertified grassland area declined from 1990 to 2009. The degree of grassland desertification in these four Tibetan counties diminished from 1990 to 2009, and the grassland desertification area exhibited a gradual reduction during the same period. Regarding other soil coverage types, the ice and snow area markedly changed and declined to approximately one-third of its original extent during these 20 years, and most of the ice and snow area was converted to bare land and various types of desertified grassland.     

基于MODIS时序数据的澳大利亚土地利用/覆被分类与验证

选取对气候变化敏感的澳大利亚作为研究区,基于MOD13Q1数据,对澳大利亚2000年土地利用/覆被进行分类。通过Savizky-Golay滤波方法构建高质量NDVI时序数据,为分类奠定数据基础。采用了以决策树为主的混合分类方法对研究区土地利用/覆被进行分类,该方法综合利用了ISODATA分类结果、NDVI阈值及其时间序列主成分分析特征量等数据。通过面积对比和空间位置匹配等多角度验证的方法,综合比较MOD12Q1,GLC_2000与本研究的结果,发现本研究的总体分类精度为63.65%,Kappa系数为0.56,较以上两种已有的土地覆盖产品具有一定优势。     

基于电子病历的肺癌诊断决策树算法

随着人民生活水平的不断提高,肿瘤疾病的人数在不断增多,其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病.为此提出一种基于电子病历的肺癌诊断决策树方法.首先分析肺癌电子病历的特点以及决策树存在结构不稳定、过拟合等现象,运用主成分分析法结合C5.0算法构建的优化决策树模型.首先,建立主成分特征根大于1以及主成分累计贡献率大于85%的特征降维两种方法,然后通过C5.0算法建立决策树模型和剪枝操作,最后给出数据预处理过程及模型的执行流程和测试结果.实验结果分析,改进的算法有较好的准确率以及良好的可扩展性,从而验证了改进后的算法对于辅助肺癌临床实验具有重要的意义.