资源三号卫星多光谱图像特征分析和质量评价

针对资源三号卫星(ZY-3)多光谱图像数据展开图像辐射特征和质量评价研究,通过与SPOT5 HRG(high resolution geometric)多光谱数据对比分析,利用值域、均值和标准差等影像灰度统计信息分析ZY-3与SPOT5图像质量在不同地理区域的差异;通过计算相关系数分析波段之间的相关性,选取不同区域内的典型地物直方图进行对比,以反映多光谱影像的辐射特征;通过计算均质性、对比度、信息熵和角二阶矩评价ZY-3和SPOT5影像的纹理特征,并从影像地理要素视觉特征方面比较2种卫星图像的质量,作为用户选取和使用ZY-3图像的参考。实验结果表明:ZY-3多光谱图像的质量较好,在波段相关性方面,ZY-3在除植被外的水体和建筑物等要素信息提取能力上优于SPOT5;在纹理特征方面,ZY-3也比SPOT5有更好的显示效果,可用做中、小比例尺国土资源等领域应用的基础图像。     

车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法

针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。     

基于植被分区的多特征遥感智能分类

为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。     

岷江上游流域环境脆弱性评价

以岷江上游流域TM遥感数据和地形数据为主要数据源,结合其他统计相关资料,尝试运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)对复杂因素构成的脆弱性特征进行层次分解和重新构造,建立多目标要素的综合评价指标体系和模型。选取植被指数变化率、人口密度、地形起伏度、坡度及土壤类型5个要素作为评价指标因子,通过AHP确定各评价指标的权重,在Arc GIS平台下将各指标图层进行叠加分析,得出岷江上游区域环境脆弱性评价图,再根据环境脆弱性指数阈值分级,将研究区环境脆弱度分为5级。结果表明:岷江上游环境脆弱性表现较为强烈,自然因素和人文因素是造成该环境脆弱性的本质原因,该方法为岷江上游流域环境脆弱性模式和生态环境综合评价提供了一种定量分析的思路。     

青川县LUCC遥感动态监测及驱动力分析

四川广元市青川县是国家生态试点县和退耕还林实施县,查明该区土地利用/覆被现状及其时空动态变化信息,为政府有关部门规划决策提供科学依据具有重要意义。应用RS和GIS技术,基于2000年、2005年和2010年3个时相的陆地卫星TM图像,通过图像处理和信息提取,获得了该区3期土地利用/覆被数据。在此基础上,分析了青川县近10 a土地利用/覆被动态变化过程,查明了引起动态变化的主要驱动力因素,最后,对该区2015年和2020年土地利用/覆被的面积比例进行了预测。研究结果表明:青川县2000—2005年间,耕地、水域和未利用地面积减少,林地、草地和建设用地面积增加;2005—2010年间,耕地和草地面积减少,林地、水域、建设用地和未利用地面积增加;两段时期耕地面积持续减少,但减幅减小,林地面积持续增加,增幅减小,建设用地持续增加且增幅增大,水域和未利用地先减后增,草地先增后减。究其原因,认为政策、经济发展和人口增长及自然灾害等因素是研究区土地利用变化的主要影响因子。经过预测,在相关政策不变且没有自然灾害发生的情况下,2015年林地面积占全县总面积的比例将由2010年的58.57%增长为59.01%,到2020年将继续增长为59.44%,耕地面积比例到2020年将减少至29.13%,建设用地面积比例继续增加至0.22%。     

三维可视化在城市旧区改造建设中的应用

城市旧区改造建设已经在许多城市中广泛开展起来,为了保留城市旧区改造基地的三维原始状态资料,同时辅助决策层制定动拆迁的方针,研究了以航空立体像对为数据源进行动拆迁基地三维建模的方法。利用已知航空影像对的内外方位元素,采用徕卡摄影测量软件包制作动拆迁区域的数字正射影像,在此基础上采用ERDAS软件的Stereo Analyst模块建立数字表面模型,同时进行纹理制作与映射,最后利用3D Matrix软件实现三维可视化分析。结果表明,该方法建模速度快、精度高,可快速、准确地实现动拆迁基地的三维可视化。     

基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测

小基线集InSAR(SBAS-InSAR)时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm;利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月—2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。     

基于HJ-1C SAR数据的辽东湾海冰分类

针对海冰遥感分类问题,使用我国首颗民用合成孔径雷达卫星环境一号星(HJ-1C)图像的S波段VV极化SAR数据进行辽东湾海冰分类,提出了一种针对单极化SAR数据的海冰分类方法。使用基于SAR数据的3种海冰信息作为分类依据,即灰度信息、灰度共生矩阵纹理信息及基于平整冰面积百分比提取的平整冰密集度信息。研究结果表明,平整冰密集度信息是区分碎冰和风致纹理粗糙开阔水的有效信息。使用最大似然法与决策树融合的分类方法可以有效地识别封冻期辽东湾海域的碎冰、平整冰和开阔水3种类型,为海冰分类提供了一种新思路。     

混合LS-TLS的GM（1,1）模型在基坑水平位移监测中的应用

通过分析传统GM（1,1）模型的局限性,提出了混合整体最小二乘法（混合LS-TLS）的GM（1,1）模型,并将其应用于宁夏某深基坑水平位移的监测中。同时,将此模型与最小二乘法（LS）的GM（1,1）模型及整体最小二乘法（TLS）的GM（1,1）模型进行了对比,分析了3种模型所求水平位移的预测值。结果表明,混合LS-TLS的GM（1,1）模型更符合工程实际,预测精度更高,在深基坑水平位移监测中具有一定的实用性。     

基于CA模型的佛山市建设用地动态变化研究

元胞自动机具有能模拟复杂动态系统的强大能力,本文采用了多约束条件的元胞自动机模型,以广东佛山市2000年、2006年和2012年建设用地的变化为例,从自然、社会经济发展等方面综合考虑选取了高程、坡度、人口密度、道路交通、水系等对城市建设用地发展变化起决定作用的诸多因子,利用马尔科夫概率矩阵计算2000年～2006年建设用地变化,推算建设用地转移总量。结合Logistic-CA模型和决策树-CA模型,预测模拟了2012年的建设用地分布并与实际相比较,分析其整体精度和误差来源。结果显示基于CA模型的建设用地动态发展模拟具有良好的效果,可以为城市的发展规划,过程演变提供虚拟的实验手段和科学依据。