中国红树林制图的遥感时空概率阈值方法

红树林作为热带和亚热带海岸带上特有的森林群落,具有独特的生态功能以及重大的社会、经济价值。中国红树林经历了反复的破坏与保护,遥感监测手段可以为实施大规模的红树林生态系统保护和恢复行动提供科学技术支撑。本研究依托Google Earth Engine平台提出一种时空概率阈值法对中国红树林范围进行提取。研究选取2015年516景Landsat 8数据,首先使用非监督分类法进行水陆分离,其次通过生成缓冲区确定红树林潜在生长区,然后协同多种指数与光谱信息构建多特征决策树提取红树林粗略的生长范围,最后基于长时序的红树林粗略范围数据计算红树林生长概率,并通过实验确定概率阈值对红树林进行精细提取。通过实验对比发现时空概率阈值法的红树林生产者精度达90.36%,且能较好地提取幼小、分散的红树林。研究得到了2015年中国红树林分布结果,全国红树林面积为21932 ha,广西和广东两省红树林面积占中国红树林总面积的73.22%,为中国红树林主要分布区域。     

北斗二代系统在测试场超视距通信指挥中的应用

为解决测试场试验中区域跨度大、精度要求高、目标批数多、超视距数据实时传输困难等难题,提出了利用北斗二代系统短报文通信功能进行超视距简短通信指挥。从通信技术指标、工作方式等方面介绍了北斗二代系统的通信技术特点,对北斗二代系统短报文通信与测试场传统通信方式进行了比较,最后,重点介绍了应用北斗二代系统在测试场进行超视距通信的设计方案,该方案在试验中得到了实际应用。     

利用“天地图”设计和研发建筑物震害风险信息平台

基于“天地图”API技术和地震灾害风险评估模型,以宁波市为例,建设建筑物震害风险信息发布系统平台。该平台实现了单体建筑物抗震等级和避难场所等地震信息查询、不同烈度下建筑物毁损程度预估、建筑物经济损失和人员伤亡评估及地震科普等功能,能够提供更加直观准确的辅助决策信息来帮助降低建筑物毁损和人员伤亡。     

1960年以来青海湖沉积物粒度的时空分布及其控制因素

对大型湖泊盆地沉积物粒度组成进行研究，有助于解读全球致密油气和页岩油气勘探开发与其记录的古气候信息。 文章对青海湖沉积物粒度时空分布进行了详细的研究，通过采集覆盖大部分湖区的27根近现代沉积岩芯，并对湖心的三根 典型沉积岩芯进行了137Cs测定获取沉积岩芯的年龄；基于磁化率地层年龄模式，建立了整个湖区沉积岩芯的年代框架。粒 度分析结果显示，青海湖岩芯沉积物的粒度分布呈多峰，以细颗粒沉积为主，其中粉砂含量60%~70%，粘粒组分为10%~ 35%，砂粒组分低于20%。青海湖沉积物的粒度变化在空间上相对较复杂，中值粒径呈现明显的砂岛附近、西部和西南湖 区高，其他湖区低的特征。在时间上，大体上自1960年到2017年呈现变粗的趋势，砂粒组分增多，粘粒组分减少。这些粒 度的时空变化可能是受风砂活动、流域土壤侵蚀、河流径流变化、湖平面变化和人类活动共同作用而成。     

乡村地理信息服务模式探讨与实现技术

地理信息服务聚合是将服务按照业务流程需求集成为更加复杂的服务,从而提高空间信息服务的复用能力,节约地理信息服务集成的成本。本文基于地理信息服务及乡村数据的特点,提出了一种基于补偿服务机制的地理信息服务无缝聚合的方法,聚合不同来源的服务,实现了分布式数据的无缝聚合显示及共享。     

藏南羊卓雍错近代沉积物碳酸盐氧同位素特征及其环境意义

20世纪80年代以来气候变暖加剧,青藏高原冰川物质负平衡趋势增强,导致众多湖泊水位上升,但位于藏南地区的羊卓雍错,湖泊水位近年来却呈现出显著的波动下降趋势。本研究通过对羊卓雍错YZYC2沉积岩芯(长23 cm)进行²¹⁰Pb活度测定,建立沉积物的年代序列;分析公元1989年以来沉积物全样碳酸盐含量及其氧同位素组成,并结合现代气象及水文观测数据,揭示羊卓雍错沉积物碳酸盐氧同位素(δ¹⁸O)的环境意义及其对气候变化的响应过程与机制。结果表明,YZYC2岩芯碳酸盐矿物以自生成因的文石为主,其含量变化范围为23.3%～39.7%,δ¹⁸O值变化范围为-4.7‰～-3.2‰。沉积物碳酸盐δ¹⁸O值总体呈波动上升趋势,较好地记录了近30年来羊卓雍错湖泊水位变化。1989～2019年羊卓雍错水位变化总体由降水与蒸发共同作用下的湖区有效湿度变化主导,同时也可能受到羊湖电站运行的影响。     

基于Geodatabase农业干旱监测空间数据库设计

由于传统的GIS数据模型难以表达非结构化数据和GIS中具有复杂结构的数据,也不能表达继承、聚合等在GIS中广泛使用的关系。在Geodatabase数据模型的基础上分析了农业干旱监测数据结构的特点,使用UML和CASE建模工具,建立起对象、要素及空间实体间的对应关系,自动生成农业干旱监测数据库,并保证了数据间映射关系的正确性。     

应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择

针对高光谱影像数据高维性、高度相关性和冗余性等特点,提出应用稀疏非负矩阵分解聚类实现高光谱影像波段的优化选择。通过稀疏非负矩阵分解方法对高光谱影像进行稀疏化表示,同时顾及其可聚类的特性,在保留所选波段物理意义的基础上,得到波段选择后的高光谱影像降维数据。通过该方法对PHI-3高光谱影像进行波段选择的试验分析,应用聚类特征有效性分析波段聚类结果,并采用波段子集的信息量、相关性和可分性3类评价指标来验证方法的效果。最终,从运行效率和分类精度两方面证明了基于无监督聚类的稀疏非负矩阵分解对高光谱影像的波段选择的实用性。     

中国地球观测遥感卫星发展现状及文献分析

近40年来,中国的地球观测遥感卫星技术发展取得了卓越的成就,已经形成了陆地、气象和海洋3大卫星系统,正在广泛服务于中国的自然资源调查、海洋环境保护、气象灾害预测和国家重大工程等诸多领域。本文回顾了3大卫星系统的发展历程,剖析中国地球观测遥感卫星的发展现状与内在特点,归纳总结在轨卫星的文献研究热点。研究发现,中国3大遥感卫星系统的发展并不均衡,气象卫星业务较为成熟,陆地卫星发展最为迅速。遥感卫星的文献研究数量总体偏少,应用研究亟待提升。后续规划和发展应考虑陆地卫星的轨道高度差异性和波谱范围的互补性,同时增加气象和海洋卫星数量,提升卫星传感器的探测能力和时空分辨率,尤其是加快海洋卫星的业务应用能力。此外,学者们需要进一步加大国产遥感卫星数据的使用力度,加强卫星遥感数据的应用研究以进一步提升中国地球观测遥感卫星的业务能力与国际影响力。     

列式鲁棒主成分分析的高光谱遥感异常探测

传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。