一种土地多要素综合评价模型的构建方法研究

针对传统土地评价不精准的问题,本文在传统的土地评价基础上,运用层次分析法,提出了一种基于多要素综合评价的模型构建方法,重点研究了主、客观评价因子以及相关权重确定原则,通过构建土地多要素综合评价模型,并以桂林市会仙镇为例,实现了基于多要素权重的土地评价。     

县级土地评价信息系统的建立

本文在分析传统土地评价方法的基础上,探讨了县级土地评价信息系统（ＬＥＩＳ）建立的原则和方法。作者在吸取国内外现有经验的基础上,根据福建区域特点及土地评价要求,有针对性地设计了适用于福建丘陵、山区的土地评价信息系统（ＦＬＥＩＳ）。该系统以联合国推广应用的ＩＤＲＩＳＩ图像处理软件为支撑,采用Ｃ语言编写了数据输入和处理模块、分析评价模块及输出模块等,建立了一个可在微机上独立运用,操作简便、稳定可靠的土地评价信息系统———ＦＬＥＩＳ系统。将该系统用于福建长乐中部地区土地适宜性评价,取得了较好的效果。实验结果证明：由于信息系统存储量大,具有有力的综合分析功能,因此信息系统支持下的土地评价具有高效、经济、精确及适时更新的特点,与传统手工方法相比,具有明显的优越性。     

基于GIS技术的土地评价研究进展

土地评价是指在特定目的下对土地质量进行的鉴定,是将土地条件与土地利用要求匹配的过程,是土地资源调查和研究中的 一项核心工作,为后续土地资源规划、开发、利用、治理和保护奠定基础。地理信息系统（GIS）是近几十年发展起来的信息技术 ,具有强大的空间数据存储与分析功能,促进了土地评价的研究与应用。本文在回顾土地评价研究历史的基础上,对GIS支持下的 土地评价研究进展进行综述,并提出今后可能的发展方向。     

国内土地评价与土地优化利用研究综述

土地利用优化是当前土地资源管理和调控过程中必须解决的难题,本文在对国内土地评价和土地利用优化文献回顾的基础上,总结了土地评价研究内容和技术方法以及土地利用优化研究内容和技术方法的发展。     

沙化土地遥感评价方法

 应用遥感数据,通过建立线性回归模型,进行沙化土地评价因子的反演,并以地面调查为基础进行遥感评价方法研究,探讨 遥感技术在沙化土地评价中应用的有效途径。     

基于计算智能的土地适宜性评价模型

将计算智能理论引入土地评价领域，构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型，然后采用改进的遗传算法进行训练，能够快速收敛到最优解，对初始的规则库进行修正，形成了一个自学习、自适应的评价系统。     

村镇土地参与式评价应用初探

村镇土地“参与式”评价能够充分考虑村民的利益、需求、愿望及要求,广泛平等地联系村民介入土地评价领域,从而对土地利用现状形成深入分析并为土地规划等决策提供基础性建议,对于土地利用情况的综合评价具有重要意义。然而当前要进行普遍的村镇土地参与式评价仍然任重道远,本文选择模糊数学模型作为评价方法,应用专家意见法,创造性地构建了村镇土地参与式评价指标与权重系统;同时应用构建的评价系统,采用抽样调查和访谈式问卷相结合的方法,在重庆市燕坝村进行了深入的参与式土地评价实践,在描述评价结果的基础上进行了总结分析,发现当前条件下村民意愿对土地评价的参考性偏低,并探讨其原因,提出了参与式评价政策建议。     

影响机载激光雷达点云密度的因素分析

针对机载激光雷达设计点云密度与实际获取不一致的问题,该文从参数设计、设备性能、摄区情况和综合要求等方面讨论影响点云密度的因素,分析各个因素对点云密度的影响程度,提出了保证点云密度的一般方法。基于影响因素分析结果,该文从工程实践出发,系统性地介绍了点云密度设计思路并验证点云密度影响因素。研究结果为如何设计机载激光雷达点云密度提供参考依据,对工程项目设计和数据处理具有一定指导意义。     

