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    文献检索:
  • 遥感技术估算非光合植被覆盖度研究综述
  • 定量地估算光合植被覆盖度(fPV)和非光合植被覆盖度(fNPV)对陆地生态系统碳储存、植被生产力、土壤侵蚀和火灾监测具有重要的意义。非光合植被在温带草原、热带稀树大草原、森林、沙地、农田等生态系统中扮演着重要的角色,是衡量地表植被覆盖状况的重要指标。综述了目前利用高光谱和多光谱遥感估算fNPV的研究进展,讨论了PV、NPV和BS光谱特征的理论基础,总结了目前估算fNPV的两种主要方法:光谱指数法和光谱混合分析法,并分析了高光谱和多光谱两种主要遥感数据源实际应用。最后对fNPV估算研究中存在的问题以及发展趋势进行了分析,以期为今后的fNPV估算提供借鉴和参考。
  • 合成孔径雷达图像分割研究进展
  • 图像分割是SAR图像分析的关键步骤,高质量的分割结果是发挥SAR图像应用潜力的保证。近年来,在SAR传感器蓬勃发展的背景下,SAR图像应用受到更为广泛的重视。然而相比光学图像,SAR自身的成像特点使其在分割时更难得到理想的结果。而随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,SAR图像分割研究取得了快速进展。系统地总结了SAR图像分割的相关研究进展,在归纳分类的基础上,重点对基于模糊C均值、马尔科夫随机场、区域信息、统计分布、水平集、多层次特征及深度学习等热点方法 的发展与最新研究进行了综述。最后针对SAR图像分割技术进行了展望。
  • 大气气溶胶遥感反演研究综述
  • 随着城市工业化的发展,大气气溶胶污染日益严重,成为大气研究的重点。遥感技术作为科学、快速、大范围的监测手段,在大气研究中应用广泛。从大气辐射传输机理上对气溶胶光学厚度(AOD)、气溶胶浓度、粒度谱以及气溶胶与空气污染等4个主要研究内容进行了阐述,并分析了国内外气溶胶遥感反演的研究进展以及各种反演方法的优缺点。最后,对当前大气气溶胶反演存在的问题和研究趋势进行了讨论和展望。
  • 风云三号积雪覆盖产品评估
  • 由于积雪在地球气候系统和水文循环中调节能量和水交换的特定作用,准确地估计积雪分布和制作高质量的积雪产品对短期气候预测以及水文管理至关重要。中国气象局国家卫星气象中心从2009年开始生成风云三号卫星积雪覆盖率(MULSS多仪器融合数据)产品,为了检验产品算法和为积雪产品在气候研究中的应用提供客观依据,有必要对积雪产品的精度进行评估。以MODIS MOD10C1(MYD10C1)全球日积雪覆盖数据集为参考,基于总精度、Heidke技巧评分等5项检验指标,主要对2010~2014年的风云三号积雪产品进行评估,并进一步分析不同时间尺度积雪覆盖率精度的偏差分布。总体而言,风云三号的卫星积雪产品都与MODIS产品保持了较好的时空一致性。如在积雪季节,风云MULSS积雪产品与MODIS产品的空间分布和时间演变相对统一;但是,可能受到云检测的处理的差异的影响,在融雪期二者的有无雪一致性略有下降。此外,两个产品的积雪覆盖率偏差有明显的年际、季节和月变化,从2012年开始,风云三号MULSS积雪产品相对MODIS的偏差由在中国北部偏高转变为在全国范围内的偏低,从积雪期到融雪期,偏差明显减小。从月的时间尺度来说,东北及新疆北部地区都是积雪变化的敏感区域,青藏高原地区受到地形影响,积雪常年保持,偏差稳定。
  • 玛纳斯河流域积雪区GF-1卫星图像辐射质量比较
