堤防安全监控智能分析系统研究

本文讨论了系统的基本组成和要求，详细介绍了系统的总体结构和各子系统的主要功能，分析了系统实现的主要方法，研究分析了基于人工神经网络的综合分析推理技术。     

三维空间中任意多边形的绘制

空间分析是地理信息系统中必不可少的一部分，随着计算机硬件、三维仿真技术的成熟，用户希望将空间分析及其结果在更加直观的三维空间中进行表达。而分析区域或分析结果大部分是以多边形的形式进行表达，因此，需要研究三维空间中任意多边形的绘制方法。本文分析了三维空间中传统多边形绘制方法的局限性，提出了基于三角剖分的任意多边形绘制方法，并进行了算法实现。     

地图数字化误差分析及探讨

文章分析了地图数字化误差的分类和主要来源，在目前研究现状的基础上，引入了分形分维理论，作者主要研究了分形分维理论在地图数字化误差分析中的应用，并通过实验分析，得到一定的结论。     

基于小波分析的卫星钟噪声处理方法研究

根据原子钟信号噪声的特点，引入了小波分析的处理方法，并给出了小波分析函数的数学模型和滤波器构建方法。利用该方法对卫星钟的钟差数据进行分析，并利用allan方差对处理结果进行评估，结果显示小波分析方法有效地减弱了原子钟信号噪声，原子钟的频率稳定度得到了明显提高。     

城市交通分析地图集的选题设计─—以珠海经济特区为例

目前，交通分析地图和交通分析GIS已成为交通、制图及GIS界的热点。本文简述了交通分析地图集的内容结构及设计特点，结合珠海特区的交通状况，提出了城市交通分析地图集的选题目录，并指出建立交通GIS是实现文运行业现代化的有效途径．     

城市交通分析地图集的选题设计：以珠海经济特区为例

目前，交通分析地图和交通分析ＧＩＳ已成为交通，制图及ＧＩＳ界的热点，本文简述了交通分析地图集的内容结构及设计特点，结合珠海特区的交通状况，提出了城市交通分析地图集的选题目录，并指出建立交通ＧＩＳ是实现交通行业现代化的有效途径。     

地形通行性能的研究

本文从计算机地形分析的角度，研究了地形通行性能分析的方法与步骤，对涉及的地形因素，采用调研和试验得到的数据，建立了数学模型。     

多波段图象比值法的理论分析

本文研究的目的是为了分析利用二波段的比值法提取地物特征的能力，但根据目前的比值定义，分析比较困难，因此建立了新的比值公式，并推导了它们的导数。根据导数关系，对常用的三种比值方法作了提取地物特征的性质的分析，并得出了明确结论。     

空间数据立方体分析操作原理

提出了空间数据立方体的分析操作，即主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成，并叙述了它们的功能和结构及分析操作的详细过程。     

开采沉陷时序预测技术

叙述了时间序列分析的基本理论，分析了矿山开采沉陷观测数据的特点，提出了基于时间序列分析的开采沉陷预计技术，建立了开采沉陷的时序预计模型。用该模型可以对采动地表移动变形进行预测，预测结果分析表明用时间序列分析的方法能够很好的解决开采沉陷的动态预测问题。地表移动变形的相对预测误差在5％左右，与传统的预测方法相比，预测精度可以提高5％－15％，最后还提出了这一预测方法所存在的问题和今后的解决办法。     

集聚信息 构建指挥监测中心

本文对上海市规划和国土资源行业指挥监测中心的总体情况、系统框架、运行环境、特色功能等内容进行了简要的介绍,对指挥监测中心系统建设中的涉及数据仓库建设及更新机制、车辆实时指挥调度、海量数据存储、快速浏览展示等实现方式进行了详细的介绍。     

热带与亚热带遥感：需求、挑战与机遇

热带与亚热带拥有大量丰富的自然资源,同时也正在经历着快速的城市化进程,其资源、生态、环境等都面临着前所未有的挑战。同时,热带与亚热带地区存在着大量的自然灾害(如台风、干旱、地震等),威胁着该地区人类经济社会的可持续发展。应用遥感技术对热带与亚热带区域进行全面的监测,对于热带与亚热带区域甚至全球的可持续发展具有重要的意义。然而,由于热带与亚热带特殊的地理条件(如多云多雨等),遥感监测需要克服特殊的技术挑战。本文通过Web of Science核心数据库的7594篇研究论文进行分析,综述了热带与亚热带遥感的研究现状,分别从热带与亚热带遥感的需求、现状、挑战和机遇,通过共被引文献分析和主题词频率分析,建立共被引文献网络和主题词网络,并通过非监督机器学习进行聚类,分别识别出22个共被引文献聚类和6个主题词聚类。通过对这些共被引文献类别和主题词类别的深入分析,本文总结了:(1)热带与亚热带遥感研究的主要监测对象,包括城市地表、热带雨林、红树林、珊瑚、热带草原、生物多样性和自然灾害;(2)热带与亚热带遥感主要采用的遥感技术,包括:遥感数据的选择和使用、遥感数据分析的方法、多云多雨的问题应对以及多源遥感技术。最后,从现代遥感技术的快速发展,本文从8个方面讨论热带与亚热带遥感面临的挑战和未来发展的机遇。     

Contribution of multispectral (optical and radar) satellite images to the classification of agricultural surfaces

