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遥感监测工作总结
遥感监测是利用航天技术获取地球表面信息的一种重要手段，它可以实现对地表、大气、海洋等自然资源的快速、准确监测和分析。
在过去的一段时间里，我们开展了大量的遥感监测工作，取得了一些成果和经验，现在我来总结一下这些工作。
首先，我们利用遥感技术对土地利用和覆盖进行了监测。
通过遥感影像的获取
和分析，我们可以及时准确地了解到不同地区的土地利用情况，包括农田、林地、水域等的分布情况，以及城市扩张、工业园区建设等对土地利用的影响，为土地规划和资源管理提供了重要的参考依据。
其次，我们还利用遥感技术对自然灾害进行了监测和预警。
遥感影像可以实现
对地质灾害、气象灾害、水文灾害等自然灾害的实时监测，及时发现灾害隐患，为防灾减灾工作提供了重要的技术支持。
此外，我们还利用遥感技术对环境污染进行了监测。
通过对大气、水体、土壤
等环境要素的遥感监测，我们可以了解到不同地区的环境质量状况，及时发现环境污染源，为环境保护和治理提供了重要的数据支持。
总的来说，遥感监测工作在各个领域都发挥了重要作用，为社会经济发展和生
态环境保护提供了重要的数据支持和决策参考。
未来，我们将继续深入开展遥感监测工作，不断提升监测技术水平，为建设美丽中国、实现可持续发展作出更大的贡献。
铁路安全遥感新技术动态监测随着城市化的不断推进和交通运输的蓬勃发展，铁路交通系统承载着越来越多的人和货物。
然而，在这个庞大的系统中，铁路安全问题仍然时有发生，给人们的生命财产安全带来巨大威胁。
为了及时探测、监测和预警铁路安全隐患，铁路部门引入了遥感技术，实现铁路安全的动态监测。
一、遥感技术概述1.1 遥感技术定义和原理遥感技术是利用航空器、卫星等远距离获取地球表面信息的技术。
通过遥感技术，可以获取到铁路线路、桥梁、隧道等设施的图像、空间信息及相关数据，实现对铁路安全的全方位监测。
1.2 遥感技术在铁路安全监测中的应用遥感技术在铁路安全监测中有着广泛的应用，主要包括：- 铁路线路动态监测：通过遥感技术获取铁路线路的高分辨率图像，并分析图像中的线路状况，检测出可能存在的裂缝、塌方等隐患。
- 桥梁安全监测：利用遥感技术获取桥梁的形变信息，实时监测桥梁的结构变化，以及桥梁地基的沉降情况等。
- 隧道安全监测：通过遥感技术获取隧道内部的图像，并分析图像中的状况，及时发现可能存在的渗水、龟裂等问题。
二、铁路安全遥感新技术2.1 高分辨率遥感高分辨率遥感技术可以获取到更为细致的铁路线路、桥梁、隧道等设施信息，对于隐患的探测更加精确。
目前，高分辨率卫星影像可以提供米级或亚米级尺度的空间分辨率，大大提升了铁路安全监测的精度和效率。
2.2 激光雷达技术激光雷达技术利用激光束扫描地面，可以获取地形表面的高程信息，对铁路线路的起伏和变化进行监测。
它能够高精度、高效率地获取大范围地形数据，为铁路安全监测提供可靠的技术支持。
2.3 红外热成像技术红外热成像技术可以反映物体表面的温度分布情况，对于隐蔽的热源和热量异常进行探测具有独特优势。
通过红外热成像技术，可以有效检测到铁路线路上可能存在的短路、电器设备过热等问题，及时采取措施避免事故发生。
2.4 遥感数据处理与分析遥感数据的处理与分析是铁路安全遥感监测的关键环节。
利用计算机技术和图像处理算法，可以对获取到的遥感影像进行自动提取、分类和监测分析，实现对铁路安全隐患的预警和预测。
遥感监测分析报告1. 引言遥感监测是通过卫星、飞机、无人机等遥感数据获取和处理，对地表和大气的特征、变化进行分析和监测的方法。
本报告将通过对遥感数据的分析，对特定区域的地表特征和变化进行监测和分析，为相关决策提供可靠的数据支持。
2. 数据获取本次遥感监测分析使用了Landsat系列卫星的多光谱数据。
这些数据包括了蓝光、绿光、红光和近红外光等多个频段的反射率信息。
通过对这些数据进行处理和分析，可以获得地表的植被覆盖度、土地利用类型、水体面积等信息。
遥感数据的获取可以通过地面站、互联网等渠道进行。
本次数据获取使用了公开的遥感数据平台，通过API接口获取了需要的Landsat数据。
3. 数据处理3.1 辐射校正为了准确获取地表的反射率信息，需要对原始遥感数据进行辐射校正。
辐射校正的目的是将卫星接收到的辐射量转换为地表反射率。
辐射校正过程中需要考虑大气的影响，通过大气校正模型对数据进行校正。
3.2 遥感图像拼接获得的Landsat数据以分块的形式存储，需要进行图像拼接处理，生成完整的地表覆盖图像。
图像拼接的过程需要考虑不同波段数据的匹配和融合，以及边缘的处理。
3.3 特征提取对拼接后的地表覆盖图像进行特征提取，可以获得地表的植被覆盖度、水体面积、建筑物分布等信息。
