吉林西部盐碱地数字图像植被覆盖度的自动提取

植被覆盖度是生态环境变化的重要指标,也是遥感反演的关键参数。盐碱地植被覆盖度的准确测量对研究地表植被蒸腾、土壤水分蒸发及土壤退化、盐碱化等具有重要意义。过绿指数(Excess Green index,ExG)对绿色植被比较敏感,能突显植被信息,去除土壤、阴影的干扰。通过对吉林西部盐碱地玉米、高粱、绿豆、杂草、土壤数字图像特征分析,利用改进过绿指数(Modified Excess Green index,MExG)算法计算植被和土壤的MExG值;并确定区分植被和土壤的MExG阈值为40,进而计算植被覆盖度。本文采用监督分类的最大似然法对比验证MExG自动提取结果,并对两种方法计算的玉米、高粱、绿豆和杂草的覆盖度,分别进行目视判读和t检验。研究表明,MExG自动提取方法具有客观性强,处理时间短,分类精度高等优点,是计算不同植被类型覆盖度的有效方法。     

Mapping the farming-pastoral ecotones in China

Conventional farming-pastoral ecotones methods of delineating were not quantitative and could not fully show their spatial distribution. The present paper attempts to develop quantitative methods for mapping farming-pastoral ecotones in China. Nine indicators, related to temperature, precipitation and altitude aspects, were selected to quantify ecological susceptibility of vegetation （crops and forage）. Methods of analytic hierarchy process （AHP） and expert score ranking combined with fuzzy set theory were applied to assign the weight for each indicator and to define the membership functions. The geographic information system （GIS） was used to manage the spatial database and conduct the spatial analysis. According to the spatial calculation of evaluation model integrated with GIS, the ecological susceptibility of vegetation （crops and forage） was mapped. Three different zones, pastoral area, farming-pastoral ecotones and farming area, were classified by spatial cluster analysis and the maximum likelihood classification for the numeric map of vegetation ecological susceptibility by GIS. This map was validated by the economic statistical result based on the ratio of the output value from animal husbandry in total output value of agriculture by the National Bureau of Statistics in China, indicating that the mapping of the farming-pastoral ecotones may be accepted.     

前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取

 将地学知识与影像标定相结合,一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段。传统的目视解译方法能够充分利用地学知识,但需要大量的人力、物力,效率较低;计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法。已有研究表明,分类样本可以作为地学知识的载体,将地学知识融入分类过程中;此外,无监督聚类可以显著提高样本选取的效率,有助于提供足够的样本,为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础。本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法。利用自动选取的样本,通过最大似然分类器对TM影像进行分类,并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析。研究结果表明,在分类效果上,本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法,优于手动选取样本的方法,提高了分类效率。在水体、林地、园地、城镇建设用地等7种类型上的分类整体精度达到84.18%,kappa系数为0.8066;手动选取样本进行分类的整体精度为77.04%,kappa系数为0.7196。     

面向对象图像识别的地学理解方法的优化与应用

近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求。本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性。并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能。     

面向对象的森林植被图像识别分类方法

 森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。     

基于街道空间数据及GPS测量的SRTM-DEM校正和插值细化

针对城市地区SRTM数字高程模型,本文引入街道空间分布信息作为辅助数据,并结合GPS实地测量,对DEM中具有空间相关性的误差部分进行修正,从而尝试在一定程度上提高SRTM数据的垂直精度和空间分辨率.本文以墨西哥城Xico地区为例,解析SRTM DEM像元分辨率单元内地物表面平均高程值的组成结构;分析形成DEM高程值的地...     

一种面向对象的像元级遥感图像分类方法

本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。     

虚拟GIS数据模型的设计及其主动式面向对象数据库系统的实现

本文首先在分析地学虚拟环境和虚拟地理信息系统的同时 ,指出当前虚拟地理信息系统在数据模型上的不足 ;然后具体介绍了我们设计的虚拟地理信息系统数据模型 ,在该数据模型中通过引入结构对象 ,支持地理数据在空间数据库中的管理和在地学虚拟环境中表达 ;同时介绍了该数据模型基于主动式面向对象数据库的实现 ,并在其支持下的地理对象中引入了对象事件属性 ;最后文中给出系统应用示例图。     

1975-2009年锡林郭勒盟东部地区草地退化态势及其空间格局分析

研究采用锡林郭勒盟东部3旗、市(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗以及锡林浩特市)1975年MSS数据、1990,2000\2005年的Landsat TM数据,以及2009年的HJ-1等遥感影像,在分析研究区陆地植被覆盖与变化特点的基础上,建立了研究区草地变化遥感解译的分类系统,构建了锡林郭勒盟东部地区5期草地现状、4期草地...     

