表层土壤有机碳储量的稻田,利用MODIS遥感数据和TM和ETM分析的吴江县的个案研究中国土地利用的变化

遥感影像解译不确定性的评估与表达

遥感影像解译不确定性的评估与表达 摘自《遥感数据的不确定性问题》 承继成郭华东史文中等编著 遥感数据的精度评估研究是从1975 年开始的(1973 年发射第一个遥感卫星)。最早Hord 和Brooner(1976)，Van Genderen 和Lock(1977)及Ginevan(1979) 曾提出了建立测试评估地图的标准和技术的建议。Roslnfield(1982)，Congalton(1983)，Aronoff(1985)对遥感数据精度的评估标准和技术进行了较深入的研究，以后又有更多的人参与了该项研究工作。误差矩阵是主要的方法，它能很好地表达专题图的精度，已经成为普遍采用的方法。 一、遥感影像解译不确定性评估综述 遥感解译有人工目视判读和计算机自动分类处理。在本章中我们主要指计算机自动分类。造成遥感影像解译不确定性的原因有遥感数据固有的不确定性（包括地物波谱的固有的不确定性和遥感影像数据固有的不确定性等）和遥感数据获取、处理、传输、分类过程造成的误差。因此遥感数据解译过程中的不确定性是客观存在、不可避免的。任何解译的成果图件在不同程度上都存在着一定的不确定性，符合“任何人工模拟产品与客观真实世界之间总是存在一定差异”的原理。 遥感影像数据的不确定性是普遍存在的。一些遥感影像的分辨率很低，经过各种处理影像分类的可信度尽管有所提高但仍然存在不确定性( 表1)，一些地物的可信度仍很低。 表 1 遥感影像分类的可信度(%)( 据吴连喜,2002)

遥感数据分类的不确定性度量方法通常用误差矩阵来度量。从误差矩阵中可以计算出分类精度的指标，如“正确分类比”。另一种指标是由Cohen 提出来的Kappa 系数，后来经Foody(1992) 修正后称为Tau 系数。 遥感数据分类的专题不确定性是指专题值与其真值的接近程度,其度量随专题数据类型的不同而不同（Lanter and Veregin,1992）。专题数据的类型有两种：分类专题数据(categorical thematic data) 和连续专题数据(continuous thematic data), 也有将其分为定性数据(qualitative data) 和定量数据的(quantitative data)。连续数据的不确定性度量指标与位置不确定性的度量指标相类似，如方差等(Lanter and Veregin,1992；Heuvelink,1993；Goodchild et al,1992)。 遥感数据不确定性的度量一般采用基于像元的分类结果评估，其不确定性度量评估流程如图1（Lunetta et al，1991）。

遥感影像解译手册

遥感影像解译手册 河南省环境监测中心 2012.12

1 生态遥感监测与评价工作流程 (1) 1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括： (1) 1.2 工作流程 (1) 1.3 提交成果 (2) 2 遥感影像处理 (2) 2.1 遥感影像简介 (2) 2.2 遥感影像准备 (2) 2.3 原始影像导出 (4) 2.4 波段合成与分离 (6) 2.5 影像校色处理 (8) 2.6 地图投影 (10) 3 几何纠正 (20) 3.1 几何纠正简介 (20) 3.2 几何纠正基本步骤 (21) 3.3 质量检查 (25) 3.4图像拼接 (26) 4 遥感解译 (27) 4.1 土地利用/覆盖数据的解译 (27) 4.2 具体操作 (29) 5 检查 (31)

1 生态遥感监测与评价工作流程 1.1 生态遥感监测与评价的主要目标包括： （1）利用前年Landsat TM数据监测全国土地利用/覆盖分布； （2）对全国生态环境质量进行评价，并分析前年间全国生态环境质量空间分布及变化趋势； （3）结合近几年间我国社会、经济、环境、人类活动因子，分析生态环境重大变化区域的脆弱机制，为制定生态保护和恢复的对策提供依据。 1.2 工作流程 生态遥感监测与评价的具体流程如图1。 图1

1.3 提交成果 主要有四部分： （1）影像，以县和整景为单位，两类； （2）解译数据，以省为单元的当年现状图层及动态图层； （3）生态报告； （4）地面核查数据，照片、数据库、报告。 2 遥感影像处理 2.1 遥感影像简介 遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。 遥感影像，凡是只纪录各种地物电磁波大小的胶片（或相片），都称为遥感影像，在遥感中主要是指航空像片和卫星像片。 本次生态遥感监测与评价利用前年Landsat TM影像进行解译获得数据。 2.2 遥感影像准备 首先建立几个文件夹： （1）原始影像：用于存储从总站分发的未经几何纠正的影像。 （2）待纠影像：用于存储由原始影像进行波段合成操作产生的未经几何纠正的影像。