  • 卫星图像辐射质量与其对地观测能力息息相关,GF-1是我国高分辨率对地观测系统的首发星,在山区积雪监测中有着重要的应用价值。使用新疆天山玛纳斯河流域积雪区GF-1图像与相同区域、相近时间(2d内)成像的国外同类高分辨率卫星SPOT-6和RapidEye图像进行评价与比较,衡量GF-1在山区积雪区域的图像辐射质量水平,为GF-1的应用以及后续高分系列卫星载荷的研制提供参考。利用遥感图像辐射质量评价中常用的图像统计特征、平均梯度、信息熵和信噪比(SNR)指标对3种卫星图像进行比较,结果表明:GF-1图像与其他两种卫星的图像相比在图像统计特征和平均梯度方面表现最佳;但由于辐射量化级数的制约,其信息熵相比其他两种卫星还存在一定差距;GF-1在对积雪成像时局部会出现过饱和现象,从而导致部分区域的局部标准差值为0,在去除这些异常值后对GF-1图像的SNR进行重新估计,发现其在蓝光、红光和全色波段显著优于其他卫星,但绿光波段和近红外波段与SPOT-6有一定差距,与RapidEye相仿。总体来说,GF-1在山区积雪区的图像辐射质量基本达到了国际同类卫星的水平,部分指标甚至显著优于其他卫星,但在辐射量化级数和传感器所接受辐射能量范围方面还有一定差距,在部分积雪区会出现过饱和现象,后续可针对这些方面进行改善。
  • 基于SAR影像海冰动态特征的提取方法
  • 海冰边缘区(Marginal Ice Zone,MIZ)海冰种类繁多,具有较强的动态性,充分了解其覆盖范围及变化对于研究海冰变化、环境变化以及更好地开展人类活动等方面具有重要意义。以Radarsat-2SAR影像为例,根据MIZ在影像中的不同尺度和方向上的曲线特征,采用能够将图像分解为多尺度多方向信息的曲波变换进行特征提取。利用中尺度曲波系数邻域内的均值和灰度共生矩阵(GLCM)的能量值之间的相互关系,设计并实现了一种基于SAR影像的海冰动态特征的提取方法。利用此动态特征得到的MIZ与采用海冰密集度数据定义的MIZ相比较,准确率得到大幅的提升。结果表明:该特征能够有效地描述海冰的动态程度,为MIZ的识别算法提供基础和新的研究思路,同时能够为海冰分析模型、环境预测模型等提供有效参数。
  • 珊瑚礁区多光谱遥感水深反演研究
  • 珊瑚礁区水深反演对于珊瑚礁区域工程建设与珊瑚礁?;ぞ哂兄匾庖?。遥感影像辐亮度值与水深具有很好的相关性,据此波段比值法和线性组合算法被应用到珊瑚礁区的水深反演中,并根据复杂的珊瑚礁地形地貌对以上2种模型均做了优化。结果表明:经过改进的波段比值算法在3~5m、10~15m的水深反演中精度较高。而本文用到的模型在5~10m水深范围内的精度均较差,初步得到的结论是珊瑚礁区特殊的地形地貌导致的。
  • 地基微波辐射计的亮温观测与模拟数据的一致性分析和云检测
  • 为了利用辐射计观测数据“晴空样本”判断辐射计各通道的工作状态,并找出各通道的订正关系、进一步研究“云天样本”,针对在广州市从化区进行观测试验的一台微波辐射计的亮温观测数据(TBM)和相应地点的NCEP大气层结资料,通过辐射传输方程计算得到模拟数据(TBC)并进行全样本一致性对比,根据多通道亮温差值阈值法识别出“晴空样本”与“云天样本”(以及少量歧义数据)。对“晴空”样本进行回归分析,判断该辐射计的工作状态、建立TBM-TBC订正关系,并应用于“全样本”观测数据进行线性订正。根据辐射计云底高度数据与订正后的亮温差值的时间序列对比,证明了多通道亮温差值阈值法识别晴空效果较好。经过订正后的“晴空样本”可直接用于后续的大气温湿度反演流程,而识别出的“云天样本”(含雨天)为后续云参数反演及亮温数据的云影响订正并进入下一步的大气温湿度反演流程打下了基础。
  • 像元尺度土壤水分监测网络及其对L波段土壤水分产品的初步验证结果
  • 土壤水分是作物生长、地—气水热交换及全球水循环过程中的关键变量,对于旱情监测、水文陆面过程及气候变化的研究具有重要的意义。被动微波遥感凭借对于土壤水分的敏感性已经成为监测土壤水分的主要手段。