基于OpenGL的规则格网地形法线计算优化研究

本文探讨了OpenGL的光照计算原理以及法线在光照计算中的作用,针对规则格网地形的几何结构特征提出了直接计算、方程法以及迭代法计算地形平均法线的3种方法,并分析了各自的优缺点。实验证明,迭代法由于用加法代替乘法计算,同时又避免了不必要的重复法线计算,计算效率具有明显优势。     

基于手机的测量计算程序开发和应用

根据目前手机软硬件发展水平,探讨了采用手机进行测量外业计算的可能性和必要性.介绍了手机测量计算软件的开发环境配置.通过导线测量计算、放样计算和边长交会计算三个实例,描述了手机测量计算Java程序的开发过程和计算软件应用实例.通过实践证明,利用手机进行科学计算,能够达到很高的精度,完全满足常用的测量计算需要,展现了手机这...     

EGM2008模型计算重力扰动位及相关量的方法研究

地球重力场模型EGM2008提供了计算全球高分辨率和高精度重力场相关参量的可能。本文采用球谐综合的方法,对重力扰动位、重力异常、大地水准面高等物理量的计算步骤和方法进行了研究和分析,并编制了相应的计算程序基于EGM2008无潮模型和零潮模型对以上参量进行了计算,同NGA发布的计算程序计算的结果进行了比对,验证了计算的方法正确性和可靠性。     

大型园林景观工程精细土方计算方法

针对大型园林景观工程土方计算的特点,提出了考虑复杂边界确定的三角网的土方计算方法。为提高计算精度,针对几种特殊地形,提出了高程点离散化的主要措施。结合实际工程运用所提出的土方计算方法和处理措施,实现了复杂区域的精细土方计算,满足了实际园林景观工程土方计算的需要。     

地表面积计算方法研究

通常面积是指地图上的面积,而地理国情监测中面积是指地表面积,即实际面积。地表面积计算涉及坐标换算、投影、积分问题,计算复杂,本文研究了地表面积计算的理论,分析了影响地表面积计算精度的因素,确定了地表面积计算的方法步骤,并利用实际数据对该计算方法进行了验证,取得了良好的效果。     

VB在工程测量中的应用

论述了VB在测量计算中的特点 ,并结合实例阐述了利用VB进行前方交会计算的实现方法 ,从而为利用交会计算及坐标换算等较为复杂的公式计算提供了一条可行的途径     

大型园林景观工程精细土方计算方法研究

针对大型园林景观工程土方计算特点,提出了考虑复杂边界确定的三角网的土方计算方法。为提高计算精度,针对几种特殊地形,提出了高程点离散化的主要措施。结合实际工程运用所提出的土方计算方法和处理措施,实现了复杂区域的精细土方计算,满足了实际园林景观工程需要。     

3维实验变异函数的计算方法

探讨了3维空间下实验变异函数的计算方法,给出了具体的计算步骤。在搜索域参数中引入了三个容差变量,尽可能多地搜索样品对,确保计算结果具有统计学意义。根据给出的计算方法,运用C#语言开发了3维变异函数计算工具。     

格网DEM坡度计算模型的相似性研究

当DEM的精度和分辨率确定后,坡度坡向计算结果取决于计算模型。本文设计了逐栅格单元的相对差等级评价方法,并结合基于整体的频率图和XY散点图评价指标,定量揭示了坡度计算模型之间的异同。主要结论为:①坡度计算模型有离散和连续之分,连续型模型能给出更加符合实际的坡度坡向计算结果;②坡度计算结果与计算点数有关,点数越多,计算结果越稳定;③算法间的差异随DEM分辨率的增大而增大。最后本文给出了实际应用中的坡度计算模型。     

利用Clenshaw求和计算大地水准面差距

引入非正规化的球谐函数,使用Clenshaw求和法不需要计算单个球谐函数值而直接计算级数和。将Clenshaw求和算法和标准向前列递推算法在计算时间上进行比较,并对两种方法计算的稳定性进行了数值分析,给出了数值模拟结果。通过数值计算得出了Clenshaw求和计算全球大地水准面差距的适用范围,为实现高精度大地水准面的计算提供借鉴。     

基于土地覆盖分类的植被覆盖率估算亚像元模型与应用

如何利用遥感资料估算植被覆盖率已成为建立全球及区域气候、生态模型的基础工作之一。重点探讨了利用TM资料从植被指数（NDVI）中提取植被覆盖率的方法。根据TM像元为非均一混合像元的特点,提出了基于土地覆盖分类的综合运用“等密度模型”和“非密度模型”计算植被覆盖率的方法,通过对北京市海淀市区的植被覆盖率计算表明,该方法的估算精度可达75.4%,比单纯使用等密度亚像元模型在估算精度上可提高5.8%。可以认为,该方法为大面积植被覆盖率估算提供了一种有效的途径。     

基于混合像元分解理论的路域植被等量水厚度遥感反演

为削弱混合像元对植被参数反演的影响,提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据,模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据,并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选;对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解,获取更加精确的植被冠层光谱反射率;同时,利用支持向量机构建等量水厚度估测模型,实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明,利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况,为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。     

