基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取

为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法.随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇.基于Google Earth Engine平...     

Google Earth Engine支持下的江苏省夏收作物遥感提取

江苏省是农作物种植大省,国家统计局统计数据显示,江苏省近10年冬小麦、冬油菜的总播种面积分列全国第五、第七,快速准确地获取冬小麦和冬油菜的空间分布对于该省的农业发展具有重意义。基于单机的传统遥感分类能够准确获取农作物的空间分布信息,但是耗时较长。随着地理大数据与云平台、云计算的发展,Google Earth Engine（GEE）作为一个基于云平台的全球尺度地理空间分析平台,为快速遥感分类带来了新的机遇。本文基于GEE,使用Sentinel-2数据快速提取了江苏省2017年冬小麦与冬油菜的空间分布。首先,利用GEE获得覆盖江苏省119景无云质优的Sentinel-2影像;其次,在此基础上分别计算了遥感指数、纹理特征、地形特征,并完成原始特征的构建与优化;最后,分别试验了朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树和随机森林4种分类器,比较了各分类器的分类精度,并提取了冬小麦与冬油菜的空间分布信息。得出以下结论：①GEE能够快速完成覆盖江苏省影像数据的去云、镶嵌、裁剪及特征构建等预处理,较本地处理具有明显优势;②J-M距离值位于前两位且大于1将特征数量从28个压缩到11个,有效压缩了原始特征空间;③光谱+纹理+地形特征组合训练,朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树、随机森林的平均验证精度分别为61%、87%、89%、92%。     

精准水稻种植信息系统的分析与设计

精准农业(Precision Farming)是美国20世纪80年代初提出的农业经营概念,它的最大特点是充分考虑农田特征的空间变异,根据农田性质的空间差异对农作物实行不同的管理措施,如变量施肥、变量灌溉等,其目标是获得最大的经济收益和最少的环境污染。水稻精准种植是精准农业思想的具体实现,在实施过程中需要使用的信息包括:GPS定位信息、农田地理信息、田间采样信息、农业气象信息、作物产量信息、作物长势信息和水稻栽培专家知识等。为管理和处理这些信息并使之为水稻种植服务,水稻精准种植信息系统应当由属性数据管理、农田空间数据管理、专家系统、遥感数据处理和管理决策等子系统构成。为便于系统的开发、完善和推广,整个系统基于组件式地理信息系统开发工具,用VB编程实现。     

空间数据引擎关键技术与应用分析

地理特征相关信息的一体化存储与访问是GIS软件平台研发的关键技术。在扩展关系数据模型的支持下,利用成熟的商用扩展关系型数据库管理系统存储和管理海量空间数据,是发展大型GIS平台空间数据库管理系统行之有效的技术方法。本文对几种典型的空间数据库管理平台ArcSDE、OracleSpatial、InformixSpatialDataBlade、DB2SpatialExtender和MySQLSpatialExtensions从存储模型、进程管理方案、空间查询和索引以及数据缓存技术等方面进行了分析。     

河南省冬小麦快速遥感制图

在省域尺度上,冬小麦遥感识别中存在冬小麦物候不一致、地表环境复杂、数据处理复杂、遥感数据冗余、选择适当的分类样本困难、分类精度低等问题,而遥感数据云平台为解决这些问题提供了良好的数据基础和数据处理能力。以河南省为研究区,以谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台为支撑,基于2015年和2002年前后年份河南省冬小麦识别关键期内的2296景Landsat遥感影像,采用NDVI重构增幅算法建立冬小麦大区域遥感快速制图模型,实现了2015年和2002年的河南省冬小麦分布制图。结果表明：2015年和2002年冬小麦种植面积分别为56 055.79 km²和47 296.11 km²,与统计数据比,精度达到97%;2002-2015年,河南省冬小麦种植分布存在明显变化,总体播种面积呈增加趋势,2015年比2002年增加8759.69 km²,增幅为18.52%。与传统计算机冬小麦制图方法相比,基于Google Earth Engine云平台的数据处理和制图效率均获得千倍以上的提升。     

基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究

遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine（GEE）云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集（云量少于5%）,利用3个红外波段反射率（NIR、SWIR1、SWIR2）和3个特征指数（NDVI、NDWI、NDMI）建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明：GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。     

