基于GIS的干旱遥感监测及定量评估系统
GIS与RS技术在环境评价中的数据分析与可视化
GIS与RS技术在环境评价中的数据分析与可视化随着环境保护意识的提升以及环境问题的日益加剧，环境评价成为了我们必须面对和解决的一个重要课题。
而在环境评价中，GIS（地理信息系统）和RS（遥感技术）技术的应用正日益受到关注。
GIS与RS技术以其优秀的数据分析和可视化功能，在环境评价中发挥了重要作用。
环境评价是对特定区域的环境质量进行定性和定量的综合评估，以判断其对人类健康和生态系统的影响程度。
而GIS技术作为一种能够存储、处理和分析各种地理信息数据的工具，为环境评价提供了重要支持。
通过将环境因子、污染源分布、生态系统等数据与空间地图相结合，GIS技术可以帮助我们更直观地了解各个区域的环境状况以及潜在的环境风险。
比如，在城市规划中，我们可以利用GIS技术来分析土地利用、建筑密度等因素对环境的影响，从而为城市发展提供科学依据。
而RS技术则可以通过获取遥感影像数据，提取出地表覆盖信息、植被指数、大气污染物浓度等环境参数，为环境评价提供重要数据基础。
RS技术的高分辨率、广覆盖能力使其能够快速获取大范围的环境信息，从而为环境评价提供了强大的数据支撑。
例如，通过遥感影像的获取和处理，可以对不同区域的植被覆盖度进行定量分析，从而了解植被分布状况及其对环境的影响。
此外，RS技术还可以监测大气污染物浓度、水体受污染程度等，为环境评价提供了更全面的数据参考。
而GIS与RS技术的结合，则使得环境评价工作更加全面和精确。
GIS技术可以以图层的形式展示和分析不同的环境要素，如地表温度、土壤湿度、植被覆盖度等。
而通过将这些图层与遥感影像相结合，可以实现对复杂环境问题的动态监测和定量分析。
比如，在自然灾害评价中，我们可以通过GIS与RS技术的结合，对地震、洪水等自然灾害的潜在影响区域进行预测和评估，从而有针对性地采取措施减少损失。
此外，GIS与RS技术中的可视化功能也为环境评价工作增添了更多的可能性。
通过将环境数据以图形的形式可视化展现，我们可以更方便地观察和分析环境变化趋势，发现其中的规律和问题。
基于遥感的干旱监测方法研究进展
基于遥感的干旱监测方法研究进展1. 引言1.1 研究背景干旱是全球性气候变化的重要表现之一，对农业生产、生态环境和社会经济发展都具有重要影响。
随着遥感技术的不断发展，基于遥感的干旱监测方法成为研究热点之一。
遥感技术可以实现对大范围地表信息的快速获取，为干旱监测提供了有效手段。
研究人员通过分析遥感影像中的植被指数、地表温度等参数，可以实现对干旱的实时监测和评估。
遥感技术还可以结合地理信息系统(GIS)、数据挖掘等技术，实现对干旱灾害的空间分布和趋势分析，为干旱防灾减灾提供科学依据。
基于遥感的干旱监测方法对于加强对干旱灾害的监测和预警具有重要意义。
本文将综述基于遥感的干旱监测方法的研究进展，探讨遥感技术在干旱监测中的应用、干旱监测指标的选取、遥感数据源的选择以及遥感技术在干旱监测中的优势和挑战。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探究基于遥感的干旱监测方法在实践中的应用情况，分析其在干旱监测中的优势和挑战，为进一步提升干旱监测的准确性和效率提供理论基础和技术支持。
通过对遥感技术在干旱监测中的应用案例进行梳理和总结，进一步完善干旱监测指标体系，探讨遥感数据源的选择与利用方式，为科研工作者和决策者提供更为全面的干旱监测方法和技术支持。
同时，研究具有指导干旱监测工作实践的重要意义，可以为相关政府部门、科研机构和农业生产单位提供科学依据，指导他们更加科学、有效地进行干旱监测和应对工作，促进农业生产和生态环境保护的可持续发展。
1.3 意义干旱是一种常见的自然灾害，对农业生产、生态环境和人类社会都造成了严重影响。
开展有效的干旱监测工作具有重要的意义。
基于遥感的干旱监测方法能够实现对大范围区域的实时监测和评估，为干旱灾害的预警和应对提供了重要依据。
遥感技术还可以提供丰富的地表信息，为干旱监测和评估提供了更为全面的数据支持。
通过引入遥感技术，还可以实现干旱监测工作的自动化和精细化，提高监测的准确性和时效性。