研究中针对吉林省农田下垫面,利用土壤水分传感器网络监测数据,开展了SMAP(Soil Moisture and Active and Passive)和SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)被动微波土壤水分产品的真实性检验研究,得出了以下结论:(1)与实测数据相比较,SMOS L3(升降轨)和SMAP L3被动微波土壤水分产品存在低估现象,伴随降雨事件会出现高于实测土壤水分的情况;两种被动微波土壤水分产品的无偏均方根误差(unRMSE)都大于0.07m^3/m^3,但SMAP L3被动微波土壤水分产品数据的ubRMSE略低,为0.078m^3/m^3;(2)由于L波段的感应深度要浅于传感器的探测深度5cm,降雨后土壤表层的变干现象导致土壤水分的垂直不均匀性,这是SMOS和SMAP被动微波土壤水分产品低估土壤水分的原因之一;(3)SMOS与SMAP亮温分布范围对比结果表明:由于电磁射频干扰(RFI)的影响,RFI对于SMOS的影响更为严重,这或许是SMOS土壤水分产品的RMSE高于SMAP被动微波土壤水分产品的原因。
  • 云南个旧矿区土壤锌污染遥感反演研究
  • 土壤重金属锌污染作为现代工矿业发展的产物,已逐渐入侵到人类日常的生产和生活中,危害人们的身心健康。传统的重金属监测方法在面对大规模土壤环境监测时费时费力。遥感技术由于具有宏观、快速、高效的特点已成为新时代环境监测的重要工具。以云南个旧矿区为典型区,通过野外土壤样品采集、光谱与Zn元素测量,提出了乘积变换的波段变换方法以增强Zn元素与光谱敏感波段之间的相关性,应用其建立了Zn含量最优预测模型并基于ASTER影像开展了污染制图。研究表明:(1)Zn元素的最大相关波段是B515波段,该波段处于闪锌矿、红锌矿、菱锌矿等含锌矿物的吸收峰附近,是反演土壤锌元素的重要波段;(2)光谱乘积变换在突出Zn元素敏感波段的同时,最大程度地保留了土壤原有的敏感波段信息;(3)研究区土壤锌含量的高光谱反演模型中,偏最小二乘法建立的模型精度最高(建模精度R=0.90,验证精度R=0.70);(4)基于ASTER影像的反演结果表明了土壤Zn元素污染与矿业活动的显著相关性(制图验证精度R=0.694)。研究结果可以为遥感定量反演重金属含量,以及大规模的环境污染监测提供研究基础与技术支持。
  • 运用经验模态分解和压缩感知方法进行遥感影像超分辨率重建
  • 遥感影像的超分辨率重建在提高遥感影像的地物识别能力、不同空间分辨率遥感影像融合等方面具有重要的意义。在前人研究的基础上,结合影像经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、压缩感知理论和主成分变换方法,实现彩色影像的超分辨率重建。算法运用EMD方法首先得到影像的高频成分,然后通过K-SVD学习方法得到过完备字典,运用MOP(Orthogonal Matching Pursuit,正交匹配追踪)方法重构影像。在此基础上,对多光谱影像进行PCA变换,利用第一主成分(PC1)进行字典学习,将得到的字典运用于多光谱影像的超分辨率重建,得到超分辨率的彩色影像。以Geoeye-1全色和多光谱影像为例,验证方法的有效性。
  • 沿海牡蛎养殖的WorldView-2影像融合方法评价
  • 针对沿海牡蛎养殖模式的特点,使用WorldView-2影像为数据源,以浙江省象山港牡蛎养殖区为研究区,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、NNDiffuse Pan Sharpening、Brovey变换、小波变换(Wavelet Transform)5种融合方法对多光谱和全色影像数据进行融合,选用均值、标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲程度6种客观评价指标,对5种融合结果进行主观定性和客观定量的评价与分析。结果表明:整体上,经PCA方法融合后的遥感影像在保持空间纹理细节信息的同时,光谱信息保持较好,是WorldView-2影像进行沿海牡蛎养殖遥感应用时最适合的融合方法;GS融合效果仅次于PCA;而NNDiffuse Pan Sharpening、Wavelet变换和Brovey变换均不适合浮筏识别与提取。
  • 基于改进萤火虫算法的高光谱遥感多特征优化方法
