利用DEM数据计算地形质量重力梯度的新方法

重力梯度由低频、中频和高频信息构成,其高频信息主要受地形质量的影响,为了更好地利用地形数据获取重力梯度高频信息,提出一种全新的方法——高斯-勒让德积分法,根据模型算例和实测DEM数据验证了该方法的有效性。结果表明,高斯-勒让德积分法作为一种全新的解算方法,与传统的棱柱法和直接积分法相比,在一定的精度条件下解算效率更高,在重力梯度测量相对落后和重力资料欠缺的情况下,利用该方法由DEM数据来解算重力梯度的高频部分是可行的,相较于传统解算方法而言,其具有一定的优势。     

视频数据的地理信息提取研究

针对视频数据虽然能高效、逼真、详细地展现地理信息,但是因不具备地理框架而不能直接与GIS结合,参与空间分析的问题,该文通过多次真实环境条件下的尝试性实验,探索出一种从视频中提取地理信息的方案:采用运动目标检测技术自动识别出视频帧中实体的轮廓;通过半自动的处理清除提取数据的干扰轮廓;借助数据变换技术为视频帧及其提取的数据赋予准确的地理框架。基于真实环境的实验结果表明:该方案不仅可以有效地提取视频中的地理信息参与空间分析,还能够实现其空间分析结果的多视角可视化。本研究针对视频与GIS结合问题做出初步探索,为视频GIS的深层次研究提供帮助。     

多时相MODIS指数提取东北三省水稻种植面积

为准确提取水稻面积,以东北为研究区域,采用多时相16d合成MODIS增强型植被指数数据和8d合成MODIS地表反射率数据提取水稻种植分布。选取水稻代表样点利用IDL编程提取物候曲线,利用归一化植被指数(NDVI)将水稻与其他明显地类区分,然后建立水稻增强型植被指数(EVI)、地表水体指数(LSWI)之间的相关关系,结合最新2015年土地利用数据提取东北三省2015年水稻种植面积。同时运用运筹学理论建立省级尺度水稻判别条件最优化模型,分析其在空间分布上的差异性和相关性,并将结果与统计年鉴进行对比分析,分析表明MODIS数据适合大区域省级范围水稻面积的提取,精度可达90%以上。由此得出,MODIS数据在省级尺度提取水稻种植面积上有着较大的优势。     

使用卫星立体像对提取城市容积率的研究

随着城市化的不断发展,日益增多的城镇人口与稀少的土地资源之间矛盾与日俱增。容积率是反映土地利用强度的一个重要指标。本文选取Pleiades卫星立体像对生成研究区域的nDSM影像,不仅可以克服阴影法精度较低的问题,而且运用拟合的方法得到了更为准确的建筑面积,从而得到更精确的容积率值。结果表明,该方法得到的容积率更加准确,完全可以满足大面积普查的要求。     

面向服务的分布式地学模型集成框架研究

通过对模型库、GIS与应用分析模型集成方式的探讨，结合未来以分布式资源共享为特征的系统构建模式，提出了面向服务的分布式地学模型集成框架。该框架通过将XML文档对象模型引入到模型定义中，统一了模型数据和功能的定义，基于COM技术实现了模型集成运行服务器和模型服务访问组件。模型服务器扩展了传统模型库的功能，为异构模型提供了集成和运行环境；服务访问组件实现了面向对象的服务访问接口，为应用系统开发提供了一致的集成模式。