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基于北部湾海域典型海岛高分1号数据,借助于CART决策树方法,获取了广西北部湾两个典型海岛的景观格局数据,并采用生态系统服务价值计量模型、空间自相关模型及地统计学中的变异函数模型对其生态系统服务价值进行了空间异质性分析。结果表明:团和岛单位面积生态系统服务价值是七星岛的1.08倍,但其变异系数低于七星岛;七星岛由于其地质背景为泥沙岛,景观格局受到人类活动以及自然环境的强烈干扰,趋向于复杂化和破碎化;而团和岛由于所处的外部环境以及自身的地质特征,景观格局呈现出整体斑块化分布状态;团和岛的景观格局主要受到结构性因素的控制,而七星岛则以随机性因素控制为主,选用变程和Moran’s指数来表征其复杂化和破碎化,来决定其优先开发时序,可对前者进行适当开发,而对后者适当进行生态保护;对受到结构性因素影响的岛屿在进行开发时,时序的识别选用变程和Moran’s指数来表征,若变程和Moran’s指数越小,说明海岛整体的景观分布格局趋向于复杂化和破碎化,反之生态系统较好,可进行优先开发。同时本文构建了北部湾海岛生态系统异质性评估与自然资源管理框架,并提出了海岛管理的建议与对策。 相似文献
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遥感水深反演具有非接触测量和省时省力等优点,能够为航海、岛礁工程与珊瑚礁生态调查等活动提供重要参考。随着高光谱遥感卫星数量的增长,基于高光谱遥感影像的水深反演具有良好的发展与应用潜力。HOPE(Hyperspectral Optimization Process Exemplar)算法是比较常用的高光谱水深反演算法。鉴于HOPE算法在低遥感反射率海域会出现水深被高估的问题,本文基于Hyperion高光谱遥感影像提出一种改进的水深反演算法。该算法针对危险或难以到达海域往往具有水体光学性质较为均一的特点,利用深水区遥感反射率的观测值来估计整个研究区域内的水体光学性质参数并将其固定,以便减少未知参数数量,解决水深被高估的问题,最终达到提高水深反演整体精度的目的。塞班岛和中业岛的实验结果表明,改进算法能够有效克服常规HOPE算法在低遥感反射率水域高估水深的问题。改进算法能够将平均遥感反射率小于0.0075sr-1(塞班岛)和0.001 sr-1(中业岛)范围内的水域的水深反演平均绝对误差从常规HOPE算法的2.94 m和6.44 m分别降低至2.56 m和4.99 m,从而能够相应地将整体的均方根误差从3.18 m和5.39 m分别降低至2.30 m和3.32 m,而将整体的平均相对误差从32.4%和27.1%分别降低至30.6%和23.9%。因此,改进算法在提高卫星高光谱遥感影像水深反演效果方面具有可行性和有效性。 相似文献
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以岩溶地貌发育强烈的广西省来宾市吉利村为研究实例,首次借助于GIS缓冲区分析方法,通过对其塌陷程度的调查,结合研究区的地质状况,分析塌陷点分布位置与地质要素的关系。研究结果表明:塌陷点的分布位置主要与岩溶发育程度、地下河和断裂构造有关,与其他地质要素关系不大。这项研究为下一步岩溶塌陷成因的研究提供了参考数据,为当地经济发展布局和岩溶塌陷的防治工作提供了科学依据。 相似文献
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遥感图像与GIS数据的配准是遥感应用、遥感与GIS集成的基础和关键。本文针对不同来源的道路网数据,提出了基于轮廓图匹配的遥感影像和地理空间数据集配准的方法。在两个数据集综合时,将最新的遥感影像及其被提取的特征作为参考数据,将已有的GIS数据与矫正后的遥感影像进行匹配。实验结果表明,该方法可普遍应用于城市道路网的信息提取与配准,即使在道路被部分遮挡的情况下,所提出的轮廓判读和匹配方法,正确匹配和识别的概率仍可达到93%以上。 相似文献
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ICESat-2(Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2)是美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS(Advanced Topographic Laser Altimeter System)采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R2和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R2分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。 相似文献
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激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。 相似文献
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城区LiDAR点云数据的树木提取 总被引:2,自引:0,他引:2
机载激光扫描(LiDAR)可以快速获取地球数字表面模型.提出一种适合复杂城市环境的机载激光扫描数据提取树木的算法:首先对DDAR数据滤波生成DTM,提取地物点;然后对地物点进行区域增长运算,使用面积阚值滤出大的区域;再计算出LiDAR数据点的梯度值,根据梯度阈值分离出树木点;最后结合梯度阈值分割和区域增长分割的结果实现树木点的最终提取.实验结果表明,使用新算法在城区环境中能从LiDAR数据中较好地提取出树木,城区树木提取率达到85.4%,提取正确率为86.1%. 相似文献
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提出以无人机季节航拍影像为数据源,采用ENVI5.3软件中的CART方法对广西北部湾的典型岛群红树林景观类型进行解译,借助于Python语言实现CASA模型并将其引入到对岛群红树林生态系统的研究中,得出了不同海岛和红树林生态系统净初级生产力(NPP)的空间分布特征。结果表明:1)可见光波段差异性植被指数(VDVI)可以很好地区分海岛及红树林植被等典型地物,可应用在岛群红树林生态系统NPP的估算上;2)研究区NPP的总量为127.09 t·C/a,NPP的年均碳密度值介于0~1 437.12 g·C/m2,年均碳密度为399.85 g·C/m2。红树林生态系统的NPP值较高,而海岛生态系统的NPP值较低;3)季节尺度上NPP碳密度的大小与年内太阳辐射有直接的关系,夏季的NPP碳密度最大,冬季最小;4)白骨壤的单位面积NPP最大,为1 123.09 g·C/m2,而桐花树最小,为649.65 g·C/m2。红树林生态系统NPP平均碳密度低于实测样地和深圳福田红树林计算结果,这与不同红树林群落的植被光谱特征有关。 相似文献