基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

空天地一体化智慧农业服务与管理平台

空天地一体化智慧农业服务与管理平台融合北斗定位技术和高分遥感技术,通过实时接收北斗定位数据和定时接收卫星遥感数据,实现农作物的长势监测、病虫害和气象灾害监测、农业旱情监测和灌溉用水管理等应用,从而为农作物估产、病虫害预防、水肥药的变量喷施提供决策。     

利用资源三号影像动态监测矿区环境复绿研究

选择以原地形依台阶式开采方式为主的稀土矿区为研究对象,利用国产资源三号卫星影像为主要的数据源,动态监测矿区环境复绿变化情况.首先,采用同名点自动匹配纠正影像后进行融合处理,再利用正射影像纠正技术校正融合后的影像数据;其次,采用绿色波段占0.7,近红外波段占0.3的比例合成新的绿色波段,再将新合成的绿色波段与正射纠正的影像进行波段重组处理;最后,采用面向对象的方法提取各个影像的绿地信息,精度验证通过后,将提取成果进行叠加分析,统计变化情况.研究成果表明,矿区2014年复绿成效比2013年明显,矿区复绿面积占56.35％,恢复植被任务仍需继续完成.     

土地变更调查之管理信息标注入库探讨

土地变更调查是土地利用和管理工作重要的基础性工作之一,用地管理信息标注入库是对土地利用现状变更信息的完善补充,是确保土地变更调查数据真实准确的重要措施。本文结合国家相关规程及技术要求,探讨总结了管理信息标注入库的一般工作流程及部分可能出现问题的解决方法。     

岩质路堑边坡施工监测及稳定性分析

以某高速公路岩质路堑边坡为例,通过施工现场监测及稳定性分析,结果显示初始设计状态下坡体深层位移和坡面位移接近滑动临界值。采取变更设计后,利用现场监测结合蒙特卡洛数值模拟的方法对该路堑边坡的加固效果进行稳定性和可靠性分析。经过加固后的边坡能较好地维持稳定,支护措施可靠。这种现场监测结合蒙特卡洛数值模拟的方法为路堑边坡的动态设计提供了依据,并能及时作出趋势性预测,为路堑岩质边坡的合理支护提供一种新的思路。     

基于GIS的便民就业管理系统设计与实现

随着我国社会经济的快速发展,就业呈现日益多元化、时空化特征,就业管理和服务也越来越离不开空间数据和地理信息系统的支持。本文以此为背景介绍了基于GIS的便民就业管理系统的总体框架、系统功能及其关键技术,最后分析了系统的特色及GIS在就业管理服务方面发挥的重要作用。     

吉林省文物保护管理系统的设计与建立

文物是不可再生的文化资源,利用先进的测绘技术助力文物保护管理智慧平台的建设,将吉林省文物局现有的文物信息管理平台与地理信息时空数据相挂接,实现文物的查询、属性、分布、统计等功能与地形图相关联,是切实可行的。     

海上风电多源勘测数据三维一体化管理系统设计及实现

多源异构的海上风电勘测数据是海上风电场建设和后期运行维护的重要基础数据。基于GIS技术对海上风电勘测数据一体化管理系统进行了设计,实现了风电场多波束、侧扫声纳、管线路由的三维可视化表达。该系统通过三维一体化风电场勘测数据管理,可以有效辅助风电设计工作和运行维护工作,也可为同类海洋勘测数据管理系统的设计与开发提供一些参考。     

面向室内WLAN定位的动态自适应模型

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。     

化简方法在线要素匹配中的应用及性能评估

多源同名线要素数据局部细节差异较大,但整体形态基本上是一致的,化简算法可以删除线要素的局部细节,提取其主要形态,从而有助于匹配算法提升匹配正确率。不同化简算法的化简效果存在差异,提升匹配正确率的效果也存在差异。本文提出了利用线要素匹配来评估化简算法性能的方法。首先,阐述了动态化简带动动态匹配的方法和过程;其次,采用3种不同的化简算法进行试验,验证了所提方法提高已有匹配算法匹配正确率的有效性,以及对化简算法的普遍适用性;最后,根据加入3种化简算法的不同匹配结果,从匹配的角度对化简算法适用性进行了比较评估。