基于Cesium的WebGIS倾斜三维平台的实现

由于传统的二维GIS平台日渐式微,地理信息技术发展的速度越来越快,需要精度更高、表现力更好的三维GIS平台以及相应的解决方案。本文阐述了以Cesium开源前端库为依托,通过倾斜三维模型作为基础数据,实现三维WebGIS平台建设的解决方案,同时通过实例对三维平台的功能进行说明。     

基于多源遥感数据的森林火灾监测研究

以2019年5月13日黑龙江省佳木斯市同江市洪河国家级自然保护区为研究对象,基于静止气象卫星Himawari-8(H8)和极轨气象卫星MODIS数据对火灾发生经过进行还原,基于高分一号(GF-1)和高分六号(GF-6)数据进行火烧迹地识别.试验结果表明,Himawari-8及MODIS数据都可较好地反演出火灾发生地点,但基于固定阈值算法对Himawari-8数据进行火灾反演的实效性更强,可实现10 min级监测,可以弥补MODIS卫星时间分辨率低的不足,其可以对林业火灾监测提供较好的技术支撑.基于GEMI模型进行的火烧迹地提取可以为灾情损失及灾后重建提供本地数据.     

基于Matlab的InSAR条纹图典型滤波算法研究与对比

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是测绘地理信息领域快速发展的一项大地测量技术,也是卫星应用领域广泛应用的一项空间对地观测技术。本文着重对InSAR中相位噪声滤波的几种典型算法进行研究与对比,为不同滤波场景下的算法选择提供一定的参考。     

基于资源三号卫星影像的面向对象地表覆盖要素分类方法研究

以2013年资源三号高分辨率遥感影像为数据源,选取伊朗胡齐斯坦市作为试验区,采用面向对象的信息提取技术对其进行地表覆盖要素分类试验。试验结果表明,采用特征选择和最邻近分类法结合的信息提取思想,可以较好地完成不同地表要素的信息提取。信息提取总体精度为94.19%,Kappa系数为0.925 5。由此可知,基于面向对象分析方法的地表覆盖要素提取技术对国产高分率遥感影像具有一定的适用性。同时,该试验为全球地表覆盖要素的遥感信息提取提供理论和技术支持。     

基于RSEI模型的生态环境质量评价研究

随着社会的不断发展,人们对自然生态环境质量越来越重视。本文主要利用遥感技术手段,以哈尔滨市延寿县为研究区,选取2019年的Sentinel-2A影像和Landsat-8影像,利用绿度、湿度、干度、温度等生态因子指标构建遥感生态指数(RSEI)模型,对延寿县生态环境状况进行综合评价。研究结果表明:延寿县RSEI空间分布的总体特征表现为中间差、周围好的地域特征,其东北和东南部RSEI值较高,中部RSEI值较低。     

基于ZY1E高光谱遥感影像的汉麻提取研究

以国产ZY1E高光谱遥感影像作为影像数据源,选取黑龙江省绥化市青冈县为研究区,对ZY1E高光谱遥感影像的光谱特性及多波段组合特性进行研究,并开展了研究区汉麻的提取研究.试验表明:ZY1E高光谱遥感影像可以提供更为丰富的空间信息和地物光谱信息,更利于地物的精细识别,2020年青冈县共种植汉麻0.22万hm2,主要集中在北部区域,汉麻提取的总体分类精度为98％,Kappa系数为0.9623.     

基于Google Earth Engine的土地覆盖分类方法研究

基于谷歌云在线处理平台(Google Earth Engine,GEE),以2019年全年Landsat-8 OLI影像为数据源,选取黑龙江省哈尔滨市为试验区,基于决策树算法、随机森林算法、最邻近算法、支持向量机算法开展土地覆盖分类方法研究,并对不同分类器方法提取结果进行精度评价.试验结果表明,基于GEE平台可以快速完成土地覆盖分类,各分类方法都可以达到较好的效果;采用决策树算法提取结果最优,总体精度为97.53％,Kappa系数为0.9586.