基于决策树模型的海岸带分类方法研究

海岸带地物分布复杂,地物混淆常造成海岸带提取困难。该文以江苏省粉砂淤泥质海岸为研究对象,运用图像光谱特征、纹理特征并引入地学知识,构建研究区遥感图像分类决策树模型,并利用ETM 图像进行海岸地物分类研究。结果表明:采用的决策树模型可以较好地结合纹理信息和地学知识,解决遥感图像中复杂地物分类过程中的混淆现象,分类精度达89.26%,比最大似然法分类精度提高了15.19%。     

论三维地学空间构模

基于广义地理系统(地学系统)观点,结合3D GIS与3D GMS的应用需求,该文提出三维地学空间构模的4个目标层次,并对相应层次的系统功能要求进行比较分析。围绕三维地学空间构模领域中的地学空间目标认知、空间模型维数、空间模型适应性、二维屏幕上三维操纵、三维空间拓扑关系描述和三维空间模型更新6方面进行讨论,提出11个亟需回答的前沿问题。此外,还指出了8项亟需协作攻关的关键理论与技术问题。     

地学数据集成的理论基础与集成体系

地球空间数据 (简称地学数据 )来源的拓宽、更新手段的发展和应用领域的扩大使数据集成或集成使用的研究和实用化成为必需。简单地理解 ,地学数据集成是指不同来源、不同性状数据在相同环境下的使用。地学数据是对地理现象和过程及过程时空特征认知基础上的表达 ,地学数据集成的基础主要表现在 :地理现象和过程的空间和时间统一性、地学过程时空过程的连续性、地学现象和过程的层次性、地学数据认知的一致性、依赖于元数据的地学数据的透明性、数据内容和形式的相对独立性等 ;在此基础上 ,作者在论文中描述了基于地学知识和地理信息系统功能的地学数据集成概念模型和过程 ,并对地学数据集成过程中涉及到的问题进行了说明。     

地学应用中的遥感图像处理若干问题的分析

遥感技术在地理学应用中是如何从遥感影像上直观、准确的得到所需的信息,为本专业服务。文章从地学应用部门在进行遥感影像处理时遇到的几个问题:多光谱数据的选取与合成;多源信息的复合;新型图像分类器的应用;专题提取的精度等方面的进展作了分析。     

基于图模型和流形排序的遥感影像人工地物提取

人工地物自动提取是目标识别领域的重要研究内容。该文将图模型和流形排序算法相结合,提出一种基于遥感影像自动提取人工地物的算法。该算法在基于量子遗传算法的KSW熵分割算法获得影像人工地物先验值的基础上,构建以色调、纹理、方向等多特征为邻接边权重的图模型,并以超像素作为基本单位在图模型中进行流形排序,最终通过自适应阈值的方式获得人工地物分割结果。通过利用两幅不同分辨率遥感影像对该算法进行验证,结果显示该算法可以较为完整地提取人工地物,具有较高的正确识别率和较低的漏检率。     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

新书介绍

陈述彭主编的《城市化与城市地理信息系统》由科学出版社1999年12月出版。书中论述了我国城市化进程、城市地理信息系统、城市空间动力学模型、城市土地增值、城市动态演化、城市规划模型、城市交通网络、海岸带城市化与投资环境评价等方面的问题。周成虎、骆剑承、杨晓梅等著的《遥感影象地学理解与分析》由科学出版社1999年12月出版。书中包括遥感信息的地学评价、地面特征的信息模型、水体信息自动提取、居民点特征提取、岩性信息提取、统计分析扩展模型、生理认知模型和影象智能图解等内容。万庆等著的《洪水灾害系统分析与评估》由科学…     

遥感影像分类与地学知识发现的集成研究

遥感与地学之间存在着数据与知识上巨大的互补性。本文通过地面类型数据将遥感影像分类与地学知识发现结合起来:用遥感数据驱动发现地学知识,用地学知识解释、确认、检验遥感分类结果,并使用统计值和分布谱来定量化表达地学知识,形成一体化的遥感地学分类系统。     

基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类——以云南省丽江市为例

土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849.在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

对地球信息科学的思考

作为地球科学一个重要分支的地球信息科学,在近１０多年来已得到人们的广泛关注与高度重视。本文以信息科学为基础分析信息流的意义及其与物质流和能量流的关系,阐述地球信息科学在地球科学中的地位及其内涵,并从地球信息机理、地球信息技术以及地球信息科学的应用三方面论述地球信息科学研究的主要内容。     

地球空间数据集成研究概况

数字地球空间数据的集成研究及应用始于本世纪 60年代 ,地理信息系统的出现及应用、多元数据的使用推动了地球空间数据集成研究及其应用。本文首先对地球空间数据概念进行描述 ,然后对地球空间数据集成研究状况及存在的问题进行了详细的分析。结合数据集成需求及存在的问题 ,论文分析了数据集成的发展方向。     