多源遥感数据反演土壤水分方法

多源遥感数据反演土壤水分方法 张友静1,王军战2,鲍艳松3 (11河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京　210098;21中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 甘肃兰州　730000;31南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京　210044) 摘要:基于AS AR 2APP 影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。利用T M 和MOD I S 影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现T M 影像提取的归一化水分指数(NDW I )反演精度较好,相关系数达到0187。根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为019,均方根误差为3183%。在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。 关键词:土壤含水量;多源遥感数据;水云模型;AS AR;多尺度 中图分类号:P33819 文献标志码:A 文章编号:100126791(2010)022******* 收稿日期:2009203209 基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701130;40830639) 作者简介:张友静(1955-),男,江苏南京人,教授,主要从事遥感机理与方法研究。E 2mail:zhangyj@hhu 1edu 1cn 土壤含水量是地表和大气界面的重要状态参数,并直接影响地表的热量和水量平衡,因而受到水文、气象和农业灌溉等多个学科的关注。微波土壤水分遥感研究始于20世纪80年代,其中最具代表性的是U laby 利用试验数据得出土壤后向散射系数的主导因素为粗糙度和含水量 [1]。80年代后,Dobs on 和U laby 利用车载、高塔、航空平台的微波数据研究了土壤湿度反演的最佳工作模式,并一致认为小角度入射后向散射系数对土壤湿度最敏感[2]。随着微波散射模型不断发展,相继出现微波散射的小扰动模型、几何光学模型、物 理光学模型、两尺度模型和积分方程模型A I E M 。Dobos on 等在物理模型和试验研究的基础上各自建立了经验和半经验模型,成功地反演了裸土的土壤含水量 [324]。2000年以来,随着Rardrsat,E NV I S AT AS AR 传感器发射,基于卫星雷达数据的土壤湿度反演逐步开展。李震等综合主动和被动微波数据,建立一种半经验模型,用于估算地表土壤水分的变化 [526]。研究表明AS AR 数据在半干旱区农田土壤湿度反演方面具有独特的优势[729]。 在植被覆盖条件下,微波信号的组成十分复杂。研究提取植被覆盖下的土壤湿度信息的重点在于如何有效的分离出植被对微波的散射信号,以便用土壤的后向散射信号估算植被覆盖下的土壤含水量。直接用多频同步微波遥感数据通过理论模型或数值模拟求解植被对微波的散射信号[9],具有很好的同步性和物理意义。但遥感数据获取较为困难,同时求解所需的地面同步观测的数据要求很高,因而区域尺度的监测应用还有待深入研究。根据植被的生物、物理特征与植被散射信号之间的关系,采用同步光学遥感数据反演植被散射信号是近年来的研究热点[9211]。但在植被特征参数表达农作物后向散射信号的能力评价、模型参数的识别以及整体求解方案等方面的研究较少。此外,为满足土壤水分监测和灌溉决策的需求,还需研究不同时空分辨率数据反演植被散射信号的能力。本文根据水云模型,研究多尺度下不同植被特征参数与小麦含水量的关系,采用将所有参数放入统一框架下估算的策略,构建了结合光学和微波遥感数据的土壤水分估算模型,并分析了模型参数的敏感性。经准同步实测数据检验,小麦覆盖下土壤水分的估算达到了较高的精度。 第21卷第2期 2010年3月 水科学进展ADVANCES I N WATER SC I ENCE Vol 121,No 12　M ar .,2010

遥感反演土壤湿度的主要方法

遥感反演土壤湿度的主要方法 遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。 1.1 微波遥感土壤湿度法 分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性 和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。 1.1.1 主动微波遥感监测法 以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X 波段、HH极化机载SAR图像一起试验监测土壤水分；田国良等在河南也应用此方法也进行土壤水分研究。主动微波遥感土壤水分精度较高，且可以全天候使用，成为监测水分最灵活、最适用、最有 效的方法，随着大量的主动微波遥感器的卫星（ERS系列、EOS、SAR、Radar sat、ADEOS、TRMM 等）的发射升空，将使微波遥感的成本不断下降，逐渐被应用于实践 1.1.2 被动微波遥感监测法 原理同主动微波遥感法。值得指出，植被在地表过程研究中的影响突出，为了消除植被的影响，必须同时重视植被的遥感监测，建立相关的计算模型。Teng等通过实验得出在浓密植被覆盖区土壤湿度监测中应避免使用19GHZ波段，此时SMMR 的6.6GHZ波段比SSM／I的19GHZ在遥感监测土壤湿度信息方面的精度更高。说明在植被较密时，为了消除植被对土壤湿度反演的影响，应尽量 选择波段较长的微波辐射计。 1.2 作物植被指数法 采用此方法是基于植被在可见光部分叶绿素吸收了70％-90％红光，反射了大部分绿光，而由 于叶肉组织的作用，后行叶片在近红外波段的反射较强。通过各光谱波段所反射的太阳辐射的比来 表达，这就叫植被指数。常用的植被指数有：归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index, NDVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index, RVI）距平植被指数（Average Vegetation Index, AVI）和植被条件指数（Vegetation Condition Index，VCI）。 1.3 热红外遥感监测法 土壤热惯量和土壤水分的关系密切，即土壤水分高，热惯量大，土壤表面的昼夜温差小，反之 亦然。热红外遥感手段主要利用地表温度日变化幅度、植被冠层和冠层空气温差、表观热惯量、热 模型（蒸散比）估测土壤含水量[5]。 土壤热惯量法是土壤热特性的综合性参数，定义为： P = tCm (1) (1)式中：P为热惯量（J/m2 k?S1/2）；ρ为密度（kg/m3 ）；C为比热（J/kg?k）；λ为热导率。在实际工作中，常用表观热惯量来代替P： ATI=(1一A)／(Td-Tn) (2) 式中：Td、Tn分别为昼夜温度，A为全波段反照率。

