宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正

针对宽观测带SAR图像,在对入射角效应量化研究的基础上,提出了一种入射角效应按类校正方法。利用分水岭分割和区域标记技术实现地物取样,基于结合线性回归估计的余弦朗伯定律,实现对地物后向散射值的按类辐射校正。针对Envisat ASAR C波段HH极化数据的实验结果表明,入射角效应对雷达后向散射有明显的影响,含水量越高的地物类型,入射角效应越明显。利用本文方法进行入射角效应校正的效果优于绝对定标和一阶余弦校正的效果。     

洪水淹没分析中的自适应逐点水位修正算法

洪涝灾害损失评估是防洪减灾科学决策的基础,其中洪水淹没分析是准确提取洪水淹没范围、水深及历时等灾情信息的关键。洪水淹没分析主要采用数字高程模型数据,由于DEM的格网分辨率与高程精度有限,常出现异常的洼地或平地,导致难以可靠地计算每个格网点处的流向,而传统方法采用统一高程的洼地填平处理又使得容易出现洪水演进过程中复杂起伏地形水面爬坡以及平坦地形水位断流的问题,为此提出顾及流速和淹没时间的自适应逐点水位修正算法,即在DEM坡面流模拟的基础上,根据洪水水流特性、地形、边界变化、水流速度、水深变化以及淹没点的淹没时间,计算水位修正值,对洪水演进过程中每个格网点的水位进行修正,采用多种地貌类型的DEM数据进行试验,证明洪水演进的淹没范围、水深及历时的实时计算结果准确可靠,可为快速评估灾害损失与防洪决策服务提供更为科学的依据。     

重心转移曲线在时空演化模式表达中的应用

探讨了一种利用重心模型进行时空演化模式定量化表达的方法,并以湖南省1983～1992年疟疾发病空间分布数据为例,通过计算每年度疟疾重心坐标,生成疟疾重心转移曲线,定量地表达湖南省疟疾的时空演化过程。将此方法结果与空间自相关分析结果进行比较,发现两者基本一致。多尺度的重心转移曲线实验结果表明,此方法的尺度效应不明显。     

一种相关观测的Partial EIV模型求解方法

Partial errors-in-variables(Partial-EIV)模型作为EIV模型的扩展形式,其构造方式更有规律,解算方法更为简便,能有效应用于实际情况。针对已有Partial EIV模型方法未考虑观测向量和系数矩阵存在相关性这一情况,通过提取观测向量和系数矩阵组成的增广矩阵中非重复出现的随机元素,构建更具一般适用性的Partial EIV模型,在该模型的基础上,将特殊假定条件扩展到不限定观测数据相关性的一般情况,详细推导了观测向量和系数矩阵元素相关且不等精度情况下的加权总体最小二乘方法,通过算例试验,并与目前已有的解决EIV模型相关观测情况下的方法进行了比较分析,研究表明本文方法可以提高计算效率,更具一般性,特别是对于观测向量和系数矩阵中存在常数元素和重复元素的情况。     

湖北省县域粮食单产影响因素的空间异质性研究

在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。     

局部自相似性与MRF网络模型的超分重建算法

针对局部自相似性重建方法的块效应问题,以及MRF网络模型方法外部训练库数据不相关性产生的图像重建误差问题,提出了一种结合局部自相似性和MRF网络模型的超分辨率重建方法。首先,利用图像局部自相似特性,引入自身冗余信息构建高分训练库,然后建立低分与高分训练库映射的MRF网络模型,通过置信传播算法求解MRF模型重建高分图像。以仿真和真实卫星图像进行超分实验,结果表明本文方法能够改善图像的细节,较好地去除了块效应,提高了地物边缘的清晰度。     

顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例

统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。     

郑徐高铁开封段地面沉降分层监测方法

高铁沿线施工期间引起地面沉降的因素错综复杂、相互影响,本文提出通过对沉降区域地下水位、孔隙水压力等进行分层观测,根据分层观测得到地下水位变化、孔隙水压力变化等数据,并采用回归分析法构建了沉降区域地面沉降与诸影响因子的关联模型,通过对郑徐客运专线开封段进行的地面沉降监测量与同时采用二等精密水准测量得到的监测点沉降量进行对比分析,结果表明本方法的有效性和可靠性。     

利用逻辑回归的南极常年考察站选址定量研究

南极常年考察站是人类在南极地区科考、探索以及观光等活动的据点,其选址对南极自然环境产生一定影响并制约考察站本身功能。本文突破传统考察站选址方法,基于地理信息系统,采用逻辑回归模型模拟已建站情况,使用定量化方法建立指标体系,评价常年站建站适宜性程度。实验过程摒除了人工指标适宜性分类以及专家打分等过程,降低了人为因素带来的不确定性。实验证明,其对已建站情况的拟合精度大于全指标模型,可以更好地模拟常年站的选址情况。     

一种空间权重矩阵的优化方法

在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。