基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体，是开展土地科学相关研究的重要基础，在遥感大数据背景下，准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件，采用面向对象的多尺度分割法，综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征，建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取，并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%，Kappa系数为0.96，分类精度较高；②基于10 m分辨率影像，综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果，道路提取Kappa系数为0.84；③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据，与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征，分类精度高，对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究

作为横跨3个国家(尼泊尔、印度、中国)的国际跨界河流———柯西河流域,地形高差巨大,土地覆被结构组成复杂,进行土地覆被的自动分类研究具有典型意义。基于面向对象方法多源遥感数据、训练规则、丰富的细节信息为复杂土地覆被自动分类研究提供了可能。选择合适的影像分割特征和最优分割尺度,按照数据挖掘中的规则顺序逐步进行各个土地覆被的提取。总体精度说明分类结果与野外点相一致的概率能达到90.05%,说明国际跨界河流土地覆被分类方法是可行的,分类结果是准确、可信的。     

面向灾害应急土地覆被分类的样本自动选择方法研究

通过对自动化样本选择方法进行研究,实现了局部区域内面向对象的土地覆被自动分类。首先通过模糊聚类获得影像中的候选对象样本,分别提取影像特征和先验知识中的地类特征,通过预设阈值完成样本初步筛选,然后根据先验知识进行半监督距离度量学习,完成样本的自动选择,并为最终的监督分类提供度量依据。应用舟曲泥石流灾区影像进行了实验,结果表明,本文方法与基于人工选择样本的分类结果精度非常接近,同时在多次实验中表现出较高的稳定性,相对人工方法更加客观,适合批量自动化处理。     

迁移学习支持下的遥感影像对象级分类样本自动选择方法

面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。     

国家尺度异源土地覆被遥感产品精度评价

以现有的全球尺度土地覆被遥感产品为研究对象,以通过国际组织发布的土地覆被验证数据为参考,采用总体精度、生产者精度及用户精度等指标对FROM,MODIS,ESACCI和GLOBCOVER 4种产品的类别精度进行了评价。结果表明:FROM和MODIS产品与参考数据的总体一致性最高,其总体精度分别为0. 69和0. 67,ESACCI总体精度为0. 65,GLOBCOVER产品和参考数据的总体一致性相对较低,其总体精度仅为0. 55; 4种产品的林地、耕地、建设用地和裸地均具有较高的类别精度,其生产者精度及用户精度均高于0. 5,4种产品的灌木类别精度均较低,除MODIS产品外,其他3种产品均低于0. 3。研究成果揭示了4种土地覆被遥感产品在中国区域的类别精度,既为研究区域从事生态环境建模、土地覆被变化、自然资源调查等领域的科学研究提供了数据选择的依据,也为未来大尺度土地覆被遥感制图的研究方向提供了一定参考。     

基于多尺度影像分割的面向对象城市土地覆被分类研究——以马来西亚吉隆坡市城市中心区为例

城市受人类活动影响比较大,结构组成比较复杂,对该区域进行分类研究存在一些问题。甚高分辨率遥感影像,以其丰富的细节信息为城市土地覆被分类研究提供了可能。本文结合使用甚高分辨率QuickBird遥感影像和激光扫描LIDAR数据,论述了利用多尺度、多变量影像分割的面向对象的分类技术对马来西亚基隆坡市城市中心区的土地覆被分类研究。针对特定地物选择合适的影像分割特征和分割尺度、按照合理的提取顺序逐步进行城市土地覆被信息提取。在建筑物的提取过程中构建了归一化数字表面模型nDSM,使用成员函数将建筑物信息提取出来。精度评价结果表明,利用该方法得到了理想的城市土地覆被分类结果,其分类总精度从常规面向对象分类方法的83.04%上升到88.52%,其中建筑物生产精度从60.27%增加到93.91%。     

