空间信息技术用于汶川地震救灾

近年来重大自然灾害频发,给世界各国造成了重大经济损失和人员伤亡,空间信息技术在自然灾害救助中发挥越来越重要的作用."5·12"汶川地震灾害发生后.全国相关涉灾部门充分利用空间信息技术为汶川地震救灾提供科学有效的决策支持,在灾害应急响应中发挥了巨大的作用.从地震灾害快速响应的空间信息需求以及汶川地震救灾的空间信息技术支持2个角度,从高时空分辨率遥感数据获取、遥感数据快速处理、灾害信息变化检测与次生灾害监测等3个方面,分析了空间信息技术在救灾中具体发挥的作用.总结了空间信息技术辅助汶川地震救灾中的经验和教训,为今后空间信息如何更好地服务于自然灾害救助,提出了中国空间信息技术发展的思路与建议.     

崩滑流典型灾害无人机应急测绘系统分析

广东省是地质灾害发生较严重省份之一,崩滑流三种典型斜坡变形破坏自然灾害占比超过90%,对无人机应急测绘系统选型提出迫切要求。通过分析灾害发生特征,以及2010年以来广东省突发自然灾害应急测绘保障工作基础上,提出斜坡变形灾害不同灾种无人机应急测绘系统主要选型指标和关键技术要点。结果表明：(1)广东省中小型崩塌、滑坡灾害发生集中在山区坡脚,以旋翼无人机应急测绘系统为主。大中型泥石流以复合翼无人机应急测绘系统为主,搭载相机或激光雷达测量、评估受灾区域范围及流量土方,以满足应急测绘辅助决策基本保障。(2)选用不同无人机应急测绘平台载荷要综合考虑应急环境适应性、航飞安全性、传感器互换通用性及航摄成图效率等指标。     

重大自然灾害空间信息协同服务机制研究

结合重大自然灾害应急管理的业务需求,分析了国外数据共享实践经验与案例,基于国家灾害管理实践工作经验,提出了中国建设重大自然灾害空间信息协同服务机制的构想。在进行职责任务划分的基础上,设立了包括指令中枢、数据中枢和信息中枢的立体化体制架构,并结合国家灾害管理业务工作的实际情况,制定了服务机制的业务关系流程,设定应急与常规相结合的运行模式,并对所需的保障配套机制进行了研究和分析。目前,重大自然灾害空间信息协同服务机制已经在国家灾害管理部门得到了一定范围的实践和检验,取得了较好的应用效果和社会经济效益。     

基于GIS的公路自然灾害的预警预报系统研究

自然灾害发生后,首先考虑的问题之一是如何尽快赶赴灾区实施救助,而自然灾害的一个直接结果往往是对道路交通产生毁灭性的破坏即所谓的公路自然灾害。因此,研究公路自然灾害及其应急预警预报方法具有重要的意义。本文立足于建立基于GIS的公路自然灾害预警预报系统,分析了自然灾害的类型和公路自然灾害的成因,讨论了公路自然灾害GIS的空间数据和属性数据的类型和数据组织技术,针对地质、暴风雪天气、地震等不同成因的公路自然灾害,提出了基于GIS的公路自然灾害预警预报系统的解决方案。并已经运用于为用户开发的公路自然灾害应急预警预报系统中。     

对地观测与抗震救灾

2008年5月12汶川地震灾害发生后,全国相关涉灾部门充分利用空间信息技术为汶川地震救灾提供科学有效的决策支持,在灾害应急响应中发挥了巨大的作用。本文主要从对地观测以及地震救灾的空间信息技术支持两个方面,分析了空间信息技术在救灾中的作用。为今后空间信息如何更好地服务于自然灾害救助,提出了中国空间信息技术发展的思路与建议。     

基于应急地理信息的云服务系统关键技术研究

随着测绘地理信息服务应用各行业方面作用愈趋明显,为有效应对我国各种自然灾害频发的严峻情况,减少灾害带来的损失,建立和完善应急地理信息保障服务体系显得非常重要,同时应急保障体系研究也一直是应急领域前沿的问题。本文采用云服务技术构建基于时空信息云平台的应急地理信息服务系统关键技术进行研究,实现应急演示、数据交换、应急时空数据库管理、应急信息发布、应急保障服务等,从而将各类多源应急信息资源深度整合管理、地图浏览展示,提高应急地理信息共享和综合利用水平。     

