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ZY_3卫星全色与多光谱影像融合方法比较
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遥感影像数据融合方法的比较分析
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&&探​讨​了​遥​感​影​像​数​据​融​合​中​常​用​的​几​种​方​法​：​高​通​滤​波​融​合​法​、​B​r​o​v​e​r​y​变​换​融​合​法​、​I​H​S​变​换​法​、​主​成​份​变​换​法​,​介​绍​了​各​种​融​合​方​法​的​公​式​以​及​常​用​的​融​合​评​价​参​数​。​利​用​E​T​M​+​多​光​谱​影​像​与​全​色​影​像​进​行​了​融​合​实​验​,​并​计​算​了​均​值​、​标​准​差​、​平​均​梯​度​、​信​息​熵​、​相​关​系​数​等​评​价​参​数​,​并​对
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你可能喜欢通过“航天清华一号”微小卫星数据在辽宁大连、沈阳、铁岭等典型区域环境监测中的应用，对其O、1、2波段数据进行评价。对图像数据空间分辨率、数据噪声、传感器等进行评价。提出图像处理方法及提高图像质量的数据融合技术。评述其专业应用潜力并指出存在的主要问题和发展建议。
遥感影像融合技术已广泛用于环境的变化监测,然而现有的融合方法存在着较大的光谱畸变的缺点,影响了监测分析的精度。本文提出了一种新的保光谱特性的影像融合方法,以IKONOS全色和多光谱影像为试验数据进行融合,并与IHS变换、主分量变换和小波变换融合的结果进行了比较。试验结果表明:该方法融合的影像在视觉效果和保光谱特性上都优于其它三种方法。
本文采用HSV图像融合方法，运用MODIS遥感影像提取滇池叶绿素a的分布信息。在融合过程中，选择MODIS影像中与叶绿素相关的通道以及能提高图像细节的高分辨率通道进行影像融合。通过日过境的遥感影像融合结果与日地面实测的叶绿素a浓度相比较，结果表明：最终融合影像中水域的绿色区域的颜色深浅与叶绿素浓度监测值高低呈现出较好的对应关系，而且该影像还反映了蓝藻浓度渐变的效果，该方法可作为滇池叶绿素遥感监测及制图的快捷方法。
本文应用IRS-P6数据,开展了中国长白山靖宇矿泉城饮用矿泉水保护区卫星遥感规划研究。为了提高卫星遥感规划的精度,采用了数据融合技术。考虑到该地区地貌特征、数据时相等原因。利用IRS-P6卫星遥感数据与CBERS-02A数据融合,特别利用IRS-P6分辨率高的优点,将其局部纹理融合到IRS-P6数据中,取得遥感区划清晰、明显的效果。为了更好地反映区划范围龙岗火山与湿地广布的独特地貌,应用扫描矢量化方法,以地形图为数据源获取DEM数据。利用CBERSS-02A与IRS-P6数据融合卫星遥感图像,对于环境区划、资源评估、环境监测、灾情评估等方面具有广阔的推广应用前景。
为快速查明广西大厂锡多金属矿区和高龙金矿区近20年来生态环境遭受严重人为破坏的情况，采用了高分辨率卫星遥感技术。其中，在大厂开展了TM(分辨率30米)、ETM+-Pan波段(分辨率15米)和SPOT(分辨率10米)相结合的遥感调查，在高龙开展了目前世界上最高空间分辨率的商用卫星Qafickbird-2的遥感调查。 卫星遥感技术以其广视域、多波段、多时像、快速对地观察和花费少的巨大优点，可以为处于交通不便山区的矿山环境调查，提供强有力的支持。但是，由于矿山的范围相对较小，而生态环境破坏类型较多，粗空间分辨率卫星遥感难于达到预期调查目的。试验研究表明：分辨率0.61-2.54米的Quickbird影像具有最好的环境分辨识别效果，可以完成米级尺度的高精度要求环境调查任务，但数据成本偏高；分辨率10米的SPOT卫星可以完成一般要求的圈定生态环境区域任务；而分辨率15.30米的ETM+只适于作矿山及其外围宏观生态环境调查。 