基于遥感的干旱监测方法具有重要的实践意义和科学价值，对于提高我国干旱监测水平、加强干旱灾害防治工作具有重要的推动作用。
国外遥感技术应用于土地利用变化监测研究的典型案例
国外遥感技术应用于土地利用变化监测研究的典型案例引言：土地利用变化对环境、生态系统以及人类社会都具有重要影响。
因此，准确监测土地利用变化并了解其驱动因素对于保护和管理土地资源具有重要意义。
在这一领域，遥感技术被广泛应用于土地利用变化的监测和研究。
本文将介绍国外一些典型案例，展示了遥感技术在土地利用变化监测中的应用。
案例一：巴西亚马逊雨林的森林覆盖监测巴西亚马逊雨林是世界上最大的热带雨林之一，其森林覆盖的变化对全球生态系统具有重要影响。
利用遥感技术，科学家们能够准确监测亚马逊雨林的森林覆盖变化。
通过使用卫星图像，结合高分辨率影像和遥感数据，他们能够识别并定量计算森林砍伐的面积以及其变化趋势。
这种监测技术帮助巴西政府和环保组织制定保护亚马逊雨林的政策，并提供了数据支持。
案例二：美国内华达州的干旱监测内华达州位于美国西部，干旱是该地区面临的主要环境问题之一。
利用遥感技术，科学家们能够监测该地区土地利用的变化趋势，并提供关于干旱的数据支持。
通过遥感图像的分析，他们可以识别植被覆盖的变化，并评估干旱对农业和生态系统的影响。
这些监测数据为内华达州的水资源管理和干旱缓解措施的制定提供了重要依据。
案例三：澳大利亚黄金海岸的城市扩展监测澳大利亚黄金海岸是一个快速发展的城市，土地利用变化对城市规划和环境管理具有重要影响。
利用遥感技术，科学家们能够监测黄金海岸的城市扩展趋势，并预测未来的土地利用改变。
通过分析卫星图像，他们可以识别城市化区域的扩张，评估城市发展对自然资源的消耗情况，并为城市规划提供科学参考。
结论：国外的典型案例表明，遥感技术在土地利用变化监测中发挥了重要作用。
通过利用遥感数据和高分辨率影像，科学家们能够准确识别和量化土地利用的变化趋势。
这些监测数据为政府和环保组织制定相关政策和管理措施提供了科学依据。
未来，随着遥感技术的不断发展和创新，我们可以期待更多典型案例的涌现，为土地利用变化的管理和保护提供更全面的数据支持。
基于遥感的生态系统服务价值评估方法研究
基于遥感的生态系统服务价值评估方法研究生态系统为人类提供了众多至关重要的服务，如水源涵养、土壤保持、气候调节、生物多样性维护等。
准确评估生态系统服务价值对于合理规划土地利用、制定环境保护政策以及推动可持续发展具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展，其在生态系统服务价值评估中发挥着越来越重要的作用。
遥感技术具有大范围、快速、周期性观测等优势，能够获取丰富的地表信息，为生态系统服务价值评估提供了重要的数据支持。
通过遥感影像，可以获取土地利用/覆盖类型、植被指数、地表温度等关键参数，进而推算生态系统的结构和功能特征。
在基于遥感的生态系统服务价值评估中，常用的方法主要包括以下几种。
一是直接利用遥感数据提取相关指标进行评估。
例如，通过植被指数（如归一化植被指数 NDVI）来反映植被的生长状况和覆盖度，进而评估生态系统的生产力和碳储存能力。
NDVI 值越高，通常表示植被生长越旺盛，光合作用越强，对碳的吸收和储存能力也就越强。
此外，利用遥感影像获取的水体面积、湿地分布等信息，可以评估水资源供给和水生态调节服务价值。
二是结合模型进行评估。
常见的模型如生态系统过程模型、InVEST 模型等。
以 InVEST 模型为例，它可以综合考虑多种生态系统服务功能，并结合遥感数据和其他辅助数据（如土壤类型、气象数据等）进行定量评估。
例如，在评估土壤保持服务价值时，模型会考虑地形、植被覆盖、降雨等因素，利用遥感获取的地形和植被信息，计算土壤侵蚀量和泥沙淤积量，从而得出土壤保持的价值。
三是基于景观格局分析的评估方法。
通过遥感影像解译得到的土地利用/覆盖数据，可以计算景观格局指数，如斑块密度、景观破碎度、连通性等。
这些指数能够反映生态系统的空间结构和异质性，进而与生态系统服务价值建立联系。
