基于Google Earth的交互式三维虚拟校园研究

虚拟校园系统在真三维平台上直观、形象地展现校园场景。以成都理工大学主校区为例,论述了利用虚拟现实技术创建交互式三维虚拟校园的流程。利用SketchUp建立虚拟校园三维模型,导入Google Earth,再将Google Earth嵌至C#应用程序中,从而既可显示校园基本地物特征,又允许用户进行信息查询,还可使用三维飞行功能进行漫游,满足三维视景动态可视化要求。     

基于Google Earth的1∶50000地质地理底图更新

数字地理底图是地质环境调查不可缺少的组成部分,但现有数据大多现势性较差,如何更新值得探讨。文中提出利用Google Earth进行地理底图更新的方法,并介绍了更新的步骤和精度,该方法简单快捷、可操作性较强,具有一定的实用价值。     

基于Sketchup和Google Earth的3D虚拟校园建设

以重庆市第十八中学的虚拟校园建设为例,阐述了基于Sketch Up和Google Earth的具有良好的现实还原度和更短的开发周期的虚拟校园建设方案。同时,指出了一些较重要问题的解决方案。     

基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析

夜晚灯光数据已被广泛应用于提取城市建成区的研究,由于灯光具有溢出特性,因此确定最佳灯光阈值成为研究热点。本研究中总结4种常用最佳阈值确定方法的特点,并使用Google Earth影像空间比较法,确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。由于地形、交通等因素影响城市形态,城市形态影响夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值大小,因此,根据城市形态将阈值结果分为2类,并得到块状城市和带状城市建成区的最佳灯光阈值分别为43和 47。Google Earth影像空间比较法与其他方法相比具有不受统计数据限制,以及简易操作等优势,且从形态上对城市建成区提取结果进行空间比较;其次,根据城市形态对最佳阈值结果分类,使不同类型的城市建成区提取结果更准确。该方法适用于在地形复杂、形态多样的大尺度空间中提取城市建成区。     

Google Earth和天地图在林地变更中的应用比较和优化

在森林资源监测过程中,特别是涉及林地变更工作时,遥感影像发挥了重要的作用。在实际工作中,上级部门下发的标准影像存在部分地区影像分辨率不高的问题,影响了林地变更工作的正常进行。为了拓展影像资源,使林地变更工作顺利进行,该文对Google Earth和天地图影像及校正配准后的精度进行比较研究,结果表明,配准前的Google Earth影像精度明显优于天地图影像;面积在1万hm^2及其以下的乡镇配准后的影像精度较高。     

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。     

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 COM API及KML技术在旅游管理信息系统开发中的应用

地理信息技术的发展,推动了旅游业信息化的进展。特别是随着生态环境保护意识的增强,生态旅游的行为和内容也逐步纳入到旅游信息和旅游资源管理范畴中。本文采用Google Earth COM API,基于开放式KML数据标准,探讨开放式地理信息技术在旅游资源管理信息系统中的应用。与读者分享基于KML数据标准,对多元异构的旅游资源数据进行的标准化分类组织和整合的技术方法,介绍使用Google Earth三维数字地球平台提供的免费API快速实现旅游景观资源的可视化,旅游景观资源和信息的快速查询与空间定位功能,以及旅游景观资源的3D自动漫游飞行功能的实现途径和方法,归纳总结开发中的技巧和经验。并实际应用Google Earth COM API与C#.Net语言联合开发了旅游资源管理信息系统,为部门管理旅游资源信息和公众交互访问旅游资源提供便捷的技术平台,也为同类型的旅游资源信息系统的研发提供技术参考。     

Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究

赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明：利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km²扩大为2016年2200.34 km²,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。     

基于Google Earth的1:50000地质地理底图更新

数字地理底图是地质环境调查不可缺少的组成部分,但现有数据大多现势性较差,如何更新值得探讨.文中提出利用Google Earth进行地理底图更新的方法,并介绍了更新的步骤和精度,该方法简单快捷、可操作性较强,具有一定的实用价值.     

基于GEE平台的广州市主城区不透水面时间序列提取

不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义。本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000-2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理。研究结果表明:①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000-2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓。④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素。     

Google Maps组件二次开发与应用

随着Web平台逐渐成熟,在互联网上服务的新技术陆续出现,促使地理信息系统(GIS)的功能强大、应用广泛。目前,基于浏览器应用程序的开发技术,结合Google Maps和Joomla框架的组件无疑是最引人注目的技术之一。本文分析了Google Maps在Joomla构站中的现实应用,设计了一套Google Maps在Joomla中集成的解决方案,并且阐述了组件四个功能模块的实现过程。此组件基于Google Maps API与Joomla框架,利用PHP和JavaScript脚本语言进行开发,提供了Google Maps在Joomla网站中的一种简易安装方式,实现添加标记,画线等简单应用,并对其在复杂组件环境中的应用作了初步研究。