结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建

针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和“伪影”(artifacts)现象,该文基于增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,ESRGAN)光学模型,重新设计生成网络上采样重建模块和结构损失函数,提出一种结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建算法,包括特征提取、特征增强和上采样重建3个模块:在特征提取模块采用小尺度卷积层对输入SAR图像进行低层次特征提取;在特征增强模块采用多个级联残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)和卷积层提取输入特征;在上采样重建模块交替使用最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation,NNI)和亚像素卷积(Sub-Pixel Convolution,SPC)对特征进行放大重建,使特征信息交互融合。与传统插值算法和经典深度学习重建算法相比,该算法在视觉效果和定量评价方面均有显著提升,能够在保持原网络模型重建图像内容信息不丢失的基础上,增强重建图像边缘细节信息和减缓“伪影”现象,有利于后续目标识别和灾害监测等工作开展。     

小尺度环境地形相对高度认知及影响因素——以南京大学浦口校区为例

地形认知虽然是探讨人地互动的重要命题, 但目前研究甚少。本文选取南大浦口校园 为案例地, 在实验设计基础上, 采用非概率和分层比例抽样, 使用问卷调查和深度访谈的数 据收集方法, 历时两年, 共访谈调查了644名被试, 并运用定性与定量数据分析方法, 得出 小尺度环境地形认知一致性、参照体系特征、个体日常环境对认知的影响性等特点, 具体结 论如下:(1)认知一致性:被试在地形相对高度的认知方式与状况、地形特征点的辨识方面 具有较高一致性;且认知偏误率在空间上呈现一定的分布规律。(2)参照体系特征:被试使 用的环境参照物附近的地形多呈凹陷状且地势较低、空间临近特征显着, 并且它们多是被试 熟悉, 视觉通达性较好, 到访率较高的场所。(3)个体日常环境对认知的影响性:地形特征 的辨识及其相对高度认知受地理环境、认知、行为、情绪和态度等多方面因素影响, 其中决 定性因素是个体的日常生活环境。     

地理空间认知综述

地理空间认知研究是地理信息科学的核心内容之一,包括地理事物在地理空间中位置的研究和地理事物本身性质的研究。地理空间认知作为认知科学与地理科学的交叉学科,需将认知科学研究成果进行基于地理科学的特化研究。从认知过程的角度对地理空间认知研究进行综述,包括地理知觉、地理表象、地理概念化、地理知识的心理表征和地理空间推理。     

多源信息的集成与融合及其在遥感制图中的优化利用

多源信息的集成和融合是地球信息科学领域的一大热点问题。它的意义和必要性与地球信息本身的特征、采集信息的手段特征及信息处理平台或系统的特点三方面紧密相联系。本文从不同传感器信息的集成和融合、遥感信息与非遥感地学信息的集成和融合、不同格式的 GIS数据的集成和复合三个方面研究了多源信息集成和融合的方法、前沿技术和应用领域,进而以黄土高原土壤侵蚀遥感调查和制图任务为例,介绍了多源信息集成和融合技术在该项目中的优化应用实例,包括技术流程分析、信息源分析、多源信息在土壤侵蚀遥感调查和制图中的融合方法、从遥感图像解译信息到 GIS数据库的转换技术等。     

地理科学的信息化与现代化

20世纪我国地理学的成就是空前辉煌的,奠定了现代化的科学基础,21世纪面对全球化、网络化和知识经济的机遇和挑战,需要把全球研究提到日程上来,对地观测技术系统的进步和时、空分辨率的提高,已使全球化同步动态监测成为现实,“地球信息科学”和“数字地球”战略研究提高了对城市化与资源、生态、环境问题的再认识;增强了地理战略决策和参予工程规划、设计的能力。地理学本来就是取法自然、又以人为本的综合性学科,从来就很注重探索时间规律与空间格局及其转换,通过全球化、网络化和智能化,21世纪的地理科学、必将焕然一新。     

GIS作为新一代地理学语言的特征

地理学语言是人类理解、研究、表达与传播地理信息的重要工具, 它随着人类科学技术的进步与认识水平的提高而不断演进。本文根据地理学语言在结构、功能及其特征方面所发生的变化, 结合地理信息本体论、认知论和语言学理论, 总结了GIS 语言的定义与基本属性, 阐述了GIS作为新一代地理学语言的本质特征、结构、功能以及内容体系, 明确了其在地理学研究中的地位与作用。GIS语言实现了地理对象的语义定义、特征抽象、行为表达和时空运算处理过程的高度统一, 是地理学语言的高级形态;通过分析GIS 语言所具有的抽象性、系统性、严密性、确切性、层次性等基本特征。认为GIS语言的概念与体系结构的形成, 将推动地理学及地理信息科学的发展。文中从数字技术的影响、学科范式的转变、发展导向和地理表达能力四个方面对GIS语言的研究作了展望。     

摄影测量三维重建中多源信息融合方法探讨

分析摄影测量三维重建中不同数据源的特点,针对现有多源数据融合存在的有限数据源低层次融合问题,提出一种基于影像特征、GIS信息和3D TIN模型融合的层次结构与算法流程 .该算法主要包括多边形区域增长、几何推理和建筑物几何模型平差等处理,为基于摄影测 量的三维城市模型自动重建提供了一种新的思路与方法.