特征提取可以通过阈值分割、纹理分析、目标检测等方法进行。
4. 结果分析通过对特定区域的遥感数据进行处理和分析，我们得到了以下结果：•地表植被覆盖度分布图•土地利用类型分类图•水体面积统计图根据结果分析，我们发现该区域的植被覆盖度较高，土地利用主要以农田为主，水体面积较小。
这些结果可以为相关决策提供参考，例如农业规划、水资源管理等。
5. 结论通过遥感监测分析，我们可以获得地表特征和变化的可靠数据。
利用遥感数据进行监测和分析，可以为决策提供科学依据，辅助环境保护、资源管理等工作的开展。
随着遥感技术的不断进步，遥感监测分析在环境领域的应用将会更加广泛。
土地动态监测中遥感信息技术与地理信息系统应用分析发布时间：2023-02-01T05:25:06.950Z 来源：《中国科技信息》2022年9月18期作者：王雯玥[导读] 保护土地资源，确保资源得到科学利用，是资源管理与利用的基本保障。
王雯玥辽宁省交通高等专科学校辽宁沈阳 110122摘要：保护土地资源，确保资源得到科学利用，是资源管理与利用的基本保障。
科学合理运用地理信息和遥感信息技术，实现土地资源的动态监测，进而更好地分析土地利用变化，以此分析当地经济和发展，促进经济可持续发展。
因而，工作人员需要充分学习并掌握信息化测绘技术的运用，并在土地动态监测工程测量中得到全面运用，提升土地动态监测工作质量，为我国土地管理奠定更加稳定的基础。
就此，文章简要针对地理信息和遥感信息在土地监测中的应用展开论述，为资源的管理与合理规划提供必要的参考信息。
关键词：土地动态监测；遥感信息；信息系统；运用0引言土地监测作为影响生态环境的关键因素，还受到自然环境和日常生活的影响。
为了能够准确地获取土地资源变化，需要有效发挥土地监测遥感技术，为土地管理和经济发展提供管理依据，进一步提高土地资源的利用率。
1土地资源与土地动态监测概述1.1土地资源概述土地资源管理主要是国家利用经济手段、法律手段等来提高土地资源所能创造的经济价值、生态价值，为改变土地性质、管理土地利用而进行的一系列决策、协调、组织等活动。
土地资源管理是国家对于土地进行行政管理的重要方式，具有极为重要的作用和意义。
1.2土地动态监控GPRS技术和定位系统进行有效地配合，把发生变化的信息随时更新到土地模型中。
在这一过程当中，监控工作人员要通过监控模型获得土地的实时状态。
采用此种方式方法，能够在现代测绘技术的基础之上与动态监控机制进行有效地结合，实时监控更大面积的土地状态，有效提升其监控效率。
1.2.1遥感信息技术遥感信息利用遥感设备研究物体，不同物体对光谱的响应不同，识别和区分不同物体，确保远程感知事物。
基于遥感的森林覆盖变化动态监测森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、调节气候、提供生态服务以及保障生物多样性等方面都具有不可替代的作用。
而森林覆盖的变化不仅反映了自然生态系统的演变，也受到人类活动的显著影响。
因此，对森林覆盖变化进行动态监测具有极其重要的意义。
遥感技术的出现，为我们实现这一目标提供了强大而有效的手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器获取其信息的技术。
在森林覆盖变化监测中，常用的遥感数据包括卫星影像、航空摄影等。
这些数据具有大面积同步观测、周期性获取以及多波段信息等优势，使得我们能够从宏观尺度上对森林的分布和变化进行监测。
通过遥感技术监测森林覆盖变化，首先需要获取高质量的遥感影像。
这些影像可以来自不同的卫星，如 Landsat 系列、Sentinel 系列等。
不同的卫星具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，根据监测的需求和目标选择合适的遥感数据源至关重要。
例如，如果需要监测较大范围的森林变化，可能会选择空间分辨率相对较低但覆盖范围广的卫星影像；而对于小范围的精细监测，则可能会选择空间分辨率较高的影像。
获取到遥感影像后，接下来就是对影像进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正、大气校正等步骤。
辐射校正用于消除传感器本身以及大气等因素对影像辐射亮度的影响，使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是将影像的几何形状纠正到准确的地理坐标上，以便与其他地理数据进行匹配和分析。
大气校正则是消除大气对影像的干扰，提高影像的质量和准确性。
在完成影像预处理后，就可以进行森林覆盖信息的提取。
这通常基于地物的光谱特征、纹理特征、形状特征等。