  • 目前,高光谱遥感影像分类时光谱信息使用较多,难以充分挖掘空间信息。针对该问题,提出一种基于改进萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的高光谱遥感多特征优化方法。首先提取高光谱遥感影像的4种空间特征:局部统计特征、灰度共生矩阵特征、Gabor特征和形态学特征,并与波段选择的部分光谱波段组合,构建多特征集合;然后利用萤火虫算法对提取的多特征集合进行优化和特征选择,针对萤火虫算法收敛速度较慢问题,借鉴粒子群优化算法,引入随机惯性权重改进了萤火虫算法的位置更新公式;目标函数采用JM距离(Jeffreys-Matusita Distance)和Fisher Ratio。利用两组城市高光谱遥感数据进行了土地覆被分类研究,并将仅利用原始光谱信息进行波段选择的分类结果与利用多特征信息的分类结果进行了对比分析。实验表明:随机惯性权重可以提高FA特征选择的速度,且优化后的光谱与空间信息特征有助于提高城市土地覆被分类的精度,两组实验数据的特征优选结果统计均表明空间特征中的形态学特征被选择次数最多,局部统计特征和形态学特征相对于GLCM特征和Gabor特征更有助于高光谱遥感图像的分类。
  • 基于SVM的高分辨率SAR图像舰船目标检测算法
  • 针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测对检测精度、智能化水平、实时性和处理效率的要求,在研究了高分辨率SAR图像海洋背景和目标特点的基础上,提出了一种基于支持向量机的高分辨率SAR图像舰船目标检测算法。算法首先设计了一个对分块区域进行线下训练的支持向量机(SVM)分类器对SAR图像分块进行舰船目标区域筛选,进而实现对包含不同观测部分的舰船目标分块的筛选,之后对筛选出的舰船目标区域进行最大熵阈值(KSW)算法进行舰船目标精细检测。采用TerraSAR-X等多幅商业卫星数据进行了实验验证,通过与经典CFAR检测算法的对比得出结论,算法在改善了由斑点噪声和海洋杂波背景不均匀导致检测结果产生大量虚警的同时,检测速度也较之提高了20%~35%。
  • 一种改进的基于上下文信息的多源数据融合目标提取方法
  • 拟提出一种综合利用航空影像与LiDAR数据提取山地滚石信息新方法:首先对影像进行多尺度分割得到分割对象,同时对LiDAR数据进行分类、插值和差分等处理获取高程信息。然后依据影像分割对象计算基于可见光波段的差异植被指数并用于去除植被信息的干扰,得到非植被影像分割对象。为了有效利用阴影,针对航空影像提出归一化差异阴影指数并根据阈值分割得到阴影对象。然后利用提出的基于阴影和高程的滚石信息自动提取算法对获取的非植被影像分割对象进行滚石初步提取,再根据实际需求设定高程阈值过滤得到最终的滚石信息。最后,以香港某地区的航空影像和LiDAR数据为基础,对提出的方法进行实例验证,结果表明该方法能够较好地提取滚石并有效地区分裸露基岩、道路等与滚石光谱信息相近的地物,滚石提取精度达到88%以上,基本能满足地政部门滚石防护的需求。
  • 基于机载激光雷达数据的海岸带水域提取方法
  • 利用遥感影像提取海岸带地区水域点,容易受不同水域特征差异较大的影响。针对这一问题,考虑到机载激光雷达数据能够提供高程、强度、密度等信息,提出综合利用水域激光脚点的密度、高程、强度特征提取水域点的方法。首先利用局部水域点的密度特征得到初始水域点,然后用高程和强度特征进行约束,得到可靠水域点,并构建水域高程趋势面;进而利用点云相对于水域高程趋势面的相对高程提取出所有水域点。实验结果显示,利用该方法区分海岸带水域点精度达到了91%以上,能够快速提取较大范围的海岸带区域内的水域点。
  • 基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例
