空间特性约束的县域耕地生产效益评价——以紫云苗族布依族自治县为例

本文以紫云苗族布依族自治县为试点,首先利用地理信息空间分析技术,分析评价耕地空间特征、农业物资运输配套设施空间分布、农业灌溉资源空间分布等因子对耕地生产效益的影响。然后从地理国情普查、耕地地球化学质量调查等成果数据中甄选影响因子,构建影响因子样本集,提出梯度距离概念,计算等级耕地经济效益权重,并构建偏最小二乘回归模型,评价各因子对耕地生产效益的影响。最后从地理空间角度提出了提升县域农业生产效益的改良措施。     

地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标。并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考。     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

云南大山包自然保护区黑颈鹤觅食区适宜性评价研究

云南大山包自然保护区是黑颈鹤越冬的重要栖息地,以保护区GF-2影像及DEM为数据源,选取地表覆被、人为干扰、地形因子等作为评价指标,采用层次分析法确定评价指标权重.使用线性加权模型,在遥感、地理信息技术的支持下开展大山包自然保护区黑颈鹤觅食区适宜性评价研究,结果显示:1)保护区分布有黑颈鹤适宜觅食区10989.53 h...     

郑洛地区史前聚落分布特征的空间自相关分析

针对郑洛地区史前聚落遗址点的空间分布特征的问题,该文提出了一种空间自相关分析方法,以不同的格网尺度研究郑洛地区4个文化时期的遗址点的空间分布特征。研究发现:5 000~12 000m的格网尺度最能表现出裴李岗文化时期、仰韶文化前期、仰韶文化后期和龙山文化时期这4个文化时期全局自相关的差异。从局部自相关所表现出的变化情况来看,6 000~10 000m这一范围的格网尺度是最能保留住郑洛地区这4个文化时期遗址点的空间分布特征。将空间自相关分析应用于史前聚落考古研究中,可以探讨史前聚落考古中遗址点的空间分布模式及其变化。这不仅为史前聚落考古提供了一种新的思维方式,也扩展了史前聚落考古理论方面的研究。     

一种适用于粗匹配的遥感影像快速变化发现方法

针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置...     

线性参照系统下的嵌套金字塔模型构建

针对线性参照虚拟场景构建中缺乏有效的空间数据模型的问题,本文以金字塔模型、空间索引结构和动态分段等相关研究为基础,提出了线性参照系统下的嵌套金字塔模型构建方法.首先,结合线性场景数据特征,对动态分段技术进行拓展,增加垂直方向结构化金字塔模型;然后,将线性参照在多尺度下进行静态分段,对相互独立的弧段分别进行存储,构建静态...     

GPS接收机专用芯片组技术发展

在总结国外现有的完整GPS接收机专用芯片组最新情况的基础上，结合典型的芯片产品，阐述了GPS接收机专用芯片组从分立式器件到片上系统、再到单片式接收机的技术发展过程、现状和趋势。     

两种不同的SVM建模方法在大坝变形预测中的应用

用支持向量机对大坝变形监测数据建模分析和预测一般有两种方法:一是仅用大坝的变形数据作为输入端和输出端,构建支持向量机模型;二是用温度、水压等大坝变形的影响因子作为输入端,大坝变形数据作为输出端,构建支持向量机模型。两种建模方法比较研究鲜有讨论,文中用这两种建模方法对福建省某一大坝进行建模预测。结果表明,第二种方法建模预测速度更快,预测精度更高。