中继通信技术在无人机应急测绘保障中的应用

近年来,无人机以机动灵活、快速高效的优势,在灾情侦查、灾害调查和灾后重建等应急测绘保障工作中发挥了重要作用,已成为国家航空应急救援体系的组成部分之一。但通信距离短、通信方式单一、地形环境影响大等因素已严重限制无人机在高山区、远距离作业任务等复杂条件下的应急测绘保障应用。本文以提高无人机应急测绘保障能力为核心,研究了一种结合中继通信技术的无人机远距离操控技术。通过开展无线电通信、卫星通信及移动网络通信等多种中继通信方式研究、集成与应用,实现复杂地形环境下的无人机远距离安全操控和灾情地理信息数据快速获取,能够有效提升应急测绘与防灾减灾能力。     

信息化测绘技术在灾害应急服务领域应用探讨

提出了信息化测绘技术应用服务于防灾减灾领域的背景,阐述了信息化测绘技术体系的概念,分析了多源灾害信息资源与地理空间信息技术的紧密相关特性.以防灾减灾相关部门应用需求为基础,提出了基于信息化测绘技术重要技术构成之一--地理空间信息技术的灾害应急救助指挥地理信息服务系统架构设计、网络运行环境和硬件结构设计、数据库设计、专题空间地理信息数据设计、功能设计等.最后结合黑龙江省防灾减灾网络管理系统分项目灾害应急救助指挥地理信息服务系统设计与开发,展示了系统部分开发内容.     

自然灾害应急知识图谱构建方法研究

中国自然灾害发生频繁,受自然灾害的威胁极大,防灾减灾、抗灾救灾是人类生存发展的永恒课题。在自然灾害应急领域中,相关数据骤增而应急关键知识明显匮乏,存在"数据-信息-知识"转化能力不足的问题,由此提出了自顶向下和自底向上相结合的自然灾害应急知识图谱构建方法。围绕自然灾害事件、灾害应急任务、灾害数据、模型方法 4个要素,自顶向下构建模式层,通过本体建模形成知识图谱的概念框架;自底向上构建数据层,通过数据获取、知识抽取、融合、存储建立实体间关联关系。以洪涝灾害应急知识图谱为例进行实验验证,结果表明,该方法能够对自然灾害事件、灾害应急任务、灾害数据、模型方法 4要素的概念层次关系及要素属性、要素间语义关联关系进行形式化表达,实现了从多源数据到互联知识的转化。     

测绘面对突发情况：冰雪大考验——二00八抗御大冰雪灾害测绘应急服务纪实

2008年初,在抗御特大冰雪灾害中,测绘部门紧急行动起来,积极发挥专业特长和技术优势,为抗灾救灾科学决策保驾护航,及时为相关部门提供测绘应急服务。 这场罕见的冰雪灾害,使我国测绘部门经历了一场应急服务大考验。在这次抗灾救灾中,有一个运送救灾物资的车队,他们什么东西都可以丢,就是不能丢掉一车的地图。丢了地图,指挥救灾、调度人力、物力和交通就无从着手。 几乎所有的自然灾害都与空间位置相关。在我国,自然灾害频发、分布广泛,测绘部门充分利用测绘成果,快速定位和发布自然灾害分布信息,为各级领导和社会公众提供直观、翔实、权威的自然灾害周边环境信息。多年来,我国测绘部门应对突发事件时,积极作为,主动服务,为维护国家和人民生命财产安全,发挥了重要测绘保障作用。     

多媒体通信技术在应急指挥地理信息系统中的应用

随着地理信息系统(GIS)在各行各业应用的不断深入,地理信息系统需要与各种各样格式和内容的多媒体信息相结合,为应用部门的用户提供以空间位置为载体,对多媒体数据进行管理和调度的多媒体信息处理技术功能。本文主要以应急指挥地理信息系统为例,从系统总体结构上介绍如何把种类繁多的多媒体信息数据与空间数据相结合,如何对文字、图片、视频等信息组织入库,利用Microsoft Windows CE for Visual C/C++工具研发PDA(Personal Digital Assistant)电子地图子系统、PDA应急事件信息录入软件;以及如何在Internet或Intranet网络上对多媒体信息进行调度发布等多媒体通信技术。     

