训练样本对TM尺度小麦种植面积测量精度影响研究（Ⅰ）——训练样本与分类方法间分类精度响应关系研究

准确的遥感农作物类型识别和种植面积统计,不仅仅取决于不同分类方法的选择,同时还要看输入分类器用以学习的训练样本数据,训练样本对分类精度的影响比分类技术本身对测量精度的影响还要大。训练样本对测量精度的影响包含样本的质量和数量两个方面。为了探讨训练样本对农作物种植面积测量精度的影响,本文以小麦为例,选择典型试验区,利用较常用的TM遥感影像,结合高分辨率SPOT数据和野外GPS数据,在构建标准训练样本和检验样本数据集的基础上,在不同训练样本量下,分别对光谱角制图、平行六面体、马氏距离、最小距离、最大似然和支持向量机6种方法进行了多次试验,并对测量结果进行了对比分析。研究结果表明:①不同样本量下6种方法10次测量的结果存在不同程度的波动,而且地块越破碎的地区波动越大,但这种波动随样本量的增加会减少,说明目前在小麦面积测量中,用单次分类的结果作为最终的提取结果的做法存在一定的随机误差,在实际的工作中,应尽可能多的获取训练样本,以提高小麦面积测量的稳定性,同时利用多次测量结果求均值的方式,来消减或者抵消测量的随机误差;②相同样本量下,各种方法测量出的全区和破碎区的小麦像元个数(总量)不一致,种植结构复杂且破碎的地区,各种方法测量出的小麦面积总量差异会更大,说明不同方法对同一地区小麦的识别能力是不同的,同种方法对于不同地区小麦的识别能力也是不一样的,但是通过分析小麦识别的产品精度和用户精度,可以判断出哪个结果最接近于真实总量。     

尺度变化对冬小麦种植面积遥感测量区域精度影响的研究

不同尺度遥感数据源的选取将直接影响到作物种植面积测量的精度,研究尺度因子在农作物面积遥感测量中的作用,尺度与面积测量精度的定性和定量关系是非常必要的.为此,本文利用SPOT5卫星数据,以尺度变化对农作物种植面积遥感测量精度影响的分析为主线,运用空间统计分析方法和多种精度评价指标,从不同空间分辨率、不同空间范围、不同农作物百分比等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题.为基于多尺度遥感数据复合的农作物种植面积测量业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础.     

MODIS与TM冬小麦种植面积遥感测量一致性研究——小区域实验研究

针对大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化运行中所存在的不同空间分辨率遥感影像的获取能力、空间分辨率与测量精度之间相互制约的现实问题,选择典型实验区,采取全覆盖的多时相低分辨率MODIS数据与中高分辨率TM样区数据相结合的方法,以支持向量机（SVM）为主要技术手段,通过选取不同比例的TM样本量,对MODIS进行混合像元分解,并对MODIS冬小麦测量结果与TM测量结果进行一致性分析,进而提出了一套可用于大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化推广的识别和精度检验方法。研究结果表明：当TM样本量大于5%时,相对于TM识别结果而言,MODIS像元精度可以稳定在82%以上;当TM样本量大于40%时,区域精度可以稳定在97%。因此,从理论上讲,在实际业务化运行中,只要能够获得监测区40%的中高分辨率的影像,采用本研究提出的多尺度冬小麦种植面积测量方法,基本上可以满足业务化运行的精度要求。     

基于对地抽样总量控制下的玉米种植面积提取

提出了一种基于统计抽样总量控制下的中高分辨率遥感影像玉米种植面积信息提取方法, 该方法首先利用分层抽样技术对调查目标总体(玉米)进行分层抽样;然后对抽样小区进行目视解译, 反推区域总量真值;最后在总量控制下进行区域目标作物的空间分布提取。以河北省三河市中部地区的部分影像为研究区, 以该区2006-08-21的10m分辨率的SPOT 5多光谱影像为基础数据进行了试验研究。结果表明该方法基于群样本检验的总体精度达到93.8%, Kappa系数达到0.88, 均高于最大似然监督分类结果的精度。另外, 所提出的方     