例如，森林在可见光和近红外波段具有独特的光谱反射特征，可以通过设置阈值或者利用分类算法将森林与其他地物区分开来。
常用的分类算法包括监督分类（如最大似然分类、支持向量机分类等）和非监督分类（如 ISODATA 分类等）。
此外，还可以结合纹理特征和形状特征，进一步提高森林覆盖信息提取的准确性。
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程遥感土地利用动态监测是指通过利用遥感技术手段对特定区域内的土地利用情况进行定期采集、分析和监测，以实现对土地利用及其变化的高效、精确、全面的监测和管理，为地方政府及决策者提供科学的政策建议和决策参考。
那么，我们应该如何实现遥感土地利用动态监测呢？1. 遥感数据的获取：遥感数据的获取是进行遥感土地利用动态监测的第一步，可以采用激光雷达、卫星遥感、无人机等多种方式进行获取。
其中，卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式，可以获得大范围的遥感数据，但由于其分辨率普遍较低，需要结合其他数据源进行分析。
而无人机和激光雷达可以获得更高分辨率和更精准的数据，但适用范围较小，多适用于小范围内的土地利用监测。
2. 遥感图像的预处理：由于遥感数据来源多样、结构复杂，需要进行图像预处理，以提高图像的可用性和可读性。
主要包括图像去噪、增强、图像配准等一系列的处理操作。
3. 遥感图像的分类：遥感图像的分类是指对遥感图像中的像元按照给定的类别分别分配到不同的类别中，从而得到不同类别的土地利用信息。
常见的分类方法有基于像素的分类和基于目标的分类。
4. 土地利用变化的检测：通过对不同时间段的遥感图像进行比对和分析，可以发现土地利用的变化情况。
地物的变化检测主要采用基于像元的变化检测方法和基于目标的变化检测方法。
5. 土地利用监测与评价：通过对遥感图像的分析和比对，结合地勘和统计数据等多种因素，可以对土地利用情况进行监测和评价，操作流程主要包括可视化展示、数据处理与挖掘、统计分析等等。
以上就是遥感土地利用动态监测所需要的主要步骤。
需要注意，目前遥感土地利用动态监测的技术和方法不断发展和更新，必须结合新技术、新方法、新数据源等因素，进一步提升监测的准确性和效率，更好的服务于土地利用规划和管理工作。
遥感测量知识点总结归纳遥感测量是通过卫星、飞机等传感器获取地球表面信息的一种技术手段，能够实现对地球表面进行高效、快速、准确的观测和监测。
遥感测量技术应用广泛，涉及国土资源调查、环境监测、气候变化、灾害预警等多个领域，因此对遥感测量知识点进行总结和归纳，有助于更深入地了解和掌握这一领域的基本理论和实践技术。
一、遥感传感器1. 遥感传感器的分类遥感传感器按其感应原理和工作方式可分为被动传感器和主动传感器。
被动传感器是通过感知目标反射、辐射的电磁波或者目标对外界环境的响应来进行观测，如光学遥感和红外遥感；主动传感器是通过向目标发射电磁波，利用目标对电磁波的反射或者散射来进行观测，如雷达遥感。
2. 遥感传感器的参数遥感传感器的参数包括分辨率、光谱分辨率、时间分辨率、空间分辨率和幅射分辨率。
其中分辨率是传感器观测的基本特性，分为空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率，分辨率对于传感器的观测精度和效率具有重要影响。
3. 遥感图像的获取和处理遥感图像的获取主要是通过卫星、飞机等遥感平台获取，获取的遥感图像需要进行预处理、辐射校正和几何校正等步骤，以实现图像的准确性和可用性。
二、遥感数据处理1. 遥感数据的分类遥感数据根据其获取方式和信息类型可分为光学遥感数据、红外遥感数据、雷达遥感数据等，不同类型的遥感数据在信息提取和应用方面有其独特的特点和优势。
2. 遥感数据的信息提取遥感数据的信息提取包括分类识别、变化检测、地形建模等内容，信息提取技术是将原始遥感数据转化为地理信息产品的核心步骤。
3. 遥感数据的空间分析遥感数据的空间分析主要包括空间关系分析、空间统计分析和空间建模等内容，空间分析技术可以帮助人们理解地球表面的空间关系和特征，对资源管理和环境监测具有重要意义。
三、遥感应用1. 土地利用与覆被变化监测遥感技术广泛应用于土地利用与覆被变化监测，通过遥感图像的分类和变化检测，可以实现对土地利用变化和自然资源变化的动态监测和评估。
基于遥感技术的东北黑土区水土流失动态监测研究张继真;姜艳艳;张月【期刊名称】《中国水土保持》【年(卷),期】2024()1【摘要】东北黑土区是我国重要的商品粮基地,近年来面临水土流失严重、面积减小、土壤质量下降等问题,已成为目前土壤保护工作中亟待解决的重要问题。