遥感图像解译过程

一.遥感图像的预处理 在遥感图像的应用之前，常常需要对遥感图像进行一些必要的处理，如不同格式的遥感数据的输入输出处理、多波段彩色合成处理、遥感图像的辐射校正处理、几何校正处理、拼接处理、裁切处理等，这些都称为遥感图像的预处理。 1.遥感数据的输入输出和多波段合成 获得遥感数据之后，利用遥感数据之前，首先需要把各种格式的原始遥感数据输入到计算机中，转换为各种遥感图像处理软件能够识别的格式，才能够进行下一步的应用，这就需要对原始数据进行输入输出并转换为所需要的格式。单波段的原始遥感数据合成为多波段的彩色遥感数据，因为人眼对彩色物体的分辨能力大大高于对黑白物体的分辨能力，彩色遥感图像的信息量更大；而且利用多波段的彩色遥感图像，还可以进行三个不同波段的遥感图像的彩色合成，以提高对不同地物的识别能力。彩色遥感影像要求选择不少于3个波段的多光谱图像，各波段的配准误差不大于0.2m m。 2.遥感图像的辐射校正 由于传感器本身的特性和大气、地形因子以及其它各种生态环境因子的影响，使传感器所接收的地物光谱反射信息，不能全部真实地反映图同地物的特征，影响了图像的识别精度，因此必须进行辐射校正，改进图像质量。 辐射校正主要包括三个方面： ●传感器的灵敏度特征引起的辐射误差校正，如光学镜头的 非均匀性引起的边缘减光现象的校正、光电变换系统的灵 敏度特性引起的辐射误差校正等。 ●光照条件的差异引起的辐射误差校正，如太阳的高度角的 不同引起的辐射误差校正、地面的倾斜引起的辐射误差校 正等。 ●大气的散射和吸收引起的辐射误差校正等。 3.图像几何校正 几何校正是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程，也就是定量地确定图像上像元坐标与地理坐标的对应关系，即把数据投影到平面上，使之符合投影系统的过程。为了将所获取的数据投影到理性的空间平面上产生精确的换算模型，需要借助一组地面控制点来进行几何校正。控制点选择应均匀分布而且在影像图与地形图上都容易确定的同名地物点上。所选点位图像清晰，在地形图及图像上均能正确识别和定位。如农田林网的交叉点，小沟系上道路桥的两端位置，小河流、渠的交叉点，道路交叉点，水库坝上的拐角

土壤水分遥感监测方法进展

第!"卷， 第#期中国农业资源与区划$%&’!"，(%’#，))*+,*-!..*年.+月/%0123&%4567238917:0&;013&<=>%01:=>32?<=97%23&@&322729/02=，!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!..*?技术方法? 土壤水分遥感监测方法进展 邓辉，周清波 （中国农科院资源区划所，北京A ...B A ）摘要该文全面地回顾了目前国内外遥感监测土壤水分的方法和研究进展，比较和评价了热惯量法、微 波法、热红外法、距平植被指数法、植被缺水指数法、植被供水指数法等方法的优缺点和应用范围，并对 土壤水分遥感监测方法的发展趋势进行了分析和展望。关键词旱情监测土壤水分热惯量法微波法植被缺水指数方法回顾收稿日期：!..#,.#,#.邓辉为硕士生周清波为研究员 一、引言 干旱（农业干旱）是指：作物生长过程中因供水不足，阻碍作物的正常生长而发生的水量供应不平衡现象，即农田土壤含水量降低到影响农作物的正常生长发育。干旱是我国农业的一大威胁，在各种自然灾 害中造成的损失列为首位。据统计，我国农业自然灾害的近+.C 是干旱造成的，每年有近"D .万6E !耕地受旱减产，占播种面积的"’B +C ，按减产#.C !".C 的轻灾计算，每年直接经济损失达*亿!D 亿元。探讨一套客观、动态、实时的土壤水分监测方法，对于各级政府和领导及时了解旱情程度和分布，采取有效的防、抗措施，科学的指导农业生产，具有重要意义。 传统的旱情监测方法，主要是根据有限的旱情测量站点测定土壤水分含量来监测土壤水分。经典的土壤水分测量方法主要有称重法、中子水分探测法、快速烘干法、电阻法、F G <法（时域反射）等，因采样速度慢而且花费大量人力物力，范围有限。传统方法难以满足实时、大范围监测的需要。随着遥感技术的迅速发展，多时相、多光谱、高光谱遥感数据反映了大面积的地表信息，这些信息从定位、定量方面反映了土壤水分状况。 二、监测土壤水分的方法和进展 （一）热惯量法 水分有较大的热容量和热传导率使较湿的土壤具有较大的热惯量，而这一热惯量可由光学遥感监测地表温度的变化得到。热惯量法也是国内研究较多的一种方法。 国外：H 3;>%2等人［A ，!］（A -D A ，A -D *）最早应用了热模型；A -D B 年热容量制图卫星（I 5JJ ）发射 成功，随后具有较高分辨率的F K >F 6=1E 3&K 2=1;7,3，即