大厂矿山是我国最重要的锡矿资源产地，经多年开采，特别是过去10多年来私营民矿的乱采乱挖，矿区生态环境遭受了很大破坏。通过对SPOT-1和L,andsat-7 ETM+卫星数据融合影像的数字图像处理、图像分析和定量解译，结合野外实地调查，以10米的空间分辨率精度，共圈定出55个三种不同类型的生态环境破坏区域——乱采乱挖环境破坏区、火灾毁坏区和毁林垦荒破坏区，计算了各破坏区域的位置和面积，分析了其产生原因，直观反映出当前大厂矿区抓生态环境综合治理的紧迫性，为该地区生态环境综合治理提供了科学依据。 高龙金矿是广西重要的金矿山之一，为卡林型金矿。矿石以微细粒侵染型原生矿和位于古风化壳表面的风化残积次生矿为主。自1992年矿山形成工业开采以来，至今已经有11年历史。实行露天采选——无论是对上部岩石全不剥离(原生矿体开采)，或者取走全部含矿土层(残积次生矿开采)，还是开辟大片山坡用作露天“堆浸”提取黄金，都对山区自然生态环境造成不可恢复破坏。由于受破坏环境区域形态复杂，加之交通不便，查明其分布极为困难。Quickbird融合数据影像以2.54.米的空间分辨率精度，清晰显示出高龙矿区存在6个以不同的矿山为中心的大面积环境严重破坏区。尽管这些区域的形态极为复杂，但由于高分辨率的效果，其边界十分清晰，因而可以准确圈定出其形态和分布范围，并作定量测算。尤其是，影像还清晰显示了在这种环境下生长的植被和单棵树木植株的细节特征，为研究当地植被受矿山影响造成的可能生长变异，提供了精定位定量分析依据。
采用IRS-P6卫星数据与CBERS-02A多光谱数据融合,对拟建鹤岗一大连高速公路抚松至岗山岭段,通过的松花江三湖保护区、长自山靖宇矿泉水自然保护区、吉林省哈泥河水源保护区地段,进行卫星遥感影像编图与解译。为了提高卫星遥感规划的精度,采用了数据融合技术。考虑到该地区地貌特征、数据时相等原因,利用IRS-P6卫星遥感数据与CBERS-02A数据融合,取得遥感区划清晰的明显效果。对于环境区划、资源评估、环境监测、灾情评估等方面具有广阔的推广应用前景。
作为全球变化的重要组成部分，土地利用/土地覆盖变化要求土地利用变化监测结果更加准确，并且具有预测未来土地利用/覆盖变化的能力。遥感对地观测技术的快速发展，进一步深化了土地利用变化监测的研究方法和研究领域。近二三十年来，遥感变化监测和融合方法出现很多，但是很多方法对经验的要求比较高，在应用到土地利用领域时，对数据要求又有很多限制，并且可移植性不高。运用变异特征监测方法进行土地利用/覆盖变化研究能够克服上述遥感变化监测领域存在的问题。
在结合像素级融合理论并运用特征变异监测方法从事遥感变化监测工作的过程中，发现了几种表现优秀的融合算法。本文在特征变异监测理论指导下，运用多源遥感影像，从遥感融合理论方法入手，对特征变异监测理论的不确定性进行的探讨和改进。主要研究内容和结论如下：
通过对特征变异监测理论的阐述以及四种遥感融合算法的应用，本文在定性和定量基础上对融合算法的表现进行了全面、客观和细致的评价，提出基于GRAM-SCHMIDT融合算法的特征变异监测方法，并与传统应用较广的遥感变化监测方法-分类后比较法进行了对比分析。本文认为该方法相对原基于IHS的特征变异监测方法：原理简单，能更好的保留原始低空间分辨率多光谱和高空间分辨率全色影像的光谱信息和纹理信息，对融合前波段数没有限制，运算速度快，监测效果好。在此基础上，将该方法应用于北京城区及近郊区县部分地区，在土地利用数量，土地利用结构变化和土地利用程度三方面对该地区的土地利用覆盖变化特点进行了探讨和总结。因此，基于GRAM-SCHMIDT的变异特征监测方法更好地雄广和改进了特征变异监测理论。
湿地退化是一个严重的全球性问题，湿地的动态监测与恢复重建成为国际湿地研究领域的热点。遥感技术具有观测范围广、信息量大、获取信息快、可比性强等优点，使得湿地遥感在湿地退化动态监测方面扮演着重要的角色。快速、精确地获取湿地遥感信息是湿地遥感应用的前提与基础；然而，湿地遥感信息提取具有其特殊的难点，如不同地物之间的严重光谱混淆等，使得在湿地遥感信息的提取中，传统的自动分类方法分类精度受到限制。本文探讨了基于多小波包变换融合和自适应神经模糊推理系统的湿地遥感信息提取，并以黄河三角洲垦利县湿地为研究区，以etm为数据源对该方法进行了实验与分析。主要内容如下：
