地表组合粗糙度不确定性引起的SAR反演土壤水分的不确定性分析

地表粗糙度的不确定性是引起SAR土壤水分反演结果不确定性的主要因素,现有研究大多着重于研究单个粗糙度参数（主要是相关长度）的不确定性,直接研究地表组合粗糙度不确定性的较少。本文使用偏度、峰度和四分位距3个指标来量化不确定性,通过在组合粗糙度中加入不同量级高斯噪声进行随机扰动的方法,研究组合粗糙度不确定性在反演过程中的传递,并对反演土壤水分的不确定性进行定量分析。进一步研究反演土壤水分的均方根误差对组合粗糙度不同比例误差范围的响应特征,得到满足反演精度要求的组合粗糙度误差控制范围。样区的实验分析结果表明：组合粗糙度高斯噪声标准差在0-0.045之间时,峰度取值从-0.1984到1.2501,偏度取值从0.0191到0.6791,四分位距取值从0.0018到0.0167,3个量化指标都随组合粗糙度高斯噪声量级的增大而增大,土壤水分反演值有集中在众数附近的趋势,土壤水分低估倾向比高估倾向更明显;本文提出的组合粗糙度误差控制范围可满足反演精度要求,误差控制范围与入射角负相关。     

一种建立在CPN基础上的分类方法在遥感影像分类中的应用研究

对偶神经网络利用了自组织映射近似函数的一种新的映射神经网络,其结构组合了Kohonen的自组织映射和Grossberg的外星(Outstar)结构,网络结构相对简单。本文以对偶神经网络分类方法原理为基础,研究了一种理想化的分类方法,并以MATLAB平台为基础对遥感影像进行分类处理,实验结果表明,其分类总精度为94.17%,分类精度较传统监督分类结果有所提高。     

双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分

为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。     

基于 DTW 距离的时序 NDVI 数据植被信息提取--以秦巴山区为例

秦巴山区是我国重要的生态屏障,对该区的植被信息提取开展研究,可为区内生态服务功能及自然资源开发利用提供基础数据。通过加窗处理改进DTW距离相似性算法,结合临近度模糊分类方法对2005—2014年的MODIS NDVI时序数据进行植被信息提取。首先利用S-G滤波对MODIS NDVI时序数据进行重建;再利用2013年的采样数据构建各类植被的标准NDVI时序曲线,逐像元计算与标准NDVI时序曲线的加窗DTW距离,利用临近度模糊分类实现植被信息提取;最后验证提取精度。结果表明,算法具有较高的运行效率,可避免错误匹配,以较高的精度(总体精度83.8%,kappa系数0.77)实现长时间序列的植被信息提取。     

Galileo系统及其在中国的应用

较详细地介绍了Galileo系统的全面体系结构、频率设计、服务内容及其广泛的应用范围，指出了它与GPS系统相比的优点，并对开发和增强Galileo系统在我国多层次、全方位的应用提出了建议。     

格网DEM中基于坡度信息的粗差检测与剔除方法试验

提出了一种基于格网DEM的粗差检测及剔除方法,其基本思想是对每个表面上的点,在坡度上,高程或突变量引起的形状不连续,可能被怀疑有误差,通过坡度上每个点,应用坡度逼近或改变量来计算,考虑坡度变化的相对值,并以这些相对值计算一个统计值为判断该点合法性的阈值,使计算结果更为可靠。     

结合地物空间特性的高光谱图像分类方法研究

以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。     

鄂尔多斯盆地的三维可视化及其应用

地形三维可视化作为测绘行业的一项新技术正处于蓬勃发展阶段。本文以鄂尔多斯盆地为例，着重介绍了基于ARCGIS9．0的三维可视化建库、实现过程，并指出其在矿产勘探中的具体应用。     

NeQuick模型算法研究及性能比较

研究了NeQuick2算法改进及其实现方法,从不同角度分析了NeQuick2模型在全球区域和中国区域内的性能优势。一个太阳活动周期内,中国区域NeQuick2模型计算的电子总含量（total electron content,TEC）比NeQuick1模型精度有显著提升,改正精度与太阳活动水平具有较强的相关性,低年比高年的改善效果更为显著。以全球电离层数据（global ionosphere maps,GIM）为参考标准,中国中高纬区域太阳活动低年NeQuick2模型TEC的系统年平均偏差减少了76%,年平均均方根（root mean square,RMS）值减少了约72%。太阳活动高年NeQuick2模型TEC的系统年平均偏差减少了38%,平均RMS减少了13%左右,且中高纬区域改正精度优于低纬区域11%~13%。全球区域太阳活动峰值期间NeQuick2模型TEC比NeQuick1模型日平均偏差改善了25%,日平均RMS改善了30%左右。分别用NeQuick1和NeQuick2模型得出F₂层顶部区域在太阳活动峰值期电子密度随高度剖面分布,顶部电子密度剖面精度改善近40%。最后分别得出了两个模型中国区域中高纬地区E和F₁层区域在100 km、150 km和200 km高度的电子密度分布图,结果显示NeQuick2模型改善了电子密度分布状况,有效避免了NeQuick1在底部区域电子密度梯度不连续以及电离层异常结构的情况。     

基于移动窗口分析法的西安市热岛效应研究

本文利用西安市两期Landsat5 TM影像,提取了西安市土地利用变化信息、NDVI指数、MNDWI指数和地表亮温,并基于移动窗口分析法进行了热岛效应边界的定量研究,旨在为陕西省地理国(省)情监测中环境监测部分探索一些可行的研究方法。研究结果表明:11年间,西安市热岛效应的发展趋势与城市扩张情况基本一致;地表亮温与植被指数和水体指数存在负相关关系,因此增加植被和水体面积有助于调节城市热岛效应的强度。