土壤可溶性盐分的测定

土壤水溶性盐是盐碱土的一个重要属性，是限制作物生长的一个障碍因素。分析土壤中可溶性盐分的阴、阳离子含量，和由此确定的盐分类型和含量，可以判断土壤的盐渍化状况和盐分动态，以作为盐碱土分类和利用改良的依据。 1—待测液的制备 方法原理土壤样品和水按一定的水土比例混合，经过一定时间振荡后，将土壤中可溶性盐分提取到溶液中，然后将水土混合液进行过滤，滤液可做为土壤可溶盐分测定的待测液。 主要仪器往复式电动振荡机；离心机；真空泵；1/100扭力天平；巴氏漏斗；广口塑料瓶(1000ml)。 操作步骤称取通过1mm筛孔的风干土样100.0g放入1000ml广口塑料瓶浸提瓶中，加入去CO2水500ml，用橡皮塞塞紧瓶口，在振荡机上振荡3分钟，立即用抽滤管(或漏斗)过滤，最初约10ml滤液弃去。如滤液浑浊，则应重新过滤，直到获得清亮的浸出液。清液存于干净的玻璃瓶或塑料瓶中，不能久放。电导、pH、CO2-3、HCO-3离子等项测定，应立即进行，其它离子的测定最好都能在当天做完。如不用抽滤，也可用离心分离，分离出的溶液也必须清晰透明。 1—水溶性盐分总量的测定(重量法) 方法原理取一定量的待测液蒸干后，再在105—110℃烘干，称至恒重，称为“烘干残渣总量”，它包括水溶性盐类及水溶性有机质等的总和。用H2O2除去烘干残渣中的有机质后，即为水溶性盐总量。 主要仪器电热板；水浴锅；干燥器；瓷蒸发皿；分析天平(1/10000)。 试剂 (1)2%Na2CO3，2.0克无水Na2CO3溶于少量水中，稀释至100ml。 (2)15%H2O2。 操作步骤： 吸出清晰的待测液50ml，放入已知重量的烧杯或瓷蒸发皿(W１)中，移放在水浴上蒸干后，放入烘箱，在105—110℃烘干4小时。取出，放在干燥器中冷却约30分钟，在分析天平上称重。再重复烘2小时，冷却，称至恒重(W2)，前后两次重量之差不得大于1mg。计算烘干残渣总量。 在上述烘干残渣中滴加15%H2O2溶液，使残渣湿润，再放在沸水浴上蒸干，如此反复处理，直至残渣完全变白为止，再按上法烘干后，称至恒重(W3),计算水溶性盐总量。 结果计算水溶性盐总量%= (W3-W1)/W×100式中，W—与吸取浸出液相当的土壤样品重(g) 1—碳酸根和重碳酸根的测定 方法原理在待测液中碳酸根(CO2-3)和重碳酸根(HCO-3)同时存在的情况下，用标准盐酸滴定时，反应按下式进行：

ENVI土壤水分反演 流程

利用ENVI软件反演土壤湿度指数 晏红波 2015-03-20

0. 绪论 土壤湿度在陆地与大气界面进行水分和能量的交换过程中起重要作用，同时对农作物的生长起决定性作用，而且影响着土地退化、植被覆盖，是气候、生态、水文、农业等多个领域的重要参数。区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化信息对于陆气交互作用平衡和陆面水文研究、改善区域及全球气候模式预报结果、水涝和干旱的监测、农作物生长态势评估、自然和生态环境问题的研究等都是十分关键的因素。因此，研究区域性和大尺度的陆地土壤湿度变化情况意义重大，这也是当前国际研究的热点问题之一。 传统的土壤湿度监测方法包括烘干称重法、中子仪探测法、电阻法等，虽然可以比较准确地监测小范围内的土壤含水量，但是需要耗费较大的人力和时间，时效性不高，而且不能完全反映出较大区域内的土壤含水量的情况，不能用于大范围土壤水分的监测。利用遥感手段反演土壤湿度可以实现全区域大面积的实时动态监测，因此利用遥感手段监测土壤湿度越来越引起人们的重视。 常用的遥感波段包括可见光，近红外，热红外以及微波等。不同波段反演土壤湿度所用的反演方法也不同。 1. 遥感反演土壤湿度的主要方法 遥感反演土壤湿度根据波段的不同分为3类：微波遥感土壤湿度法；作物植被指数法；热红外遥感监测法（主要是应用热惯量模型）。 （1）微波遥感土壤湿度法 分主动微波遥感监测法和被动微波遥感监测法两种。此方法物理基础坚实，即土壤的介电特性和土壤含水量密切相关，水分的介电常数大约为80，干土仅为3，它们之间存在较大的反差。土壤的介电常数随土壤湿度的变化而变化，表现于卫星遥感图像上将是灰度值G亮度温度Tb的变化。因此，微波遥感土壤水分的方法被广泛地应用于实际的监测工作中。 A 主动微波遥感监测法 以应用x波段侧视雷达为主，主要是后向反射系数法。因为含水量的多少直接影响土壤的介电常数，使雷达回波对土壤湿度反映极为敏感，据此可建立后向散射系数和土壤水分含量之间的函数关系。国内李杏朝据微波后向反射系数法，用x波段散射计测量土壤后向反射系数，与同步获得的X波段、HH极化机载

