土地的沙漠化是世界瞩目的严重生态问题之一,它直接影响到人类经济的发展和社会的稳定。在中国西北部农牧交错带,土地的沙化使得当地的生态环境面临着巨大的威胁。当前的荒漠化监测工程多以人工目视判读解译为主,计算机自动处理为辅,工作效率较低。应用遥感自动提取技术,对县级区域土地沙化状况进行动态监测,可以高效、准确的掌握土地沙化的分布状况和总体趋势,为沙化土地工程治理和决策提供了有效的技术支持。 本文以陕西省横山县做为研究区,选用了1990年的LANDSAT5遥感数据与2002年的LANDSAT7ETM数据,对处于毛乌素沙漠南缘的横山县进行了土地沙化的动态监测与评价。主要工作如下: 1.沙化土地的监测 通过两时期的遥感影像,并结合地面调查数据,比较了沙化特征指数、混合光谱线性分类、短波红外植被指数三种沙化土地的提取方法,并对1990年、2002年的沙化土地信息进行提取。结果表明,沙化特征指数方法比较简单适用,精度也较高。 2.沙化土地的程度评价 应用了综合评价法和BP神经网络法对沙化土地进行分级评定。综合评价法对土壤类型、土地覆盖与利用、沙地面积比、修正植被指数、地表湿度图像进行重编码,用层次分析法确定五个因子的权重,综合五个因子,对沙化土地进行沙化程度的评价。BP神经网络法则将沙地面积比、修正植被指数、地表湿度等数据掩膜反向拉伸处理过后合成影像,然后运用BP监督分类方法,对沙化土地进行沙化程度的分类评价。 3.分析监测结果的研究 根据两时期影像监测获得的土地沙化变化的成果以及横山县社会经济数据,进行分析十多年来横山县土地沙化状况的变化原因,为进一步治理土地沙化提供好的建议。