三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究

三江源草地退化直接影响当地及长江、黄河和澜沧江中上游地区的生态安全、水资源合理利用、经济可持续发展和社会稳定,一直是人们关注的焦点问题。近年来,该地区草地群落毒杂草组分增大,退化严重。高光谱遥感具有精细识别草地种群的潜在能力,如何利用其进行草地群落组成信息探测并进行退化识别是当前研究的热点和难点问题。利用卫星高光谱Hyperion影像和地面实测高光谱遥感数据,通过多端元混合像元分解技术,提取可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息;以此为指标对研究区草地退化程度进行分类识别,依次为:未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化。利用野外样方实测数据验证监测结果,精度达到84.2%,表明高光谱遥感对草地退化探测具有良好的应用潜力。     

永定客家土楼世界遗产地土地覆盖与生态变化遥感评价

以世界文化遗产客家土楼所在地福建省龙岩市永定区及其规划保护区(湖高区)为研究区,选取1988年、1996年、2002年、2009年和2014年5期Landsat系列卫星影像,应用多分类器集成及新型遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)获取研究区5个时期土地覆盖分类图及RSEI图,采用分类后变化检测方法获得研究区土地覆盖及生态环境变化情况。结果表明:(1)1988—2014年26 a间研究区土地覆盖变化明显,林地、灌木/草地、建设用地面积快速增长,耕地、退化地、开垦地面积大幅减少;(2)RSEI适合用于土楼遗产地生态环境评价;(3)2个研究区的生态质量1988—1996年间均下降,其后均呈逐年上升趋势;(4)从土地覆盖与生态环境的关系来看,生态质量变好区域位于坡耕地、原有中高海拔退化地及开垦地转化为林草地区域;变差区域集中在林草地转化为耕地、退化地和开垦地区域以及城镇周边扩展区域。     

基于MODIS数据的内蒙古草地植被退化动态监测研究

以内蒙古自治区为研究区,利用卫星遥感、GIS和GPS技术,在实地调查和样方测定的基础上,选用群种自然生殖枝高度、草地植被覆盖度和草地生物量3个评价指标,并将其加权综合得到草地植被退化指数(GDI).将GDI与提取的各种植被指数进行相关分析,选出最能反映草地退化趋势且与植被退化指数线性拟合最好的植被指数--修正的土壤调节植被指数(MSAVI).采用线性回归方法建立草地植被退化的遥感监测模型,分析了研究区2002年~2006年草地植被退化的时空分布规律和变化趋势.研究表明,与2002年相比,2006年内蒙古地区草地植被退化状况呈现整体改善、局部恶化的情况.     

草地退化遥感监测研究进展

针对遥感技术已广泛应用于草地退化监测,但缺乏草地退化遥感监测的系统梳理问题,该文从草地退化的内涵、草地退化指标、草地退化遥感监测方法、草地退化分级标准4个方面对草地退化的遥感监测进行了分析总结,得出草地退化遥感监测的发展趋势:①应用高分辨率无人机和卫星高光谱遥感数据;②优化并选择合适的草地退化指标遥感监测模型;③跨学科确定草地退化阈值,开展草地相对退化评价;④结合实地观测数据,发挥遥感应用潜力;⑤开展草地退化预测,预警生态风险.     

遥感与GIS支持下近十年中国草地变化空间格局分析

以遥感与GIS为技术支撑，动态监测我国草地资源近十年的变化情况，为草地资源的可持续利用与管理提供科学依据。近十年来，我国的草地资源变化在空间上有明显的地域差异。表现为草地变耕地主要分布于我国的东北三省，与内蒙古的东部地区；草地变为城镇交通用地在很大程度上与区域的人口、经济发展有联系；草地变林地分布主要集中于沿海地区；草地退化集中于内蒙古、新疆、青海。草地变化虽然与自然条件有关，但人类活动对草地变化有很大影响。同时草地的退化对我国的生态环境，尤其是北方将产生不良的作用，在一定程度上制约区域经济发展。     

川西北江河源区植被净初级生产力时空动态演变

基于CASA模型,采用MOD13A3卫星数据和气象数据估算了2006~2009年川西北江河源区植被净初级生产力(NPP)的变化情况。研究结果表明,研究区年均植被NPP的空间分布基本呈由东向西逐级递减趋势,NPP的空间分布与水热条件差别和不同植被类型的地带性分布关系紧密;研究区月均NPP基本呈正态分布,植被月均NPP呈先升后降的趋势,且NPP值基本在7~8月达到峰值,在12月、1月降到最低;植被NPP积累时期主要是夏季,但秋季NPP积累量也存在上升趋势。     