地理空间分析与制图的数据整合策略和方法

地理信息系统(GIS)的地学分析与计算机地图制图(CAC)是地理空间数据应用不可分割的两个方面。但GIS与CAC在地理空间数据的需求上存在冲突,导致两者间数据无法充分共享,直接造成数据的重复采集和浪费。本文从数据、软件系统和地图符号库的综合实施方案出发,初步探讨了地理空间数据整合的策略与方法。研究结果表明,基于辅助线的传统整合方法极大地增加了地理数据建库与更新的难度,而将人工智能技术、专家系统与主制图型或者主分析型数据方案结合起来,才有助于实现GIS与CAC在数据及系统功能上的真正融合。     

Digital extraction of altitudinal belt spectra in the West Kunlun Mountains using SPOT-VGT NDVI and SRTM DEM

In this paper, a digital identification method for the extraction of altitudinal belt spectra of montane natural belts is presented. Acquiring the sequential spectra of digital altitudinal belts in mountains at an acceptable temporal frequency and over a large area requires extensive time and work if traditional methods of field investigation are to be used. Such being the case, often the altitudinal belts of a whole mountain or the belts at a regional scale are represented by single points. However, single points obviously cannot accurately reflect the spatial variety of altitudinal belts. In this context, a digital method was developed to extract the spectra of altitudinal belts from remote sensing data and SRTM DEM in the West Kunlun Mountains. By means of the 1km resolution SPOT-4 vegetation 10-day composite NDVI, the horizontal distribution of altitudinal belts were extracted through supervised classification, with a total classification accuracy of 72.23%. Then, a way of twice-scan was used to realize the automatic transition of horizontal maps to vertical belts. The classification results of remote-sensing data could thus be transformed automatically to sequential spectra of digital altitudinal belts. The upper and lower lines of the altitudinal belts were then extracted by vertical scanning of the belts. Relationships between the altitudinal belts based on the montane natural zones concerning vegetation types and the geomorphological altitudinal belts were also discussed. As a tentative method, the digital extraction method presented here is effective at digitally identifying altitudinal belts, and could be helpful in rapid information extraction over large-scale areas.     

基于ORDBMS的GIS空间数据管理模式及其应用

从GIS系统中矢量数据与栅格数据优势互补、管理分离这一实际出发,分析了对象关系数据库(ORDB)的特点和适用性,提出了将矢量数据和栅格数据纳入对象关系数据库管理系统(ORDBMS)统一管理的基本模型和具体实现方法,并以湖南省基础地理数据为例,在国产地理信息系统软件ViewGIS中实现。     

基于GML/SVG的WebGIS体系结构设计与实现

随着Internet的飞速发展,WebGIS也进入了蓬勃发展的阶段,而制约WebGIS发展的问题也日益突出。本文针对WebGIS中存在的地理空间数据语义共享和网络带宽日益紧张的问题,引入了GML和SVG,在此基础上提出并论证的基于GML和SVG的WebGIS系统的方案和应用模式,并详析了实现该系统的体系结构和相关技术,最后给出了该系统的应用实例。     

1∶50000地形数据缩编更新质量控制方法研究与实践

1∶50 000地形要素缩编更新是首次在全数字环境下采用地形数据综合技术开展规模化基础地理信息数据更新生产,国家1∶50 000数据库更新工程项目部在开展有针对性的研究和试验的基础上,形成了切合工程实际的质量控制技术方法和实施方案。本文对1∶50 000地形数据缩编更新质量控制的几个关键问题进行了详细介绍,主要包括缩编更新数据源的质量控制、生产过程中关键环节的质量控制以及更新数据成果入库质量检查与控制。     

土地类型多级地理格网分类体系框架的建设构想

土地类型研究在综合自然地理学中具有重要的地位和意义。该研究虽在国内外已取得很多成果以及制图实践,但仍然有3个问题有待解决：（1）如何对土地类型进行系统分级、分几级;（2）如何选择土地类型各级指标要素;（3）如何利用多源数据进行计算机自动跨尺度土地类型制图。针对上述问题,本文基于国家标准地理格网提出一种土地类型指标数据库建设方案,即构建4级标准地理格网模型,以各级格网单元作为指标表达载体,选择土地类型研究普遍采用的地带、地貌、土壤和植被4要素,进行多级标准地理格网指标库建设框架设计。通过设计与分析,指出多级地理格网分类体系有其物质基础,即地球科学各学科都具有多尺度研究特征,各学科所具有的分类体系层次性可用多级格网来表达,尤其是影响土地类型分类分级系统的地貌、土壤、植被3个要素间存在相互作用,决定了三者分类体系分级数目和各级格网单元尺度应一致或相近。因此,本文基于标准格网体系,给出了一个土地类型指标数据库建设框架,以期用于土地类型研究与制图格网数据库平台的构建,为进一步开展土地类型制图实践研究提供新思路。     