土壤盐分遥感反演研究进展

土壤盐分遥感反演研究进展 土壤盐渍化是盐分(以溶解性盐分为主)在土壤中不断累积的过程，常见于我国干旱半干旱和海涂区。盐分累积通常伴随水分运移同步发生，与土壤盐渍化相关的水盐运移过程包括海水洪泛、海水渗漏和地下水补给等。在干旱半干旱区，不合理的灌溉措施导致地下水水位抬升，进一步导致土壤次生盐渍化。当土壤中的盐分达到较高的浓度时，则对农业生产造成负面影响。 自上世纪70年代以来，在地面采样数据的支持下，卫星遥感技术为长时间序列土壤盐分分级制图、定量反演和动态监测提供了全新的手段。在汉斯出版社《土壤科学》期刊中，有论文以可见光近红外遥感为主，兼顾热红外和微波遥感，重点介绍我国典型土壤盐渍化区域遥感土壤盐分的主要方法，提出遥感土壤盐分的发展方向。 遥感反演的基础是电磁波与介质之间的相互作用。用于土壤盐分遥感反演的电磁波谱以可见光近红外波段为主，近年来，热红外和微波波段也被用于土壤盐分反演。在可见光近红外波段，土壤盐分存在若干特征吸收区域，在连续光谱上表现为显著的吸收峰。研究发现，盐渍化土壤的发射率随含盐量的变化而变化，当土壤盐分增加时，发射率随之增大。发射率增加意味着反射率降低，在可见光近红外和热红外波段，土壤盐分均与反射率成反比关系。 可见光近红外遥感是土壤盐分反演的主要手段。可见光近红外遥感影像具有“所见即所得”的特点。最初的土壤盐渍化研究以目视解译为主，通过图像变换、三波段彩色合成等方案突出盐渍化土壤，结合野外经验区分盐渍化和非盐渍化土壤。随后，最大似然分类、光谱角制图、支持向量机、决策树分类等监督分类算法广泛应用于区分非盐渍土、轻度、中度和重度盐渍化土壤。 与多光谱遥感相比，高光谱遥感具有更高的光谱分辨率，更窄的光谱波段，

土壤水分的遥感监测

土壤水分的遥感监测 摘要：针对日益严重的全球干旱问题，本文从水分监测领域出发进行研究。从国内外各种研究方法的比较及传统方法和遥感监测方法的比较中突出遥感监测的优越性。从遥感监测的各种方法分述，对比出气各自适用的范围和优缺点。联系实际和GIS技术的发展，提出该技术的进步空间。 一、研究土壤水分监测的意义 近百年来全球变化最突出的特征就是气候的显著变暖，这种气候变化会使有些地区极端天气与气候事件如干旱、洪涝、沙尘暴等的频率与强度加强增加。中国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北地区，特别是西北变暖的强度高于全国平均值，使得夏季干旱化和暖冬比较突出。新世纪以来尤为明显：2000年多省干旱面积大，达4054万公顷，受灾面积6.09亿亩，成灾面积4.02亿亩。建国以来可能是最为严重的干旱。 2003年江南和华南、西南部分地区江南和华南、西南部分地区发生严重伏秋连旱，其中湖南、江西、浙江、福建、广东等省部分地区发生了伏秋冬连旱，旱情严重。 2004年我国南方遭受53年来罕见干旱，造成经济损失40多亿元，720多万人出现了饮水困难。 2005年华南南部、云南严重秋冬春连旱，云南发生近50年来少见严重初春旱。 2006年重庆旱灾达百年一遇，全市伏旱日数普遍在53天以上，12区县超过58天。直接经济损失71.55亿元，农作物受旱面积1979.34万亩，815万人饮水困难。 2007年全国22个省全国耕地受旱面积2.24亿亩，897万人、752万头牲畜发生临时性饮水困难。中央财政先后下达特大抗旱补助费2.23亿元。 2008年云南连续近三个月干旱，云南省农作物受灾面积现达1500多万亩。仅昆明山区就有近1.9万公顷农作物受旱，13多万人饮水困难。 2009年华北、黄淮等15个省市连续3个多月，华北、黄淮、西北、江淮等