例如，景观破碎度较高可能意味着生态系统的稳定性降低，相应的生态服务功能也会受到影响。
然而，基于遥感的生态系统服务价值评估方法也面临一些挑战。
首先是数据质量和分辨率的问题。
《基于GIS的城市区域火灾风险评估系统开发研究》范文
《基于GIS的城市区域火灾风险评估系统开发研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市区域火灾问题逐渐成为人们关注的焦点。
为提高城市区域火灾风险的防范和应对能力，基于地理信息系统（GIS）的城市区域火灾风险评估系统应运而生。
该系统通过集成GIS技术、遥感技术、大数据分析等先进技术手段，实现对城市区域火灾风险的全面评估和实时监控，为城市消防安全提供科学依据。
二、研究背景及意义随着城市建设的快速发展，城市区域火灾风险日益增加。
传统的火灾风险评估方法往往难以满足现代城市消防安全的需求。
因此，开发基于GIS的城市区域火灾风险评估系统具有重要的现实意义。
该系统可以实时监测城市区域的火灾风险状况，提供科学的风险评估结果，为政府和相关部门制定火灾防控策略提供依据，从而提高城市消防安全水平。
三、系统开发概述1. 技术架构：本系统采用B/S架构，以Web GIS技术为核心，集成数据库技术、大数据分析技术等，实现城市区域火灾风险的全面评估和实时监控。
2. 数据来源：系统数据主要包括地理信息数据、气象数据、人口数据、建筑数据等。
其中，地理信息数据通过GIS平台获取，气象数据和人口数据通过相关气象部门和统计局获取，建筑数据通过房地产管理部门获取。
3. 系统功能：系统具备数据采集、数据处理、风险评估、结果展示等功能。
其中，风险评估功能是系统的核心，通过综合分析各类数据，实现对城市区域火灾风险的全面评估。
四、系统开发关键技术1. GIS技术应用：GIS技术是本系统的核心技术之一。
通过GIS技术，可以实现城市区域空间数据的可视化表达和管理，为火灾风险评估提供支持。
2. 大数据分析：系统采用大数据分析技术，对海量数据进行处理和分析，提取有用的信息，为火灾风险评估提供依据。
3. 模型构建：根据城市区域的实际情况，建立合适的火灾风险评估模型。
模型应综合考虑地理环境、气象条件、人口分布、建筑结构等因素，实现对城市区域火灾风险的全面评估。
基于GIS和遥感技术的城市热岛效应监测与分析
基于GIS和遥感技术的城市热岛效应监测与分析城市热岛效应（Urban Heat Island，简称UHI）是指城市内部相较于周围农田和郊区而言，城市气温更高的现象。
这是由于城市中的建筑、道路、工厂等热源的释放和热容量的积累，以及城市化进程中的土地覆盖和土地利用变化所导致的。
城市热岛效应不仅会增加城市的能源消耗，还会对城市生态环境和居民的健康造成负面影响。
因此，对城市热岛效应进行监测与分析具有重要意义。
为了更好地了解和应对城市热岛效应，地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）和遥感技术被广泛应用于城市热岛效应的监测和分析。
GIS技术是一种用于管理、分析和展示地理空间数据的工具，而遥感技术则通过感知地面的电磁波辐射，获取地物信息。
结合GIS和遥感技术，可以实现城市热岛效应的定量评估和空间分析。
首先，GIS和遥感技术可以用来获取城市内的地表温度数据。
遥感卫星可以通过热红外传感器获取大范围的地表温度数据，而无需直接接触地面。
这些温度数据可以用来识别城市热岛效应的存在和程度。
其次，利用GIS技术，可以对城市热岛效应的分布进行空间分析。
通过遥感图像和地理数据的相互叠加，可以确定城市中不同区域的热岛效应的强度和分布格局。
例如，可以通过热岛强度指数（Urban Heat Island Intensity，简称UHII）来量化城市热岛效应的程度，从而定量评估城市热岛效应的影响。
此外，GIS技术还可以分析城市规划和土地利用对热岛效应的影响，为城市规划和管理提供科学依据。
另外，GIS和遥感技术还可以帮助预测和模拟城市热岛效应的未来发展趋势。
通过收集历史遥感数据和城市发展数据，可以建立城市热岛模型，从而模拟并预测未来城市热岛效应的演变。