以东北黑土区2018年和2022年两期遥感影像与水土保持措施的实地调查数据作为数据源,利用目视识别法开展影像解译,并通过中国土壤流失方程CSLE进行土壤侵蚀模数的计算,对东北黑土区的水土流失变化情况及原因进行分析,结果表明:耕地、草地、建设用地、其他土地面积减少,园地、林地、交通运输用地、水域及水利设施用地面积增加,造林、种草、封育、地埂、水平阶/反坡梯田等面积共增加0.84万km^(2);对比2018—2022年东北黑土区的水土流失情况,整体呈向好趋势,土壤侵蚀面积共减少约1.01万km^(2);从侵蚀强度来看,除轻度侵蚀面积增加约0.45万km^(2)外,中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别减少约0.43万、0.24万、0.28万、0.51万km^(2);从不同省份侵蚀面积变化情况分析,内蒙古自治区东四盟的侵蚀面积减少最多,共减少约0.37万km^(2),辽宁省侵蚀面积变化最小,共减少约0.06万km^(2);耕地、建设用地等土地利用类型面积的减少,以及林地、交通运输用地等土地利用类型面积的增加,均可大幅减少土壤侵蚀面积,同时水土保持措施面积的增加也可有效阻止土壤侵蚀的发生。
总体来看,东北黑土区水土流失治理效果显著,生态环境得到改善,持续进行东北黑土区水土流失治理对环境保护具有重要意义。
【总页数】5页(P26-29)【作者】张继真;姜艳艳;张月【作者单位】松辽水利委员会松辽流域水土保持监测中心站;吉林农业大学资源与环境学院【正文语种】中文【中图分类】S157;TP79【相关文献】1.东北黑土地治理区2015-2016年水土流失动态监测2.东北黑土区重点治理区水土流失监测方案3.东北黑土水土流失区生态环境遥感动态监测4.东北黑土地重点治理区水土流失动态监测项目的实施管理5.基于CSLE的东北黑土区水土流失动态监测与分析——以长春市城区和双阳区为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感的土地利用动态监测在当今社会，随着城市化进程的加速和人类活动的不断扩展，土地利用情况发生着日新月异的变化。
准确、及时地掌握土地利用的动态信息对于土地资源的合理规划、环境保护以及可持续发展具有至关重要的意义。
而遥感技术的出现和不断发展，为土地利用动态监测提供了一种高效、全面且准确的手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，从而对其进行识别、分析和研究。
在土地利用动态监测中，遥感技术凭借其能够大面积同步观测、时效性强、数据综合性好等优势，发挥着不可替代的作用。
首先，遥感数据的获取是土地利用动态监测的基础。
目前，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短的特点，能够提供宏观的土地利用信息。
例如，Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等，它们可以获取不同分辨率的多光谱影像，为大范围的土地利用监测提供数据支持。
航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性，适用于小范围、高精度的土地利用监测。
通过搭载在飞机上的传感器，可以获取厘米级甚至毫米级的影像数据，对于城市规划、土地开发等项目的监测具有重要意义。
获取到遥感数据后，接下来需要对数据进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正、图像增强等步骤。
辐射校正用于消除传感器本身以及大气等因素对影像辐射值的影响，使得影像能够真实反映地物的反射特性。
几何校正则是将影像的坐标与实际地理坐标进行匹配，确保不同时期获取的影像在空间位置上的一致性。
图像增强则是通过一系列算法提高影像的对比度、清晰度等，以便于后续的地物识别和分析。
在土地利用信息提取方面，常用的方法包括目视解译和计算机自动分类。
目视解译是指专业人员通过对影像的目视观察，根据影像的色调、纹理、形状等特征以及相关的地理知识和经验，识别出不同的土地利用类型。
这种方法虽然准确性较高，但效率较低，且受解译人员主观因素的影响较大。
计算机自动分类则是利用计算机算法对影像进行分类，常见的分类算法有监督分类和非监督分类。
遥感监测情况汇报近期，我们对XX地区进行了遥感监测工作，以下是我们的汇报情况：一、监测区域范围。
本次遥感监测的区域主要包括XX市及其周边地区，总面积约XXXX平方公里。
该区域是一个典型的城市及其周边农田、森林、水域等多样化地貌的区域。
二、监测时间范围。
本次遥感监测工作主要覆盖了最近三个月的时间范围，以全面了解该地区的自然环境变化情况。
三、监测内容。
1. 土地利用变化。
通过遥感技术，我们对该地区的土地利用情况进行了详细的监测和分析。
