干旱区植被生态需水理论研究进展

综述了植被生态需水的概念及其内涵,评价了植被生态需水的主要研究理论——生态适宜性理论、系统阈值理论、水文循环水量平衡理论、农业气象学理论,评析了各种理论在实践应用中的优缺点。指出在未来的植被生态需水研究中应加强生态体系健康标准建立、定量评价指标体系的数值模拟模型构建,研究中还必须注重植被生态需水的时空特性,充分利用“3S”技术手段和先进的科学试验设备,全方位、多角度获取不同研究区域的基础信息,为建立植被生态需水理论提供可靠的数据支撑。     

东亚夏季风石笋记录中缺失格陵兰间冰段25?

东亚季风是全球气候系统的重要组成部分[1~6]。了解北大西洋地区温度变化和东亚夏季风之间的关系对了解东亚季风的控制机制具有重要意义。葫芦洞和董哥洞石笋δ18O记录显示距今75~10ka北大西洋地区千年尺度温度变化对东亚夏季风变化具有重要影响:较强的东亚夏季风与北大西洋地区较高气温对应,反之亦然[7,8]。但是,在此之前东亚夏季风变化与北大西洋地区温度变化之间是否具有类似的联系?到目前为止对这一问题尚没有明确的探讨。根据最近分别在意大利北部[9]和中国中部获得的石笋δ18O记录,笔者发现,北大西洋地区冰芯记录的间冰段(Greenland…     

黑河流域水环境演变及其驱动机制研究进展

基于近几十年来诸多学者对西北干旱区典型内陆河流域——黑河流域水环境演变诸方面研究成果,综述了上游山区成水环境、中游绿洲用水环境和下游荒漠天然绿洲水成环境在不同时间尺度上的演变过程及其驱动机制。通过对各种古环境代用指标的对比研究表明：在大尺度上,流域上下游表现出阶段性的一致性水环境演变趋势;在小尺度上,则表现水环境演变的时空异质性。驱动机制方面,在空间上,流域上、中、下游水环境演变的气候变化和人类活动影响驱动作用各有侧重;在时间上,表现为不同尺度上气候变化与流域人类活动耦合作用的驱动机制。     

改进的边缘角度直方图在遥感图像检索中的应用

针对基于形状的遥感图像检索中区域分割困难这个问题,本文提出利用边缘角度直方图作为形状特征对遥感图像进行检索;针对遥感影像分辨率和颜色反差对检索性能的影响,本文提出采用多尺度分析的思想,提取图像在多个尺度上的边缘角度直方图特征进行检索。通过单一尺度边缘角度直方图特征和多尺度边缘角度直方图特征检索的对比实验,揭示了本文所提出的改进方案使遥感图像的检索精度提高了约31个百分点。     

多尺度空间线状实体形状相似关系的表达与度量

本文对空间数据多尺度表达中线状实体综合前后的形状相似性进行了描述、分析和研究。通过调查统计,得出了衡量线状实体形状相似程度的两个重要参量SIMⅠ、SIMⅡ,基于这两个参量给出了空间线状实体形状相似性的定义以及在不同尺度下线状实体形状相似性的度量方法,并用实例进行验证。为空间数据多尺度表达时线状实体的形状表达提供了一种分析和评价手段。     

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法.实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择.     

空间索引与多尺度表达的一体化模型研究

在分析各种常用索引的基础上,依据各自的适用范围,提出了对点对象建立格网索引,对线、面对象建立改进四叉树索引的组合优化策略。设计的改进四叉树索引避免了传统四叉树的重复索引,提高了数据访问的效率。     

基于LOD的选取模型应用于电子地图多尺度显示的研究

从电子地图多尺度显示角度出发,提出了基于LOD的选取模型。在选取模型中将显示比例尺和地图比例尺的比值作为LOD算子,总结了LOD算子设置的3个层次,以及分类、分级、要素和空间几何特征等LOD算子的设置规则。     

基于土地适宜性评价与元胞自动机模型的城市开发边界划定方法

城市开发边界的划定可以在一定程度上引导城市空间的良性扩张。为了研究边界划定的方法,以我国某港口城市作为研究区域,在空间增长模拟的方向进行探索。研究中借助土地适宜性评价和元胞自动机边界工具,构建既符合生态资源环境要求又符合城市发展需要的边界划定,同时,为了实现城市用地健康和动态管控举措,提出了建立健全土地用地管理机制的要求。