这对城市规划和气候适应具有重要意义。
此外，GIS和遥感技术还可以结合其他环境数据（如气象数据、空气质量数据等）进行综合分析，以更全面地理解城市热岛效应对环境和人类健康的影响。
基于MODIS产品的青海省干旱监测的开题报告
基于MODIS产品的青海省干旱监测的开题报告1. 选题背景青海省作为我国重要的生态区域，其干旱情况一直备受关注。
干旱是指地区降水量不足，土壤水分严重亏缺，甚至导致植物生长及动物生存困难的一种自然灾害。
干旱对青海省的农业、畜牧业和生态环境造成了巨大的影响。
遥感技术已成为监测干旱的一种重要方法，它能够提供大范围、长期、高空间分辨率的影像数据，从而提供具有连续性的干旱监测指标。
其中，MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）作为美国国家航空航天局（NASA）地球观测系统中的一种遥感仪器，其数据拥有丰富的光谱信息和时空尺度信息，适合用于地表信息的遥感监测。
2. 研究目的本研究旨在利用MODIS遥感数据，结合地理信息系统（GIS）技术，构建青海省干旱监测模型，实现高效、准确的干旱监测与预警。
3. 研究内容（1）收集青海省近十年的MODIS数据，包括反射率、温度等指标，对其进行预处理和数据清洗；（2）基于植被指数（NDVI）、温度指数（LST）、蒸散指数（ET）等指标，构建青海省干旱指数模型；（3）结合GIS技术，将干旱指数与青海省地理信息进行融合分析，实现青海省干旱空间分布和时间演变；（4）根据干旱指数变化情况，对青海省的干旱等级进行划分，并提供精准的干旱预警信息。
4. 研究意义（1）为青海省干旱预警和防灾减灾提供科学依据；（2）利用现代遥感技术和GIS技术提高青海省干旱监测水平，有助于提高自然资源的利用效率和生态保护水平；（3）为其他干旱区域的研究提供经验和参考。
5. 研究方法（1）数据预处理和清洗：对收集的MODIS数据进行质量控制和噪声删减，得到稳定、精确的数据；（2）指标选取和干旱指数构建：根据本研究的目标，挑选适合的指标，并对其进行标准化，构建青海省干旱指数；（3）GIS分析：结合GIS技术进行空间分析，对结果进行可视化展示；（4）干旱等级划分与预警：根据干旱指数构建干旱等级划分模型，提供精准的干旱预警信息。
科技成果——牧区草原旱情监测预测评估系统
科技成果——牧区草原旱情监测预测评估系统技术简介
该成果基于C/S+B/S的混合框架和可视化技术，采用云计算服务平台，实现牧区草原旱情的监测、预测、评估、旱灾与抗旱能力的评估、数据产品、用户与系统的管理等。
可提高牧区草原旱情监测、预警信息化水平强化牧区草原旱情信息分析处理能力和信息保证能力。
适用于干旱半干旱牧区地市级、区县级的旱灾防御、水资源规划配置和生态环境保护等。
技术特点
1、旱情信息提取：考虑复杂地形、气候等因素，精准耦合遥感信息与地面数据；
2、海量实时数据的高并发处理：采用高性能Web服务器与服务数据缓存技术，参照互联网建设模式，采用支持并行计算、异步响应的高并发处理架构，及时有效地将现场信息报送到各分系统中；
3、影像存储与智能管理：通过高效的存储体系架构科学的交换模型，实现对海量遥感影像数据的高效存储与管理；
4、遥感数据自动化处理：通过并行计算、网格计算研制面向旱情监测、预警业务得卫星遥感数据自动化处理任务分配与调度平台，实现对影像数据进行切片划分、任务分配、资源调度；
5、面向服务架构的信息同步：采用面向服务的总体架构，保障系统的松耦合与可扩展性以应对不同业务层面、业务场景进行分析研究，实现信息报送、任务分发应急响应、地理信息同步等功能。
应用情况
从2017年至今，该成果在内蒙古自治区水利厅、呼伦贝尔根河市气象局、鄂尔多斯市水利局、满洲里市农牧水利局、锡林浩特国家气候观象台中应用，支撑了牧区抗旱减灾工作。
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过分析双曲函数、幂函数、负指数函数、直线函数、指数函数、
对数函数及Ｓ型曲线函数７种函数的不同拟合，找到最适合
函数。
２．５干旱等级划分 在ＡＲＣＧＩＳ平台上，根据不同区域干
