高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。     

数字拓扑研究现状及其在GIS中的应用

数字拓扑主要研究栅格空间中离散几何对象的拓扑性质,这些性质在GIS空间分析和栅格数据处理中非常重要。该文从图论、混合拓扑和公理型3方面对数字拓扑的研究现状进行了分类和综述,并讨论数字拓扑在GIS领域的应用,指出三维数字拓扑和球面数字拓扑是数字拓扑在GIS中的两个发展趋势和研究热点。     

阿拉善高原荒漠植被组成分布特征及其环境解释:Ⅱ.C_4植物组成、分布特征与环境的关系

研究了阿拉善典型干旱荒漠植被区C4植物的组成特征、空间分布及其与环境因子的相关性。发现C4植物主要集中在藜科(Chenopodiaceae)和禾本科(Gramineae),生活型以一、二年生草本为主,占到70%以上;旱生和旱中生C4植物所占比例较大,达到48.89%,其区系成分以世界成分、亚洲中部成分和古地中海成分为主。C4植物分布特征表现出不同的规律性:在垂直地带分布上与温度呈正相关关系、与降雨呈负相关关系;在水平经度地带分布上主要与降水呈正相关关系,与温度无显著相关,尤其是在极端高温、干旱(主要是额济纳戈壁荒漠区)地区,C4植物的生存受到了限制。这一结果对于揭示阿拉善地区C4植物的水分利用效率,及其与降水资源的空间分布之间的关系提供了一定的理论解释。     

基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。     

武汉市不同站域建成环境与轨道交通站点客流特征关系分析

中国已经成为全世界城市轨道交通建设里程最长、建设速度最快的国家,合理识别城市轨道站点类别与影响不同类别站点客流特征的建成环境因素对轨道交通的建设具有十分重要的作用.因此,本文以武汉市为例,通过轨道交通刷卡数据,运用引入客流特征的EM聚类方法,将轨道交通站点分为职住错位型、居住导向型、就业导向型、居住综合型、就业综合型、...     

一种保持矢量数据几何形状的数字水印算法

针对目前矢量地理空间数据数字水印技术的需求,从矢量地理空间数据特点分析出发,运用矢量地理空间数据线状、面状要素具有的冗余数据的特性,首先在矢量地理数据中增加冗余数据点,然后通过控制冗余点在线状要素上的移动来嵌入水印信息,实现了高保真的矢量地理空间数据数字水印算法,最后对嵌入水印后数据的可用性以及算法的鲁棒性进行了试验分析。     

基于三维激光扫描技术的摩崖石刻数字化重建

三维激光扫描技术通过高速激光扫描测量的方法,可高效地获取被测对象表面的三维坐标数据,具有速度快、高采样率、无接触性等优点,为快速建立不规则物体的三维重建模型提供了一种全新的技术手段。本文以GLS-1500三维激光扫描仪为基础,介绍了三维激光扫描技术在柳州市龙潭公园摩崖石刻数字化重建中的应用,实现了对摩崖石刻对象的数字化重建,具有实际应用价值。     

Progress and prospect of research on forest landscape model

The Forest Landscape Model (FLM) is an efficiency tool of quantified expression of forest ecosystem''s structure and function. This paper, on the basis of identifying FLM, according to the stage of development, summarizes the development characteristics of the model, which includes the theoretical foundation of mathematical model, FLM of stand-scale, primary development of spatial landscape model, rapid development of ecosystem process model as the priority, and developing period of structure and process driven by multi-factor. According to the characteristics of different FLMs, this paper classifies the existing FLM in terms of mechanism, property and application, and elaborates the identifications, advantages and disadvantages of different types of models. It summarizes and evaluates the main application fields of existing models from two aspects which are the changes of spatial pattern and ecological process. Eventually, this paper presents FLM''s challenges and directions of development in the future, including: (1) more prominent service on the practical strategy of forest management''s objectives; (2) construction of multi-modules and multi-plugin to satisfy landscape research demand in various conditions; (3) adoption of high resolution''s spatial-temporal data; (4) structural construction of multi-version module; (5) improving the spatial suitability of model application.     

基于卷积神经网络的地震波形智能识别研究

随着世界上多个国家和地区的地震预警系统投入运行,误报和漏报等问题逐渐突显,特别是将标定以及强干扰波形误识别为大震事件,快速、精确地区分地震与其他波形是一个难题。针对于此,该研究提出了基于卷积神经网络地震波形智能识别方法。首先收集并处理了2012—2017年中国境内福建以及周边邻省共683个地震和478个爆破事件,并对这些样本筛选、截取和基线校正等预处理,共得到了27 500条三通道波形。在此基础上,构建了3 s波形输入的卷积神经网络模型(SW-CNN)。结果表明：模型对地震、噪声、爆破和异常波形的识别率分别为97.9、99、99.2和99.3%。相比于人工手动分类识别,该模型更省时和更稳定,为地震预警目前所面临的问题提供了一个新的解决方法。     

关于金伯利岩分类命名的建议

国内岩石工作者对金伯利岩的分类命名不尽统一,阻碍了各金伯利岩产区的相互交流和对比。本文在分析国内现有多个分类方案的基础上,汲取其合理部分,并结合代表性产地的实际资料,提出关于对我国内生金伯利岩按“构造-结构-矿物(金云母)含量”定量分类命名的表格。