河流中轴线提取方法研究

河流中轴线是对河系进行地图综合和空间分析的基础,以约束Delaunay三角网/Voronoi图为基础,用4种方法提取样例河段的中轴线,对其结果进行分析比较,并对Voronoi图法改进,利用该方法对一完整河系实现了从1:5万比例尺到1:10万比例尺的地图综合.     

一种快速求场地平均高程的好方法

场地填渣平整,离不开求原始平均高程和填后平均高程.对分布均匀的高程点,一般求平均高程的方法是所有高程数据和除以所有高程点数.但是一块场地高程点少则几百个多则几千个,这些数据处理起来费力费时,且容易出错.下面我介绍一种在AutoCAD 2000中利用AutoLISP程序求平均高程的方法,程序如下:     

哈依煤气工程管线GPS测量及数据处理

介绍哈依煤气工程管线ＧＰＳ控制网的布设、施测及观测数据处理,总结了长距离导线型ＧＰＳ控制网布设的可能性与经验。     

用航测方法进行数字化1:500地形图成图的可行性探讨

本文通过对“大庆市让胡路区西环路的设计详勘”这一生产实例的分析、研究,以探讨利用航测方法进行1:500大比例尺地形图成图的可行性。     

广州地铁导向图的设计与编制

一、前言广州地下铁路首期工程西朗至黄沙段（共5个站）已于1997年6月建成通车,地铁全线西朗至广州东站（共16个站）将于1998年底全线通车。广东省地图出版社积极配合地铁建设,为地铁的顺利开通献上一份特殊的礼物──广州地铁导向图。地铁导向图是一种为社会提供良好服务的户外大型挂图,它悬挂于各地铁站厅及出站口重要位置,其主要目的就是方便地铁乘客了解广州地铁全线走向及各站的位置,方便乘客乘搭列车和出站后寻找目标及辨认方向。对这一新图种,我社十分重视,并确定了该图的编制指导思想：该图必须充分体现出地图的科学性、实用…     

利用高分七号卫星开展1∶10000立体测图精度验证

针对当前我国1∶10000基础地理信息成果急需加快生产速度,以及基于GF-7影像的测图精度能否满足1∶10000基础地理信息成果要求还需进一步验证的现状,开展基于GF-7影像的1∶10000立体测图试验以及成果精度验证试验.试验利用外业控制资料,全面验证了利用GF-7影像生产的1∶10000数字表面模型(DSM)、数字...     

阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法EI北大核心CSCD

本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。     

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。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。