The monitoring of different crops (cultivated plots) and types of surface (bare soils, etc.) is a crucial economic and environmental issue for the management of resources and human activity. In this context, the objective of this study is to evaluate the contribution of multispectral satellite imagery (optical and radar) to land use and land cover classification.Object-oriented supervised classifications, based on a Random Forest algorithm, and majority zoning post-processing are used. This study emerges from the experiment on multi-sensor crop monitoring (MCM'10, Baup et al., 2012) conducted in 2010 on a mixed farming area in the southwest of France, near Toulouse. This experiment enabled the regular and quasi-synchronous collection of multi-sensor satellite data and in situ observations, which are used in this study. 211 plots with contrasting characteristics (different slopes, soil types, aspects, farming practices, shapes and surface areas) were monitored to represent the variability of the study area. They can be grouped into four classes of land cover: 39 grassland areas, 100 plots of wheat, 13 plots of barley, 20 plots of rapeseed, and 2 classes of bare soil: 23 plots of small roughness and 16 plots of medium roughness. Satellite radar images in the X-, C- and L-bands (HH polarization) were acquired between 14 and 18 April 2010. Optical images delivered by Formosat-2 and corresponding field data were acquired on 14 April 2010.The results show that combining images acquired in the L-band (Alos) and the optical range (Formosat-2) improves the classification performance (overall accuracy = 0.85, kappa = 0.81) compared to the use of radar or optical data alone. The results obtained for the various types of land cover show performance levels and confusions related to the phenological stage of the species studied, with the geometry of the cover, the roughness states of the surfaces, etc. Performance is also related to the wavelength and penetration depth of the signal providing the images. Thus, the results show that the quality of the classification often increases with increasing wavelength of the images used.     

资源与安全大类组群逻辑及优化路径分析

资源环境与安全大类直接服务于初级产品生产和生态环境保护等诸多领域,基础保障地位突出。经“双高计划”数据分析发现:①专业大类内聚力不强,外生型组群占比高达63%。②测绘地理信息、环境保护类专业外向关联明显,表现为工程测量技术、环境工程技术等关键专业高频次外部组群。③组群逻辑以链式、嵌入式为主,表现为采掘类专业和生物与化工、能源动力与材料大类的链式关联,测绘地理信息类专业和交通运输、土木建筑大类的嵌入式关联。为进一步适应资源环境协同治理、统一大市场建设的需要,构建以资环大类内部贯通为目标的组群路径,包括基于地球系统信息流的链式组群和基于环保、安全技术支持的嵌入式组群两个方案。     

滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系

以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。     

高分辨率卫星遥感数据在土地利用动态监测中的应用研究

选择土地利用变化类型较多的北京市大兴区为试验区,通过分析印度IRS、韩国KOMPSAT-1、美国IKONOS等高分辨率卫星数据的获取途径、覆盖周期、卫星运行状况、监测成本估算、技术条件和设备要求,对其在土地利用动态监测中的可行性进行了研究;测算了高分辨率卫星数据的主要技术参数;分析原始图像上各主要土地类型的灰度分布范围及其直方图特征,总结不同土地利用覆盖类型与融合图像变化信息的光谱特征。通过精度测算,确定了最大成图比例尺。比较利用高分辩率卫星IRS、KOMPSAT-1和SPOT与陆地卫星TM多光谱数据组合的土地利用动态监测结果(识别率、判对率、图斑边界吻合精度、可监测的最小图斑面积等),确定了不同高分辨率卫星数据与TM多光谱卫星数据组合后对土地利用类型的识别能力,建立了土地利用动态监测解译标志。在解决了若干关键技术问题的基础上,形成了一套可推广的、实用的技术方法和工作流程.     

基于GIS的土地储备业务管理系统的研究与实现

土地是支撑城市社会经济发展和基础设施建设的空间基础,作为自然物的土地具有价值属性。土地储备涉及市土地开发中心前期部、征地部、出让部、工程部、合同部、计财部等内部职能部门,涉及测绘、规划、房管、农业、城市更新、发改、人民政府等外部单位,交互业务较多,因此土地的规划、审批、征收、出让、工程等流程复杂、管理困难。本文介绍了土地储备业务管理系统的实现思路,系统实现建立业务审批体系。规范资金使用和管理,达到海量数据高效处理、图属档一体化、实时信息在线共享、流程优化协同办理、短信督办提醒的目标,满足对土地储备情况的宏观监管和微观审批,形成完善的土地储备业务管理体系。     

图形的形态变换和地图代数凸壳算法

讨论并定义了若干关于形态的基本概念,给出了加壳、蜕皮、粘连变换的定义及其实现途径,论证了加壳、蜕皮变换及粘连变换的若干形态特性。联系凸壳概念,论述了运用形态变换实现图形凸壳的原理,并给出了它的通用算法。结合实际算例,阐述了算法的具体步骤和分析结果,并讨论了算法实施中的几个具体理论问题。     

基于多种相似度特征的道路实体融合方法

随着城市建设步伐的加快和基础地理信息应用领域的扩展,国家经济建设和人民群众生活对基础地理信息的需求越来越大,对基础地理信息的现势性和更新频率也提出了更高的要求。因此,对不同精度、不同来源的地理信息数据融合技术进行研究具有十分重要的意义。道路实体是重要的基础地理信息,尤其是铁路、高速、国省道、城市主干道。本文重点围绕道路实体研究数据间的差异性,建立了自动匹配评价指标;并基于FME平台搭建同名匹配、变化检测和增量更新模型,实现了道路实体自动更新和融合,缩短了道路实体更新周期。“十三五”第2轮基础测绘更新项目利用该技术完成了重要道路实体的融合,证明了该技术的可行性和准确性,为新型基础测绘体系的建设提供了技术支撑。     

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。