依不同纬度变量的子午线弧长正反解公式的级数展开

推导了以归化纬度、地心纬度解算子午线弧长的展开公式,同时又根据拉格朗日反演定理,得到了由子午线弧长反解归化纬度、地心纬度的直接公式。该组公式与子午线弧长正反解公式的大地纬度表达在结构形式上保持一致,进一步揭示了子午线弧长同3种纬度变量之间的内在联系。分析表明,基于归化纬度的子午线弧长解算与大地主题解算方法具有理论上的统一性,正反解精度均高于传统基于大地纬度的展开。     

基于全连接和LSTM神经网络的空气污染物预测

在空气污染日益严重的情况下进行空气污染物的预测工作是十分必要的。针对城市的空气污染物预测,提出了一种基于神经网络的混合模型方法:通过全连接神经网络方法,结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,将历史空气污染物数据与大气数据进行空间与时间上的挖掘分析。运用全连接和LSTM两种神经网络方法混合的形式,与传统的单一模型方法相比,不仅能摆脱单一模型特征空间的局限性,还能提高预测的精度,具有更大的应用性和操作性。最后,以武汉市为例通过实验证明该混合模型较单一模型在空气污染物预测上具有更高的精度。     

改进的双向缓冲海岸线综合方法研究

文章分析了海岸线综合现有常用方法的优点及不足,以栅格双向缓冲海岸线综合方法(即大地线粘连变换的海岸线综合)为基础,对其存在的问题进行改进,分别对单要素和多要素特征点进行提取和排序,形成一种面向海洋划界的海岸线综合方法。通过实验分析证明该方法能使综合后的海岸线特征点精确匹配到原始海岸线矢量点位上,符合"扩大陆地、缩小海域"和"点位精确性"一般海岸线综合原则。     

面状要素的多层次骨架线提取

多边形的骨架线是对其形态的准确描述,多尺度的骨架线表达在图形分析如多边形的形态恢复和多边形的模式识别等方面具有重要作用。利用双缓冲区变换、障碍距离变换和Voronoi图技术,提出一种新的多边形多层次骨架线提取方法,并利用复杂湖泊多边形、简单多边形、含岛洞多边形、噪声边缘多边形等不同形状的多边形测试和比较该方法提取的骨架线的连通性、拓扑一致性和对图形旋转的灵敏性等。试验结果表明,本文方法在上述特性上优于现有算法。     

水道维护辅助系统的设计与实现

分析了建立水道维护辅助系统的必要性,介绍了系统的开发、设计和工程应用情况.     

我国地球空间数据框架的设计思想、技术路线及若干理论问题讨论

根据当前我国基础地理信息系统的发展趋势,讨论了1;1万,1：5万,1：25万及1：100万金字塔多层,多分辨率基础地理信息系统的设计思路,即基于数字影像,数字栅格地图（DRG）和DEM及若干层数字线划图的矢,栅集成（2维或3维）框架结构系统,提出了建设可持续发展的全国及各省级基础地理信息系统技术路线;讨论了这一技术流程中涉及的重要的GIS理论问题。     

基于无人机和卫星遥感影像的升金湖草滩植被地上生物量反演

湿地植被地上生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标,对于珍稀水禽越冬繁殖、全球碳循环、生态净化具有重要意义,是生态学与遥感解译的研究热点之一.针对于地上生物量的测算,卫星遥感数据覆盖范围广但其空间分辨率较低,无人机遥感数据空间分辨率高但采集范围小,同时受湿地面积、观测系统及外界环境等条件的影响,使得遥感影像地上生物量反演更加复杂和困难.本研究基于无人机和高分一号数据对升金湖草滩植被地上生物量反演进行研究,结合升金湖保护区4个样区无人机可见光影像与相应样区实测样本数据,建立地上生物量与可见光波段、多种可见光植被指数的线性、幂函数、多项式、对数回归模型,并通过可决系数（R²）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）对模型进行精度评价,选择最优模型对无人机影像进行地上生物量反演;通过可见光波段反演得到的生物量,与高分一号WFV归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）影像相结合进行回归建模,获取整个升金湖草滩植被地上生物量分布.结果表明,利用无人机红光波段建立的多项式方程对地上生物量反演有着最高模拟精度,R²=0.86、预测精度MAE=111.33 g/m²、RMSE=145.42 g/m²,且红光波段生物量反演方法得到的结果与实际生物量分布一致性较高,高分一号WFV NDVI与无人机反演生物量构建的多项式模型为最优模型,R²为0.91.本研究利用无人机和高分一号数据进行生物量反演研究,整合多源遥感数据优点,以获取更加丰富和准确的信息,进而提高地上生物量反演精度,为湿地监测和湿地恢复管理提供数据和技术支撑,具有重要研究意义和应用价值.