利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分

利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分 李静1,2,王克如1,2*,李少昆1,2,陈兵3,肖春花1,王琼3,王方永3,李栓明1,2, 赖军臣4,孙亚玲1,2,张国强1,2 (1.石河子大学绿洲生态农业重点实验室,新疆石河子832003;2.中国农业科学院作物科学研究所/农业部作物生理生态重点实验室,北京100081;3.新疆农垦科学院棉花研究所,新疆石河子832003; 4.新疆生产建设兵团第六师农业局,新疆五家渠市831300) 摘要:通过对棉田土壤盐分的光谱反演研究,为土壤盐渍化遥感动态监测提供可能。利用ASD 地物光谱仪测定新疆兵团第六师共青团农场盐渍化棉田土壤光谱,结合土壤化学参数分析确定反映棉田土壤盐渍化程度的敏感波段,构建最佳盐分指数对棉田土壤盐分进行监测。结果表明,随盐渍化程度(0.084～1.659g ·kg -1)的加重,土壤光谱反射率呈上升趋势,在近红外区(1350～1850nm)差异尤为显著,该波段范围光谱反射率与土壤盐分 呈极显著相关(=0.880**),且对土壤盐分响应敏感,为识别盐渍化土壤的敏感波段;选择盐渍化光谱敏感波段建立了盐分指数SI 1,BI ,SI 2,NDSI ,SI 3监测棉田土壤盐渍化的模型,其中SI 1和BI 的RMSE 分别为0.151和0.149、RE 为7.5%和6.3%,预测能力强,可推荐为棉田土壤盐分监测的最佳模型。关键词:棉田;光谱-盐分指数;土壤盐渍化;监测中图分类号:S562.01 文献标志码:A 文章编号:1002-7807(2014)06-0555-08 Li Jing 1,2,Wang Keru 1,2*,Li Shaokun 1,2,Chen Bing 3*,Xiao Chunhua 1,Wang Qiong 3,Wang Fangyong 3,Li Shuanming 1,2,Lai Junchen 4,Sun Yaling 1,2,Zhang Guoqiang 1,2 (1. 832003 ;2. 100081, ;3. 832003, ;4. 831300, ) We conducted remote sensing dynamic monitoring of soil salinization by soil salt-spectrum inversion in cotton fields. An ASD spectrometer was used to measure the cotton soil spectra in the Communist Youth League farm of the sixth division of the Xinjiang Production and Construction Corps.The most sensitive wave band for measuring the soil salinization degree was determined by combined analysis of spectral and soil chemistry parameters,and the best salt index for monitoring soil salt con-tent in cotton fields was determined.The results showed that soil spectral reflectance increased(0.084-1.659g ·kg -1)with increas-ing salinization degree,and the difference was more obvious in the near infrared region (1350-1850nm).This band range of spectral reflectance was the most sensitive wavelength for identifying salinized soil and was significantly correlated with soil salt (=0.880**).By selecting sensitive bands,salt index models including SI 1,BI,SI 2,NDSI and SI 3were constructed to monitor soil salinization.Among the models,the SI1and BI salt indexes were the most accurate,with a minimum RMSE of 0.151and 0.149,and RE of 7.5%and 6.3%,respectively.We recommend these as the best models to monitor soil salinity in cotton fields. cotton fields;spectrum-salt index;soil salinization;monitoring 收稿日期:2014-03-07 作者简介:李静(1989-),女,硕士研究生,ljxjshz@https://www.wendangku.net/doc/3012506704.html, ;通讯作者:wkeru01@https://www.wendangku.net/doc/3012506704.html, 基金项目:科技支撑计划(2012BAH27B04)和国家自然科学基金(41161068) 土壤盐渍化导致土地退化,生产能力下降,影响农业生态环境稳定性,是制约干旱区农业可 持续发展的重要因素[1]。棉花是新疆农业的支柱产业,2012年总产量占全国总产量的一半。然而, 棉花学报Cotton Science 2014,26(6):555~562 学报页脚

遥感影像判读考试重点

第一章： 1.遥感影像判读： 既是一门学科，又是图像处理的一个过程 作为一门学科，遥感影像判读的目的是为了从遥感图像上得到地物信息所进行的基础理论和实践方法的研究 作为一个过程，它完成地物信息的传递并起到揭示遥感图像内容的作用，其目的是取得地物各组成部分和存在于其他地物的内涵的信息 2.遥感影像判读的任务与实施： 任务根据应用范围：巨型、大型、中型和小型地物与现象的判读 实施组织方法：野外判读、飞行器目视判读、室内判读、综合判读 3.遥感信息的利用方式： 瞬时信息的定性分析：确定相关目标是否存在 空间信息的定位：空间分布规律 瞬时信息的定量分析：定量反演目标参数 时间信息的趋势分析：地表物质能量迁移规律 多源信息的综合分析 4.遥感信息的技术支撑： 观察与测量仪器的改变、产品形式的改变、生产工艺的改变、新一代传感器的研制、 地理信息系统的支持、遥感应用模型的深化 5.遥感影像判读的质量要求： 判读结果的完整性（详细性）：与给定任务的符合程度，用质量指标评价 判读的可靠性：与实际的符合程度，用质量和数量指标评价 判读的及时性：资料及时；指定限期完成 判读结果的明显性：便于理解和应用 用户精度：正确分类/所有分为该类制图精度 制图精度：正确分类/参考数据中的该类 对角线：正确分类 总体精度： 第二章： 1.遥感常用电磁波波段： 紫外线：0.01-0.38μm，碳酸盐岩分布、水面油污染 可见光：0.38-0.76μm，鉴别物质特征的主要波段；遥感最常用的波段 红外线：0.76-1000μm，近红外0.76-3.0μm; 中红外 3.0-6.0μm; 远红外6.0-15.0μm; 超远红外15-1000μm （近红外又称光红外或反射红外；中红外和远红外又称热红外）微波：1mm-1m，全天候遥感；有主动与被动之分；具有穿透能力；发展潜力大 2.地物的电磁辐射特性概念： 3.从近紫外到中红外（0.3-6μm）波段区间能量最集中而且相对来说较稳定 4.被动遥感主要利用可见光、红外等稳定辐射 5.对流层：地表到平均高度12km处，航空遥感活动区，侧重研究电磁波在该层内的传输特性;电离层：在80~1000 km，卫星的运行空间