Developing a satellite-based combined drought indicator to monitor agricultural drought: a case study for Ethiopia

Developing a robust drought monitoring tool is vital to mitigate the adverse impacts of drought. A drought monitoring system that integrates multiple agrometeorological variables into a single drought indicator is lacking in areas such as Ethiopia, which is extremely susceptible to this natural hazard. The overarching goal of this study is to develop a combined drought indicator (CDI-E) to monitor the spatial and temporal extents of historic agricultural drought events in Ethiopia. The CDI-E was developed by combining four satellite-based agrometeorological input parameters – the Standardized Precipitation Index (SPI), Land Surface Temperature (LST) anomaly, Standardized Normalized Difference Vegetation Index (stdNDVI) and Soil Moisture (SM) anomaly – for the period from 2001 to 2015. The method used to combine these indices is based on a quantitative approach that assigns a weight to each input parameter using Principal Component Analysis (PCA). The CDI-E results were evaluated using satellite-based gridded rainfall (3-month SPI) and crop yield data for 36 intra-country crop growing zones for a 15-year period (2001 to 2015). The evaluation was carried out for the main rainfall season, Kiremt (June-September), and the short rainfall season, Belg (February-May). The results showed that moderate to severe droughts were detected by the CDI-E across the food insecure regions reported by FEWS NET during Kiremt and Belg rainfall seasons. Relatively higher correlation coefficient values (r > 0.65) were obtained when CDI-E was compared with the 3-month SPI across the majority of Ethiopia. The spatial correlation analyses of CDI-E and cereal crop yields showed relatively good correlations (r > 0.5) in some of the crop growing zones in the northern, eastern and southwestern parts of the country. The CDI-E generally mapped the spatial and temporal patterns of historic drought and non-drought years and hence the CDI-E could potentially be used to develop an agricultural drought monitoring and early warning system in Ethiopia. Moreover, decision makers and donors may potentially use CDI-E to more accurately monitor crop yields across the food-insecure regions in Ethiopia.     

中国灾害遥感研究进展

随着灾害系统理论的深化和遥感技术的快速发展,中国灾害遥感研究与应用服务取得了丰硕成果。本文以灾害系统理论为基础,从"天—空—地—现场"一体化灾害立体监测体系、灾害要素分类体系、灾害遥感服务体系和标准规范建设等方面,总结了灾害遥感理论研究进展。分析了洪涝、干旱、地震、地质灾害等主要灾害遥感监测评估方法,并对应用研究热点和存在的问题进行了讨论。分3个阶段阐述了中国灾害遥感系统的发展历程,基于业务应用需求介绍了灾害遥感业务系统的体系架构。按照灾害遥感日常监测业务、应急监测业务和特别重大自然灾害损失评估等3个方面介绍了业务应用模式,并从时效性、评估精度和业务流程等方面对业务应用进展水平进行了评述。分析了当前灾害遥感研究与应用工作面临的机遇与挑战,对今后发展提出了加强灾害遥感应用机理研究、加快防灾减灾空间基础设施建设、加强灾害监测评估方法研究、提升综合减灾空间信息服务能力和加强软环境建设等对策建议。     

基于3S技术的自然灾害应急管理系统设计

针对2008年抢险救灾过程中存在的问题和不足，分析了如冷冻、地震这种大型自然灾害在应急管理上的功能需求。综合3S技术在应急管理中的重要作用及我国国情，提出了基于3S技术的自然灾害应急管理系统的初步设计方案，对减灾救灾具有一定的借鉴意义。     

基于短信的时空地震灾情收集与管理

地震现场各种信自获取与传输是应急指挥工作中的重要内容,有关灾情的资料是政府部门防震减灾决策的重要依据.本文研究了震后灾情信息的分类与编码,探讨了灾情信息的时空特性,阐述了T-GIS在地震灾情信息获取与发布工作中的应用,在基态修正时空数据模型的基础上提出了基于短信的时空地震灾情收集与管理模型,采用ArcGIS二次开发技术...     