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

大数据为政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。针对十九大提出的自然资源调查监测的要求,从数据体系、技术能力和应用需求等方面分析了自然资源调查监测和地理空间大数据的关系,提出了由全天候立体化监测网、自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台组成的自然资源调查监测地理空间大数据技术架构。同时,指出地理空间大数据服务自然资源调查监测面临获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面主要挑战。     

地球信息科学技术在国土空间规划中的应用研究进展

国土空间规划是高质量发展的空间蓝图,地球信息科学技术改变了国土空间规划的方式,其强大的数据获取、分析、预测和管理能力为国土空间规划提供了数据、方法和平台支撑,提高了国土空间规划的科学性和可操作性。本文综合运用文献调研、归纳和对比分析等方法,试图在分析国土空间规划编制、实施和监管的全流程以及国土空间规划公众参与和智慧化转型需求的基础上,系统阐述地球信息科学技术在国土空间规划中的应用研究进展,主要集中在3个方面：① 地理空间数据、遥感数据和社会经济大数据为国土空间规划提供了数据基础;② GIS分析方法、地理模拟方法和人工智能方法为国土空间规划提供技术支撑;③ GIS平台、云计算和城市智能平台等技术方法推动了国土空间规划的智慧化转型。随着2021年我国国土空间规划体系的基本建立,未来应关注智慧化规划技术和方法在农业空间和生态空间的应用、构建智慧国土空间规划的技术体系,并进一步提升国土空间规划的智慧化水平。     

基于Google Earth Engine平台的三江源地区生态环境质量动态监测与分析

三江源是中国陆地生态系统最脆弱和敏感的区域之一,一旦遭到破坏则不可逆转。受三江源地区多云等不利气象条件的影响,很难获取大范围尺度上季相一致的、无云的Landsat遥感影像。本文利用Google Earth Engine平台,对1990-2015年的相同季节的3766景Landsat影像进行像元级融合并重构最小云量影像集,借助GEE的并行云端计算,快速得到了能够反映生态环境质量的遥感生态指数（RSEI）,对三江源地区的生态环境质量进行了评价与监测。三江源时空变化与差异分析表明：1990-2000年生态环境质量呈快速下降状态,RSEI平均值从0.588下降到了0.505,生态环境质量变化以轻度恶化为主;2000-2015年生态环境质量下降速度变缓,并于2015年呈现变好态势,生态环境质量变化以不变为主,且轻度恶化面积大幅减少;该地区的生态环境状况呈现出空间分异,自西向东,生态状况变差。基于GEE平台在三江源地区的实验结果表明,GEE可以作为大区域范围的生态环境质量评价与监测的计算平台。     

基于TB级海量数据下的中国农业银行金融GIS云平台及应用

地理信息服务可以应用到客户资源分析、运营成本分布管理、人力资源管理、信贷风险管控、实物资产管理等多个领域。目前,中国农业银行公共地理信息服务建设还处于空白阶段。为提高全行网点管理水平,有效地推动网点转型工作,迫切需要公共地理信息服务平台的支持。本文从中国农业应用金融GIS云平台建设的实际出发、阐述了平台的设计和实现。     

模型建模器在地理国情监测项目中的应用

当前测绘生产量级大、类别多、频次高,在实际项目中需要有灵活度高、可操作性强、使用效率高的手段来提高数据处理的准确度和质量检查水平.文章结合地理国情监测项目中质量检查的难点,基于ArcGIS平台模型构建器开发了一系列自定义工具,使用该工具提高了质量检查的效率.结果表明,在实际项目中应用模型构建器进行工具开发不仅研究门槛低...     

农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望

农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。     

基于云原生的时空大数据平台设计与实现

作为测绘地理信息工作实现"两支撑、一提升"定位的服务载体、自然资源管理的统一底板、智慧城市的时空基础设施、数字孪生城市的空间数字底盘等,时空大数据平台已成为城市信息化建设不可或缺的内容.时空大数据平台服务领域不断扩大,对其在时空大数据汇聚、融合、管理、共享、分析,以及高可用、高并发、高弹性等方面的要求也不断提升.本文基...     