基于地理国情监测的石家庄自然生态环境状况研究

利用2009、2018年分辨率为1 m的卫星遥感影像,依据地理国情监测的分类体系,获取了两个年份石家庄8个区县的地表覆盖数据,展示了该区域林地、草地和水域三类自然生态空间要素10 a间的变化情况,并采用生境质量指数、水源涵养指数两项指标对该区域的生态环境状况进行了评价.归因于该区域固有的自然地理特征,大部分地区生境质量...     

黑土型退化草地时空格局遥感监测

准确及时地了解黑土型退化草地的时空分布特点,对祁连山地区草地退化修复治理具有重要意义。本文选取祁连县野牛沟乡西北部区域作为研究区,基于Landsat 8 OLI影像,结合地理国情监测成果,尝试利用分场景的决策树分类方法提取黑土型退化草地范围,并对比分析2014-2019年黑土型退化草地的时空变化特征。结果表明,多场景的决策树分类方法对黑土型退化草地监测具有很好的适用性;2014-2019年,研究区北部部分区域缓坡地和中部滩地黑土型退化问题有所好转,西部和西北部缓坡地黑土型退化问题有进一步恶化的趋势;好转草地主要以人工干预为主,恶化草地可能是受水热空洞效应、鼠害等多种因素的影响。     

近20年来新疆阿勒泰地区植被动态变化及其对气候与地形的响应

植被在生态环境监测中有着极其重要的意义,探讨植被覆盖变化可为区域生态环境保护工作提供重要参考。利用多源遥感长时间序列数据、分离趋势和季节项的突变点方法像元突变监测、地形位分析及地统计等方法,对新疆阿勒泰地区2000—2019年间植被覆盖动态进行遥感变化监测。实验结果表明：（1）研究期间,2003—2009年植被突变像元数逐年增多,2009年以后突变像元数逐渐减少,同时在监测出的7类植被像元突变趋势类型中,由退化后转变为增长类的像元突变数最多,干扰退化和持续退化类较少;（2）多源数据植被覆被年际变化曲线显示,植被覆盖动态变化出现先减少后增加的趋势,其中,2000—2008年时段总体呈现退化趋势,2008—2019年时段呈现明显改善趋势,且退化大于改善;（3）高程大于900 m、坡度大于15°的东坡（北转东和南转东）为植被覆盖变化退化类型的优势地形位,约占62.4%,研究区植被覆盖改善并不明显,需继续加大研究区生态环境保护。     

三江源草地覆盖度时空变化及对气候的响应

草地退化一直是三江源主要生态问题之一,严重制约着三江源地区生态安全和经济发展。遥感技术可实现对草地资源大面积监测,因此可以及时掌握三江源地区草地动态变化情况,为三江源地区生态保护提供依据。本文基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以2007~2018年MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型对三江源地区草地覆盖度进行估算,分析草地覆盖度时空变化以及与覆盖度气候因子的相关关系。结果表明,2007~2018年三江源草地覆盖度总体呈增加趋势,草地退化得到好转,覆盖度空间分布差异显著,表现出东南高、西北低的特点。三江源地区草地覆盖度与降水相关性不明显,对温度因子的响应更为敏感。     

Big data analytics: six techniques

Abstract

Big data have 4V characteristics of volume, variety, velocity, and veracity, which authentically calls for big data analytics. However, what are the dominant characteristics of big data analysis? Here, the analytics is related to the entire methodology rather than the individual specific analysis. In this paper, six techniques concerning big data analytics are proposed, which include: (1) Ensemble analysis related to a large volume of data, (2) Association analysis related to unknown data sampling, (3) High-dimensional analysis related to a variety of data, (4) Deep analysis related to the veracity of data, (5) Precision analysis related to the veracity of data, and (6) Divide-and-conquer analysis related to the velocity of data. The essential of big data analytics is the structural analysis of big data in an optimal criterion of physics, computation, and human cognition. Fundamentally, two theoretical challenges, ie the violation of independent and identical distribution, and the extension of general set-theory, are posed. In particular, we have illustrated three kinds of association in geographical big data, ie geometrical associations in space and time, spatiotemporal correlations in statistics, and space-time relations in semantics. Furthermore, we have illustrated three kinds of spatiotemporal data analysis, ie measurement (observation) adjustment of geometrical quantities, human spatial behavior analysis with trajectories, data assimilation of physical models and various observations, from which spatiotemporal big data analysis may be largely derived.     