图形(图像)面积的实时监测研究与分析

本文讨论采用自动化测量仪器全站仪自动、实时监测图形 (图像 )上的图斑面积 ,通过对点位、线长和面积的比较和精度分析 ,可以评定遥感图像 (地图 )上的图斑面积精度     

GNSS观测数据质量对坐标解算精度的影响分析

针对陆态网络流动GNSS观测环境的变化易引起观测质量下降的问题,该文对其不同观测质量数据解算坐标误差进行分析,以便于根据不同研究区域选择不同质量的观测数据。以华北地区450个流动GNSS站为研究对象,统计结果表明,单天坐标精度总体上随着数据有效率的增大而升高,随M1和M2增大而降低,多路径效应对测站垂向的影响大于水平向;在影响测站观测环境的诸多因素中,树木遮挡影响最大。最后提出了提高数据质量的建议措施。     

观测时间对基线解算质量和GPS网精度的影响分析

在不同的观测时段,卫星的几何分布情况及其运动轨迹并不一样,这直接导致各时段内所获得的基线解算质量和GPS定位精度也有区别。采用LGO软件进行基线向量解算和网平差,并通过复测基线长度较差、异步环闭合差、点位中误差、GPS基线向量残差4项指标来比较不同观测时间长度下的基线解算质量和定位精度。结果表明,观测时间在1h左右就可以获得较高的精度。在选择较好的观测时段后,在满足测量精度的前提下,适当缩短观测时间是可行的．这对于在工程测量中提高工作效率具有一定的指导意义。     

输电线路电磁干扰对北斗变形监测数据质量及定位精度的影响分析

我国自主研发的北斗卫星导航系统已完成组网,除了传统测绘领域之外,目前北斗正在各行业普及,落实相关应用。本文针对输电线路地质灾害监测应用,从北斗原始观测值数据质量、定位精度两个角度探究输电线路电磁环境对北斗卫星监测数据的影响。长达23d的500kV输电线路北斗监测数据分析结果表明：在强电磁干扰、无电磁干扰两种情形下,数据完整率差异小于1%,多路径效应差异小于0.1m,信噪比差异均小于0.3dBHz,周跳比差异均小于150;定位精度的相对差别小于5%。综合而言,输电线路电磁环境对北斗变形监测数据质量及定位精度的影响不显著。     

基于均值变点法提取地形起伏度的影响因素分析——以黄河流域(山西段)为例

地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明：(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。     

三论我国必须大幅度调整核政策——评《中国能源中长期(2030、2050)发展战略研究》“核能卷”中对我国铀资源的分析

何祚庥先生作为我国著名的粒子物理学家和理论物理学家,对核电发展事业有着独到而深刻的见解,其一论、二论我国必须大幅度调整核政策系列文章,一经面世即引发了各界深远的讨论。近日,何先生文章《三论我国必须大幅度调整核政策》完稿,于本刊首发,以飨读者。     

城乡生态质量对经济快速增长区建设用地扩张的响应——以合肥为例北大核心CSCD

21世纪以来,中国经济增长促进了城市化进程的快速发展,也在一定程度上带来一系列环境问题。本文以合肥为例,选用2002、2010、2020年的Landsat系列影像,利用改进的遥感生态指数(MRSEI),并引入城市扩张强度、城市重心转移模型等,探讨了城乡生态变化对建设用地扩张的响应。结果表明:2002—2020年合肥市主城区与周边乡镇生态环境质量总体呈恶化趋势,其中周边乡镇MRSEI均值由2002年的0.747下降至2020年的0.495,降幅为33.7%,主城区MRSEI均值由2002年的0.669下降至2020年的0.491,降幅为28.73%;周边乡镇生态质量下降幅度高于主城区,建设用地扩张强度大于主城区,生态破损更为严重。生态环境恶化区域主要由主城区向周边乡镇放射性分布,生态环境变好的区域主要集中在老城区周围,而城市扩张的区域与MRSEI评价结果显示的生态环境恶化区域基本重合,生态环境变化与城市建设用地扩张强度呈明显的负相关关系。