干旱区生态环境敏感参量遥感反演与评价系统研究/Eco-environmental Variables Estimation from Remotely Sensed Data and Eco-environmental Assessment： Models and System[J]

针对传统观测手段难以满足大范围快速生态环境变化监测需要的问题，在分析干旱区地表覆盖类型与气候特点，以及干旱区生态环境监测与评价的具体需求基础上，运用遥感技术反演生态环境敏感参量并根据相应的需求建立了基于这些参量的评价模型。在Microsoft．NET平台上，利用ArcEngine组件实现了遥感影像数据的可视化与空间分析功能；利用IDL（interactive data language）开发的遥感反演算法，实现了生态环境敏感参量的遥感提取，最终开发集成了干旱区生态环境敏感参量遥感反演与评价模型系统。通过将该系统在新疆石河子地区进行应用，对系统功能进行了测试。结果表明，本系统能够比较稳定地运行，比较方便和准确地通过遥感手段获取关键生态环境参量，为干旱区生态环境保护和监测提供了技术支持，也将促进空间信息技术在干旱区生态环境监测中的综合应用

结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测/Monitoring wheat quality based on HJ1A/B remote sensing data and ecological factors[J]

该研究引入温度、降水、太阳辐射和土壤肥力等影响小麦籽粒蛋白质含量的重要生态子,结合感数据进行小麦籽粒蛋白质含量监测.以北京郊区的小麦种植区为实验区,获取多时相的HJ1A/B卫星数据,多个气象站点全生育期气象数据和土壤养分数据,以及收获时小麦籽粒蛋白质含量.分别构建了感光谱蛋白质含量模型、生态子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态子蛋白质含量模型.结果表明:北京地区冬小麦以5月11日(开花期左右)NDVIgreen 值与籽粒蛋白质含量相关性最好,达到极显著水平,此该时期为冬小麦籽粒蛋白质含量感监测的最佳时相,并将利用该时期的NDVIgreen参与光谱蛋白质含量模型、光谱生态子蛋白质含量模型的构建.对光谱蛋白质含量模型、生态子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态子蛋白质含量模型进行F检验,表明各模型均达到极显著水平,3种模型的决定系数分别为:0.782,0.635,0.843,相对误差分别为:0.151,0.123,0.049.说明综合利用感数据和生态子的监测结果比单独利用感数据或单独利用生态子的精度高.引入生态子的小麦籽粒蛋白质含量感监测有助提高监测精度,并增加监测模型的农业机理