《测绘科学》2000-2004年引文分析

依据《测绘科学》2000-2004年发表的论文进行引文统计。论文从引文数量、类型、语种、年代分布、普赖斯指数及自引等7个方面予以分析,并对该刊的学术影响力和办刊风格进行了评价。期刊的引文具有很高的情报评价价值,这种价值通过引文分析得到了全面的体现。有学者[5]曾研究出这样的结论,无论采用哪种方法来评价期刊,其结果与引文分析的结果具有很强的相关性。     

A spatially weighted degree model for network vulnerability analysis

Using degree distribution to assess network vulnerability represents a promising direction of network analysis.However,the traditional degree distribution model is inadequate for analyzing the vulnerability of spatial networks because it does not take into consideration the geographical aspects of spatial networks.This paper proposes a spatially weighted degree model in which both the functional class and the length of network links are considered to be important factors for determining the node degrees of spatial networks.A weight coefficient is used in this new model to account for the contribution of each factor to the node degree.The proposed model is compared with the traditional degree model and an accessibility-based vulnerability model in the vulnerabil-ity analysis of a highway network.Experiment results indicate that,although node degrees of spatial networks derived from the tra-ditional degree model follow a random distribution,node degrees determined by the spatially weighted model exhibit a scale-free distribution,which is a common characteristic of robust networks.Compared to the accessibility-based model,the proposed model has similar performance in identifying critical nodes but with higher computational efficiency and better ability to reveal the overall vulnerability of a spatial network.     

ArcGIS矢量数据空间分析在市区择房中的应用

介绍了ArcGIS矢量数据空间分析中的缓冲区分析与叠置分析功能,结合这两类空间分析功能对市区择房购房过程中遇到的实际情况,进行择房分析,对购房范围内各区域作出分级,筛选出满足消费者意愿的合适购房区域。     

城市POI的空间数据分析与可视化表达

随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。     

空间分析WEB服务在电子政务中的应用

电子政务是世界各国为应对全球信息化的挑战而积极倡导的五大应用领域之一.在电子政务的建设中,地理信息系统(GIS)因为其强大的空间信息表达、处理功能以及日臻成熟的技术被认为是电子政务信息服务的最理想的基础平台;在政务信息服务中,空间辅助决策分析是不可缺少的内容,空间信息为决策服务是应用的必然要求.本文结合当前我国电子政务建设实际情况,在整合GIS相关技术的基础上,探讨了空间分析为空间辅助决策提供决策分析服务的实现方法和一些具体实际应用.     

基于小波消噪的时序分析改进法在GPS变形监测中的应用

考虑到小波技术在粗差探测、消噪方面有特殊的作用,本文结合实际算例,把小波分析与传统数据处理技术结合作为研究对象,提出一种基于小波消噪的时序分析改进法。并对这种处理方法在GPS监测中的应用作了充分地论证。结果表明,经过小波处理后,时序分析法在预报方面有明显的进步,小波处理后的时序分析法比小波处理前的精度高,从而说明了这种改进方法的可行性。     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

空间分析在油料信息管理系统中的应用

本文主要介绍空间分析在油料信息管理系统中的应用.介绍了油料信息管理系统中基础底图数据、道路拓扑数据和油料专题数据的组织方式,奠定了空间分析的基础.油料信息管理系统中的空间分析功能主要有基本的地图量算、油料资源查询和最短路优化分析.结合油料输送的实际,引入邻近点动态加入法对Dijkstra最短路算法进行了改进,并能实现运...     

遥感信息不确定性研究

近年来遥感技术及遥感信息产业化发展迅猛 ,但遥感信息的不确定性制约着遥感信息的产品化和实用化的进一步发展。虽然 ,这一问题得到了国内外众多学者的关注 ,并提出和采用相关理论和方法进行分析 ,取得了相当的进展 ,但这些方法在分析遥感信息不确定性时忽略了一个重要的研究点 :遥感信息的不确定性传递机理。本文主要目标就是建立一套遥感信息不确定性的处理方法