⑴基于最佳基多小波包变换的遥感影像融合。①影像融合可以提高影像解译精度。基于小波变换的影像融合凭借小波基自身独特的数学特性在影像融合领域有着更大的应用前景。但小波变换在构造和功能上也存在缺陷，这推动了小波变换在两个不同方向上的拓展：小波包变换和多小波变换。两者各具特色，同时也都有自身的缺陷。多小波包变换将两者有机结合起来，实现优势互补。本文首先分析了两者的优劣势，在此基础上，探讨了多小波包变换与基于多小波包变换的遥感影像融合；然后通过spot-pan与tm的影像融合对该方法进行了实验与分析，依据对融合影像的主观目视评价与客观参数分析，以及与基于多小波变换的融合方法所得结果的比较分析，验证其优越性。②基于多小波包变换的遥感影像融合中的存在着最佳基的选择问题，基于最佳基多小波包变换的影像融合方法在理论上比其他的多小波包变换融合方法更具有优势。该方法在实现的过程中需要在两棵小波包树上搜索最佳小波包基，但现有的最佳小波包基搜索算法只适合于单小波包树。本文找到了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的新算法，在此基础上实现了这种融合方法，并进行了etm+的pan波段与多光谱波段的融合实验，验证由该方法所得的融合影像与多小波包变换方法、以及其他常见传统方法得到的融合影像相比，在视觉效果以及评价指标上所具有的优势，同时也验证该搜索算法的有效性。
⑵基于自适应神经模糊推理系统的遥感信息提取。融合影像后，对其进行信息提取。传统方法受多种因素影响提取精度受到限制。人工智能技术是信息提取技术最为活跃的发展方向之一。作为该技术发展的两大领域，神经网络和模糊推理在自动分类应用中各具利弊。自适应神经模糊推理系统（anfis）是两者的有机结合，得到广泛应用，但在遥感信息提取领域该方法的研究较少。本文在分析了该方法的基本理论，技术特点以及实践操作之后，探讨了基于自适应神经模糊推理系统的遥感影像信息提取，实现了该方法的具体运用。通过对分类结果的评价、分析以及与最大似然法监督分类的提取结果相比较，评估分类模型的效果。
⑶分析了黄河三角洲垦利县湿地的湿地资源特色，湿地类型体系，以及各种类型地物的光谱亮度、纹理结构等地学特征。运用基于最佳基多小波包变换的遥感影像融合方法对研究区etm+影像的pan波段与多光谱波段进行融合；采用基于主成分变换的降维处理，提取了融合影像相关波段的主要信息；通过oif指数分析法，选择了分类提取时应选用的最佳波段组合；为有效利用纹理信息，将地物的纹理特征融入到了anfis中；运用基于anfis的遥感信息提取方法提取了研究区湿地信息。
⑷遥感信息提取是遥感应用研究的热点与难点。湿地遥感信息提取更面临着地物光谱混淆严重难以提取的难点。通过论文研究，主要取得了以下进展：①提出了基于多小波包变换的遥感影像融合。对基于多小波包变换的影像融合的融合原理、流程进行了分析，并通过实验验证了该方法与基于多小波变换的融合方法相比更具有优势；提出了一种小波包基搜索算法，在此基础上探讨了基于最佳基多小波包变换的影像融合，并在实验中通过主观视觉评价与客观参数分析，证明了与多小波变换融合方法以及传统方法相比，该方法所具有的优越性。②建立了基于anfis的湿地遥感信息提取模型。分析了应用anfis模型提取湿地遥感信息的原理、过程，以垦利县湿地为研究区实现了该模型的具体运用，取得了80．05％的分类总精度，并将其分类结果与传统方法得到的分类结果进行了比较分析，验证了该方法在一定范围内的优势。
遥感土地利用动态监测在我国已有近20年的发展历程，其目的：一是利用遥感影像监测土地利用的动态变化；二是利用监测的变化信息分析影响土地利用变化的因素与变化过程，预测其变化、演化趋势，以指导政府对土地利用管理与决策。遥感土地利用动态监测反映的是区域土地利用动态变化的过程，监测数据呈现出明显的时态特征，随着我国经济建设的迅猛发展，土地利用变化显著，遥感土地利用动态监测周期越来越短，这就需要信息提取快速、高效，并在gis系统中统一管理和查询分析。