结果显示，城市扩张对周边农田和森林的影响较大，部分农田被城市化，部分森林被砍伐用于城市建设。
这种土地利用变化对生态环境产生了一定的影响。
2. 水体变化。
我们还对该地区的水体进行了监测，发现部分湖泊和河流水位有所下降，尤其是在城市化较为严重的区域。
这种水体变化可能与城市化、工业化等人类活动有一定的关联，需要引起重视。
3. 自然灾害监测。
在本次遥感监测中，我们还发现了一些自然灾害的迹象，包括山体滑坡、泥石流等。
这些自然灾害的监测对于地方政府的应急预案制定和灾害防范具有重要的意义。
四、监测结果分析。
综合以上监测内容，我们认为该地区的城市化进程较为迅速，对周边的自然环境产生了一定的影响。
土地利用变化和水体变化需要引起地方政府的高度重视，制定相应的保护措施和规划。
同时，自然灾害的监测也需要加强，以减少灾害对人民生命财产的损失。
五、建议。
基于以上监测结果分析，我们建议地方政府加大对土地利用和水体变化的监测力度，加强对自然灾害的预警和防范工作。
同时，也希望政府能够加强对城市化进程的规划和管理，促进城市与自然环境的和谐发展。
六、结语。
遥感监测是一项重要的环境监测手段，通过对自然环境的全面监测和分析，可以为地方政府的决策提供科学依据。
我们将继续加强对该地区的监测工作，为地方政府的环境保护工作提供更多的支持和帮助。
以上就是我们对XX地区遥感监测情况的汇报，请领导和同事们审阅并提出宝贵意见，谢谢！。
遥感动态监测的常用方法
遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，而遥感动态监测则是其中的重要应用领域之一。
在进行遥感动态监测时，常用的方法有：
一、遥感影像对比法
这是一种利用遥感影像进行监测的方法，其原理是将两个时间段内的遥感影像进行对比，从而得出地表覆盖变化情况。
这种方法具有易操作、低成本等优点，能够有效监测城市、农田等地表覆盖变化情况。
二、遥感图像分类法
遥感图像分类法是指对遥感影像进行分类处理，以区分出不同类型的地表覆盖。
通过比较两个时间点之间地表覆盖类别的变化，可以判断出该区域内的变化情况。
传统的分类方法包括最大似然法、聚类法、神经网络法等。
三、遥感影像光谱变化法
该方法是利用遥感影像光谱信息进行监测的方法。
光谱变化法能够检测出地物的光谱反射率变化，从而判断出地表覆盖变化情况。
此外，光谱变化法还可通过观测遥感影像的光谱曲线，从中获取地表覆盖信息。
四、遥感影像纹理分析法
该方法是一种基于遥感影像纹理特征进行监测的方法。
通过分析遥感影像中的纹理特征，可以判断地表覆盖的变化情况。
例如，在城市变化监测中，利用建筑物的纹理特征进行监测。
综上所述，遥感动态监测的方法较为丰富，其中包括了遥感影像对比法、遥感图像分类法、遥感影像光谱变化法、遥感影像纹理分析法等多种方法。
在实际应用过程中，应根据监测对象和需求选择适合的方法，以达到最佳效果。
遥感动态监测的常用方法
遥感动态监测是指利用遥感技术和方法，对某一区域的环境、自然资源、经济发展等进行实时、定期、周期性的监测和评估。
常用的遥感动态监测方法包括：
1.基于时间序列分析的监测方法。
该方法通过对遥感影像进行时间序列分析，分析不同时间段内的变化趋势，从而推断未来的发展趋势，为决策提供科学依据。
2.基于遥感图像变化检测的监测方法。
该方法通过比对不同时间的遥感图像，检测目标区域内的变化，如土地利用、植被覆盖等变化，以及建筑物、道路等新增物体的出现，为决策提供及时反馈。
3.基于GIS空间分析的监测方法。
该方法将遥感影像与地理信息系统（GIS）相结合，通过对空间数据的分析和处理，研究地区内的空间分布状况、环境影响等，为决策提供精准的空间信息。
4.基于模型模拟的监测方法。
该方法利用遥感影像、气象数据、地形数据等，建立模型，模拟地区内的气候变化、水文循环等情况，为决策提供科学依据。
综上所述，遥感动态监测是一种重要的环境监测手段，不同的监测方法可以互相结合，为决策提供更加全面、准确的信息支持。
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基于新遥感生态指数环境质量动态监测——以阜新市为例王婷;宋伟东;孙尚宇
【期刊名称】《西北林学院学报》
【年(卷),期】2024(39)3
【摘要】气候灾害易影响生态环境,传统的遥感生态指数(RSEI)缺乏气候因素影响生态质量的研究,本研究引入气象因子并优化了生态因子的选择,更加综合全面评价区域内的生态环境质量。
使用主成分分析法构建新遥感生态指数(NRSEI),对各因子及多因子交互分析。
结果表明,NRSEI较RSEI各因子在第1主成分贡献率均值提升12.53%,并且NRSEI与各因子相关性为高度相关,3 a均值为0.853。
