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江苏省高校自然科学研究项目(05KJB420133): 作品数：16 被引量：155H指数：7; 相关作者：胡召玲单勇兵赵昕李海权张国成更多>>; 相关机构：徐州师范大学中国矿业大学广西师范大学更多>>; 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理农业科学环境科学与工程更多>>

基于RS与GIS的天目山地区土地利用类型分形研究: 2007年; 分形理论是研究地学不规则现象的一种崭新方法.本文在RS、GIS技术的支持下,借助分形理论对天目山地区土地利用类型进行了分形分析与研究.结果表明:农田及居民地的斑块结构比较简单,处于较稳定状态;其它类型斑块结构比较复杂,处于较不稳定状态.; 单勇兵赵军; 关键词：分形分维土地利用类型

徐州市土地利用变化的遥感监测被引量：7: 2007年; 以1987、1994、2003年的卫星遥感图像TM为主要数据源,利用神经网络分类法提取出土地利用类型信息,计算出徐州市各土地利用类型数量、比例以及土地利用类型变化的变化率指数,在此基础上构建起土地利用变化的空间分布图,据此分析了徐州市16年来土地利用时空变化特征.结果表明:建设用地和水体的面积急剧增长致使耕地的面积大幅度减少,煤炭资源的开采是引起耕地塌陷积水以及村庄搬迁的重要原因.; 胡召玲; 关键词：卫星遥感图像土地利用

遥感技术在城市扩展中的应用研究——以江苏省徐州市为例被引量：12: 2006年; 利用ERDAS及ARCGIS软件,以徐州1994,2000及2003年的遥感图像为数据源,结合1：5万地形图研究徐州市建成区的扩展情况.对遥感图像进行分类,根据分类结果计算出不同年份建成区的面积、扩展速度和扩展方向.结果表明：徐州市建成区扩展为外向型扩展,具有明显的方向性.通过分析得出：1994～2000年城市扩展的速度快于2000～2003年,且主要向东南方向扩展.; 赵昕胡召玲; 关键词：遥感图像

江西庐山自然保护区不同森林植被下土壤理化性状研究被引量：13: 2009年; 以庐山自然保护区内6种主要森林植被下土壤为研究对象,对其进行植被因子调查及其土壤理化性状分析比较。结果表明:不同森林植被下平均土壤硬度的变化范围是13.24±8.63～25.43±7.72kg·cm-2;马尾松林下土壤硬度平均值最小,土壤毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量的平均值最大,而黄山松林下土壤容重值最大;在林地土壤养分方面,阔叶林下土壤有机质、全氮、碱解氮等养分含量相对较高,而土壤含磷、钾量相对偏少。; 于法展齐芳燕李淑芬单勇兵; 关键词：森林植被土壤理化性状

基于RS和GIS的南京市区生态绿地现状分析被引量：3: 2007年; 基于ETM和SPOT图像,采用ERDAS和ARCGIS软件,对原始数据进行几何纠正、假彩色合成等一系列预处理。然后对图像进行监督分类、绿地信息提取,并运用景观软件对南京市区的生态绿地现状进行分析。研究表明:南京市区的绿地率较高,但是分布不均匀。; 张国成胡召玲禚昌芬李海权; 关键词：城市绿地 RS GIS

基于纹理和BP神经网络的SAR图像分类被引量：3: 2009年; 研究基于纹理和BP神经网络的SAR图像分类。首先用增强FROST滤波算法对SAR图像进行去噪处理。然后基于灰度共生矩阵理论提取去噪后的SAR图像多种纹理特征,并通过大量实验筛选出有效的纹理特征。最后,结合纹理特征,分别采用经典的最大似然分类法和BP神经网络分类法对SAR图像进行分类。实验结果表明:纹理信息辅助SAR图像的灰度进行分类,大大地提高了SAR图像的分类精度;基于BP神经网络的SAR图像分类精度高于最大似然分类法的分类精度。; 李海权李春霞吴彩银胡召玲钱小龙; 关键词：纹理灰度共生矩阵 BP神经网络 SAR图像最大似然法

基于GIS的新沂市生态敏感性分析被引量：19: 2006年; 借助先进的GIS技术,选择有区域代表性的生态因子,采用因子叠加法,对新沂市的生态敏感性进行深入分析.按生态敏感度的高低将研究区划分为极高敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区和非敏感区5个等级,并提出了分区保护与建设的建议,为研究区的空间功能区划和生产力布局提供有价值的参考.研究结果表明,极高和高生态敏感区面积占研究区的28.3%,说明研究区生态敏感性很高,应对该区作合理的主体功能区划.; 李志江胡召玲马晓冬孙继勇; 关键词：生态敏感性 GIS

基于RS和GIS的土地利用类型地形分形研究——以浙江天目山地区为例被引量：3: 2007年; 在RS和GIS技术的支持下,将天目山自然保护区的TM影像进行处理与分类,得到该区的土地利用类型图。利用GIS的空间统计分析功能,对研究区的地形进行了分维估算,并对相应土地利用类型的地形分维值进行处理、分析,总结了地形分维的分布规律。; 单勇兵于法展; 关键词：分形分维土地利用类型地形

徐州煤矿区土地利用变化分析被引量：45: 2007年; 以3个时相的卫星遥感图像TM为主要数据源,利用神经网络分类法进行监督分类,获得1987-2003年间徐州煤矿区土地利用变化的基础数据。由此计算出土地利用类型的动态转移矩阵、土地利用程度变化指数、动态度指数、土地利用变化类型的多度和重要度指数等区域土地利用变化的指数模型,定量分析该区土地利用变化情况。结果显示:①建设用地和水体的面积均保持持续上升的势头;耕地呈现持续下降态势;林地先减少后增加;未利用地面积则呈现出先增加后减少态势。②在1987-2003年间,建设用地和未利用地都主要转向耕地。在1987-1994年间,水体主要向林地转移;耕地主要转向未利用地和建设用地;林地主要转向耕地。在1994-2003年间,水体的转移比例很小;耕地主要转向未利用地和林地;林地主要转向水体。③在1987-2003年间,该区土地利用变化的剧烈程度很大,并且其土地利用正处于一个衰退期。④在1987-1994年间,主要的土地利用变化类型分别是:未利用地与耕地、耕地与建设用地之间的相互转化。在1994-2003年间,主要的土地利用变化类型分别是:耕地转化为未利用地、耕地转化为林地、未利用地转化为耕地、耕地转化为建设用地。; 胡召玲杜培军赵昕; 关键词：遥感煤矿区土地利用

基于纹理的SAR图像居民地信息提取被引量：5: 2008年; 研究了利用纹理特征来实现居民地专题信息的提取。首先用增强FROST滤波算法对SAR图像进行去噪处理。然后基于灰度共生矩阵实现纹理特征的提取,结合实际现状筛选出较好的纹理特征图像。最后将各图像进行波段组合实现非监督分类。实验结果表明:基于纹理特征来提取SAR图像中的居民地信息是可行的,效果较理想。; 李海权胡召玲孙陟文张国成; 关键词：纹理灰度共生矩阵 SAR图像居民地

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