干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测

Arid

	基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测
其他题名	Desertification monitoring for Hainan diggings based on geostatistical texture
	廖楚江 1; 王长耀 1; 丁式江 2; 黄志强 3
ISSN	1001-053X
出版年	2006
卷号	28 期号:8 页码:709-715
中文摘要	多年来,由于对钛矿的无序开采,使得海南岛东部出现大面积的土地荒漠化.采用遥感的手段进行跟踪监测,合理地授予采矿权,组织适当的复垦,是解决当地荒漠化的有效途径.基于不同沙地类型在地表空间结构上的差异,提出将基于地质统计学的影像纹理应用到荒漠化监测中,通过变异函数纹理来加大各种不同类别沙地间的区别,提高样本选择的分离度.结果表明,运用变异函数纹理结合光谱波段的最大似然分类方法能够很好地界定海滩沙地和内陆荒漠地的等级,最高分类精度达到92.4%,证明了基于地质统计学的影像纹理在实现该地区遥感荒漠化监测方面的有效性.
英文摘要	There is great desertification in the east of Hainan Island of China due to over-mining of il-menites. The effective methods to combat desertification are monitoring the change of land with remote sensing, licensing the rights of mining ilmenites rationally, and organizing the moderate reclaim. Based on the difference of sandy land types on the spatial constructions, geostatistical texture was used to monitor desertification, and the discrimination degree of sample selection could be increased by using variogram texture to increase the difference of different kinds of sandy land. The results show that the maximum likelihood classification based on variogram texture and spectral bands can perfectly define the grades of beach sandy land and inner desertification, and the maximal classification precision comes up to 92.4%, which proves that geostatistical texture is effective in- the application of desertification monitoring.
中文关键词	荒漠化 ; 沙地 ; 地质统计学 ; 纹理 ; 变异函数
英文关键词	desertification sandy land geostatistical texture variogram
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	REMOTE SENSING
WOS研究方向	Remote Sensing
CSCD记录号	CSCD:2431950
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/219415
作者单位	1.中国科学院遥感应用研究所, 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101, 中国; 2.海南省遥感中心, 海口, 海南 570226, 中国; 3.广西地勘总院, 南宁, 广西 530007, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	廖楚江,王长耀,丁式江,等. 基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测[J],2006,28(8):709-715.
APA	廖楚江,王长耀,丁式江,&黄志强.(2006).基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测.,28(8),709-715.
MLA	廖楚江,et al."基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测".28.8(2006):709-715.