基于AHP和群体决策的土地定级因素权重的确定

土地定级因素的权重是土地定级因素对土地评价结果影响大小的量度,其精度的高低在一定程度上决定着土地级别划分的精度。为减少层次分析法的主观程度,在层次分析法计算因素权重的基础上,研究了如何运用群体决策方法来确定其综合权重。首先,在单一专家的情况下,运用层次分析法依次求出基本因素权重,接着利用CR求出群体决策中3位专家所获得的相对权重,对每一因素的权重进行线性加权,得出基本因素的最终权重,最后,采用同样的方法求得层次结构中每一层各定级因素的最终权重。     

体现主客观信息的土地定级因素综合集成赋权法研究

应用云模型、特尔斐法、关联分析法研究了土地定级中各影响因素的合理赋权问题，提出了体现主客观信息的土地定级因素综合集成赋权方法，并依据武汉市土地定级指标体系和有关数据，对武汉市土地定级影响因素进行了权重挖掘。     

Mining Weights of Land Evaluation Factors Based on Cloud Model and Correlation Analysis

The veracity of land evaluation is tightly related to the reasonable weights of land evaluation fac- tors. By mapping qualitative linguistic words into a fine-changeable cloud drops and translating the uncertain factor conditions into quantitative values with the uncertain illation based on cloud model, and then, inte- grating correlation analysis, a new way of figuring out the weight of land evaluation factors is proposed. It may solve the limitations of the conventional ways.     

机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法

机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。     

GIDS空间插值法估算云下地表温度

选用陆面区域温度最佳空间插值法—梯度距离平方反比法(GIDS),为近似估算云下地表温度提供了可能。实验选取暖季南京江宁地区ETM+影像和ASTERGDEMV1高程数据,探索分析GIDS估算云下地表温度的可行性和可信性。对14种空间大小云覆盖区实验研究表明:利用GIDS插值估算云下地表温度具有可行性,且估算误差随着云覆盖区范围增大而增加,其最大MAE<0.9℃,最大RMSE<1.2℃,并在云覆盖区小于100×100像元时,最大MAE<0.8℃、RMSE<1℃;插值精度与最近邻无云像元典型代表性、区域内空间复杂度和地表覆盖类型均有关,存在不稳定性和动态性;云下NDVI均方差与MAE、RMSE有着一致变化趋势,借助NDVI均方差指示云下地表空间异质性及NDVI–LST负相关性,可对插值结果进行可信性评判,以避免插值结果盲目应用,推进和提升地表温度产品应用价值。     

利用误差熵评价光斑中点云不确定性

三维激光扫描点位精度受光斑影响较大,激光点在光斑中呈现了不确定性,该不确定性的准确描述关系到激光点位精度的评价。将误差熵模型引入到点位不确定性的评价中,利用激光点位在光斑中不确定性的概率密度函数,推导了激光点位信息熵,并依据误差熵与信息熵的关系得到了激光点位的误差熵。通过分析误差熵与光斑面积的关系,得到点云光斑平均误差熵,实现了将平均误差熵引入到点云不确定性的评价中。通过设置不同扫描间隔得到的点云数据,分析了平均熵模型进行基于光斑影响下的点云精度评价的可行性,最终实现了对光斑中点云不确定性的准确评价。     