遥感信息图谱支持的土地覆盖自动分类

遥感数据的海量堆积与应用信息的匮乏日益凸显信息认知提取的重要性,在地学信息图谱方法论的指导下,同时参考视觉认知流程,提出了遥感信息图谱认知方法用于遥感数据的自动解译。在地理信息系统的统一框架下逐步挖掘多源遥感数据的"图"、"谱"特征并进行图谱耦合分析,通过多尺度分割、特征分析、监督学习等关键步骤完成"察觉—分辨—确认"的地学认知流程,初步满足自动化和智能化应用需求。在土地覆盖信息自动解译应用中建立了基于"图谱"先验知识的管理与运用机制以实现自动化,采用机器学习算法提升智能化程度,并以自适应迭代控制模型使结果精度向最优逼近。选取了珠江三角洲的试验区域进行了基于ALOS多光谱影像的土地覆盖自动分类,结果符合预期,说明了本文方法的可行性。     

基于多源遥感的大尺度高分辨率不透水面深度学习提取方法EI北大核心CSCD

深度学习是提取不透水面的一类重要方法,具有精度高,泛化性强等优势。但是模型的训练需要依靠大量的训练样本。尤其是在高分辨率、大尺度不透水面制图时,获取数量足够且高质量的训练样本非常费时费力。因此,本文结合多源遥感影像与开源数据,提出了一种大尺度高分辨率不透水面自动提取方法。该方法首先从众源数据OpenStreetMap中自动获取训练样本,然后用开源的不透水面产品对噪声样本加权,减小标签噪声对模型训练的负面影响;在此基础上,构建了一种三分支的超轻量级CNN模型,融合光学、SAR和地形数据生成10 m不透水面产品。以越南全境为试验区,对本文方法进行了验证。试验结果表明,本文提出的方法分类总体精度和Kappa系数分别为91.01%和0.82,优于目前已发布的不透水面产品。本文研究成果可为澜湄流域等热带亚热带城市可持续发展和生态环境保护提供基础技术和数据支撑。     

关于土地覆被遥感监测的几点思考

针对国内外土地覆被遥感监测中存在的突出问题展开讨论,分析土地覆被分类系统的目标适应性; 总结现有分类算法的特点及存在问题,分析小尺度和大尺度监测技术的差异性和效果; 研究不同尺度土地覆被监测所解决的应用问题及尺度空间变化下的分类效果; 分析现有监测体系的分类精度及产生误差的原因和解决方法.     

迁移学习支持下的土地利用/土地覆被分类

针对土地利用/土地覆被分类中小规模数据集无法使用深度学习方法自动分类的问题,提出了利用精简深度残差神经网络(Resnet-50)进行迁移学习的土地利用/土地覆被自动分类算法。首先,使用Sentinel-1卫星提供的遥感数据制作数据集;然后,对Resnet-50中每层的卷积模板数量进行压缩并在其后级联自适应网络得到精简残差网络;最后,利用Image Net数据集预训练精简残差网络,并将网络模型迁移到Sentinel-1数据集对网络参数进行微调,最终实现小数据集上土地利用/土地覆被的高精度自动分类。试验结果表明该算法在SAR数据集上的分类精度高达95.15%,验证了算法的可行性。     

Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data

The hard-rock hilly Aravalli terrain of Rajasthan province of India suffers with frequent drought due to poor and delayed monsoon, abnormally high summer-temperature and insufficient water resources. In the present study, detailed analysis of meteorological and hydrological data of the Aravalli region has been carried out for the years 1984–2003. Standardised Precipitation Index (SPI) has been used to quantify the precipitation deficit. Standardised Water-Level Index (SWI) has been developed to assess ground-water recharge-deficit. Vegetative drought indices like Vegetation Condition Index (VCI) and Temperature Condition Index (TCI) and Vegetation Health Index (VHI) have been computed using NDVI values obtained from Global Vegetation Index (GVI) and thermal channel data of NOAA AVHRR satellite. Detailed analyses of spatial and temporal drought dynamics during monsoon and non-monsoon seasons have been carried out through drought index maps generated in Geographic Information Systems (GIS) environment. Analysis and interpretation of these maps reveal that negative SPI anomalies not always correspond to drought. In the Aravalli region, aquifer-stress shifts its position time to time, and in certain pockets it is more frequent. In comparison to hydrological stress, vegetative stress in the Aravalli region is found to be slower to begin but quicker to withdraw.     