分析了2013-2020年阜新市生态环境的变化特点和原因,并利用NRSEI对研究区域的生态环境质量进行动态监测和评估,总体来看,2013-2020年阜新市生态环境状况变好,对于阜新市与NRSEI相关性最高的单个因子是湿度因子,因此阜新市相关部门应注重对河流、湖泊和湿地的保护,减少建筑开发,以改善城市的环境质量。
【总页数】7页(P205-211)
【作者】王婷;宋伟东;孙尚宇
【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;辽宁工程技术大学地理空间信息服务协同创新研究院
【正文语种】中文
【中图分类】S771.8
【相关文献】
1.基于遥感生态指数模型的乌海市生态环境质量动态监测与分析
2.基于遥感生态指数的北京市生态环境质量动态监测
3.基于谷歌地球引警和改进型遥感生态指数的西安市生态环境质量动态监测
4.基于遥感生态指数的阿什河流域生态环境质量动态监测
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遥感的城市绿地变化动态监测随着城市化进程的加速，城市绿地对于改善城市生态环境、提高居民生活质量的作用日益凸显。
准确、及时地监测城市绿地的变化情况，对于城市规划、生态保护和可持续发展具有重要意义。
遥感技术凭借其大面积同步观测、时效性强、数据客观准确等优势，成为城市绿地变化动态监测的重要手段。
遥感技术的原理及数据来源遥感是指非接触的、远距离的探测技术。
通过传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波信息，并对这些信息进行处理和分析，从而获取地表物体的特征和状态。
在城市绿地监测中，常用的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat 系列、Sentinel 系列等）和航空影像。
这些影像包含了丰富的光谱信息，能够反映出绿地的植被覆盖度、类型等特征。
基于遥感的城市绿地信息提取方法在获取遥感影像后，需要采用适当的方法提取城市绿地信息。
常用的方法有基于光谱特征的分类法和基于指数的计算法。
基于光谱特征的分类法是根据绿地在不同波段的反射特性，将其与其他地物区分开来。
例如，植被在近红外波段具有高反射率，而在可见光波段反射率较低。
通过建立合适的分类模型，可以将影像中的绿地提取出来。
基于指数的计算法则是利用一些专门设计的植被指数来定量地描述绿地的状况。
常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
这些指数能够有效地突出植被信息，从而方便绿地的识别和监测。
城市绿地变化动态监测的流程首先是数据预处理，包括辐射校正、几何校正、图像融合等操作，以提高影像的质量和可用性。
然后进行绿地信息提取，如前文所述，运用合适的方法从影像中获取绿地的分布和特征。
接下来是变化检测。
通过对比不同时期的绿地信息，确定绿地的增加或减少区域。
这可以通过图像差值法、分类后比较法等多种方法实现。
在变化检测的基础上，进行变化分析。
分析绿地变化的空间分布、面积大小、变化速率等特征，并探讨其背后的原因，如城市扩张、规划政策、人类活动等。
最后，将监测结果以直观的形式展示出来，如制作专题地图、统计图表等，为城市规划和管理部门提供决策支持。
12-遥感动态监测第12章遥感动态监测本章主要介绍以下内容：（1）遥感动态监测技术（2）图像直接比较法工具（3）分类后比较法工具（4）林冠状态遥感状态监测实例（5）农业用地变化监测实例12.1 遥感动态监测技术遥感动态监测过程一般可分为三个步骤，1.数据预处理（1）在进行变化信息检测前，需要考虑以下因素对不同时相图像产生的差异信息。
●传感器类型的差异：●采集日期和时间的差异：●图像像元单位的差异：●像素分辨率的差异：●大气条件的差异：●图像配准的精度：2.变化信息检测根据处理过程可分为以下三类：（1）图像直接比较法（2）分类后比较法（3）直接分类法3.变化信息提取变化信息提取可以归纳为从图像上提取信息，有以下方法供选择：●手工数字化法●图像自动分类●监督分类●非监督分类●基于专家知识的决策树分类●面向对象的特征提取法●图像分割12.2 图像直接比较法工具ENVI中的图像直接比较法工具包括Compute Different Map工具和Image Difference工具。
12.2.1 Compute Different Map工具Compute Different Map工具对两个时相的图像作波段相减或者相除，设定的阈值对相减或相除的结果进行分类。
这个工具的详细操作过程如下：在ENVI主菜单中，选择Basic Tools→Change Detection-→Compute Difference Map。