  • 遥感作为提取土地覆盖类型的主要手段对监测土地利用变化和制定国家政策具有重要意义。通过利用影像的光谱、形状和纹理信息,面向对象分类方法能够比基于像元的分类方法提供更高精度的数据?;诟叻忠缓盼佬鞘萏岢鲆恢肿远扑阕钣懦叨鹊姆椒?基于多尺度分割和3种监督型机器学习算法对研究区典型地物类型(农田、裸地、居民区和道路)进行面向对象分类,并用总体精度和Kappa系数对分类结果进行精度评价,分析了分类精度与训练样本占总样本比例的关系。研究表明,面向对象分类方法在训练样本占总样本比例较小的情况下就可以取得较高的分类精度,总体精度高于94%。总体来看,支持向量的分类精度比神经网络和决策树的分类精度高。
  • 基于卷积神经网络的遥感沙漠绿地提取方法
  • 最先进的(state-of-the-art)机器学习遥感信息提取方法往往通过图像的波段组合、纹理分析构建特征向量,但是这种方法可选的特征有限且需要过多人为干预。通过建立卷积神经网络自动获取多波段遥感图像深层次的特征进行库布齐沙漠中绿地提取实验。训练分类器并进行超参数选择,通过交叉验证和对比分析来检验模型的性能。实验表明:建立的模型预测精度高,泛化能力强,为绿地以及更加复杂的地物信息提取开辟新的思路。
  • 基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算
  • 我国西北地区耕地细碎,冬小麦种植面积提取时混合像元较多,所以将决策树和混合像元分解相结合可大大提高解译精度。以高时间分辨率及较高空间分辨率的GF-1卫星遥感数据为研究数据源。根据冬小麦和其他各类地物在不同时相数据上NDVI值的变化特性及特征值差异,建立决策树模型,快速高效地提取冬小麦像元。运用线性光谱混合模型,降低混合像元的影响,进一步精确提取冬小麦的种植面积。最后与实测样方的冬小麦种植面积数据进行比较,验证提取精度。结果表明:研究区内冬小麦种植面积提取精度达90%以上,Kappa系数接近0.8,可较为准确地反映出区域内冬小麦的分布情况。利用较高分辨率的遥感影像并结合决策树分类和混合像元分解可以较准确地提取耕地破碎地区作物种植面积,对开展早期农作物面积遥感监测有较大帮助。
  • 基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取
  • 株数是描述林分密度的指标,株数提取对于森林资源信息调查具有重要的意义。以福建省将乐县林场为研究区,探讨了局域最大值法和多尺度分割算法在森林株数提取中的适用性。首先,利用无人机遥感获取优于10cm分辨率影像,经过处理获得正射影像。在此基础上,分别选取针叶林、阔叶林20个样地区域;其次,使用局域最大值法和多尺度分割算法分别统计两种方法提取的样地株数;最后,根据两种算法提取的株数与目视解译统计的株数进行对比分析。结果表明:两种算法提取样地株数的总体精度在90%左右。其中局域最大值法在针叶林样地株数的提取精度明显优于阔叶林样地的株数提取精度,多尺度分割算法在阔叶林样地的株数提取精度明显优于局域最大值法的株数提取精度。研究认为,局域最大值法较适用于无人机遥感影像上针叶林样地株数的快速提取,而多尺度分割算法较适用于阔叶林样地株数的准确提取。
  • 基于改进C-V模型的冰湖轮廓提取方法研究
  • 冰湖是反映全球气候变化的重要敏感因子之一,冰湖信息的准确提取可用于不同时期的冰湖状态分析,并进一步为气候变化分析等提供可能。针对冰湖光谱信息复杂的特性,同时考虑到C-V模型具有较好的弱边缘探测性,但计算量大的特点,将引入符号压力函数的C-V模型和“全局—局部”的迭代水体提取算法相结合,对高亚洲地区的冰湖提取进行了研究。选择喜马拉雅山中部藏东、南和阿尔泰3个典型的冰湖发育区,利用Landsat 8OLI影像开展冰湖提取实验,并对冰湖提取结果进行精度评定。实验结果表明:总体冰湖提取精度为89.86%,该方法能够准确快速地提取出冰湖信息。
  • 资源三号卫星在汶川震区滑坡快速识别中的应用方法研究
