结合特征分量构建和面向对象方法提取高分辨率卫星影像阴影

针对高分辨率卫星影像,提出一种特征分量构建与面向对象结合的阴影提取方法。分析遥感阴影光谱特性,构建彩色不变特征C3、亮度特征I、主成分第一特征量PC1以及蓝色波段和近红外波段归一化比率特征RATIOb_nir,增强阴影信息。采用线性变换将几个特征分量Digital Number(DN)值归一化到相同范围,对这几个分量进行综合分析。以I和PC1分量为输入对影像进行多尺度分割,建立包括波段均值、标准差、最大差异等特征的规则集,实现面向对象的阴影信息提取。选取20幅QuickBird影像为例进行阴影提取实验,平均总体精度为97%,平均用户精度为96%,平均Kappa系数为0.94。实验结果表明,相对传统基于像素信息提取方法,本文方法提取阴影斑块完整,无破碎图斑;相对基于原始光谱的面向对象方法,本文方法提取精度更高。     

渤海湾秋季浮游动物群落特征及影响因素

本研究基于2017年秋季在渤海湾海域以浅水Ⅰ型浮游生物网采集的浮游动物样品,分析了浮游动物的种类组成、丰度分布和生物多样性;通过结合现场获取的环境参数,探讨了环境因子与浮游动物群落特征之间的关系。结果如下:秋季浮游动物调查共鉴定各类浮游动物22种、浮游幼虫6类,合计种类数为28。桡足类为最为优势的类群,其在浮游动物的物种丰富度中占46.4%。渤海湾秋季浮游动物的优势种类共5个,包括中华哲水蚤、小拟哲水蚤、真刺唇角水蚤、近缘大眼水蚤和强壮箭虫。秋季浮游动物平均丰度为86.9 ind./m³,平均湿重生物量为640.7 mg/m³,香农-威纳指数和物种丰富度指数分别为1.87和1.08。浮游动物丰度与环境因子间的相关性分析表明,秋季影响渤海湾海域浮游动物分布的主要环境因子组合为盐度、叶绿素和浊度。与同期历史数据相比,浮游动物的丰度和生物量均有所下降。     

山东省耕地变化及社会经济驱动因素分析

根据山东省2002-2008年耕地面积和社会经济发展统计数据,分析了全省耕地、人口变化趋势,利用主成分分析法通过SPSS定量分析了影响耕地变化的驱动因子,依据主成分分析的结果,重点进行了人口、经济和城市建设等因素的驱动分析。     

1951~2005年中国大陆冬季温度变化过程的区域差异

利用中国大陆160个地面站和寒潮关键区9个站点气象数据,采用聚类分析、相关分析、突变检验方法,分析1951~2005年中国大陆冬季温度变化过程的区域差异。结果表明,中国大陆冬季温度变化可分5个大区,共11个亚区(基本区域单元),各区分界线多与大地貌单元的界线相一致;除川黔桂区外,其余10个亚区均表现出显著升温趋势,升温率0.15~0.54℃/10 a;自北向南,升温速率逐渐减小,开始升温时间推迟。中国大陆冬季温度变化过程的空间差异与各区域受北方冷空气影响程度的不同密切相关,是冬季风环流与大地貌格局共同作用的结果。     

主成分分析在遥感影像数据中的实例应用

主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。     

测绘新技术与数字城市建设发展关系探讨——以临沂市为例

该文介绍了测绘技术近年来发展的现状与趋势,探讨了测绘新技术与数字城市建设之间的关系,并论述了测绘新技术在数字临沂建设中的重要作用和影响。指出测绘新技术为数字临沂建设的发展带来极其难得的机遇,但应清醒的认识到其在各方面尚存在的较大差距。     

建设用地动态监管信息系统总体框架研究

从建设用地监管的业务层面出发,对建设用地动态监管集成信息系统的总体框架进行了研究,对国家、省、市、县等多个层次监管的重点进行了分析,提出了各级数字化建设用地动态监管信息系统集成的总体框架,并对系统集成的技术架构以及相关技术方法进行了论述。同时,对建设用地动态监管各业务系统之间以及与国家级相应监测监管系统的集成接口进行了分析。     

长江口海域表层沉积物常量元素地球化学及其地质意义

通过对长江口外海域187个表层沉积物样品进行常量元素氧化物(SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,MgO,CaO,Na₂O,K₂O,P₂O₅,TiO₂,MnO,TOC和 CaCO₃)测试,分析其空间分布特征及其地质意义。结果显示,研究区表层沉积物常量元素氧化物主要由SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,MgO,CaO,Na₂O,K₂O和TiO₂等组成,这8种组分约占沉积物总量的91.59%;其中SiO₂和Al₂O₃含量最高,平均值分别为62.43%和11.16%。R型因子分析结果表明,研究区表层沉积物的常量元素氧化物可以分为3类:第1类包括SiO₂,Al₂O₃,Fe₂O₃,MgO,P₂O₅,TiO₂和MnO;第2类包括CaO,K₂O,CaCO₃和TOC;第3类包括Na₂O,这3类可能分别代表了陆源碎屑沉积、海洋生物和陆源混合沉积以及海洋化学沉积。Al₂O₃/Na₂O和CIA的空间分布较为相似,指示了长江入海物质主要堆积在长江口及其以南的123.5°E以西海域,闽浙冬季沿岸流是其主要驱动力。