基于WebGIS的生态农业监测与决策支持系统设计——以云南省红河州烟草种植业为例

烟草种植业是唯一在我国第一产业中实现了类似于工业生产中的完全受控管理的行业,在生产管理中大量运用了工业企业的科学管理模式,因此该行业在第一产业中最有可能利用现代信息技术支持和实现数字化管理,本文以云南省红河州烟草种植生态农业示范区为例,设计并实现一个基于WebGIS的农业生态监测与决策支持系统,促进了红河州烟草种植行业的信息化,并为烟草行业发展循环经济,实现可持续发展提供强有力的技术支撑。     

基于GEE云平台的福建省10 m分辨率茶园专题空间分布制图

福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法（SVM_RFE）对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器（SVM）进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明：① 光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;② 利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③ 基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km²,主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km²,约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。     

森林防火智慧监测体系构建的总体思路与主要任务

本文对怎样充分利用现代化技术手段补充和完善森林防火监测预警体系,构建智慧化监测平台,促使我国森林防火监测迈向智慧化进行了探讨,提出了构建基于物联网的天-空-地一体化同步监测体系,建设森林防火监测与大数据中心,搭建智慧监测云平台的总体思路。结果表明,森林防火监测云平台具备数据实时同步、火灾精准定位、数据快速响应、系统监控与报警等功能。     

电子政务与数字中国地理空间基础框架

在对电子政务和数字中国地理空间基础框架的基本概念、内容和体系结构进行深入描述之后,指出电子政务非常需要数字中国地理空间基础框架的支撑,集中体现为：数字中国地理空间基础框架是电子政务的空间定位平台,可以为电子政务提供空间辅助决策支持,并可为电子政务提供清晰易读的可视化工具;与此同时,电子政务为数字中国地理空间基础框架的建设提供了新的应用空间和发展机遇。     

云GIS下智慧城市地理空间信息共享平台构建

目前,我国数字城市已走向面向云服务的智慧城市地理平台时代。云GIS服务平台为政府部门及公众提供了可定制、弹性化的一站式地理信息服务。本文在研究云GIS下地理空间数据的整合模型、服务体系架构,以及部署方式的基础上,深入分析了Arc GIS云平台特点并设计了一套基于云平台的智慧城市地理空间信息服务共享平台——"兰州市城关区数字化社会管理与服务平台"。该平台通过地理云服务集成了虚拟化、网络化、智能化等关键技术,创建了智慧城市社会管理与服务新模式,提高了社会管理效能和质量。     

江苏省城镇空间格局监测指标体系研究与实现

城镇空间格局,是重要的地理国情之一。本文围绕长江经济带建设背景下的江苏省城镇空间格局演变监测,以"尺度-维度-因子"为规则,在多源时空数据和互联网开放数据的支撑下,按照区域、省域、城市等空间尺度,从物理空间、社会空间、信息空间等多维度空间,分空间形态、空间联系、空间组织、产业布局、活力分布、公共服务布局等表征城镇空间格局的多因子,设计了江苏省城镇空间格局监测指标体系。上述监测指标体系,可以较好地揭示重大区域发展战略影响下的江苏省城镇空间格局的现状特点和变化规律等。     

山东省地理国情普查数据库系统的设计与实现

地理国情普查是一项重大的国情国力调查。地理国情普查数据库系统建设是地理国情普查工作的重要组成部分。为了实现地理国情普查成果的科学有效管理以及普查成果的高效应用,山东省开展了地理国情普查数据库系统建设。根据山东省地理国情普查待建库数据的类型、用途及其之间的相互关系进行了科学细致的数据库设计;根据地理国情普查数据管理、应用与服务的相关需求,将地理国情普查数据库管理与应用服务系统划分为质检与预处理工具、数据库集成管理、统计分析、普查图制作、普查成果展示和成果应用服务6个子系统。通过该系统的建设山东省建立了完整的、空间连续、主要要素时点统一的省级地理国情普查数据库,实现了地理国情普查成果的集成管理与集成展示、统计分析应用,并为今后的地理国情监测提供了有力支撑。该文从系统总体架构、数据库设计、系统功能设计及实现等方面介绍了山东省地理国情普查数据库系统的设计及实现情况。