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遥感技术在中国土地荒漠化监测中的应用进展
  • ISSN号:1007-6301
  • 期刊名称:地理科学进展
  • 时间:0
  • 页码:55-62
  • 语言:中文
  • 分类:S288[农业科学—农业水土工程;农业科学—农业工程] TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101, [2]中国科学院研究生院,北京100049, [3]中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(40701055). 致谢:中国科学院地理科学与资源研究所申元村研究员在本论文的写作中给予指导和帮助,在此表示诚挚感谢!
  • 相关项目:辽西北地区土地荒漠化过程与景观变化作用关系及其生态效应
中文摘要:

土地荒漠化已成为一个全球性的重大环境问题,也是我国面临的严重生态环境问题。遥感技术以其信息量大、获取速度快、覆盖范围广、受人力物力的限制小等优点,在过去的30多年中,已逐渐成为土地荒漠化监测的重要数据来源和技术手段。本文首先概述了土地荒漠化遥感监测中使用的遥感数据源,综述了各类卫星遥感影像、影像的不同季相、波段和各类植被指数的选择等;讨论了土地荒漠化信息遥感提取的多种方法,综合比较不同遥感提取方法的优缺点,进而分析土地荒漠化遥感监测中多采用计算机自动分类与人工手动分类结合的原因。最后。指出遥感技术在土地荒漠化监测中存在的一些问题,并提出土地荒漠化遥感监测中综合指标与综合方法集成研究等发展方向。

英文摘要:

Land desertification has been a worldwide environmental problem. It is also a serious eco-environmental problem in China. Because of the advantage of large amount of information, short cycle and broad scope of data, less restrictions on the human and material resources and so on, remote sensing has become an important technology to monitor land desertification in the past 30 years. Firstly, we summarize the research progress in monitoring land desertification using remote sensing data, including different satellite remote sensing imageries, how to choose the time and bands of the imageries and how to choose the vegetation indexes. Then, we discuss about the methods to extract information of land desertification from remote sensing imageries, which ineludes artificial visual interpretation, supervised classification, unsupervised classifcation, hierarchical decision tree classification and neural network classification. Also we comprehensively compare the strength and weaknesses of each method. Furthermore, we analyze the reasons why both computer automatic classification and artificial classification are widely used in monitoring land desertification. We identify the problems in the remote sensing technology application to land desertification monitoring. Finally, we put forward the development prospects in the application of remote sensing to monitoring land desertification, such as the integration of aggregative indicators and methods and so on.

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期刊信息
  • 《地理科学进展》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中科院出版委员会
  • 主办单位:中国科学院地理科学与资源研究所
  • 主编:李秀彬
  • 地址:北京安外大屯路甲11号917大楼
  • 邮编:100101
  • 邮箱:editor@progressingeograply.com
  • 电话:010-64889313
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-6301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3858/P
  • 邮发代号:2-940
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30394