土地开发整理工程的遥感评价方法研究与应用

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1、中南大学博士学位论文土地开发整理工程的遥感评价方法研究与应用姓名：郭云开申请学位级别：博士专业：大地测量学与测量工程指导教师：陈正阳;朱建军20081101博士学位论文摘要(2)在研究了土壤含水量、土壤有机质含量、地表温度、植被指数及其植被状态指数和条件温度植被指数等方面用遥感直接或间接评价了土壤质量，充分说明了其具有较好的、开创性的、发掘性的应用遥感技术能够评估或评价土壤质量和土壤农作潜力的基础上。指出，目前还没有建立土地开发整理工程及其土壤质量改善等方面有机结合系统评价土地开发整理工程的评价体系，更是没有建立用遥感方法评价土

2、地开发整理工程评价体系。本研究在前人遥感应用的基础上，从多个遥感数据源预处理、分析入手，提出了用遥感方法评价开发整理工程的工程量，采用修『F土壤调整植被指数、植被覆盖度、土壤含水量、土壤潜育化指标、LBV变换等比较关键性的指标对土地开发整理工程影响土壤质量情况进行较为科学客观的评价评价。(3)通过分析遥感信息物理机理、遥感图像处理解译原理及土壤遥感信息特征和提取特点之后，首先研究了对用于整理工程量评价的高分辨率Quickbird影像，在国产软件TITANImage6．5进行切割(根据评价的区域进行)和二维三次卷积内插法(4个单色

3、波段及1个全色波段)融合；其次，为了保证精度，采用了GPS实测地面控制点，以多项式为几何纠正模型，对融合后的影像进行影像空间像元位置的变换，再用双三次插值法计算变换后各像元的亮度值，即像元亮度值的重采样。计算结果表明：点位误差均小于lm，，若换算成像元，点位误差在1个像元左右，完全满足整理工程量信息提取要求：其三，提出并采用ISODATA(自组织分类)方法，有效提取项目区内不同地块的面积值，沟渠和道路等线状物的长度值。面积提取精度在97％以上，线状物长度提取精度在98％以上。利用分类图及结合现场数据，还可以有效的进行灌排系统布局

4、合理性分析、防护林分布合理性分析、道路网布局合理性分析。(4)分析研究了土壤含水量与土壤质量的相关关系、土壤水分的光谱特征、土壤湿度与相对反射率，探讨了作物缺水指数法、距平植被指数法、微波遥感监测土壤水分、热惯量法、数据同化法等遥感方法提取土壤含水量的适应性，提出用光学植被盖度遥感分析土壤水分，利用样本统计和相关分析相结合的方法，建立了光学植被盖度的TM模型及不同深度土壤水分与遥感植被绿度指数之间的回归模型，对试验区各个时像的TM影像进行了土壤三个不同层次的含水量信息提取和分析。同时用其模型提取了项目区IKONOS影像、中巴资源

5、一号卫星影像三II博士学位论文摘要个层次的土壤含水量信息。依据提取的信息分析了项目区土地开发整理后土壤质量改善提高情况，分析成果与实地情况一致，量化了土地整理效果。(5)研究了植被指数、植被覆盖度与土壤质量的定量关系。综合分析了比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数OVI、土壤调节植被指数SAVI、增强植被指数EVI以及植被覆盖度等与土壤质量之间的关系特征；提出了MSAVI(称为“修正型土壤调整植被指数”)模型，像元二分植被盖度模型；通过试验区多种遥感影像MSAVI指数、像元二分模型参数提取分析，证实了它们是适

6、合评价试验区土壤质量的指标。(6)通过研究土壤潜育化与土壤质量相关关系的特性，潜育化土壤热力学特征及其遥感解译机理，指出了涝渍灾害土壤的热惯量概念模型、数值解算模型，得出了用遥感的方法研究农田涝渍灾害致使土壤潜育化理论和实际可行性。研究指出，卫星遥感影像上存在着三个重要的地物遥感特征，即地物的总辐射水平L、可见光一红外光辐射平衡B和地物辐射随波段变化的方向和速度一向量V，进而提出用遥感图像LBV数据变换法进行试验区IKONOS等遥感影像的变换与信息提取，试验和证实了所建立的LBV变换方程。成果证明试验区开发复垦之前土地荒芜、积水

7、严重、潜育化厉害，与实际情况相同。通过本文的系统研究和项目区实际检验，证实了定量遥感能很好地应用于土地开发整理的工程量评价和土壤质量评价，其研究成果，能为国土局以及相关部门对土地复垦项目的验收提供有力支持；充分说明了遥感反演技术用于评价土地开发整理项目的工程量完成情况真实、可靠、可行，为遥感的应用丌辟了新途径；有力证明了应用定量遥感一一遥感反演监测评价土地整治质量准确、有效，动态性强、时效性高。本研究在大规模的土地开发整理工程评价中大有发展潜力。关键词：土地开发整理遥感技术工程量土壤质量评价体系Ill博士学位论文ABSTRACT

8、Landconsolidationisaresultofcivilizedlanduseofhumanbeings，anapproachtoutilizeandtransformthenaturebyhuman，andaninevitablechoicetoso