海量栅格地理数据的组织与调度

针对目前海量栅格地理数据量大、结构复杂且难于管理与维护的现状,通过分析传统金字塔模型中瓦片的划分及编码方式,提出多金字塔混合组织模型,即在一个主体金字塔中,可任意包含多个子金字塔,各子金字塔模型相互独立且可部署在不同主机,从而便于数据独立制作与管理。分析子金字塔的标识及其瓦片编码,在数据组织的基础上,讨论栅格数据在显示过程中位于不同数据组织模型及不同操作下的具体调度方式。     

支持海量数据操作的Oracle数据引擎的设计与实现

三维地学建模多需海量数据支持,其数据库存储通常采用Oracle的LOB字段,而目前多数Oracle数据库访问接口无法处理大于4 G的LOB字段数据。该文基于面向对象思想,设计并实现了以OCI(Oracle Call Interface)技术为基础的Oracle数据引擎组件,将数据引擎操作的对象划分成多个层次,不仅能处理非海量的常见类型字段的数据,而且支持对4 G以上LOB字段数据的操作。该组件不仅突破了其他技术对Oracle LOB字段访问的限制,而且克服了直接使用OCI接口过于复杂、不利于复用等缺点,具有效率高、资源占用率低等优点。     

大数据量遥感影像快速显示剖分组织方法研究

提出了基于全球剖分格网的大数据量遥感影像快速显示方法,并基于VC平台实现.测试表明,它具有LOD技术优点,兼有影像金字塔的长处,并且利用剖分面片无缝铺盖球面的性质和地址码的关联性,可解决图像的重叠问题,能实现遥感影像的快速搜索与显示,具有局部图像快速更新、图像无缝连接等优点.     

结合MapReduce和HBase的遥感图像并行分布式查询

提出了一种可扩展的遥感图像多维度并行查询模式,即利用MapReduce实现海量图像数据金字塔的并行构建,利用HBase实现图像的分布式检索,设计和实现了单张遥感图像金字塔的并行构建方法和图像索引系统。实验结果表明,随着Hadoop和HBase集群的增长,图像数据的导入和检索速度得到明显提升。     

遥感图像纹理信息提取方法综述

纹理是遥感图像的重要特征，它提示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。要利用图像空间信息提高分类精度，合理而有效地度量纹理至关重要。目前遥感图像纹理信息提取方法主要有：统计描述法、小波变换法、分维分形法和地统计学4类。分别就各种方法的优缺点、适用领域和应用情况进行了阐述，最后展望了遥感图像纹理信息提取方法的发展方向和研究热点。     

谷歌地球点线面高亮显示方法与地理教学应用

在谷歌地球中添加自定义点、线、面等要素,可以突出地理事物的时空变化细节。通过简单修改其KML代码,可以实现点、线、面要素的动态高亮显示,能够有效提高课堂教学效率。本文详细介绍其具体实现方法以及地理教学实践应用实例。     

遥感图像三维可视化的实现及应用研究——以腾冲机场建设工程为例

近年来,随着计算机、遥感、摄影测量及其相关技术的飞速发展,使得通过快速获取地表信息并重建三维地表成为现实.遥感图像的三维可视化对于宏观观察者(如领导干部、项目决策者等)而言,其实际效果相当于乘坐在一定高度的飞行器上进行航空路线观察,方便其决策方案设计;对于遥感图像解译者(具体的工作人员)而言,高精度的三维影像动画系列图提供了可供反复使用的真实、客观、信息连续的宏观分析地面景观影像;对于项目施工方,可利用高精度的遥感三维影像快速准确地分析地形和计算土石方填挖量;在机场规划与设计过程中,设计净空模型,对机场净空进行评定.     

基于DEM三维地层建模及一体化显示

目前三维地层表面建模方法构建的三维地层模型上表面粗糙,与地形不一致.在分析当前建模方法缺陷的基础上,基于多层DEM建模思想,提出了利用DEM修正主TIN的建模方法;该方法可保证模型与地形的空间一致性,实现模型与地理数据的一体化显示.并提出了利用虚拟钻孔进行剖面图离散化处理,将建模数据源统一为钻孔数据,从而将剖面图融入实际建模流程,解决了单一钻孔数据导致建模结果不精确及模型无法修正的问题,也简化了多源数据导致建模方法复杂的问题.最后以合肥市某区为例,展示了该方法的实现过程及建模效果.     

高中地理图像系统分析及教学策略

一、地理图像系统在高中地理教材中的功能与作用地理图像是指以地图、结构图、统计图等形式代替文字,对地理活动及事物进行的概括,是地理学科不可或缺的表达方式,是地理教材中的一种视觉资料,也是地理学的第二语言。地理教材中几乎每章每节都有大量的图像信息,它是对地理教材中文字的说明与补充。     

一种融合中分辨率多光谱与高分辨率全色图像的方法

针对中分辨率多光谱与高分辨率全色图像空间分辨率差异大,导致融合结果难以较好平衡光谱信息保持和空间信息保持能力的问题,该文分析了7种常用融合方法用于中分辨率多光谱与高分辨率全色图像融合的优缺点及其融合质量的影响因素,提出了一种组合融合方法。该方法在保留Gram-Schmidt方法的细节注入方式的基础上,综合利用高通滤波法和Gram-Schmidt方法的优势构造低分辨率全色图像,确保在提高融合图像空间分辨率的同时有效降低其光谱变形。通过CBERS-02多光谱和IRS-P5全色图像的实验,证明了新融合方法的有效性。     

