植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

干旱区凝结水研究进展

凝结水是维系干旱、半干旱地区主要食物链的水分来源之一,具有重要的生态意义。较详细地列举了目前国内外在干旱区测定凝结量及其持续时间所采用的研究方法,从凝结水的数量特征以及时间格局两方面阐述了不同地域凝结水的时空差异性,并从气象因素、凝结面的类型及其位置、周边植被对其作用等方面综合分析了影响凝结水发生的主要因素,探讨了干旱区凝结水的生态作用及其意义,展望了干旱区凝结水未来的研究趋势。提出在未来的干旱区凝结水研究中应加强与气象学、生态学等多学科的交叉,从能量平衡角度加强对凝结水量的研究;同时,改进和规范凝结水的测量方法,开展荒漠植被对凝结水的生理响应研究以及凝结水对极端干旱胁迫植物的作用研究。     

空间尺度转换与跨尺度信息链接:区域生态水文模拟研究空间尺度转换方法综述

空间尺度转换是近年来区域生态水文研究领域的一个基本研究问题。其需要主要是源于模型的输入数据与所能提供的数据空间尺度不一致以及模型所代表的地表过程空间尺度与所观测的地表过程空间尺度不吻合。综述了目前区域生态水文模拟研究中常用的空间尺度转换研究方法,包括向上尺度转换和向下尺度转换。详细论述了2种向下尺度转换方法: 统计学经验模型和动态模型。前者是通过将GCM大尺度数据与长期的历史观测数据比较从而建立统计学相关模型, 然后利用这个统计学经验模型进行向下的空间尺度转换. 然而动态模型并不直接对GCM数据进行向下尺度的转换,而是对与GCM进行动态耦合的区域气候模型(RCM) 的输出数据进行空间尺度转换. 通常后者所获得的数据精度要比前者高,但是一个主要缺点就是并不是全球所有的研究区域都有对应的RCM。还详细论述了2种向上尺度转换方法: 统计学经验模型和斑块模型。前者是建立一个能代表小尺度信息在大尺度上分布的密度分布概率函数, 然后利用这个函数在所需的大尺度上进行积分而求得大尺度所需的信息。而后者是根据相似性最大化原则将大尺度划分为若干个可操作的小尺度斑块,然后将计算的每个小尺度斑块的信息平均化得到大尺度所需的信息。通常在计算这种斑块化的小尺度信息的时候,对每个小尺度也会采用统计学经验模型来计算代表整个斑块小尺度的信息。建议用斑块模型与统计学经验模型相集合的方法来实现向上的空间尺度转换     

干旱区植被生态需水理论研究进展

综述了植被生态需水的概念及其内涵,评价了植被生态需水的主要研究理论——生态适宜性理论、系统阈值理论、水文循环水量平衡理论、农业气象学理论,评析了各种理论在实践应用中的优缺点。指出在未来的植被生态需水研究中应加强生态体系健康标准建立、定量评价指标体系的数值模拟模型构建,研究中还必须注重植被生态需水的时空特性,充分利用“3S”技术手段和先进的科学试验设备,全方位、多角度获取不同研究区域的基础信息,为建立植被生态需水理论提供可靠的数据支撑。     

遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准.     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果.     

基于历史关系数据库的时空数据库实现研究

时空数据库是研究如何存储历史和当前的时空数据,从而跟踪分析某一区域的变化,最终实现时空模型化和模拟地学过程.采用历史关系数据库模式的时空数据库可以充分利用传统时态数据库时态查询功能和GIS空间分析处理功能这些方面成熟的研究成果和现有系统,降低时空数据库建立的费用和开销.分析了采用扩展关系型时空数据库的原因,介绍了历史关系数据库模式、时态关系代数和查询语言,研究了采用历史关系数据库模式在全关系化空间数据库中组织时态信息的方法,从而实现时空数据库.以麦地轮作为例说明了采用历史关系数据库模式建立时空数据库的可行性和有效性.     

空间智能:地理信息科学的新进展

在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值.