旱监测模型的监测指标对转换后卫星数据进行分类和提取，
生成各区域干旱等级监测图。在此基础上，利用空间分析中 栅格数据计算功能的Ｍｏｓａｉｃ函数，对再分类后各分区灾害数
万方数据
３７卷２６期
冯锐等基于ＧＩＳ的干旱遥感监测及定量许估系统
２．２遥感数据转换卫星遥感监测数据是国家卫星中心定 义的～种数据格式，如果要在地理信息系统软件中使用就必 须对其进行数据转换。其主要依托地理信息系统技术，利用 编程实现，首先读入卫星遥感数据的头文件，得到卫星数据 的投影类型、数据分辨率、数据宽度、数据长度、最大经纬度、 最小经纬度等数据信息，然后通过ＩＲａｗＰｉｘｅｌｓ方法进行栅格 （Ｇｒｉｄ）文件的分辨率、数据宽度、数据长度等信息设置。在 此基础上，对卫星各通道数据进行读取，并利用ＩｒａｓｔｅｒＢａｎｄ－ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ方法将各个通道数据写入栅格文件中。 ２．３监测区域再分区辽宁省地域南北横跨４个纬度，东 西纵揽７个经度，全省地势由北向南逐渐降低，东、西两侧较 高，中部和沿海地区地势较低。根据辽宁省实际气候条件及 地势，将全省范围分成５个区域（辽东、辽西、辽北、辽南及中 部平原）∞ｏ，如图ｌ。在进行干旱遥感监测时，针对不同区域 分别建立干旱模型，制定监测指标。
理安排和控制放牧时间、空间和强度，减轻草地压力，给草场
造成若尔盖草原沙化的原因复杂多样。从人文视角出发
以休养生息的时间和空间来自我恢复和更新。
进行沙化原因探析，有助于对其沙化形成机制的全面了解。
２．３．２采取植被保护措施。采取强有力的植被保护措施， 若尔盖草原沙化的治理及其生态恢复重建和保护工作是一
文献标识码Ａ
文章编号０５１７—６６１ｌ（２００９）２６—１２６２６—０２
Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ Ｄｒｏｕｇｈｔ ａｎｄ Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅ ｏｎ ＧＩＳ ＦＥＮＧ Ｒｕｉ ｅｔ ａｌ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＣＭＡ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１００１６） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｄｒｏｕｇｈｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ｂｕｉｌｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＩＳ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ＶＢＡ ａｎｄ ＡｒｃＯｂｊｅｅｔｓ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｍｏｎｉ－ ｔｏｔｉｎｇ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ ｍｏｄｅｌｓ ｗｅｒｅ ｂｕｉｌｔ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｒｅａｓ ｔｈｍｕｇｈ ｓｕｂａｒｅａ ｏｆ Ｎｉａｏｎｉｎｇ，ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｄｒｏｕｇｈｔ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｏｆ Ｎｉａｏｎｉｎｇ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ， ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｄａｔａ ａｎｄ ｌａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ∞Ｏｎ ｇｉｓ ｄａｔａ．