地图空间认知的数学基础

地图作为人类认知客观世界的重要工具,它的出现和发展极大提升了人们获取地理空间知识的效率.地图设计、虚拟地理环境、地理信息系统及新型智能化地图的研究都离不开地图空间认知理论的指导.本文提出地图空间认知应基于数学基础进行研究的观点,并对多种地图空间认知数学模型进行归纳和总结,为地图空间认知研究提供了新视角.     

基于Landsat8数据的近海养殖区自动提取方法研究

利用遥感影像进行近海养殖区提取,是近海渔业资源监管的一种有效手段。然而由于近海养殖区受海水叶绿素和悬浮泥沙浓度差异分布的影响,海域水色背景往往较为复杂,使得传统近海养殖区提取方法很难取得理想效果。为了准确提取复杂水色背景下的近海养殖区,提出一种结合光谱和纹理信息的养殖区自动提取方法。首先,利用基于正交子空间投影的约束能量最小化(orthogonal subspace projection-weighted constrained energy minimization,OWCEM)方法增强近海养殖区信息;然后,利用近海养殖区的空间纹理信息,使用局部标准差自适应分割法(standard deviation adaptive segmentation,SDAS)对影像进行划分;最后,基于分割图像对近海养殖区进行自动提取。选取山东桑沟湾养殖海域和福建三都澳养殖海域为实验区,采用Landsat8数据对所提方法进行近海养殖区提取实验,结果表明:在复杂水色背景下,该方法能够准确快速地识别出近海养殖区的分布情况,在2个实验区都能达到93%以上的准确率,为近海养殖区自动提取提供了一种新的有效方法。     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。