无人机遥感：大众化与拓展应用发展趋势

当前遥感领域各个国家不断加大投入,星载数据资源日益丰富。伴随大数据等前沿技术的发展与深入应用,遥感在宏观层面上已经得到了较为充分应用,对于全球变化以及地球系统科学研究而言是一个重要的数据源。我国已经成为国际上的遥感大国,高分专项的实施标志着民用航天遥感进入亚米级时代。但是,由于空间分辨率与重访周期之间的矛盾,高分辨率卫星数据的可获得性尚不能满足一些不断增长的应用需求。国内遥感应用尚停留在宏观层面,主导是政府部门,用户也是政府各级部门。遥感在满足大量微观和大众具体应用层面尚没有落地。无人机遥感的出现与快速发展,为促进遥感应用落地起了很好的助推作用,无人机遥感在区域信息精细化上具有高科学价值,具有高空间分辨率、高频次、高性价比等特点,可以与卫星遥感能力形成互补,缓解了高空间分辨率和时间分辨率的矛盾,在低成本的基础上实现了空间和时间的辩证统一。当前无人机遥感的发展尚处于初级阶段,但呈现出一些极具特色的应用前景,尤其是无人机"遥感+"应用发展迅猛。同时,发展过程中也还有诸多政策、技术与方法方面的问题。本文在总结无人机未来发展趋势的同时,对无人机遥感的发展,从政策、技术与应用等层面提出了建议。     

大荔冬枣的自然休眠和需冷量初探

为了研究大荔冬枣本地化需冷量指标,通过分析大荔县一般国家气象站1980-2017年日平均气温数据,采用≤7.2℃模型、0~7.2℃模型和犹他模型三种模型,对大荔县冬枣树的需冷量进行测定,结果表明:大荔县稳定通过7.2℃的日期差异性大,最大相差22 d;三种不同模型统计得出的需冷量存在显著差异,其中≤7.2℃模型得出的需冷量偏高,不宜作为大荔冬枣实际需冷量的测定方法;0~7.2℃模型与犹他模型得出的需冷量差异小,且较为一致。大荔冬枣需冷量为319 h左右。     

全球变化与地表参数的定量遥感

从全球变化研究对遥感获取地表时空多变要素信息的需求 ,论述定量遥感中对地表多尺度空间信息作地学描述的新思路和新方法。在分析了变差图描述方法的特点及其不足的基础上 ,提出了直方变差图的概念 ,通过定义驻点和边界点 ,尝试采用直方变差图分解的方法分析地物空间分布规律 ,并通过一个实验对此方法进行了说明。进而基于对地表空间分布信息的提取 ,将可见光、近红外波段遥感信息用于热红外遥感的地温反演 ,利用地表空间结构和大气温度空间分布模式的差异 ,将热红外遥感图像分为地表贡献和大气贡献两部分 ,通过空间相关性分析 ,寻求从热红外遥感图像中直接分离出大气的空间分布模式的方法 ,以解决地温反演中面临的困难。已有的研究结果说明了在全球变化和定量遥感研究中 ,对地表多尺度空间变化信息作简洁的地学描述的必要性及其重要的应用意义。     

集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用--以核驱动模型反演BRDF为例

遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力.     

空间分析动态建模技术

业务系统开发过程中,为解决采用传统开发模式的专业空间分析模型与模型算法紧耦合而导致的复杂建模过程和难以有效复用的问题,本文提出一种空间分析动态建模技术,提出功能聚合的过程是空间信息模型实例化的过程:利用形式化语言和工作流建模规范构建业务规则,基于图论构建模型逻辑图的形式化转换规则,完成规则绑定;提出权限资源绑定模型,完成资源绑定.选取深圳市肾综合征出血热地理因素相关性定性分析专业模型验证空间分析动态建模技术的可行性.