传统土地利用动态监测变化信息的提取主要是依据目视解泽与计算机识别交互进行，这种方法耗时耗力，其准确度依赖参与解译分析人的知识与经验，操作程序不具有重复性。遥感变化信息自动提取方法已有多人研究，但大多研究的重点体现在不同方法所适宜的应用领域，很少有人关心各种方法实践应用的难易程度和和变化信息的分类解译。
本文根据遥感土地利用动态监测的特点，在总结国内外研究遥感信息提取方法的基础上，系统地阐述了遥感影像融合理论与方法，利用erdas、arcgis、mapgis等软件完成影像增强处理、变化信息提取等研究工作。对常用的图像融合：ihs变换融合、brovey变换、小波变换和ihs变换相结合融合、pca变换融合以及pca与his变换相结合融合等方法进行了试验对比分析与效果评价，建立了信息熵、平均梯度、方差等7个影像融合质量评价指标井对各融合影像效果加以评价，得出ihs变换融合方法效果最好，pca+ihs变换融合方法次之的结论。在此基础上，进一步研究了变化信息提取方法，并对差值法、比值法、主成分变换法、特征变异法等信息提取方法进行了试验，通过对试验结果的对比分析认为：采用差值法进行变化信息提取的同时，兼顾特征变异法对影像变化信息进行修正，能够提高信息提取的效率，大大减少了变化信息提取的错提、遗漏情况。在上述理论研究的基础上，并以某城市作为研究试验区，利用两时相的spot5影像为数据源进行实证研究，建立了遥感土地利用动态监测变化信息自动提取的实践应用框架体系，实现土地利用动态监测变化信息自动提取，达到了遥感土地利用动态监测变化信息提取实践应用的简单化、实用化，减轻作业强度，提高了工作时效，为快速、准确开展土地利用动态遥感监测提供了可行的技术方案，具有一定的实践应用价值。
数据融合技术产生于20世纪80年代，在多传感器遥感图像的融合、机动目标跟踪、航迹关联、多传感器目标定位、识别与分类、分布信息融合、数据关联、态势评估与威胁估计以及在非军事领域中得到广泛的应用。目前乙烯装置能耗评价基本采用综合能耗指标，没有考虑不同装置之间的原料、工艺技术和装置规模的差异，且没有形成统一的乙烯能耗指标体系。为了得到基于参数、月份和年度的当装置、采用相同技术或者相同规模的各类装置及全行业的乙烯能耗多参数指标体系，提出了针对单装置的基于k-means聚类的多变量时序数据线性最小方差优化融合算法和针对各类装置及全行业的层次线性优化融合算法及层次分析(ahp)优化融合算法来提取乙烯能耗指标，从而建立乙烯能耗指标体系。并把消费者物价指数(cpi)评价方法引用到乙烯能效的分析评价中，比较指标包括能耗同比、环比、定基比、累积比。实现对乙烯装置能耗进行客观的评价，有助于找到节能降耗的方向或者量化目标。最终基于matlab web server技术开发出乙烯流程能耗指标体系能效管理系统。本文所有研究都基于收集到的近10年全国所有乙烯装置实际生产的能耗数据。提出的算法和开发的系统，在某石化乙烯装置、乙烯行业协会等进行应用，辅助国内乙烯行业生产能耗的监测，制定能耗目标，促进节能减排。关键词：乙烯能耗，数据预处理，数据融合，指标体系
本论文对拒马河流域的LANDSAT7ETM+和EOS-MODIS两种遥感数据源分别进行了主成分分析、图像融合、图像分类、植被指数模型运算等一系列的处理后，结合GPS等途径获取的相关调查信息，利用地理信息系统在专题信息图及各种调查信息的基础上，对拒马河自然保护区及周边的地理地貌、水系分布、植被覆盖、土地利用、居民点分布、基础设施分布等信息进行了分析与研究，并制作了拒马河自然保护区科学考察工作相关的各种专题信息图。主要的研究结论有：
(1)主成分分析技术是实现LANDSAT7ETM+数据压缩及信息富集的一种有效方法，经过主成分分析后的前3个主成分分量(PC1、PC2、PC3)几乎涵盖了6个波段的绝大部分信息量(99％)。
(2)在LANDSAT7ETM+北京地区的6个30米分辨率的波段中，TM5波段反映的信息量最大，其次依次为TM7、TM3、TM4、TM1、TM2。