ｄｒｏｕｇｈｔ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｗａｓ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｕｓｉｎｇ ｅｏｅｆｌｑｅｉｅｎｔ ｏｆ ｃａｌａｍｉｔｙ ｌｏｓｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｒｏｐｓ ａｎｄ ｇｒａｄｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｄｒｏｕｇｈｔ；Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｅ
读取Ｐｏｌｙｇｏｎ多边形作物类型、多边形面积属性 Ｓｗｉｔｃｈ Ｐｏｌｙｇｏｎ．作物类型
Ｃａｓｅ面积计算作物项１：多边形面积加入作物项 １受灾面积
Ｃａｓｅ面积计算作物项２：多边形面积加入作物项 ２受灾面积
Ｃａｓｅ······ Ｅｎｄ Ｓｗｉｔｃｈ Ｅｎｄ Ｄｏ Ｅｎｄ ３．３作物灾损系数计算 农作物的实际产量取决于当时 的社会生产水平和自然灾害（主要是农业气象灾害）情况。 而减产量可表示为趋势产量和实际产量的差值，这种数值表 示的是减产的绝对量，在不同的农业生产水平下对灾情的反 映不具可比性，因此引入了灾损率的概念＂】。
杜绝对自然资源“垦、采、挖”的盲目无序破坏行为，推行自然
项系统、长远的工程，所涉及的问题更是头绪万千。但在遵
资源的有偿利用和生态补偿制度，促使自然资源的循环利用
循自然规律的前提下和在科学发展观的指导下，人为活动的
和产业化发展，实现生态价值的最大化¨…。
因素是可控制和逆转的，有针对性地制定切实有效的保护、
安徽农业科学。Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＡｎｈｕｉ—Ⅷ．Ｓｃｉ．２００９，３７（２６）：１２６２６—１２６２７，１２６８３
责任编辑金琼琼责任校对杨莉
基于ＧＩＳ的干旱遥感监测及定量评估系统
冯锐１，张玉书１，纪瑞鹏１，武晋雯１，陈鹏狮１，孙龙或２
（Ｉ．中国气象局沈阳大气环境研究所，辽宁沈阳１１００１６；２．辽宁省沈阳市气象局，辽宁沈阳１１０１６８）
的省甜２１。
卫星遥感信息由于具有时效高、监测范围广的特点，非 常适用于环境变化以及大范围自然灾害的动态监测¨－４１。 因此，利用卫星数据进行大面积ｆ旱监测及评估是切实可行 的。随着ＥＯＳ卫星的升空，其携带的ＭＯＤＩＳ传感器相对于 ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ传感器具有更高的空间分辨率、精确定位、数 据采集在轨定标等特点，使得其在干旱监测中具有突出的优 势。地理信息系统（ＧＩＳ）是管理空间信息的计算机系统”ｏ， 在农业气象灾害研究中得到了广泛的关注和应用。此外，近 年来，损失评估作为灾害学研究的一个重要部分越来越受到 重视，随着各种理论和技术手段的发展，损失评估也由传统 的定性分析发展为定量分析。 ｌ干旱监测评估数据库
作物受灾信息提取主要以土地利用地理信息系统数据为背 景数据，将其与干旱遥感监测等级数据进行栅格计算及叠置 分析，实现数据信息提取，生成作物受灾信息图，具体流程见 图２。
№．１
图１辽宁省干旱监厕分区 Ｓｕｂａｒｅａ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ
２．４分区域建立干旱监测模型 利用１９９２年以来干旱时
ＣｒｏｐＰ：￥×１００％ ，Ｉｔ ｈ
式中，ＣｒｏｐＰ为灾损率，ｋ为趋势产量，ｌ，为农作物实际产量。 灾损率表示实际产量与趋势产量的偏差率，是一个具有时空
（下转第１２６８３页）
３７卷２６期
徐宜国 若尔盖草原沙化的人文因素及防治对策
家庭消费支出的需要。提高生活水平。
２．４．２加强效能建设。防沙治沙要层层落实责任，实行目
摘要尝试依托ＧＩＳ技术，利用ＶＢＡ及ＡｒｅＯｂｊｅｅｔｓ建立干旱监测评估系统。通过对辽宁省再分区。不同区域分别建立干旱遥感监测模