土壤盐分计对土壤中盐分含量的测定方法

土壤盐分计对土壤中盐分含量的测定方法 土壤中可溶性盐分是用一定的水土比例和在一定时间内浸提出来的土壤中所含有的水溶性盐分。分析土壤中可溶性盐分的阴、阳离子组成，和由此确定的盐分类型和含量，可以判断土壤的盐渍状况和盐分动态，因为土壤所含的可溶性盐分达一定数量后，会直接影响作物的发芽和正常生长。当然，盐分对作物生长的影响，主要决定于土壤可溶性盐分的含量及其组成，和不同作物的耐盐程度。就盐分组成而言：苏打盐分(碳酸钠、碳酸氢钠)对作物的危害最大，氯化钠次之，硫酸钠相对较轻。当土壤中可溶性镁增高时，也能毒害作物。因此，定期测定土壤中可溶性盐分总量及其盐分组成，可以了解土壤的盐渍程度和季节性盐分动态，据此拟订改良利用盐碱土的措施。 通常，用水浸提液的烘干残渣量来表示土壤中水溶性物质的总量，烘干残渣量不仅包括矿质盐分量，尚有可溶性有机质以及少量硅、铝等氧化物。盐分总量通常是盐分中阴、阳离子的总和，而烘干残渣量一般都高于盐分总量，因而应扣除非盐分数量。此外，所测得的可溶性盐分总量，尚可验证系统分析中各种阴阳离子分量的分析结果。 可溶性盐分总量的测定方法很多，有重量法、电导法、比重计法，还有阴阳离子总合计算法等，由于比重计法比较粗放，而阴阳离子总和计算法又比较费时，所以在这里只重点介绍通用的重量法。 托普云农土壤盐分计/土壤盐分测量仪主要用于农业生产过程中各种土壤，水培养基质的盐分含量测量。该土壤盐分计可直接插入土壤速测并自动记录，大屏幕中文液晶显示数据，可将数据导入计算机。 一、托普云农土壤盐分计技术参数 土壤温度技术参数： 温度单位：℃ 测试范围：-40℃～100℃ 精度：±0.5℃

遥感影像解译标志的建立

遥感影像解译标志也称判读要素，它能直接反映判别地物信息的影像特征，解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况，因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。建立遥感影像解译标志可以提高我国遥感影像数据用于基础地理信息数据采集的精度、准确性和客观性。 由于我国幅员辽阔，地貌和气候差异很大，可根据地貌、气候条件，把全国划分为不同类型地貌样区，在简型地貌样区建立各基础地理信息要素的解译标志，有利于用正确的方法确定采集范围。对于某些特殊地理信息要素，可建立专门解译标志。在建立遥感信息模型时，可把这些属性添加到逻辑运算内。对于建立解译标志所采用影像的季节应避免植被覆盖度高的夏季，避免使用积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据。要根据满足基础地理信息数据提取的要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时，要避免引起信息损失。 在影像上选择典型的标志建立区的要求是：范围适中以便反映该类地貌的典型特征，尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后，寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类，然后选择各类典型图斑作采集标志，然后去实地进行野外校验，对不合理的部分进行修改，直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片，以便于影像和实际地面要素建立关联，表达遥感影像解译标志的真实性和直观性，加深使用者对解译标志的理解。

遥感影像解译标志的建立有利于解译者对遥感信息作出正确判断和采集，这对于用人机交互方式从遥感影像上采集基础地理信息数据是十分必要的，尤其是在作业区范围很大、作业人员知识背景差异也很大且外业踏勘不足的情况下，可以使作业人员迅速适应解译区的自然地理环境和解译采集要求。但是人机交互式解译毕竟无法对大量卫星遥感数据进行快速处理，这就需要建立较为完善的遥感信息解译模型，以便于用计算机对遥感信息进行解译和采集。遥感影像解译标志是遥感信息模型建立的前提和基础，有了较为准确的遥感信息解译标志，才能建立较为实用的遥感信息模型。

