基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

长江口外潮汐精细化模型研究与精度分析

长江口外海上测量除受风浪影响较大外,最重要的问题是潮位控制非常困难。文中简要阐述了开展长江口外潮汐精细化模型研究的方法,介绍了利用潮汐精细化模型对长江口外航路任意点进行潮汐预报的方法,并通过实测数据进行了精度分析,提出了建议。     

不等时距灰色模型在深基坑变形预测中的应用

传统的灰色模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际上由于各种原因往往使所获得的监测数据是不等时距的。研究了基于不等时距灰色预测方法的深基坑变形预测模型,应用深基坑工程变形的实际监测资料,对其预测精度及可行性进行了充分的分析比较与论证。结果表明,不等时距灰色模型预测深基坑变形的精度及可信度较高。     

大规模真实感三维地形技术综述

计算机虚拟仿真领域的地形构建及显示方法的研究动态,描述三维地形建模、基于视点相关的细分简化、基于块的格网简化、模型的纹理映射和显示控制、误差度量中,分析和总结几个主要方法的特点及使用场合．     

线性向量半参数模型与标量半参数模型最小二乘估计的比较

研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。     

GRAPES_GFS模式全球降水预报的主要偏差特征

利用2017年1、4、7、10月"全球降水观测(global precipitation measurement,GPM)计划"每日08时(北京时)的24 h累计降水量和逐30 min降水量观测产品,从降水量和频率等角度,对同期GRAPES全球模式(GRAPES_GFS)第1(D1)、3(D3)、5天(D5)的全球降水...     

浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应

论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。     

复杂地形景区三维导览图的设计与实现

为满足复杂地形景区对三维地图导览的需求,构建更为清晰的三维地图模型,提供良好的三维导览地图设计方案显得尤为重要。为了更好地与卫星影像进行贴合,DEM数据的采样密度要与卫星影像的分辨率一致。本文通过对比当下常用的四种空间插值方法的适用范围与运用特点,设置相关阈值及权重,直观比较了四种插值方法产生的插值结果,选择更适合复杂景区DEM插值的插值方法并对其进行精度提升,以此得到符合精度要求的DEM数据。最后利用相应地区的卫星影像进行地图投影及影像贴图,两种数据结合构建复杂景区的三维地图模型,给游客带来更为精确直观的定位信息和空间要素信息。     

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。     

基于GF-1号的舟山近岸悬浮泥沙浓度反演研究

文章利用舟山近岸实测光谱数据和国产卫星GF-1号宽视场成像仪(WFV)遥感数据,反演该海域悬浮泥沙浓度。结果表明:(1)线性模型和二次模型相比,二次模型的精确度略高于线性模型,但对于悬沙低浓度区,反演误差过大,故线性模型更适用于舟山近岸水体悬浮泥沙浓度反演;(2)GF-1号B2和B3是悬沙浓度变化的敏感波段,B3/B2波段组合的线性模型反演效果较好;(3)GF-1号遥感数据能够较理想地实现定量反演近岸水体的悬浮物。