测绘在新农村建设中存在的问题和对策

新农村建设也像城市一样，必须有测绘为其提供服务与保障。本文重点对测绘在新农村建设中存在的突出问题进行了深入分析，并就如何进一步推进新农村建设测绘工作提出了建议和对策。     

基于欺骗式动目标的SAR干扰技术研究

针对军事运动目标的保护问题，提出了基于欺骗式动目标的SAR干扰方法，该方法根据收到的雷达信号，调制不同的散射强度和位置信息，模拟产生多个虚假的运动目标，避免了静止场景不能干扰动目标成像的缺点。分析了雷达位置确定误差对欺骗式动目标干扰效果的影响，给出了一种干扰机的布阵方法。仿真证明，欺骗式动目标干扰方法可以达到保护运动目标和向被干扰雷达提供虚假信息的目的。     

基于IEM模拟的干旱区多时相数据含水含盐量反演模型及分析

根据干旱区的一些自然地理特征，利用IEM模型生成干旱区的多时相（少雨期、多雨期）后向散射数据，然后对数据进行统计分析。一方面印证了多雨期与少雨期后向散射差（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数高度相关的实验观察；另外一方面根据大量的模拟数据找到确切的（αwet^0-αdry^0）与土壤介电常数的关系。最后对盐渍化干旱区的情况（有的干旱区有严重的盐渍化）进行了探讨，发现后向散射系数差（αwet^0-αdry^0）与大介电常数虚部差成较好的线性关系，这为反演土壤含盐量提供了一定依据，但由于介电常数虚部是由含水含盐量两个量决定的，所以要直接反演出含水含盐量还需要进一步研究。     

一种海面风场反演的快速风矢量搜索算法

本文以SeaWinds散射计为例，从最大似然估计的海面风场反演方法出发，根据其目标函数的一般分布特征，提出并实现了一种快速风矢量搜索算法。然后采用美国SeaWinds散射计的部分LA实测数据对该搜索算法进行了验证，并与常规算法对同一实验数据的反演偏差及运行时间进行了对比分析，结果表明该算法在能够保证反演精度的前提下，在较大程度上提高了运行效率。     

成像光谱数据特征选择及小麦品种识别实验研究

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性，进行了最佳波段选择；利用Fuzzy—Anmap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分类，区分出了4种小麦品种，小麦的总体分类精度超过97％。     

聚类分析在监测区域样地分类中的应用研究

为建立监测区域以遥感和GIS为基础的森林郁闭度及蓄积定量估测方程，需在监测区域抽取一定数量有代表性的样地。如何有效抽取有代表性的样地属多目标优化问题。若根据监测区域已知样地的数量，采用所有可能的组合方法，按一定优化标准进行抽样，计算工作量将非常庞大，实际工作中很难进行。为此需先对监测区域的样地进行分类，在分类的基础上选择一定数量有代表性的样地。因度量样地之间亲疏程度的统计量及类和类之间相似性测度指标有多种，因此对同一监测区域，不同的统计量及类和类之间相似性测度指标，将得到不同的分类结果。设置不同的影响郁闭度及蓄积估测的遥感和GIS因子，分类结果也会出现较大的差异。本文针对特定监测区域，采用计算机仿真方法，系统研究了不同影响因子对分类的影响规律，实际工作中应如何选择度量样地间亲疏程度的统计量及类和类之间相似性测度指标，所得结果可用于指导生产实践。     

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.     

基于多源卫星图像融合的水坝检测方法的研究

本文提出了一种基于多源卫星图像融合的水坝检测方法，该方法在特征级融合的模式下，利用多源卫星图像特征信息互补的优势，先后提取多个卫星图像中目标的特征信息，再通过多传感器数据融合方法中的逻辑模板法对特征进行融合，得到系统的目标结果输出。试验结果显示，该算法能在大幅复杂背景下有效地对水坝进行检测并定位，并减少了单源卫星图像进行目标检测的错判、误判率。整个算法能完全实现自动检测，可达到预想的目的。     

石漠化程度遥感信息提取方法研究

岩溶石漠化是中国西南地区的一种严重的生态环境问题。近年来有进一步恶化的趋势。本文以贵州省普定县典型研究区IKONOS遥感数据为例,给出了一种利用多光谱遥感数据定量提取岩溶石漠化程度信息的算法。在多维光谱的向量空间分析的基础上,提出了“植被线”的概念,并定义“石漠化几何指数”（GRI）为多维向量空间中不同程度的石漠化像元到“植被线”的归一化距离。作者认为使用这种方法提取石漠化程度,可以避免人工解译的主观性强,工作量大的缺点。使提取到的石漠化程度结果客观稳定。     

多频率多极化地表辐射参数化模型

发展了针对对地观测系统被动微波辐射计AMSR-E应用的裸露地表辐射模型。首先，利用1993年法国INRA地面试验数据对AIEM在宽波段高频率和大角度的辐射信号模拟能力进行评价。验证结果表明，AIEM模型模拟值与地面实测数据吻合很好，说明AIEM模型能很好模拟宽波段和大角度的辐射信号。在此基础上，用AIEM模型建立了一个针对AMSR-E传感器参数配置．包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库。利用AIEM模拟数据和地面实测数据对目前人们使用的半经验地表模型进行了比较和分析，发展了多频率多极化的地表辐射参数化模型——Qp模型。该模型中，地表粗糙度对辐射信号的影响通过粗糙度参数Qp来表示。参数Qp可简单表示为均方根高度与相关长度的比值（s／l）。从Qp模型与AIEM模型模拟的发射率比较结果来看，它们之间的绝对误差很小，不超过10^-3因而，本文发展的参数化模型可用作模拟地表辐射的前向模型，如用于估算AMSR-E传感器的亮温值，同时模型的发展有利于提高人们对辐射机制的理解和认识。