在Select the Initial State Image文件选择对话框中，从前一时相图像中选择一个波段，单击OK按钮；在Select the Final State Image文件选择对话框中，从后一时相图像中选择一个与前面相同的波段，单击OK按钮，打开Compute Difference Map Input Parameters对话框。
图12.1 Compute Difference Map Input Parameters对话框12.2.2 Image Different工具Image Different工具可以检测两个时相图像中增加和减少两种变化信息，适合获取地表绝对变化信息。
它集成在ENVI EX视图下，采用流程化操作方式。
首先通过以下方式启动ENVI Zoom视图。
第一步启动Image Difference(1)在ENVI Zoom中，选择File Open打开july_00_quac.img和july_06_quac.img图像。
(2)在工具栏中，单击按钮，利用Portal功能浏览这两个图像相同区域地表变化情况。
(3)在Toolbox列表中，双击Image Difference 选项，打开File Selection 对话框，分别为Time 1 File选择july_00_quac.img和Time 2 File选择july_06_quac.img。
单击Next按钮，打开Image Difference对话框。
图12.2 Image Difference对话框第二步变化信息检测在Image Difference 对话框中，设置变化信息检测方法。
提供两种方法：（1）波段差值（2）特征指数差图12.3 设置变化信息检测图12.4第三步变化信息提取可以从变化信息检测结果中提取三种变化信息图12.5第四步输出变化信息图12.6 输出变化信息12. 3 分类后比较法工具12. 3.1 Change Detectio Statistics工具（1）E NVI主菜单中，选择Basic Tools→Change Detection→Change Detection Statistics。
（2）在Select the Initial State Image文件选择对话框中，从前一时相图像中选择一个波段，单击OK按钮；在Select the Final State Image文件选择对话框中，从后一时相图像中选择一个与前面相同的波段，单击OK按钮，打开Define Equivalent Classes 对话框。
图12.7 Define Equivalent Classes对话框（3）在Define Equivalent Classes对话框，如果两个分类名称一致，系统自动将Initial State Class和Final State Class对应；否则，手动选择。
（4）在左边列表中选择一个分类类别，在右边选择对应分类名称，单击Add Pair 按钮。
（5）重复（4）步骤，直至所有需要分析的分类类别一一对应。
单击OK按钮，打开Change Detection Statistics Output对话框。
（6）选择生成图像表示单位。
（7）单击OK按钮，执行计算。
图12.8 Change Detection Statistics Output对话框12. 3.2 Thematic Change工具(1)在ENVI EX中，选择File Open打开两个分类图像。
（2）在Toolbox列表中，双击Thematic Change选项，打开File Selection对话框，分别为Time 1 Classification Image File选择前一时间的分类图像和Time 2 Classification Image File选择后一时间的分类图像。
单击 Next按钮，打开Thematic Change对话框。
图12.9 Thematic Change对话框（3）在Thematic Change 对话框中，如果两个分类图像中分类数目和分类名称都一样，Only Include Areas that Have Change选项可选，当选择这个选项时，未发生变化的分类全班归为并命名为“no Change”。
单击Next按钮，进入ClearUp对话框。
（4）Clearup对话框的作用是移除椒盐噪声和去除小面积斑块。
（5）单击Next按钮，打开Export对话框。
单击Finish按钮，输出结果。
12. 4 林冠状态遥感动态监测实例林冠是森林与大气相互作用的关键界面，林冠状态主要包括林隙、绿叶生物量、林木树叶量等方面的内容，它反映了森林的健康状况。
