多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

数字正射影像结合LiDAR数据在山区测绘中的应用

随着信息化社会的到来,现代水利测绘已经由传统测绘向信息化测绘发展,无人机技术应用于测绘行业推进了信息化测绘进程。本文探讨了如何有效利用无人机技术解决测绘领域在山区遇到的问题。固定翼无人机能及时获取地面数字正射影像数据,捕获裸露地面的平面和高程,但是无法获取植被覆盖下的地表高程信息,因此,本文通过机载激光雷达获取植被覆盖下的LiDAR点云数据;将二者数据相结合,再通过EPS软件生成三维地表模型,可以快速获取任何测区地物和地形数据,不仅提高了工作效率,还降低了外业劳动强度。     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。     

徕卡激光雷达技术在铁路全生命周期中的应用

为了将激光雷达技术应用到铁路全生命周期中,充分发挥激光雷达技术的优势,本文以徕卡公司相关激光雷达产品为例,系统分析了不同类型的激光雷达的特点和铁路工程不同阶段的测量要求,总结了激光技术在铁路全生命周期中的应用方法。通过典型工程应用分析表明,激光雷达技术可显著提高铁路工程测量的效率和质量,具有良好的应用前景。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

深圳市地理信息产业政策研究及建议

深圳市2014年地理信息产业调查估算产值为50-60亿元,产业发展潜力具有很大的挖掘空间。有效的产业政策可以促进产业发展。为加快深圳地理信息产业发展,本文在对深圳市现有地理信息产业政策体系进行全面梳理和政策问题分析的基础上,开展促进深圳市地理信息发展的产业政策研究,提出深圳市地理信息产业优先发展方向、领域,并基于地理信息产业政策研究理论框架,给出具有针对性的政策完善建议。     

基于北斗导航定位技术的通用型自然资源实地调查信息系统研究与实现

首先分析了目前传统外业调绘及外业调绘系统普遍存在的问题,随后提出了一种"基于北斗导航定位技术的通用型自然资源实地调查信息系统"的信息化技术解决方案,并对该方案的设计原则、总体架构进行了描述。最后,详细地分析了该技术方案涉及的关键技术。本文旨在为自然资源实地调查工作带来全新信息化作业模式,提出一套探索思路,贡献一份力量。     

三维地理信息网络服务的发展现状及思考

随着信息技术的发展和GIS的实际发展需求的增加,GIS逐渐转向了三维地理信息网络服务方向。在满足GIS服务发展需求的基础上,三维地理信息网络服务为空间信息的高效集成的实现作出了重要贡献。本文综述了三维地理信息网络服务的发展情况,并提出了存在的问题及相应的建议,以供参考。     

基于二三维一体化的智慧警务地理信息平台建设与研究

"智慧警务"是"智慧城市"的重要组成部分,也是社会治安防控体系发展的必然趋势,应提高认识,积极探索和论证建设"智慧警务"的模式和方法。本文阐述了基于二三维一体化的智慧警务地理信息平台建设内容和总体框架,并详细地介绍了警用地理信息系统及智慧警务应用系统建设内容和技术路线。     

Integrating spectral and non-spectral data to improve urban settlement mapping in a large Latin-American city

ABSTRACT

Information on urban settlements is crucial for sustainability planning and management. While remote sensing has been used to derive such information, its applicability can be compromised due to the complexity in the urban environment. In this study, we developed a remote sensing method to map land cover types in a large Latin-American city, which is well known for its mushrooming unplanned and informal settlements. After carefully considering the landscape complexity there, we designed a data fusion method combining multispectral imagery and non-spectral data for urban and land mapping. Specifically, we acquired a cloud-free Landsat-8 image and two non-spectral datasets, i.e., digital elevation models and road networks. Then, we implemented a set of experiments with different inputs to evaluate their merits in thematic mapping through a supervised protocol. We found that the map generated with the multispectral data alone had an overall accuracy of 73.3% but combining multispectral imagery and non-spectral data yielded a land cover map with 90.7% overall accuracy. Interestingly, the thermal infrared information helped substantially improve both the overall and categorical accuracies, particularly for the two urban classes. The two types of non-spectral data were critical in resolving several spectrally confused categories, thus considerably increasing the mapping accuracy. However, the panchromatic band with higher spatial resolution and its derived textural measurement only generated a marginal accuracy improvement. The novelties of our work are with the successful separation between the two major types of urban settlements in a complex environment using a carefully designed data fusion approach and the insight into the relative merits of the thermal infrared information and non-spectral data in helping resolve the issue of class ambiguity. These findings should be valuable in deriving accurate urban settlement information which can further advance the research on socio-ecological dynamics and urban sustainability.