基于色调饱和度亮度模型的可见光植被提取

针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。     

基于Landsat影像的木里煤田矿区植被覆盖提取及时空变化分析

木里煤田地处青藏高原典型生态环境脆弱地带的大通河源头,本文以Landsat影像为数据源,基于归一化植被指数像元二分模型估算木里煤田矿区1990-2016年植被覆盖度,监测其动态变化及时空发展规律。研究发现,1990-2016年矿区裸土及低植被覆盖面积增加156.60 km^2,中植被覆盖面积增加153.37 km^2,高植被覆盖面积减少309.99 km^2。动态监测结果表明,1990-2016年木里煤田植被覆盖呈现严重退化趋势,退化最明显区域出现在矿区周边;时空格局变化分析结果表明,矿区植被覆盖等级逐渐向低植被覆盖等级转变,植被覆盖区域面积逐渐缩小。通过监测木里煤田矿区植被覆盖动态变化并分析其时空变化特征,为研究区生态环境修复,土地复垦等工作提供相关数据参考及技术支撑。     

用双矩阵法和积分方程模型估算地表的亮度温度

提出了一种估计覆盖植被的地表亮度温度模型。模型中的植被看作是不同大小和朝向的离散散射体如叶、茎、杆构成。植被层内的体散射以及植被与地表之间的多次散射采用了双矩阵法(M atrix Doub ling)计算,地表辐射采用了积分方程模型(Integral Equation M ethod)。较高频率上的模拟结果显示植被的辐射是主要的,植被对地表辐射的衰减作用较明显。模拟的亮度温度跟SGP99机载C波段以及AMSR-E的X和Ku波段实测数据相比接近一致。     

基于HJ-1B影像的内蒙古草地叶面积指数反演

针对HJ-1B星CCD数据,以内蒙古草地为研究对象,应用植被指数模型、PROSAIL模型以及热暗点指数模型对研究区草地进行叶面积指数定量估算研究,同时利用LAI-2000获取的实测数据进行反演结果检验。结果显示:复合型植被指数统计模型的R2=0.7,物理模型为0.67;而传统植被指数模型R2仅为0.61。实验表明热暗点植被指数模型比传统植被指数模型更适于进行内蒙古草地LAI定量反演。     

Decreased vegetation growth in response to summer drought in Central Asia from 2000 to 2012

Climate change scenarios predict that Central Asia may experience an increase in the frequency and magnitude of temperature and precipitation extremes by the end of the 21st century, but the response regularity of different types of vegetation to climate extremes is uncertain. Based on remote-sensed vegetation index and in-situ meteorological data for the period of 2000–2012, we examined the diverse responses of vegetation to climate mean/extremes and differentiated climatic and anthropogenic influence on the vegetation in Central Asia. Our results showed that extensive vegetation degradation was related to summer water deficit as a result of the combined effect of decreased precipitation and increased potential evapotranspiration. Water was a primary climatic driver for vegetation changes regionally, and human-induced changes in vegetation confined mainly to local areas. Responses of vegetation to water stress varied in different vegetation types. Grasslands were most responsive to water deficit followed by forests and desert vegetation. Climate extremes caused significant vegetation changes, and different vegetation types had diverse responses to climate extremes. Grasslands represented a symmetric response to wet and dry periods. Desert vegetation was more responsive during wet years than in dry years. Forests responded more strongly to dry than to wet years due to a severe drought occurred in 2008. This study has important implications for predicting how vegetation ecosystems in drylands respond to climate mean/extremes under future scenarios of climate change.     

基于无人机影像密集匹配点云的传统村落地面点提取及DEM生成——以湘西德夯村为例

目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。     

GF-2支持下的干旱区稀疏植被区植被覆盖度估算

现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVI_veg（全植被覆盖植被指数）和NDVI_soil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVI_veg和NDVI_soil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVI_veg和NDVI_soil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVI_veg和NDVI_soil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。     

基于遥感的黄土高原典型区植被退化分析——以泾河流域为例

以黄上高原泾河流域为例,首先利用遥感植被指数和气候干燥度指数之间的回归模型,模拟出了潜在植被指数,在此基础上通过遥感监督分类方法得出泾河流域现生植被分布格局和潜在植被的分布格局,并利用转换矩阵方法得出了植被退化的空间态势.结果表明:泾河流域最主要的潜在植被类型是针阔叶疏林(32.44%)、阔叶落叶林(31.28%)和中牛灌丛(23.71%).与现生植被相比较,有25.08%的阔叶落叶林潜在分布区被开垦为农作物,13.32%退化为针阔叶疏林,13.04%退化为中生灌丛,14.22%变化为旱生灌丛,仅有25.90%的面积保持了阔叶落叶林植被;针阔叶疏林分布区主要退化为农作物(26.01%)、旱生灌丛(20.99%)、草甸(17.12%);中生灌丛主要退化为草甸(30.29%)和温带草原(43.21%).植被的退化以流域中部、南部的黄土残塬沟壑区退化最为严重,其次为流域北部的黄土丘陵区,而流域东部的子午岭山区和流域西部的六盘山区植被退化相对较轻.