青藏高原数字照片植被覆盖度自动算法与应用

覆盖度是植被评价的重要指标,也是遥感反演的关键参数。估算植被覆盖度的常用方法是目测法,但这种方法受观测人员的主观影响。近年来有研究人员利用冬小麦垂直数字照片的HLS颜色空间的色度特征,设计了自动提取覆盖度算法,具有较高的计算精度。但青藏高原植被颜色丰富多样,下垫面背景色彩差异很大,这种常规覆盖度自动提取算法存在困难。论文分析了青藏高原地表垂直数字照片的图像颜色特征,发现超绿色算法对绿色植被比较敏感,能够增强植被和背景的灰度差异,有效抑制土壤背景干扰。并采用K均值聚类算法,设计了青藏高原植被覆盖度的自动提取软件。通过将覆盖度自动提取结果和人工监督分类进行比较,两者误差在5%以内。此外,通过分析分类后的结果图像,提出了进一步改进的方法。     

Dynamics of land use change in a mining area: a case study of Nadowli District,Ghana

In a developing country like Ghana, the study of land use and land cover change(LULCC) based on satellite imageries still remains a challenge due to cost, resolution and availability with less skilled man power. Existing researches are skewed towards the southerly part of Ghana thereby leaving the Northern sectors uncovered. The maximum likelihood classification(MLC) algorithm was employed for the LULCC between 2000 and 2014 in Nadowli: an area characterized by an upsurge in mining in the Northern belt of Ghana. A spatial-social approach was utilized combining both satellite imagery and socio economic data. Land use transition matrix, land use integrated index/degree indices was used to depict the characters of the change. A semi structured interview, pair wise ranking and key informant interviews were used to correlate the socio economic impact of the different LULC. Overall changes in the landscape showed an increase in bare ground by 19.22%, open savannah by 16.8% whereas closed savanna decreased by 50%. Land use change matrix showed increasing trends of bare ground at the expense of vegetation. The integrated land use index highlighted the bare ground and built up areas rising with a decreasing closed vegetation woodlot. Large farm size are shrinking whiles majority of the people view mining as the main socio economic activity affecting the environment and the reduction in vegetation. This study therefore provides a strategic guide and a baseline data for land use policy actors in the Northern belt of Ghana. This will aid in developing models for future land use change implications in surrounding areas where mining is on the rise.     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

数字正射像片在地理信息系统中的应用

数字正射像片（ｄｉｇｉｔａｌｏｒｔｈｏｐｈｔｏｓ）以其迅速、快捷的生产方式和详实、可靠的信息数据特性可以作为地理信息系统的一种新的信息源。本文论述了数字正射像片在地理信息系统中的应用，首次在矢量数据和栅格数据混合数据结构的图形工作站上，对数字正射像片应用于地理信息系统的原理、方法和数据流程进行了尝试。     

矢量地理数据密级标识方法研究

密级标识是用于标识信息产品安全等级的隐蔽信息,是信息分级管理、控制与应用的基础和前提。作为涉密地理信息产品主要组织格式的矢量地理数据,其密级标识方法的研究具有重要意义。结合矢量地理数据在遭受几何攻击时,其要素空间关系不变性特征,以及密级标识方法的不可感知性、高鲁棒性要求,本文提出一种基于距离比值调制的矢量地理数据密级标识方法,以实现矢量地理数据的分级管理与保护。其主要研究思路为：① 基于距离比值调制的方法,能够较好地应对几何攻击;② 在每个线面要素内,通过重复嵌入密级标识,有效提高算法对于编辑操作的鲁棒性;③ 运用道格拉斯-普克算法提取特征点,在此基础上进行密级标识的嵌入,能够较好地对抗压缩攻击。实验结果表明：该方法具有良好的不可感知性;同时,对嵌入密级标识后的矢量地理数据进行几何变换、数据编辑、数据压缩等攻击后,其密级标识的提取率能够达到80%以上,表明方法具有较好的鲁棒性。