基于MODIS产品影像及陆面能量平衡系统(SEBS)的河北平原区域蒸散估算

地表蒸散是区域水文循环的重要组成部分之一,传统的地表蒸散估算一般基于点上的气象观测数据,当用于区域地表蒸散评价时,具有一定的局限性.随着遥感技术的发展,利用遥感影像能够对大区域进行观测的优势进行区域地表蒸散估算已成为可能.地表能量平衡系统(SEBS)是根据地表能量平衡估算地表蒸散量的一种方法,该方法由于提出了地表能量传输过程中关键制约因素热传导粗糙度的估算模型而在遥感蒸散计算方面具有较高的精度.本文在SEBS模型的基础上,以河北平原为例,采取中分辨率成像光谱辐射仪(MODIS)产品影像,根据研究区下垫面的实际情况进行了参数估算,进行了区域实际蒸发蒸腾量计算及模型精确度评价,并在SEBS模型的基础上,提出了新的"标准化温度差-反照率"特征空间分析方法,对研究区内地表土壤水分现状进行了评价;最后,对河北平原地表蒸散时空分布进行了分析.计算结果表明,在所选取的晴空乌云条件下,根据SEBS模型计算所得的地表蒸散与研究区内利用大型承重式蒸渗仪所测量的地表实际蒸散量具有很好的一致性,说明SEBS模型在遥感蒸散计算方面据有较高的可信度.然而,由于地表蒸散的遥感估算是以所获取的遥感影像单元为基础,计算误差不可避免,尤其是使用低分辨率遥感影像的时候,每个影像单元所反映的地表蒸散为单元内各种地表覆盖的综合反映,当与只反映一种地表覆盖蒸散的大型承重式蒸渗仪测量结果进行比较时,误差是显而易见的,因此,若着重考虑模型精度验证,尚需在以后的研究中考虑使用高分辨率的遥感影像.地表土壤水分或湿度状况是地表能量交换及蒸散发生的主要控制因素.利用地表温度与植被指数的关系对区域地表湿度状况进行监测在实践中被广泛利用,然而,由于不用地区地表属性的千差万别,当利用这种方法进行区域地表湿度评价时,"地表温度-植被指数"特征空间的边界很难确定.本文在SEBS模型的基础上,提出新的"标准化温度差-反照率"特征空间分析方法,对研究区内地表土壤水分现状进行评价,结果显示,由于在SEBS模型中考虑了干限和湿限两种极端情况下的能量平衡,"标准化温度差.反照率"特征空间的边界问题很容易被确定,利用修正的特征空间,可以对区域土壤水分或湿度状况进行客观的评价.下垫面的几何特征参数的精确反演是进行地表能量平衡模拟的基础,目前多根据有关经验公式利用遥感影像进行下垫面几何特征参数估算,由于已有的经验公式多基于不同研究区域获得,当应用到新的研究区时,其具体参数需要进一步调整,以获得对下垫面的几何特征的精确描述.由于缺乏相关实测资料,本研究中利用经验公式进行下垫面几何特征参数,误差不可避免,需要在以后的研究中进行深入探索.另外,地表蒸散的计算只是进行区域水资源评价、农业节水措施评价以及全球变化等研究的一个中间环节,需要在以后的研究中根据具体研究目的进行进一步研究.     

基于云计算的国土资源信息化建设研究

通过对目前的部分云计算的相关实现研究,对基于主流云平台打造的国土资源信息化建设进行研究和实践,提供了一种全新的方式改变国土资源信息化建设的方式、方法和效率,对未来基于云计算来快速实现更大规模的、更有伸缩性国土资源信息化建设提供了借鉴意义。     

基于深度卷积神经网络的云检测方法

本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测.在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65％,高于Fmask的86.92％,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率.另外,该方法适用于不同的地表土...     

江苏省国土资源档案在线协同管理平台关键技术研究

本文在分析江苏省国土资源厅档案管理面临困境的基础上,提出了档案在线协同管理平台的建设构想。、在介绍平台总体框架、功能框架和运行框架的基础上,重点阐述了平台建设的关键技术,并进一步提出平台深化建设、推广应用的设想。     

A cloud mask methodology for high resolution remote sensing data combining information from high and medium resolution optical sensors

This study presents a novel cloud masking approach for high resolution remote sensing images in the context of land cover mapping. As an advantage to traditional methods, the approach does not rely on thermal bands and it is applicable to images from most high resolution earth observation remote sensing sensors. The methodology couples pixel-based seed identification and object-based region growing. The seed identification stage relies on pixel value comparison between high resolution images and cloud free composites at lower spatial resolution from almost simultaneously acquired dates. The methodology was tested taking SPOT4-HRVIR, SPOT5-HRG and IRS-LISS III as high resolution images and cloud free MODIS composites as reference images. The selected scenes included a wide range of cloud types and surface features. The resulting cloud masks were evaluated through visual comparison. They were also compared with ad-hoc independently generated cloud masks and with the automatic cloud cover assessment algorithm (ACCA). In general the results showed an agreement in detected clouds higher than 95% for clouds larger than 50 ha. The approach produced consistent results identifying and mapping clouds of different type and size over various land surfaces including natural vegetation, agriculture land, built-up areas, water bodies and snow.