2013年4月20日芦山7.0级大地震发生后, 产生大面积滑坡、 崩塌、 碎屑流等次生地质灾害, 造成大量人员财产损失, 并严重阻碍了应急救援和灾后重建工作的顺利开展。 利用快速获取的震前和震后航空、 航天等多源遥感数据、 地形地貌和地质构造数据, 首先结合次生地质灾害在高分辨率多光谱影像上的形态、 结构和纹理特征, 对地震重灾区次生地质灾害的数量和空间分布进行了有效监测。 结果显示: 芦山县、 宝兴县和天全县次生地质灾害最为严重, 各有164处、 126处和71处大型次生地质灾害点。 并结合GIS技术对这些次生地质灾害的空间分布规律, 特别是同区域地质构造、 烈度和地形地貌之间的关系进行了综合分析和评估。 评估结果显示: 在监测区存在四个次生地质灾害高发区, 其中一个聚集在震中6公里范围内, 其他三个沿本区域两个主要地质断层分布; 超过97%的次生地质灾害位于烈度Ⅶ～Ⅳ度、 坡度25°～50°且海拔800～2 000 m之间的区域。 最后结合震害遥感监测评估结果, 对震后恢复重建规划及实施提出建议。

土地覆盖遥感分类根据图像中每个像元在不同波段具有不同光谱亮度、 空间结构特征或者其他差异的特征, 按照某种规则或算法提取土地覆盖分类信息。 硬分类方法由于混合像元的存在, 导致遥感分类和面积测量精度难以达到使用要求; 软分类方法能够解决混合像元问题。 针对硬分类与软分类各自存在的问题及优势, 在分析硬分类模型和软分类模型的理论基础上, 通过研究两种模型的优缺点取长补短, 优化分类模型。 在新的软硬分类方法支持下, 设计典型应用案例, 在精度评价过程采用改进型混淆矩阵评价方法, 验证该方法在土地覆盖信息提取方面的精度。 结果表明, 软硬分类方法能够有效提高土地覆盖分类精度。

植被作为干旱的承载体, 其含水量的变化反映了旱情的时空分布以及受旱程度。 文章从监测原理、 植被水分表征以及遥感数据反演模型等三个方面, 开展了基于多光谱遥感数据的植被水分反演方法研究。 以2010年春季西南四省为应用案例, 进行了植被水分的反演和时空分析, 并与气象数据进行了相关性分析。 结果表明: 在2010年旱情中, 降水对植被水分变化具有一定的影响; 然而由于植被吸收降水的过程是一个滞后的过程, 因而降水的变化对植被水的影响也存在一定滞后效应。 在上述分析基础之上, 从时间和空间尺度对植被水分在旱情监测和评估中的应用进行了评价。 通过时间合成以及与其他数据(如历史数据)的结合, 可克服多光谱数据的自身不足, 提高多光谱遥感数据在旱情监测和评估的应用性。

重大自然灾害发生后, 及时、 准确的灾情评估对决策部门制定科学和有效的救灾减灾方案具有关键性的作用。 多光谱遥感具有数据获取范围广、 速度快等特点, 应用在灾害评估中具有非常大的优势和潜力。 在我国近年来的多次重大自然灾害评估中, 多光谱遥感技术都发挥了重要的作用。 该文首先以地震灾害、 洪涝灾害和干旱灾害为例, 简要总结了多光谱遥感在重大自然灾害评估中的具体应用情况。 其次对多光谱遥感在重大自然灾害评估在应用过程中存在的数据源相对不足和应用的广度和深度不够的问题进行了分析。 最后对今后扩展多光谱遥感数据的获取手段、 建立重大自然灾害遥感评估指标体系和完善多光谱遥感评估技术体系等发展方向进行了展望。

青海玉树7.1级地震使当地人民群众的生命和财产受到严重损失。 利用多光谱遥感技术获取数据范围广、 手段多等优势, 以地震前后不同空间分辨率的航空和航天多光谱遥感影像作数据源, 通过遥感和GIS技术的应用, 对玉树地震的构造背景, 地震重灾区的房屋建筑倒塌、 场地震害、 生命线工程等震害信息进行遥感监测和分析, 并对监测区内毁坏严重的土木结构房屋分布、 寺庙建筑损毁情况以及地裂缝滑坡、 崩塌、 碎屑流、 塌陷等灾害的空间分布、 规模、 对道路等设施的影响进行了详细的评估。 最后结合震害遥感评估结果, 对震后恢复重建规划及实施从房屋建筑群烈度设防、 房屋建筑群的具体选址以及房屋建筑的结构等方面提出了建议。