(3)在LANDSAT7ETM+北京地区的6个30米分辨率的波段中，波段间的相关性可以分成3组：第一组包括TM1、TM2、TM3，波段间相关性较高。第二组只有TM4，TM4波段独立性较强。第三组为TM5、TM7，两个波段间有较高的相关性。
(4)TM5、TM4、TM3是北京地区LANDSAT7ETM+30米分辨率数据图像解译时的最佳波段组合。
(5)以LANDSAT7ETM+的全色波段与多光谱波段进行图像融合可以使融合后图像既有高分辨率又包含多光谱的信息，图像解译效果大大增强。
(6)用EOS-MODIS数据计算得到的NDVI值基本可以反映研究区域的植被覆盖信息，根据NDVI值空间序列变化情况，可以评价某地植被覆盖和连续性分布的情况。
香格里拉县是多民族文化的汇集区，使享誉世界的著名景区。其具有南北纵贯、东西并列的地貌景观和复杂多样的地貌及LUCC类型，自然景观垂直分异显著，自然生态系统较为完整，生物多样性丰富，但生态环境脆弱。香格里拉县社会经济的持续发展迫切需要快速、客观、准确地了解土地利用状况，掌握其变化动态。为此，开展本项研究，以期获得适合本地区的土地利用遥感监测技术方法。为区域资源的科学管理提供技术支持。研究的具体内容如下：
　　第一部分：前言。简要阐述了土地利用/土地覆盖变化研究内容、方法和意义，介绍了国内外研究进展，指出我国开展该研究的重要性。
　　第二部分：论述了目前LUCC遥感分类方法原理及特点。除了传统的目视解译、监督分类和非监督分类外，着重介绍了LUCC遥感分类新方法。包括分区分类法、分层分类法、人工神经网络分类法、模糊数学分类方法、基于知识的影像分类方法、GIS支持下的分类方法、多源遥感影像数据融合分类方法等。
　　第三部分：论述了目前LUCC变化信息提取方法。可以概括为以下几种方法：统计法、光谱直接比较法、分类比较法以及混合法四大类方法。
　　第四部分：论述了目前LUCC变化信息分析模型。主要有景观生态学模型和土地利用动态变化模型。
　　第五部分：运用前述LUCC研究方法对香格里拉县1989年及1999年遥感影像进行LUCC分类。并运用景观生态学模型对香格里拉县1989年至1999年LUCC变化状况作了分析。
　　第六部分：结语。总结了本次研究特色及存在的不足，指出今后应改进和完善的方面。
　　本研究以RS和GIS技术为支撑，提出了适宜于香格里拉县LUCC分类方法，并运用景观生态学模型分析了对香格里拉县1989年至1999年LUCC变化状况。
水质污染问题已经成为我国环保领域的重要课题，它直接影响到人类的生存与发展。水质监测与评价为水环境水资源管理和污染控制的主要手段之一，是进行水质治理和水资源开发利用的前期工作，为水资源的保护和综合应用提供原则性的方案和依据。
本文基于多源传感器地面监测数据，高分辨率、多光谱遥感卫星图像数据，以matlab为平台，从信息融合的角度，引入支持向量机(svm)理论与方法，并首次将该方法应用到水质监测与评价中，分析其可行性、有效性。主要研究内容及结论如下：(1)以地面监测数据为对象，设计并构建了基于地面监测数据的svm水质状况识别模型，分析长江口水质状况，并与单因子评价方法，bp神经网络方法和基于d-s理论的方法进行比较，说明在水质状况识别问题上，运用支持向量机方法进行水质评价是可行的，且具有更好的分类能力。
(2)将每月水质参数平均浓度值的监测看成一个时间序列预测问题，建立了基于地面监测数据的svm水质监测信息融合处理模型，对太湖流域的水质参数高锰酸盐指数月平均浓度进行监测，并与基于rbf神经网络的预测模型作了比较，结果说明，支持向量机应用于水质监测是可行的，为间接水质监测提供了一种行之有效的方法。
(3)利用空中监测和地面监测信息的关联性，分别构建了基于遥感图像与地面信息的svm水质监测信息融合处理模型和状况识别评价模型，通过从遥感图像提取的平均灰度值反演地面水质参数的指标值和水质类别，实现利用遥感图像对地面监测数据的补充，以获取更多的水质信息，从而进行更好的水质评价。