基于Gram Schmidt变换的高光谱遥感图像改进融合方法

遥感图像融合的目的是综合来自不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感信息,生成一幅具有新空间和波谱特征的合成图像。针对高光谱图像的特点,对基于Gram Schmidt变换的图像融合方法进行改进,首先采用光谱重采样方法模拟产生Gram Schmidt变换的第一分量,通过Gram Schmidt变换将高光谱图像转换到正交空间,再利用高空间分辨率图像替换Gram Schmidt变换的第一分量,最后通过Gram Schmidt反变换获得融合图像。利用EO1-Hyperion航天高光谱数据与ALI全色波段进行融合试验,发现改进方法可有效提高高光谱遥感图像与全色高分辨率图像的融合质量。     

基于流形结构的图像地理信息标注方法

借助携带地理信息的图像数据,标注未知图像的地理信息,是图像视频地理信息系统迫切需要的基于内容的检索工具。传统基于文本的地理信息标注方法主要借助人工完成,效率低下且无法运用于视频GIS检索之中,针对该问题,提出了基于流形结构的图像地理信息标注方法。该方法提取图像的视觉特征作为相似度度量,重构地理图像的流形结构,用以刻画不同视角视图图像的渐进变化规律,建立相同地理位置不同视角图像之间的内部关联,以便携带地理信息的共享。构建地理图像的流形结构需要连续视角变化的地理图像,当已有地理图像视角变化跳跃时,提出利用主动学习策略,通过交互完成视角变化跳跃位置的地理图像补充,同时进行增量式训练,提升地理信息标注方法的泛化能力。实验结果表明,给出携带地理信息的图像,该文方法可以获得相同地理位置处流形结构内的所有地理图像,高效完成地理信息标注。此外,在应对成像视角变化跳跃的情况时,具有较强的鲁棒性。     

ENVI遥感图像监督分类方法比较

鉴于遥感监督分类方法的普遍应用,本文介绍了五种常用的监督分类方法:平行六面体法、最小距离法、马氏距离法、最大似然法和人工神经网络分类法。就同一地区TM影像应用这五种方法进行了土地利用分类,对比分析了这五种方法的分类精度,发现人工神经网络对土地覆盖与利用的分类精度高于最大似然法,最大似然法分类精度优于平行六面体法、最小距离法和马氏距离法。所得结论对有关遥感图像分类工作具有指导和借鉴意义。     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

基于DEM的山区遥感图像地形校正方法

基于地表反射为各向异性的假定,可以将遥感图像的地形校正分为光照和反射率校正两部分。基于6S大气校正模型和数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行光照和反射率校正,通过消除遥感图像中大气和地形的影响,反演得到地表反射率。通过对江西兴国县TM图像的实验,实现了对山区遥感图像的地形校正。对模型中的大气参数进行了敏感性分析,发现大气参数的误差对地表反射率的反演精度影响较小。     

基于GDAL的遥感影像快速读取与显示方法研究

随着计算机技术的发展,图像处理功能越来越强大,对于遥感影像而言,由于其数据量庞大,使得其处理过程耗时较多,如何能够快速地进行遥感影像处理是当前亟待解决的问题,特别是对于一些特殊格式的数据,一般软件处理起来,速度很慢,比如说TIFF格式,由于其按波段来存储数据,所以对于多光谱甚至高光谱数据而言,处理过程将非常艰难,鉴于此,本文设计了一种基于GDAL开源库的快读读取TIFF格式影像数据,实验证明,这种方法有效提高了TIFF格式影像的处理速度。     

基于高分辨率遥感图像的树冠面积提取方法

树冠面积调查是城市绿化调查中的一个主要内容。随着遥感技术的发展,如何利用高分辨率遥感图像快速、准确地提取树冠面积信息已成为城市绿化遥感研究的问题。该文提出一种基于射线法的半自动树冠面积提取算法,通过设定树冠中心点位置,引出若干条光谱射线,进行高次曲线拟合,求其拐点作为树冠边界点,从而得到树冠的面积信息。实验表明,对于重叠较少的树冠面积提取精度为87.82%,重叠较多的树冠面积提取精度为84.91%。     

一种基于多特征的高光谱遥感图像分类方法

提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择,在特征子集中应用支持向量机(SVM)分类器实现图像监督分类的方法.首先提取图像的光谱、纹理和颜色特征,得到多特征的高维特征空间,然后用最大相关和最小冗余的互信息作为评价标准,用10-fold交叉验证误差率选择特征子集,最后用基于径向基函数的SVM实现图像的分类.实验表明,该方法能明显提高图像分类的精度.     

高中地理教材图像解读及教学使用案例研究

图像解读是地理教材研究和教学研究的重要课题。本文以人教版(2019年版)高中必修《地理一》中的“图4.8呼伦贝尔草原上的河曲和牛轭湖”为例,解读图像对课程标准的具体落实和地理核心素养培养的情境呈现,为教材和相关研究提供借鉴。