型，进行辽宁省干旱灾害监测。同时，结合高程数据和土地利用等地理信息系统数据，通过调用不同作物、不同等级的灾损系数进行干
旱定量评估的探索。
关键词干旱；遥感监测；定量评估
中图分类号Ｐ２３７
万方数据
图２作物受灾信息提取丽程 Ｆｉｇ．２ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｌｏｗ ｏｆ ｃｒｏｐ ａｆｆｉｉｃｔａｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ３．２作物受灾面积估算 在作物受灾信息提取的基础上， 进行不同作物不同受灾等级面积统计。算法如下：
Ｂｅｇｉｎ
调入不同作物受灾分布图ＧＲＩＤ文件 Ｗｈｉｌｅ ＧＲＩＤ文件读取合法ｄｏ
２．３．３加大治理投入。在中央加大资金投资力度、为防沙 治理和恢复措施，促进该地区生态环境的逐步恢复与改善，
基金项目 作者简介 收稿日期
中国气象局“土壤含水量空间无缝隙监测和预报技术”项目
（ＣＭＡＴＣ２００６Ｍ１４）；中国气象局“农业干旱监测预警评估系 统研究”项目。
冯锐（１９７２一），女，辽宁凌海人，硕士。副研究员，从事生态 与农业遥感方面的研究。 ２００９扔．１２
育期、作物产量、土壤湿度、灾情等空基和地基观测数据，同 时收集了土地利用、行政区划等ＧＩＳ背景数据，两大类数据 分别建库。 １．１基础数据库采用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ数据库平台建 立干旱监测评估基础数据库，主要包括：①极轨卫星遥感原 始数据的接收时间、接收角度、云状及存放位置。②极轨卫 星遥感数据产品及遥感指数统计资料。③辽宁省农业气象 观测台站基本信息。④辽宁省０—５０ ｅｍ土壤墒情观测数 据。⑤辽宁省作物发育期数据。⑥辽宁省各市县农业灾情 数据。⑦辽宁省各市县１９６０年以来主要农作物产量数据。 ⑧干旱监测模型及指标，包括热惯量法和植被供水指数法及 其监测指标。⑨作物受灾损失系数数据。 １．２地理信息背景数据库 采用ＡＲＣＧＩＳ９．２桌面系统建 立了干旱背景地理信息系统数据库，基础地理信息系统数据 来源于中国气象局下发的数据和利用ＴＭ卫星资料解译的 数据。其中，来源于中国气象局下发的１：２５万的地理信息 系统数据包括：①省界（ｓｈａｐｅ）：Ｐｒｏｖｉｎｃｅ．ｓｈｐ；②地区界 （ｓｈａｐｅ）：Ｒｅｇｉｏｎ．ｓｈｐ；③县界（ｓｈａｐｅ）：Ｃｏｕｎｔｙ．ｓｈｐ；④农气站 点（ｓｈａｐｅ）：Ａｍｓｔａ．ｓｈｐ；⑤高程（Ｇｒｉｄ数据）：ＤｅｍＣｏｐｙ为Ａ卜 ｅｌｎｆｏ的Ｇｒｉｄ数据格式，格距为０．０１０。利用ＴＭ卫星资料解 译的地理信息系统数据包括：①河流（ｓｈａｐｅ）：ｆｉｖｅｒ．ｓｈｐ；②土 地利用数据（ｓｈａｐｅ）：Ｌａｎｄｕｓｅ．ｓｈｐ；③作物分布（Ｓｈａｐｅ）： Ｃｒｏｐ．ｓｈｐ。 ２干旱遥感监测系统 ２．１干旱遥感监测目前，应用比较广泛的卫星遥感干旱 监测方法主要包括土壤热惯量法和植被供水指数法。土壤 热惯量法主要是利用水分特殊的热性能进行土壤水分监测， 它适用于裸露地面或植被生长较稀疏地面的干旱遥感监测。 植被供水指数法比较适用于地面作物覆盖情况下的干旱状 况的遥感监测。根据辽宁省作物生长季及发育特点，一般在 地面植被覆盖度较稀疏的时候（４—５月）采用土壤热惯量法 进行干旱监测，在地面植被覆盖度较稠密的时候（６—９月） 采用植被供水指数法进行干旱遥感监测。
作为干旱监测评估的基础，其数据库的数据收集、整理 是至关重要的，一个数据全面、准确、连续的数据库是研究和 开展干旱监测及评估服务工作的保障。在进行干旱监测评 估时主要通过分析卫星资料，并将其与地面观测资料进行分 析，制定不同干旱监测模型及指标，通过对卫星数据的格式 转换在ＧＩＳ的背景数据基础上进行干旱动态监测及评估。 因此，在建立数据库时既需要考虑卫星数据和地面观测数 据，又要考虑各灾害监测模型的指标及评估的相关数据，同 时还需要结合土地利用、高程等地理信息系统数据。在实际 的研究和业务应用中，笔者收集整理了辽宁省遥感、作物发