土壤盐分累积规律

温室土壤盐分累积规律及其调控措施 ——以土壤盐渍化为视角 摘要：概述并分析了有关温室土壤盐分累积的原因、危害及累积规律的研究进展,并 对调控治理温室土壤盐分累积的主要途径进行了探讨。 关键词：温室土壤、影响因素、调控治理 由于设施栽培（主要是塑料大棚、日光温室和地膜覆盖技术）在我国蔬菜和其他重 要经济作物的反季节和跨地区种植中所起的重要作用，设施农业在全国各地得到了大面 积的推广应用，然而与当前设施栽培迅猛发展所不相适应的是在设施栽培系统中，至今 尚无一套与之相适宜的土肥管理措施。由于温室、大棚等栽培条件下的土壤缺少雨水淋洗，且温度、湿度、通气状况和水肥管理等均与露地栽培有较大差别. 其特殊的生态环境 与不合理的水肥管理措施导致了土壤次生盐渍化、养分不平衡、土壤酸化等诸多生产问 题的产生，其中最为突出的是土壤次生盐渍化，它不仅直接危害作物的正常生长，而且 也易引发其他相关生产问题。因此，了解设施土壤次生盐渍化的基本特征、成因、影响 因素及其对土壤性质的影响，对于认识我国设施土壤环境质量的变化，指导合理生产， 实现设施土壤的可持续利用具有十分重要的现实意义。 一、设施土壤次生盐渍化的基本特征 （一）、设施土壤盐分离子的组成特点 由于设施土壤次生盐渍化的形成受其特殊棚室环境和人为水肥管理措施的影响，故其盐分组成与滨海及内陆盐渍土存在着明显的差异。在引起设施土壤次生盐渍化的８种盐分离子（K+、Na+、Ca2+、Mg2+、HCO3-、Cl-、SO42-、NO3-）中，除HCO3-外，其余７种离子的含量在设施土壤中均比露地高，且差异达显著或极显著水平。Na+已不是土壤主要盐分离子，其累积量远远小于Ca2+ 和NO3-。研究表明，设施土壤中Ca2+ 的含量约占阳离子总量的60 %以上，Mg2+ 在15 % ~ 20 %之间；阴离子以NO3-为主，其含量约为阴离子总量的56 % ~ 76 %。其中硝酸盐的积累既是设施土壤次生盐渍化的主要特征之一，同时也是引起设施作物生理障碍的主导因子，造成蔬菜作物生长受阻，产量降低以及植株体内硝酸盐的大量累积。但也有报道，设施土壤中的主要阴离子是SO42- 或Cl-，这与设施栽培中施用化肥的种类和用量有关。 （二）、土壤次生盐渍化的表观现象 次生盐渍化土壤干燥时其表面会出现白色盐霜，土壤发生板结，破碎后呈灰白色粉末状；土壤湿润时，颜色发暗。当土壤含盐量超过10 g/kg时，土面会有块状紫红色胶状物（紫球藻）出现. （三）、积盐特征及其变化规律 1.土壤耕层盐分离子的组成变化特点 由于设施土壤不受雨水淋洗，施入的多余肥料则全部残留于土壤中并逐年累积。因此，随着棚室使用年限不断延长，土壤中盐分的累积量也不断增加，且由于棚室内的温度相对较高，土壤蒸发量大，盐分离子便会随着土壤水分的向上运动而逐渐向表层迁移、积聚。据报道，大棚土壤总盐量是露地的2.1 ~ 13.4倍，0 ~ 5 cm 的表层土壤含盐量约占土壤剖面总

GDPJ 06-2013遥感影像解译样本数据技术规定

第一次全国地理国情普查 编号:GDPJ 06—2013遥感影像解译样本数据技术规定 国务院第一次全国地理国情普查领导小组办公室 2013年8月

目录 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 遥感影像解译样本数据内容与属性 (3) 4.1 遥感影像解译样本数据内容 (3) 4.2 地面照片的属性 (3) 4.3 遥感影像实例的属性 (4) 5 遥感影像解译样本数据采集要求 (4) 5.1 地面照片及其属性信息的采集要求 (4) 5.1.1 地面照片采集要求 (4) 5.1.2 地面照片属性及采集要求 (5) 5.1.3 地面照片属性采集方法 (7) 5.2 遥感影像实例及其属性信息采集 (7) 5.2.1 遥感影像实例采集要求 (7) 5.2.2 遥感影像实例属性信息采集 (9) 6 遥感影像解译样本数据存储要求 (10) 6.1 总则 (10) 6.2 遥感影像解译样本数据库结构 (10) 6.2.1 数据表PHOTO (10) 6.2.2 数据表SMPIMG (12) 6.2.3 关系表PHOTO_IMG (13) 6.3 数据表之间的关系 (14) 7 汇交要求 (14) 7.1 数据格式 (14) 7.2 目录组织 (14)

引言 遥感影像解译时，对地理环境的正确认知是保证解译结果正确的基本前提。利用具有对照关系的地面照片和遥感影像为主的解译样本数据，可以为遥感影像解译者建立对相关地域的正确认识提供支持，也可在解译结果的质量控制方面发挥重要作用,同时也为长期监测积累实地参考资料。 本文件针对第一次全国地理国情普查的需求，参考现有的国家技术标准和行业技术规范，依据《第一次全国地理国情普查总体方案》和《第一次全国地理国情普查实施方案》的要求，以满足地理国情普查中遥感影像解译样本数据获取与交换等实际生产作业需要为出发点，致力于规范解译样本数据的内容和形式，为充分发挥解译样本数据在地理国情普查和相关工作中的作用奠定基础。