本文以太湖流域的多源水环境监测信息为对象，遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术为支撑，建立了太湖流域水环境监测管理信息系统及其体系结构，对太湖流域水环境监测管理信息系统的组成及相应的主要功能作了较详细的介绍。讨论了RS和GIS技术及其集成的内在涵义、相互关系。提出了RS与GIS集成系统的“结合陀螺”模式。并且对水环境监测信息在GIS环境下处理也进行了分析，提出了基于RS、GIS集成技术的太湖流域动态监测和分析方法，提出的遥感灰度与地面实测数据相结合的方法，可快速、方便地评价水质的总体情况。介绍和总结了GIS的发展过程、组成与功能，说明了GIS技术在空间分析和水环境数据管理上的优势。对多源遥感图像处理和数据融合的方法也进行了一些总结，并分析了图像融合技术在水环境监测中的应用。RS监测可以大面积地提供水质信息，并且具有适时、迅速、持久等特点，它所提供的信息量是常规水质监测所不能比拟的。GIS是处理空间数据的有效工具，可以把RS所提供的大量空间信息快速的处理和分析，这在工作效率和经济效益上都明显地占有优势。
土地资源是人类生存的基础，随着世界人口的剧增和全球气候环境的变化，土地荒漠化问题特别是沙化问题的危害性日益凸现。遥感与gis的结合是沙化土地监测必不可少的重要手段，它不仅可提供对沙化土地现状的及时定量分析，还能从时空不同尺度提供对沙化土地状况的动态监测和快速评价，为沙化土地的进一步控制及预测提供科学依据。对不同传感器的遥感图像进行不同方法的沙化信息提取研究，可以得到针对不同影像的沙化信息提取较为满意的方法。
cbers-2、landsat-5 tm和spot-5图像是目前我国在沙化土地研究中应用较为普遍的遥感数据。本文通过对这三种图像上不同类型沙化土地影像特征、光谱特征的研究，从中挖掘光谱知识，建立基于光谱知识的沙化土地提取模型。研究表明，使用该方法提取各类型沙化土地信息总体精度在80％以上，其中tm影像提取精度最高，cbers-2提取精度最低，说明使用光谱知识分类的结果精度与影像的空间分辨率没有正相关的关系。
使用波谱角分类法分别对cbers-2、landsat-5tm、spot-5及tm和spot-5融合的影像进行不同类型的沙化信息提取研究，总体精度在85％以上。其中，融合影像提取精度最高，spot-5影像次之，tm影像提取精度最低，说明使用波谱角分类法提取的结果精度与影像空间分辨率有一定的正相关关系，即空间分辨率越高，沙化信息的提取精度也越高。
分别对基于不同方法及不同传感器图像的不同类型沙化信息提取结果进行精度对比分析，并得出结论：波谱角分类法比光谱知识法提取信息更加方便和快捷，且精度较高。其中，使用该方法提取的tm和spot-5融合影像的沙化信息精度最高，spot-5次之，而使用该方法提取的cbers-2沙化信息精度也要高于其他组合。从实际应用方面来说，我国现在已经免费发放cbers-2数据，tm数据的价格要低于spot-5数据。因此，市县级以上的大范围沙化土地监测，选用cbers-2可以满足精度要求；在个别的重点监测区选用spot-5影像精度更高；在经济条件许可的情况下，可以将多光谱影像和高分辨影像进行融合，提取效果会更好。
该文从城市化理论着手,结合遥感和GIS技术,在野外调查取样和室内分析的基础上,以南京市为例,着重阐述了城市化对土壤数量、土壤重金属和土壤肥力的影响.结果如下：1.利用遥感的IHS影像融合技术,提高了解译精度.解译出了南京市1993年到1998年的城市扩张图,分析得出南京市城市化是加速发展的,城市化对耕地的侵占速度越来越快.2.通过灰色关联度分析进一步证实了城市化是耕地数量减少的主要原因,并建立了耕地数量变化的灰色预测模型：3.分析了城市化对各土地利用类型的土壤重金属含量和土壤肥力的影响.得出：（1）菜地土壤重金属和肥力元素的含量,近郊显著高于郊区和农区,而郊区和农区差异显著.水田和林地受城市化影响的规律不明显.（2）菜地土壤重金属铜、锌和铅的含量较1985年显著增加.各土地类型土壤肥力较第二次土壤普查呈增加趋势.4.利用GIS对土壤重金属和土壤肥力的空间分布进行IDW空间建模.
