机载LiDAR技术

机载LiDAR集成了GPS、IMU、激光扫描仪新一代航空遥感系统,能利用飞行获取的原始数据直接生成DEM和正射影像图,而无需任何或仅需少量的地面控制点。与传统的摄影测量技术相比,机载LiDAR可以节省大量的人力、时间和经费。在过去十年,机载LiDAR作为精确、快速的地球表面三维测量方法已得到广泛的认同,本文详细介绍了机载LiDAR的基本原理、技术结构及数据处理流程。     

我国土地资源遥感调查与监测技术体系建设构想

本文在全面分析总结我国土地资源遥感调查与监测历程的基础上,提出了我国土地资源遥感调查与监测的技术框架与体系以及主要问题和关键技术。研究结果表明我国土地资源遥感调查与监测体系建立已经极为迫切,其目标在于建立土地资源遥感调查与监测本底库和动态库,形成多系统组成的技术体系框架。     

A trajectory-oriented carriageway-based road network data model, part 1: Background

Introduction Withthedramaticdevelopmentofpositioning andtelecommunicationtechnologies,lotsoftraj ectorydataofmovingvehiclescanbecalculated,collected,andtransferred.Inthemeanwhile,thisdevelopmentandtheavailabilityoftrajectory datahavealsomotivatedresearche…     

大庆采油一厂GIS数据查询与维护模块的设计与实现

利用VB在GeoStar地理信息系统开发平台上进行二次开发,实现大庆油田采油一厂水泡子地理信息系统的3维数据查询与维护。介绍了系统的模块组成和功能,以及实现各项功能的关键技术。该系统灵活实用、功能较全,通过实际生产应用,反映出在地面水域地理信息数据计算与管理、直观显示等方面具有很好的实用价值。     

基于e-Learning的测绘专业教学训练系统的设计与实现

介绍了e-Learning的概念及体系结构,结合测绘专业教育的实际需求,在e-Learning三层体系结构的基础上,给出e-Learning环境下测绘专业教学训练的系统设计及实现方案。     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系。论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法。给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法。最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法。     

GPS道路修测系统在中国公路网测绘工程中的应用

本文介绍了车载式GPS道路修测系统的基本原理和体系结构，详细讲述了该系统在“中国公路网GPS测绘工程”的应用。“中国公路网GPS测绘工程”是由多家部门共同参与的大型道路测绘项目，目的是解决现有公路网数据库现势性差的问题。文中结合“中国公路网GPS测绘工程”重点阐述了修测系统中几个关键技术的实现方法，最后给出了修测系统在该工程中的使用效果。     

高三学生地理自主学习能力的培养

本文以高三地理教学为例,着重阐释了用新课程的视角重新审视地理双基的基本观点,阐述了分析筛选地理主干知识的具体方法,以及地理学科读图的规范和技巧,并从完善认知层次、分析主导因素、注重知识内化、形成迁移能力、培养辩证思维、讲究科学表述等方面论述了高三地理的复习教学策略。     

基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取

以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。     

Simulation of landscape spatial layout evolution in rural-urban fringe areas: a case study of Ganjingzi District

In recent years, the rapid expansion of urban spaces has accelerated the mutual evolution of landscape types. Analyzing and simulating spatio-temporal dynamic features of urban landscape can help to reveal its driving mechanisms and facilitate reasonable planning of urban land resources. The purpose of this study was to design a hybrid cellular automata model to simulate dynamic change in urban landscapes. The model consists of four parts: a geospatial partition, a Markov chain (MC), a multi-layer perceptron artificial neural network (MLP-ANN), and cellular automata (CA). This study employed multivariate land use data for the period 2000–2015 to conduct spatial clustering for the Ganjingzi District and to simulate landscape status evolution via a divisional composite cellular automaton model. During the period of 2000–2015, construction land and forest land areas in Ganjingzi District increased by 19.43% and 15.19%, respectively, whereas farmland, garden lands, and other land areas decreased by 43.42%, 52.14%, and 75.97%, respectively. Land use conversion potentials in different sub-regions show different characteristics in space. The overall land-change prediction accuracy for the subarea-composite model is 3% higher than that of the non-partitioned model, and misses are reduced by 3.1%. Therefore, by integrating geospatial zoning and the MLP-ANN hybrid method, the land type conversion rules of different zonings can be obtained, allowing for more effective simulations of future urban land use change. The hybrid cellular automata model developed here will provide a reference for urban planning and policy formulation.