变差函数和神经网络结合的遥感影像分类方法研究

提出利用地统计学变差函数对遥感影像纹理信息进行提取，将变差函数得到的纹理信息与光谱信息相结合，运用神经网络进行分类的遥感影像分类方法。将该分类方法应用于试验区，并与最大似然法的分类结果进行对比分析，结果表明，该方法具有较高的分类精度。     

基于MODIS数据的山东省土壤墒情遥感动态监测与分析

干旱灾害是我国主要的自然灾害之一。近年来,连续性、极端干旱灾害时有发生,对我国粮食安全、饮水安全和生态安全造成严重威胁。土壤墒情是旱情监测的重要指标,遥感技术具有观测范围广、实时性强以及成本低廉等优势,可以广泛应用于土壤墒情监测。本文分析了土壤墒情与地表参数NDVI(归一化植被指数)和LJST(地表温度)的关系,建立了基于NDVI和LST、并考虑土壤类型的土壤墒情遥感监测模型。利用该模型,基于MODIS遥感影像和地面实测墒情,对2010年10月到2011年5月山东省旱情进行了动态监测。监测结果显示:山东省的旱情经历了不断加重,再到逐渐缓解。然后又局部加重。最终全部缓解的过程,干旱核心区为鲁南地区,与实际情况一致。     

地质统计学中变差函数参数估计的新方法

遗传算法是一种模拟生物进化规律的全局优化算法。对传统的遗传算法进行改进,并应用于地质统计学变差函数参数估计中。实例分析表明,该方法简便、通用,具有较高拟合精度,是非线性、不连续可微模型参数估计的方法     

基于GIS的洪水灾害风险区划研究

洪水灾害区划是洪灾评估与管理的重要内容,本文在分析洪灾形成的各主要因子的基础上,提出了基于地理信息系统的洪灾风险区划指标模型,并结合辽河流域具体情况,以降雨、地形和区域社会经济易损为主要指标,得出了辽河流域洪灾风险综合区别。     

基于RS与GIS的密云县生态环境效应分析

北京一号小卫星数据和Landsat卫星TM/ETM+数据进行生态环境效应遥感分析。首先,对三期遥感影像进行解译得到土地利 用状况图,并分析了其变化情况; 然后,应用GIS技术,结合景观生态学的方法分析了景观结构变化; 利用RS技术分析了密云县 植被及地表温度; 最后,分析了不同土地利用和不同生态区划的NDVI和地表温度的变化特点。综合上面的分析,指出了RS与GIS方 法在城市生态环境分析方面的优势。