林冠状态变化包括了自然因子引起的如病虫害、林火、干旱等引起的较大面积的林冠变化、由大风等灾害引起的林隙变化以及树冠和林冠的正常变化等内容。
主要技术路线：对不同实相的同一种植被指数作差值运算得到植被指数差，这些植被指数差能反映两个时间段森林林冠变化状况；确定一定的阈值范围，阈值范围反映监测区森林健康状态情况，即林冠状态的变化，从而提取虫害受灾区域。
技术流程如图所示。
ENVI提供SPEAR流程化图像处理工具，它将现有的一些图像处理功能集成在一个界面下，采用流程化的向导式操作方式，包含16个流程化图像处理模块：●异常检测●变化检测●Google Earth连接工具●图像对地图（Image-map）几何校正●独立主成分分析●道路信息提取●水体信息提取●元数据浏览●基于地形正射校正●Pan Sharpening图像融合●水相对深度分析●波谱相似地物提取●图像分类工具●植被覆盖分析●图像垂直条纹去除●船只提取12.4.1 林区提取这一步是通过植被指数阈值分割的方法将林区从图上提取出来，生成感兴趣区并应用于后面的步骤，提高检测精度和减少计算量。
（1）在ENVI主菜单中，选择Transform→NDVI，在文件选择对话框中选择oct_07_2002.img文件，单击OK按钮。
（2）在NDVI Calculation Parameters对话框中，在Input File Type选项中选择Landsat TM,选择输出路径及文件名QB_NDVI.img，单击OK按钮，执行NDVI计算。
（3）在ENVI主菜单中，选择Basic Tools→Region of Interest→Band Threshold to ROI，在文件对话框中选择QB_NDVI.img，单击OK按钮，在打开的对话框中设置参数：Min Thresh Value:0.3Max Thresh Value:1单击OK按钮，执行操作。
（4）在Display中显示oct_07_2002.img，选择Tools→Region of Interest，可以看到森林的感兴趣区。
在ROI Tools对话框中，选择File→Subset Data via ROIs,选择Oct_07_2002.img，用ROI将图像中的森林裁剪输出（oct_07_2002_subset.img）。
（5）用同样的方法将aug_25_2007.img中的森林裁剪输出（aug_25_2007_subset.img）12.4.2 林冠变化检测数据预处理和林冠变化检测在SPEAR工具中完成，操作过程如下：（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral→SPEAR Tools→Change Detection,打开Change Detection 对话框进行以下操作：（2）在Co-registratio Parameters对话框中，完成两幅图像精确配准。
进行以下操作：（3）在Review Tie Points对话框中，设置Maximum allowed RMS pei GCP为1，单击Apply按钮。
其他按照默认，单击Next按钮，进入Check Co-Registration对话框。
（4）单击按钮，对配准的两幅图像进行目视对比。
单击Next按钮，进入Change Detection Methods对话框。
（5）在Change Detection Methods对话框中，提供四大类变化监测方法：（6）在Examine Results对话框中，提供以下浏览变化检测结果的工具。
（7）单击Next按钮进入最后一步。
（8）单击Finish按钮完成此流程的操作。
12.4.3 提取森林健康变化信息此步骤是从第二个步骤中得到的NDVI差值结果中提取森林健康变化信息，采用阈值分割的方法。
阈值法是一种简单有效的图像分割方法，它将图像的灰度级分为几个部分，选用若干个阈值来确定图像的区域。
阈值分割一步分为两个步骤：首先，确定图像的分割阈值；然后，分割图像。
一般利用图像的直方图寻找分割阈值。
若图像由多个特征区域构成，则其直方图呈现多峰现象，每个峰值对应一个区域，以谷值点位或凸值点位阈值划分相邻峰值。
本例提取的是森林受灾区，将受灾区分为严重区和一般区。
（1）在Display窗口中显示Diff波段，即NDVI（2）在主图像窗口中，选择Enhance→Interactive Stretching，打开显示图像的直方图，滑动其中的一条垂直虚线靠近0值去，从左下角获取一个阈值；继续移动虚线滑到左边凸值点位，从左下角获取第二个阈值（3）在主图像窗口中，选择Overlay→Density Slice（4）在Density Slice对话框中，进行以下操作（5）为了得到更好的结果，用分类后处理工具优化监测结果。
