机载激光雷达平均树高提取研究

为了研究机载激光雷达(LiDAR)树高提取技术,以山东省泰安市徂徕山林场为实验区,于2005年5月进行了机载LiDAR数据获取和外业测量.通过对LiDAR点云数据的分类处理,分别得到了试验区的地面点云子集、植被点云子集和高程归一化的植被点云子集.基于高程归一化的植被点云子集计算了上四分位数处的高度,与实地测量的数据进行了比较,并结合中国森林调查规程进行了实用性分析.结果表明:对于较低密度的点云数据,使用分位数法可以较好地进行林分平均高的估计;机载激光雷达技术对树高估计是可行的,精度都高于87%,总体平均精度为90.59%,其中阔叶树的精度高于针叶树.该试验精度可以满足中国二类森林调查规程中平均树高因子的一般商品林和生态公益林的精度要求,对国有商品林小班的调查精度要求(5%)存在一点差距,需要在国有商品林区进一步开展验证工作.对本试验区而言,已经可以满足其作为森林公园生态公益林的调查要求.     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

基于空间信息技术的堰塞湖库容分析方法研究

快速准确计算堰塞湖库容,对了解地震堰塞湖险情具有重要的意义.利用遥感和地理信息系统等空间信息技术,提出了一种基于像素的三维水面的计算动库容的方法,能准确计算水面为曲面,包括动库容在内的总库容.该方法利用遥感影像提取水体边界线,与DEM求交后可得到带高程的边界点,利用空间插值技术获得三维水面,然后利用库容计算模型求解.同时,在分析该算法计算效率的基础上,提出了基于河流分段的库容计算优化算法,最后通过实验对比分析了该方法的合理性和优越性.     

中国西部环境与生态科学数据中心：面向西部环境与生态科学的数据集成与共享

国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。     

全站仪似水准法和对向法高程测量的比较研究

通过对似水准法和对向法高程测量原理、误差来源及精度的比较分析,我们发现随着距离和竖直角度的增大,对向法高程测量中误差的变化大于似水准法高程测量中误差的变化;当两观测点间的水平距离小于等于1km时,对向法高程测量精度一般高于似水准法高程测量精度,但是当两观测点间的水平距离大于1km时,似水准法高程测量精度一般高于对向法高程测量精度。     

基于BERN5．0软件计算的北京地区GPS可降水量研究

收集了2002-2007年6年期间的北京房山站（BJFS）连续观测数据,利用BERN高精度GPS数据处理软件计算出该站的对流层延迟,再利用该站的气象观测资料分离干延迟获得2mm精度的湿延迟,计算出BJFS站的可降水量（PWV）,组成长达6年的时间序列,初步探讨北京地区的季节性降水量变化,特别是第三季度的可降水量影响,通过数据走势,预测计算不同季度的降水概率。     

重金属污染胁迫下盐肤木的生化效应及波谱特征

利用遥感生物地球化学的原理和方法,分析了德兴铜矿的重金属污染状况和植物盐肤木的生物地球化学效应,对盐肤木生物地球化学效应的波谱特征进行了系统的提取和分析.研究发现酸、铜、镉等是德兴铜矿地区主要的环境污染因子,野外调查及样品的化验分析表明盐肤木对铜元素呈现一定的富集作用和很强的位移效应,是适合铜矿复垦的植被.利用导数光谱、包络线去除、红边效应、植被指数等光谱信息处理方法对盐肤木的野外波谱分析表明,随着叶片中Cu等金属元素含量的增大,其产生的毒化效应的波谱特征越明显,盐肤木叶片光谱反射率明显升高,波形蓝移,红边陡坡斜率增大,叶绿素吸收深度变浅,吸收中心稍有蓝移,水的吸收深度变浅,吸收中心位置红移,绿度指数变化明显.对波谱特征及其与重金属含量的相关关系综合分析后认为,红边特征、植被指数NDVI、叶绿素吸收深度与叶片铜含量关系显著,可以作为植被铜污染遥感图像特征提取的参考.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.