青海湖流域土壤遥感分类

选择青海湖流域内一个代表性区域为试验区,以TM数据和地形数据为主要数据源,在GeoEye-1高分辨率影像和土壤图的辅助下,采用最大似然监督分类方法,探讨了遥感技术在青海湖流域土壤分类中的可行性。使用主成分分析、缨帽变换、波段组合等图像处理技术,从TM图像中提取了多种图像特征,并结合高程、坡度及坡向等地形参数,共同生成分类特征数据集进行遥感分类。研究表明,基于遥感图像和地形数据提取的分类特征,有效地区分出试验区内9个土壤亚类和1个非土壤单元,总体分类精度达到了91.76%。</p

基于遥感的高寒灌丛分布变化及其驱动力--以峻河流域为例

利用遥感影像和多源地理信息提取峻河流域高寒灌丛,分析近30年来区域高寒灌丛分布面积的变化,并与峻河流域年平均温度、年降水量、年蒸发量以及蒸发量和降水量的比值进行对比,探讨影响高寒灌丛面积变化的气候因子。研究结果表明:①峻河流域高寒灌丛面积在10年尺度上具有一定的波动性,1977年-1990年高寒灌丛的面积增加14.37km~2,1990年-2000年高寒灌丛面积减少了12.61km~2,2000年-2009年高寒灌丛面积又增加了8.53km~2;②峻河流域高寒灌丛面积变化与该区域的温度和降水变化没有直接的相关关系,但与蒸发量与降水量的比值呈反相关;③峻河流域高寒灌丛面积变化与整个青海湖流域的干旱强度变化相关,干旱强度越大,高寒灌丛分布面积减小,反之,干旱强度减小,高寒灌丛面积增加。</p