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DMSP/OLS夜间灯光影像中国区域的校正及应用 总被引:7,自引:0,他引:7
美国国防气象卫星搭载的业务型线扫描传感器(DMSP/OLS)获取的夜间灯光影像,可客观地反映人类开发建设活动强度,其广泛应用于城市遥感的多个领域。但该数据缺少星上的辐射校正,下载的原始影像数据集不能直接用于研究,需进行区域校正。长时间序列的DMSP/OLS夜间灯光影像数据集主要存在2个问题需在校正过程中解决:(1)原始影像数据集中的影像是非连续性的;(2)数据集中的每一期影像都存在着像元DN值饱和的现象。针对这2个问题,本文提出了一种不变目标区域法的影像校正方法,对提取出来的每一期中国区域的夜间灯光影像进行了校正,该校正方法包括相互校正、饱和校正和影像间的连续性校正。最后,为了检验校正方法的合理性与可靠性,本文将校正前后中国夜间灯光影像与GDP和电力消耗值,分别进行回归分析评价表明,校正后的影像更客观合理地反映区域经济发展的差异。 相似文献
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珠江三角洲景观空间格局分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以2000年珠三角土地利用现状数据为基础数据源,编制珠三角景观类型图;在GIS与景观斑块分析软件的支持下,选取类型面积等9种主要景观格局指数定量分析珠三角的景观空间格局特征.结果表明:珠三角景观类型受人为活动影响很大,以耕作用地和城乡居民用地等景观为代表的半自然或人为景观占据了珠三角总面积的60%以上,且城市化水平越高,这种现象越为明显;类型水平上,珠三角各市景观空间差异普遍较大,尤以城乡居民用地、森林、草地等景观更为明显,景观的破碎化程度与城市化水平密切相关;景观水平上,各市斑块分布较为均匀. 相似文献
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了解全球鱿钓捕捞的时空特征可为鱿鱼资源的评估与管理提供参考。本文选取2020年全球鱿钓船AIS轨迹数据与VIIRS夜间灯光影像,以FAO major Fishing Areas的19个海洋主要捕鱼区为捕捞分区依据,结合GIS空间分析方法开展了全球鱿钓捕捞的时空特征分析。结果表明:(1)鱿钓捕捞主要分布在西南大西洋阿根廷专属经济区周边、西北太平洋日本东北部远海、东南太平洋秘鲁西部远海、西北印度洋阿拉伯海以及中西太平洋阿拉弗拉海,集中在中、低纬度离陆地100 km以内和400~700 km范围内,呈现以条带式为主的分布模式;(2)全球鱿钓捕捞的时间规律表现出“两峰两谷”的变化态势,分别于1—4月、6—8月呈上升趋势,而在4—6月、8—12月呈下降趋势。中纬度的鱿钓捕捞于夏秋呈上升趋势,而在冬春呈下降趋势;低纬度的鱿钓捕捞在秋冬季节呈增加态势,而在春季呈减少态势;(3)鱿钓捕捞的时空特征受洋流、鱿鱼繁殖特性及各国远洋鱿钓政策影响,其空间分布走向与主要洋流流向一致,捕捞强度在鱿鱼产卵高峰期、休渔期时减弱;(4) AIS轨迹密度与夜间灯光亮度在鱿钓捕捞信号上有良好的时空相关性,AIS轨迹密度与夜... 相似文献
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地学信息图谱是陈述彭先生倡导的重要理论探索领域。本文根据先生的相关文献和论述,探讨了地学信息图谱思想的内涵,认为图谱是许多领域都采用的表达和分析的方法论,地学图谱是针对地学领域地学现象和过程的图谱,地学信息图谱则强调在地理信息系统支持下,通过定量地学信息(地学数据库)和地理计算实现的地学图谱,以期通过运用地学图形语言进行地理时空表达与分析,用于描述人与自然和谐相处的规律,反演它的过去,评估它的现状乃至预测它的未来。地学信息图谱思想的提出与陈述彭先生的职业生涯密切相关。他青年时期的坚实地理学基础,中年时期将综合地理和地图设计紧密结合的实践,晚年时期对遥感与地理信息系统的引领,促使他集一生在地理科学研究中的丰富理论、方法、技术成果积淀,开辟了这一探索性的地学研究新领域。地学信息图谱是陈述彭先生留给后来者的科学问题。为此,作者根据新近相关领域的研究进展,提出了未来可能的研究方向:全息地图的发展是地学信息图谱表达的重要基础,并有助于进一步发现新的地学现象和新的地学规律。遥感对地表信息的“谱”探知要以地理学“图”分析思想为支撑,它将最终回归于对复杂地表分布与内在发生机理等地理学核心问题的回答。地学信息图谱的认知以人地关系为中心,以实现从客观地理空间到虚拟空间的人地关系新认知构建一套认知理论。地学信息图谱的目标是辅助发现与利用新的地学知识,为实现自动化、智能化的地理知识图谱奠定理论与方法基础。 相似文献
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海岸带在地球系统科学研究中的作用 总被引:4,自引:0,他引:4
吴志峰 《地球信息科学学报》1998,(Z1)
本文从系统的定义出发,简要回顾了地球系统科学产生的背景,地球系统科学研究已经成为地学领域的研究焦点与热点,并带动和加速了地球信息机理、陆地地球系统科学和全球变化的研究。重点分析海岸带在地球系统中所处的特殊位置,并在地球系统科学研究中起着重要作用。最后,介绍海岸带科学前沿—海岸带海陆交互作用(LOCIZ)计划。 相似文献
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城市边缘区的定量分析及判定,对城市发展评价和规划,或是城市空间结构研究都具有重要意义。然而现有研究的边缘区判定指标选择过于单一,判定结果过于破碎,城市预设边界、水体及城市绿地对边缘区判定结果干扰大。针对上述问题,从自然、人口、社会经济的视角出发,以遥感影像、人口数据、POI大数据为数据基础,结合深度学习技术,构建基于多源数据和深度学习的城市边缘区判定方法,进行广州市城市边缘区判定及城市结构空间分布特征分析。结果表明:① 此方法能将城市划分为核心区-边缘区-外缘区,判定结果不会受到预设边界范围的影响,且消除了城市内部水体和城市绿地所造成的破碎化;② 城市边缘区与路网耦合良好;③ 广州市的城市核心区空间分布合理。综上所述,此方法能有效检测城市边缘地带,且结果符合实际情况,能为城市规划、政府决策提供参考。 相似文献