毛乌素沙地治理遥感动态监测与预警系统

　　毛乌素沙地治理遥感动态监测与预警系统已经进入使用。
　　该系统是为毛乌素沙地区域生态环境建设和治沙防沙提供高技术手段支持的系统。

　　内蒙古计算机应用研究院(内蒙古遥感中心)是一家以软件开发、工业控制、信息系统集成等为主业务的高新技术企业，单位成立于1975年，是自治区最早从事计算机应用研究与开发的研究单位。

基于RS技术的沙地信息分类提取研究

一．研究的必要性
　　我国是世界上受沙化危害严重的国家之一。其中，内蒙古荒漠化土地达70万平方公里，占全国荒漠化土地四分之一，其中全国最大的三个沙地毛乌素沙地、科尔沁沙地、浑善达科沙地都在内蒙古，毛乌素沙地是第二大沙地，其面积约为4.22万平方公里。
　　地处半干旱气候带的毛乌素沙地居我国北方农牧交错过渡区，生态环境恶劣，因受人为活动干扰和其他特殊的地质地和生物气候条件，生态系统处于极不稳定的状态。RS技术具有时监测区域广、时效性强、综合性与可比性好、经济与社会效益高等特点，在沙地动态监测中优势明显，而信息分类又是遥感监测重要环节之一，分类精度将直接影响监测成果的科学性、准确性，所以进行沙地信息分类提取研究是十分必要的。
二．研究内容
　　采用CBERS1、2遥感影像作为本次研究的基础遥感数据，在专业遥感处理软件（ERDAS、ENVI、PCI等）中应用不同的分类方法（监督分类法、非监督分类法、植被指数法、缨帽变换等）对CBERS遥感影像数据进行沙地分类信息提取的研究，最终得到快速、准确的沙地分类信息提取方法，从而提高沙地监测的效率及精度。
三．研究方法及技术路线
　　遥感影像中提取资源环境现状及其动态变化信息方法主要分为两大类，包括人工目视解译和计算机自动分类。随着遥感技术在各领域的应用步伐日益加快，同时遥感图像处理技术也在飞跃发展，分类技术势必也要走软件化的道路。目前常用的遥感图像专业处理软件有ERDAS、ENVI、PCI等，在这些软件中对遥感影像分类信息提取方法包括监督分类法、非监督分类法、植被指数法、缨帽变换等。此次课题也主要应用以上四种分类方法进行沙地分类信息提取的研究，具体技术路线如下：

四．研究成果及对比分析
　　1．研究成果
　　此次研究，以外业实测的GPS样地面斑为标准，经过精度分析对分类结果进行了对比与验证。分类过程中，通过实地考察，总结地物特征，快速及准确建立分类模板，进行了沙地信息分类提取研究。以下是对毛乌素沙地某地区的四种分类结果的对比图：

　　2．对比分析
　　非监督分类是仅凭遥感图像地物的光谱特征的分布规律，只是对不同类别达到了区分，但并不确定类别的属性，以及与实地调查时间相比较后确定的。而且受“同物异谱”“同谱异物”的影响。植被盖度分割法提取的非沙地地类和沙地信息经过目视判读和验证，部分与实际情况不符。尤其对轻度沙漠化地区和非沙地地类的分类明显有错分现象，在水体分布区，植被盖度分割不能将其与轻度沙漠化分开，因而精度较差。缨帽变换分割法可以根据操作者的经验调整分割参数，从而提高精度。在非沙漠化区内的小块轻度沙漠化地块用缨帽变换分割方法提取了出来。在湖泊与河流分布区，把水体划分到了非沙漠化区，因而在有水体分布区缨帽变换分割比植被盖度分割更适用。使用监督分类法对研究区进行监测，监督分类结果与典型区现场绘制和目视解译结果有一定的区别，能满足草地沙化监测实际应用要求。对于生态环境动态监测来说，监督分类每更新一次图像，选取不同的样区提取的结果自然有一定的差异。监督分类法既能够部分替代费时、费力的目视解译过程，使解译速度提高，又可以在一定程度上减少非监督分类的盲目性，使得草地沙化监测客观、准确、快速，同时也保证了不同研究区域沙漠化监测的可比性，从而为实现草地沙化遥感监测的计算机自动处理奠定了技术基础。

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