侧视雷达影像距离-共面模型严密定位

本文对现有侧视雷达遥感影像的几何构像模型在摄影测量应用中的不足进行了理论分析,以外方位元素作为定向参数,依次建立了像点坐标显函数形式的距离-共面(R-Cp)方程、地心直角坐标系中星载侧视雷达影像的距离-共面方程、以及星载侧视雷达遥感影像的严密定位模型,并进行了稀少控制点条件的星载TerraSAR-X影像定位试验。理论和试验表明,本文所建立的R-Cp严密定位模型,使得雷达影像像点量测坐标作为摄影测量观测值的属性得到体现,容易吸收和利用光学遥感影像基于共线方程模型发展起来的成熟的数字摄影测量数据处理方法,有利于提高雷达遥感影像摄影测量数据处理的严密性、稳定性、可靠性及数据处理效率。     

复杂地貌形态多比例尺表达的二维小波分析研究

针对复杂地貌形态的多比例尺表达中的等高线容易相交、地性特征描述困难和表达过程缺乏自适应等难题，提出了基于小波理论的复杂地貌形态的多比例尺表达模型，为上述问题的解决提供了新的思路和有效途径。     

SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体提取效果较好，特别是对于面积大于10000m^2的城镇和集村。其提取精度与通常的监督分类方法相比有了很大的提高，只是在水际交界处和道路两侧有误判现象。因此，利用该模型可以将背景地物类型复杂的江南地区的城镇和集村居民地自动提取出来，并且模型受时相影响较小，只是在域值大小上会存在一些差异。     

中国西部地区生态环境现状遥感调查

针对“中国西部地区生态环境现状遥感调查”的需要,综合运用景观生态学理论、生态系统服务功能理论、可持续发展理论、遥感和地理信息系统技术,研究中国西部地区生态环境现状遥感数据的处理与集成,开展中国西部地区土地覆被和生态要素结构变化分析、沙漠化和水土流失强度评价、生态脆弱特征及时空分布规律分析、基于遥感调查的生态环境质量评价、基于多时相遥感数据对比的典型区生态环境遥感分析和生态环境变化成因对策分析等综合性的研究,并以量化和可视化的形式系统地反映西部地区生态环境现状及其变化的空间分布、空间统计和空间特征规律。     

MicroStation中对矢量图形的纠正

地图更新是地图制作过程中常见的，通过对现有数据的编辑和制图综合得到新的地图是一种省时省力、提高工作效率的作业方法。在此过程中，不可避免地会出现老数据和新地图之间不能套准的问题。MicroStation具备了其它绘图软件所不具备的对矢量图形进行纠正的功能，本文就此进行了阐述。     

3维数字地球快速缓冲区分析算法

提出一种应用在3维数字地球中的通过图形处理器(GPU)快速实现矢量数据缓冲区分析的算法。使用一张4通道的纹理图作为容器将地理实体的矢量数据传入GPU,利用GPU的高效并行特性,将目标缓冲区纹理中的每个像素所对应的矢量坐标与原实体进行距离量算,在一次渲染中得到缓冲区纹理,最后提取出缓冲区纹理的边界。选择中国的流域和湖泊矢量数据,将本文算法与两种传统的CPU算法进行了缓冲区分析计算、测试和对比。结果显示,本文算法相对于传统矢量算法效率提高了9—16倍,相对于传统栅格算法效率提高11—20倍。实验证明,该算法计算简单,效果明显,特别是随着数据量增大,缓冲区计算速度显著优于传统算法,并能有效解决传统矢量法缓冲区分析中的数据自相交问题。     

改善MODIS BRDF产品热点效应的方法研究

核驱动的Ross Thick-LiSparse Reciprocal(RTLSR)双向反射函数(BRDF)模型已广泛地应用于MODIS等星载传感器的业务化产品处理中。但是,对于多年MODIS二向反射产品历史数据,如何基于RTMLSR模型发展一种简单有效快速的方法,进行热点效应的校正是一个迫切需要解决的问题。本文提出了一种简单有效的方法,不需要对观测数据重新反演,直接在现有MODIS二向反射产品的基础上进行热点校正,方便用户对历史MODIS二向反射产品的使用。该方法应用POLDER-3/BRDF数据库和部分经MODIS业务化算法筛选的反射率数据进行验证,并与RTLSR模型和RTMLSR模型的结果进行比较,结果表明:(1)该方法比现有的MODIS业务化RTLSR算法,对热点反射率有明显改善,拟合相对误差平均降低了10.12%;(2)该方法相对于RTMLSR模型在热点反射率拟合效果上差别不大,相对误差相差2.10%;(3)该方法对热点和冷点归一化的植被指数(NDHD)的估算效果有一定程度的改善,相对于RTLSR模型降低了约4.99%,与RTMLSR模型的相对误差相差1.32%,该方法对直接应用现有MODIS BRDF产品,基于热点方向反射率反演植被结构参数(如植被聚集指数)的精度提高有现实应用价值。     

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。     

MAPPING OF TECHNOGENIC ANOMALIES FOR THE PURPOSE OF A GEOCHEMICAL EVALUATION OF URBANIZED AREAS

Industry concentrated in cities is a major source of geochemical pollution. It is suggested that this technogenic impact on the environment can be measured by techniques developed in geochemistry. The specific nature of the pollutants can be identified and their levels of concentration (mostly in the soil) can be measured against normal background values. This allows areas of pollution to be classified and mapped in terms of the composition and concentration of pollutants from industrial emissions. Translated from: Voprosy geografii, Vol. 120, 1983, pp. 55-67, by Robert K. Holz and Warren Hamill, University of Texas, Austin.     

THE STUDY OF DEFORESTATION PROCESSES WITH SPACE IMAGES OF THE SOUTHWESTERN GDR

The use of intermediate-scale space imagery in the analysis of current and ancient deforestation is exemplified by a case study in the southwestern quarter of East Germany, an area heavily deforested as a result of mining and agricultural activities. More specifically a mosaic of 1:1,000,000-scale Landsat imagery was used to compile a series of maps (of modern landscapes, forests, land use), the comparison of which provided an inventory of the causes and extent of deforestation over the study area. This in turn permitted linkages between losses of forest cover and other environmental problems to be identified. Translated by Jay K. Mitchell, PlanEcon Inc., Washington, DC 20005 from: Geografiya i prirodnyye resursy, 1988, No. 1, pp. 165-173.