基于Web Services的空间信息资源管理研究

目前由于Internet带宽的限制,WebGIS对空间数据的访问是WebGIS发展的瓶颈。为满足WebGIS对空间数据的统一管理和运行速度这2个方面的要求,文中实践了一种空间信息资源管理模型,在此基础上,设计了一种新的空间数据索引模型--自适应双层网格索引模型,并通过一系列的实验验证了这种模型满足WebGIS需求。     

基于事件的疫情应急时空数据模型

针对疫情应急系统在时空数据逻辑性方面的高要求及已有时空数据模型在该方面的不足,本文以事件产生为触发、事件发展为驱动,进行面向对象的时空数据建模研究:建立了城市疫情应急相关时空数据的概念模型、静态结构模型和时态行为模型;并设计Geodatabase实例和组件模型,实现对时空数据模型的面向对象的组织、管理和操作。通过在眉山市疫情监测应急系统中的成功应用表明,基于事件对多关联复杂空间对象群进行的联动操作,实现了时空数据的逻辑耦合。     

结合空间位置和语义匹配的多源房屋灾害数据融合

自然灾害综合风险普查工作中,房屋灾害信息数据来源众多,为调查底库快速建库带来很大挑战。本文针对多源房屋数据难以快速提取融合的问题,基于地理空间位置的信息匹配和基于地理空间语义的信息匹配等技术,通过空间数据提取、房屋建筑增补绘、属性信息匹配、属性信息选择,实现了房屋建筑多源信息快速自动融合,为自然灾害普查工作提供了可靠翔实的房屋建筑数据底板。实践证明,该技术成果数据准确可靠,可有效提升自然灾害风险普查工作效率,大量降低人工成本。     

交通行业应急管理空间数据库研制

建立交通行业应急管理空间数据库,可为重大突发自然灾害事件时交通应急提供有效的数据支持。本文面向重大突发自然灾害事件的应急管理,从功能需求上对交通行业应急管理所需数据进行了分类,将空间数据库划分为文件数据库、应急专题数据库和元数据库3个子库,采用Oracle,ArcSDE和文件编目管理相结合的方式进行管理,并建立了交通行业应急管理空间数据库。最后以公路重大自然灾害监测评估为例,说明了该数据库对灾害应急中所开展的快速监测评估分析的应用价值。     

Estimating fractional green vegetation cover of Mongolian grasslands using digital camera images and MODIS satellite vegetation indices

ABSTRACT

Fractional green vegetation cover (FVC) is a useful indicator for monitoring grassland status. Satellite imagery with coarse spatial but high temporal resolutions has been preferred to monitor seasonal and inter-annual FVC dynamics in wide geographic area such as Mongolian steppe. However, the coarse spatial resolution can cause a certain uncertainty in the satellite-based FVC estimation, which calls attention to develop a robust statistical test for the relationship between field FVC and satellite-derived vegetation indices. In the arid and semi-arid Mongolian steppe, nadir pointing digital camera images (DCI) were collected and used to produce a FVC dataset to support the evaluation of satellite-based FVC retrievals. An optimal DCI processing method was determined with respect to three color spaces (RGB, HIS, L*a*b*) and six green pixel classification algorithms, from which a country-wide dataset of DCI-FVC was produced and used for evaluating the accuracy of satellite-based FVC estimates from MODIS vegetation indices. We applied three empirical and three semi-empirical MODIS-FVC retrieval models. DCI data were collected from 96 sites across the Mongolian steppe from 2012 to 2014. The histogram algorithm using the hue (H) value of the HIS color space was the optimal DCI method (r² = 0.94, percent root-mean-square-error (RMSE) = 7.1%). For MODIS-FVC retrievals, semi-empirical Baret model was the best-performing model with the highest r² (0.69) and the lowest RMSE (49.7%), while the lowest MB (+1.1%) was found for the regression model with normalized difference vegetation index (NDVI). The high RMSE (>50% or so) is an issue requiring further enhancement of satellite-based FVC retrievals accounting for key plant and soil parameters relevant to the Mongolian steppe and for scale mismatch between sampling and MODIS data.