北京河流湿地为北京市提供丰富的水资源,是北京城市饮用水重要的来源之一.但近年来随着人口的增加和技术的进步,北京河流湿地资源被过度的开发利用,导致北京河流湿地目前面临着水资源匮乏、河流水质下降、河流湿地面积减少、滩地沙化,水生植物及其群落严重退化甚至消失等环境问题.为了能够恢复北京河流湿地蓄洪抗旱、补充地下水、调节气候、降解环境污染等功能,更好地利用河流湿地资源,研究人类活动影响下北京河流湿地环境的变化,总结其变化发展规律,提出保护和恢复的对策.这对北京河流湿地的可持续利用乃至北京市环境的改善都具有重要的实际意义.该论文利用遥感技术,结合野外实地调查,通过多元遥感数据融合,提取北京市重点湿地--潮白河湿地近十年来面积变化的信息:利用HYDRO LAB水质监测仪,并结合统计资料,对北京河流湿地近十年来水质污染状况进行了多期调查,分析了水质污染的变化趋势;定性分析和定量揭示了近十年来北京河流湿地变化与周边土地利用变化、气候因子变化及河流湿地植被多样性之间的关系.主要得出以下几点结论:1.通过灰色关联分析,得出河流湿地面积消长与水域、沼泽地、滩涂和林地有很好的正相关性;与耕地、居民点和工矿用地呈现显著的负相关性.2.受降水量减少和周边土地利用程度加深的影响,河流湿地水资源量逐年下降,减少量近50％:河流湿地面积减少.3.近十年来,河流湿地水质污染呈现上升趋势,清洁河段长度减少了12%,轻度污染、中度污染以及严重污染河段长度所占比例分别上升了6%,16%和3%.4.河流湿地面积减少、水质恶化,造成了河流湿地植被生物多样性减少,部分典型水生植物和群落严重退化.该论文在以上分析研究的基础上,提出了北京河流湿地保护和恢复的对策.采取稳定并逐步增加河流湿地面积;严格控制河流的污染源,增加污水处理厂、发展污水处理回用技术,加快雨水和再生水的开发利用,实现水资源的循环利用;利用河道滩地发展生物--生态污水修复技术来净化水质,降低河流湿地周边土地利用程度,增加林地面积和植被覆盖度来涵养水源以期达到改善河流湿地环境的目的.
本文探讨提出了建立生态环境监测评价信息系统的目标、结构和原则。　　
本文选择年两期SPOT和TM/ETM融合遥感数据，对研究区的土地利用/土地覆被变化进行了分析，并在此基础上对研究区生态服务价值总量进行了估算，探讨了研究区生态环境变化的主要驱动因子。　　
从气温、降水等反映大尺度环境因子来看，生态环境仍然有恶化的趋势，但是从研究区土地利用/土地覆被变化(LUCC)情况来看，水土保持和退耕还林还草工程的实施对研究区土壤养分的改善、水源的涵养等局地性的小气候确实起到了改善的作用。　　
共24条数据
主办单位：保定市科学技术信息研究所、电话、地址：保定市东二环路1539号。
互联网出版许可证 新出网证(渝)字10号
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