基于GM(1,1)等维新息模型的矿山沉降预测

介绍了GM(1,1)灰色模型的建立过程及模型的精度评定方法,采用等维新息模型对某矿工业广场的沉降趋势进行了预测,并用残差序列建立GM(1,1)模型进行修正,通过与实测的结果对比表明,模型的预测具有较高的精度,模型可靠合理。     

抵偿高程面任意带高斯投影坐标系统的变形分析及应用

对投影变形问题进行了分析,结合实例,探讨了抵偿高程面任意带高斯投影对控制投影变形的实用性。     

全站仪三角高程测量的精度分析和计算自动化

全站仪三角高程测量具有效率高,实施灵活等优点,经研究并通过实践验证,在对观测结果进行相关改正的条件下,全站仪三角高程测量完全能达到三、四等水准测量的精度要求,同时可借助Excel所具备的强大数据处理能力,使观测数据的处理更为方便快捷。     

广东省基础地理信息数据库设计的关键技术

介绍广东省基础地理信息数据库设计的关键技术,包括软、硬件及网络环境、系统体系结构、系统运行模式、数.据库的组织结构、系统的功能等方面的技术,为同行业的数据库建设提供参考.     

矢量GIS数据位置精度评价

论述了采用野外测量法评价矢量GIS数据位置精度的过程，为精确评价位置精度提出了相应的质量控制措施，讨论了必要的检测点数目、检测点选择等，并对该方法的适用范围作了说明。     

汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测

2008年汶川8.0级特大地震对当地的生态系统造成了极大的破坏,为了评估5年来灾区农田和森林植被的恢复情况,利用逐年机载高分辨率遥感影像,结合星载遥感数据和地面调查数据,开展了灾区农林植被恢复状况监测。在农田恢复监测方面,结合2008年地震发生后以及2013年5月中旬的机载高分辨率遥感数据,采用目视解译的方式对汶川地震中受损农田的恢复状况进行监测与评估,同时利用GVG(GPS、Video和GIS)农情采样系统的作物种植成数调查结果,分析了灾后作物种植结构的变化。结果表明,灾区1592 ha受损农田,5年后仅有约17.5%得到了恢复和耕种使用。就耕地利用强度而言,重灾区耕地利用率较高,作物种植结构没有发生重大变化。在森林恢复状况监测方面,对典型区(岷江干旱河谷区和盆周山地区的3个重点区域)采用目视解译方式识别出森林变化,并结合大区域尺度规一化植被指数(NDVI)时间序列变化分析,对整个灾区的森林损毁和恢复情况做出评价。监测结果显示,汶川县、什邡市和绵竹市的森林植被恢复情况总体较好,但是一些坡度较大的损毁区、次生灾害频发区的森林尚未恢复,大区域尺度的统计结果显示,地震重灾区的46381 ha重度损毁森林植被和177025 ha中度损毁森林植被区域,完全恢复的区域占13.52%和25.84%,部分恢复的区域都占到50%。在自然恢复较为困难的区域,如汶川县中部和东北部、都江堰市北部、彭州市北部、什邡市北部、绵竹市北部、安县北部及北川县南部等,需要加强人工干预。遥感监测方法既适用于震后的农田和森林恢复状况动态监测,也适用于其他自然灾害发生时对灾区农田和森林植被破坏状况进行应急监测,具有实际应用价值和良好的发展前景。     

利用RD模型和DEM数据的高分辨率机载SAR图像模拟

本文提出一种利用DEM数据基于RD模型的SAR图像模拟方法。该方法选择了Muhleman后向散射系数模型模拟SAR图像的辐射特性,引入SAR成像中的RD模型直接进行几何变换和灰度重采样模拟出SAR图像的几何特征。实验结果分析表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像在图像纹理和几何关系上是一致的,而且几何关系可以精确配准到均方根误差为1.3个像素。     

利用多分类器集成进行遥感影像分类

基于信息相关理论,根据相关度值动态调整分类器的组合和权重,建立了新型的多分类器集成规则,并应用于决策树分类器、BP人工神经网络分类器和SVM分类器的集成。通过对长沙城区TM影像的分类实验发现:①三种分类器的分类结果存在较明显的差异,水体区的差异像元最少,占水体总像元的15.12%,建设用地区的差异像元最多,占建设用地区像元的54.93%;②三种分类器均具有较高的分类精度,总体精度均超过了74%,而且分类器各有优势,决策树分类器能够较好地分出水体和建设用地,BP分类器能够较好地分出水体和林地,SVM分类器对水体、林地和建设用地均有较高的分类精度;③基于全信息相关度的多分类器集成分类法明显地提升了分类结果的精度,分类精度达到了85.71%,Kappa系数达到了80.56%。     

北京市大比例尺地形图的需求分析与更新方法研究

大比例尺地形图作为城市基础地理信息系统主要的空间基础数据,在城市规划管理、交通、公众服务等众多领域都有着十分重要的作用。本文将结合目前大比例尺地形图的需求,总结现有地形图的更新技术方法,提出科学合理的快速更新方法。