  • 针对当前采用野外人工调查和遥感目视解译获取地震灾区滑坡信息存在主观性强、耗时费力等缺点。以汶川震区为实验区,应用资源三号(ZY-3)卫星影像,采用多尺度最优分割方法构建多层次识别对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征建立多维滑坡识别规则集合,以及基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的快速识别。通过实验结果发现最低识别精度为82.97%,而滑坡的堆积区最容易识别。研究结果验证了该方法及资源三号卫星数据快速识别地震滑坡信息的有效性,可为震区滑坡调查提供技术支持,并可促进国产卫星的推广应用。
  • [综述]
    遥感技术估算非光合植被覆盖度研究综述(王光镇;王静璞;邹学勇;韩柳;宗敏)
    合成孔径雷达图像分割研究进展(万玲[1,2,3];尤红建[1,2,3];程跃兵;卢晓军)
    大气气溶胶遥感反演研究综述(汤玉明;邓孺孺;刘永明;熊龙海)
    [冰雪遥感专栏]
    风云三号积雪覆盖产品评估(张帅;师春香[1,2];梁晓;贾炳浩;吴捷)
    玛纳斯河流域积雪区GF-1卫星图像辐射质量比较(胡瑞;肖鹏峰;冯学智;张学良)
    基于SAR影像海冰动态特征的提取方法(刘建歌[1,2];慕德俊)
    [模型与反演]
    珊瑚礁区多光谱遥感水深反演研究(王纪坤[1,2,3];陈正华[2,3];余克服[2,3];黄荣永[2,3];王英辉[2,3])
    地基微波辐射计的亮温观测与模拟数据的一致性分析和云检测(马丽娜[1,2];李青[1,2];姜苏麟[1,2];雷连发;李东帅;王振会[1,2])
    像元尺度土壤水分监测网络及其对L波段土壤水分产品的初步验证结果(白瑜[1,2];孟治国;赵凯[2,3];郑兴明[2,3];姜涛[2,3])
    云南个旧矿区土壤锌污染遥感反演研究(宋婷婷;付秀丽;陈玉;魏永明;王钦军;程先锋)
    [数据与图像处理]
    运用经验模态分解和压缩感知方法进行遥感影像超分辨率重建(周子勇)
    沿海牡蛎养殖的WorldView-2影像融合方法评价(周为峰[1,2];曹利[1,2];李小恕;程田飞)
    基于改进萤火虫算法的高光谱遥感多特征优化方法(刘慧珺;苏红军;赵波)
    基于SVM的高分辨率SAR图像舰船目标检测算法(熊伟;徐永力;姚力波;崔亚奇)
    一种改进的基于上下文信息的多源数据融合目标提取方法(吴迪;史文中;高利鹏;张华[1,2];何鹏飞)
    基于机载激光雷达数据的海岸带水域提取方法(梁茜茜[1,3];张汉德[1,2];孙根云[1,3];王鹏[1,3])
    [遥感应用]
    基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例(江东;陈帅[1,2];丁方宇[1,2];付晶莹[1,2];郝蒙蒙[1,2])
    基于卷积神经网络的遥感沙漠绿地提取方法(田德宇[1,2];张耀南[1,3];赵国辉[1,2,3];韩立钦[1,2])
    基于GF-1遥感数据决策树与混合像元分解模型的冬小麦种植面积早期估算(王凯;赵军;朱国锋[1,2];张佩云;刘江涛;陈栋栋)
    基于无人机遥感的亚热带森林林分株数提取(何艺;周小成;黄洪宇;许雪琴)
    基于改进C-V模型的冰湖轮廓提取方法研究(赵航[1,2];陈方[1,2,3];张美美)
    资源三号卫星在汶川震区滑坡快速识别中的应用方法研究(彭令;徐素宁;梅军军;李文娟)
    《遥感技术与应用》封面
      2018年
    • 01
      2011年
    • 06

    主管单位:中科院资源环境科学信息中心

    主办单位:中国科学院遥感联合中心 中国科学院资源环境科学信息中心

    主  编:吴季

    地  址:兰州市天水中路8号

    邮政编码:730000

    电  话:0931-8272180

    电子邮件:[email protected]

    国际标准刊号:issn 1004-0323

    国内统一刊号:cn 62-1099/tp

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