使用FME与VBA提取机场方格网高程数据

因受机场工程设计软件的测量数据容量限制,基于LiDAR采集、点云分类后得到的地面点云数据LAS不能完整应用于目前设计软件进行设计计算。本文通过对拟选技术方案的筛选,提出了利用FME Workbench数据处理功能,结合VBA编程获取外部方格网平面数据的方法。该方法在FME Workbench中实现了地面点云数据构建TIN、采用逐点内插方法从TIN中提取方格网高程数据、等高线生成及相应图形处理与成果输出。最终通过实际算例证明了该方法的有效性。     

Gravity Changes Before Large Earthquakes in China: 1998-2005

Although it is well known that coseismic gravity changes take place during an earthquake, previous research has not yielded convincing evidence demonstrating that significant gravity changes occur before large earthquakes. Furthermore, even if we suspect that gravity changes occur before large earthquakes, we have yet to demonstrate how to consistently observe these changes for useful earthquake forecast that would bring benefits to society. We analyzed ground gravity survey data obtained in 1998, 2000, 200...     

自动车辆定位导航系统中传感器的误差分析

对国界定位导航系统中几种常见的辅助传感器所产生的误差进行了分析，导出了不同传感器的误差模型。这些误差模型是估计车辆位置的扩展卡尔曼滤波器的基础，同时也为选择适当的传感器提供了理论根据。     

地理数据库的关系模型及其实现

本文从以图论观点分析地理实体入手,系统阐述了地理数据库关系模型的设计法和过程。作者于1984年4～9月间在微型机上设计建立了关系型地理数据库的实方验系统(RGDB)。该系统采用了本文提出的关系模型,采用了可动态扩库的子库组合结构,这种结构具有灵活性和提高空间利用率的优点。RGDB含有多种功能的数据操作命令,除了具有一般检索功能外,还能进行“开窗”选取和十分“自由”的映象选取。本文对RGDB系统的主要性能和实现途径作了扼要介绍。     

基于WebGL的三维智慧管网系统的设计与实现

随着城市面貌日新月异,地下管网的建设也在持续推进,作为城市的地下“神经网络”,全天24 h保障城市的正常运转和发展。本文以实现城市管网管理系统的高可用、无插件、智能化为目标,采用“地上地下一体”“二三维一体”的设计理念,研究基于WebGL的三维智慧管网系统的关键技术,实现了管线设施管理的信息数字化、空间化与图形化。     

基于Skyline的企业总图3维信息系统

3维技术以其直观、眩目的表现力深受人们喜爱.利用3S技术和Skyline开发平台,可以构建大型企业3维地理信息系统,以满足企业设计部门和资产管理部门对基础地理信息的需求.兼容原有2维系统的总图3维信息系统,将为企业的日常管理、设计施工、分析统计、规划决策等提供更加可靠、直观、多层次、多功能的综合服务信息.     

城市数字高程模型和数字正射影像建库系统架构

数字高程模型和数字正射影像是城市基础地理信息的核心载体.两者数据都是连续的地表模型数据.本论文旨在研究建立一个以这两种数据为主体的数据库集成管理系统,并能够提供基本的分析和应用功能,为城市的规划、建设、管理和社会各行业提供完善、优质和高效的地理空间数据服务.论文以宁波市两者数据的建库为例.首先介绍一些有关背景资料;然后详细研究了该系统的设计情况,包括设计的原则、技术路线,数据组织和功能规划;最后进行总结,分析了该系统架构设计的优缺点.     

大庆CORS系统精度（RTK）测试与分析

目前国内GNSS连续运行参考站网系统（CORS）进入了高速发展的成熟期,为了更好地发挥其性能,文章是针对大庆CORS站系统精度进行的测试与分析（RTK）。