大光斑波形数据在土地覆盖分类的适用性分析

针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。     

九寨沟县大骨节病分布特征

大骨节病是四川省阿坝藏族羌族自治州东北部九寨沟县的主要地方病病种,不仅残害当地群众的身体健康,还是制约当地经济社会发展的因素之一。大骨节病在九寨沟县的分布与地形地貌、地层岩性、土壤植被及流域状况等有一定的关系。通过对九寨沟县大骨节病的分布特征及其与地质环境的关系阐述,可为大骨节病病因的研究提供一定的参考。     

MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构

利用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对若尔盖高原湿地区2000—2009年MODIS16d最大值合成的NDVI时间序列数据进行了重构,并与中值迭代滤波法、傅里叶变换法进行了比较。结果表明,基于S-G滤波的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列在直观及像元的时间序列曲线上均取得了较好的效果,对提高该数据产品质量有很大帮助,通过该方法重构后的高质量的NDVI时间序列对利用该数据源对若尔盖湿地生态系统监测提供了良好的基础。     

模糊综合评判在拉萨地温开发地质环境评价中的应用

影响拉萨市浅层地温能地质环境质量的因素主要有地质环境背景、第四系及含水层因素、水量环境因素、水质环境因素等四大类,对四大类影响因素及其下一级因子进行层次分析和模糊数学模型的构建,确定其隶属度函数,计算各因子的权重值。利用GIS的属性赋值与空间分析,对地质环境质量评价区进行网格划分,计算出各网格单元的模糊质量指数值,绘制了模糊质量指数等值线,在此基础上对拉萨市浅层地温能地质环境质量进行了评价。