基于动态化简的多源数据相似性评估

随着空间数据获取手段和途径的丰富,多源数据的差异性对数据更新的影响一直备受关注。本文提出一种基于动态化简的多源空间数据相似性评估方法。首先,将多个来源数据分别与参考数据用传统方法进行匹配;其次,利用加入动态化简的匹配方法对多源数据重新匹配;最后,分析上述两次匹配结果的差异,从数据匹配的角度出发,通过整体一致性和数据详细程度评估对数据匹配质量进行对比,根据获取的评估结果实现更新数据的选择。通过实验和分析,验证了本文方法的科学性和可操作性。     

基于遥感影像的土地动态变化监测

土地利用/覆盖变化是目前研究全球及区域环境的一个重要领域,在城镇化加速的今天,城镇的土地利用格局也发生了飞速的变化。本文通过其一研究区内的Landsat TM遥感影像进行处理,获取了2007~2016年10个时相土地利用/覆盖信息,通过不同的预测模型对监测到的数据进行处理及比较,根据相应的最优预测方法预测了2017~2019年南昌市各土地类型的数据,由此研究并探讨了南昌市土地利用/覆盖的时空格局变化。     

基于盘锦地理国情普查成果滩涂监测数据的提取研究

根据测绘地理信息行业"十三五"规划,如何利用国情普查数据进行地理国情监测监测,成为未来几年测绘技术的一个重要课题。本文的实施以地理国情普查数据利用高分辨率航空影像确定和采集滩涂地表空间数据为范围,对为滩涂变化监测提供基础数据源进行了研究。     

卫星遥感在地理国情普查中的应用

第一次全国地理国情普查工作的主要基础影像是航空摄影遥感影像,但是卫星遥感影像在本次地理国情普查中也发挥了重要作用。高分辨率卫星遥感影像可以作为无法获得航空摄影遥感影像地区的基础影像补充,并将成为地理国情普查时点核查数据更新和修正的主要数据源影像。中分辨率卫星遥感影像可以用于时点核查时快速发现变化地类,并用于评估地理国情普查数据的准确度。卫星遥感将是未来实现持续地理国情监测的主要手段。     

eCognition在土地动态监测中的应用

基于eCognition的多尺度影像分割与识别技术,进行了土地变化监测研究。首先选取同一区域不同时相的两幅影像,通过实验确定适宜变化监测的尺度参数、形状参数和紧致度参数,然后进行影像分割,最后进行各类地物信息提取,探测不同时相同一地物的不同形态,进而发现地类图斑变化。实验表明,基于eCognition,可以分析出地类图斑的细致变化,完成土地动态监测。通过对比实测数据,基于eCognition的地类图斑点识别精度合格率在90%以上,不失为一种高精度土地动态监测新方法,同时也为土地变化信息监测提供了一种经济、科学的技术方案。     

地图符号的认知语义分析与动态生成

面向位置服务背景下地图符号按需和动态表达的需求,提出了一种基于认知语义分析的地图符号结构化描述模型,以及建立在此基础上的地图符号动态生成方法。结构化描述模型立足"现实—认知—符号"的认知语义原理,以地图符号语素为基本单元、以语义结构为描述框架,侧重描写符号图形和语义之间的关联映射机制。动态生成方法的核心是一种规则控制语素组合构造符号的上下文无关文法模型,通过对图形语素、形态结构语素以及符号生成规则系统进行建模,重构了地图符号动态生成的文法编译器。以个性化导航路径符号为例,通过面向不同情境和语义结构的符号动态生成试验,验证了本文方法的可行性。本文研究将有助于进一步理解地图符号的认知和结构原理,并促进相关行业和应用领域地图符号化的按需和动态表达的水平。     

福建春季西南急流暖湿强迫背景下的强对流天气流型配置及环境条件分析

根据2002—2013年福建26次春季强对流天气过程中12例由西南急流暖湿强迫产生的强对流天气的高低空环流配置,利用常规高空、地面观测资料以及NCEP再分析资料,运用中尺度对流天气的天气图分析技术建立福建春季西南风低空急流暖湿强迫背景下的强对流天气流型的识别方法,并统计静力稳定度、水汽、抬升和垂直风切变条件及相应物理量要素,初步揭示了福建省春季西南急流暖湿强迫背景下的强对流天气过程的特征和规律。此类强对流天气是由对流层中、高层干冷空气位于低层强烈发展的暖湿平流之上形成显著条件不稳定层结,逆温、干暖盖、中低层有利的水汽条件,上干下湿的温湿廓线以及低空辐合、高空辐散为强对流天气的发生提供了有利的环境条件,强对流天气系统由地面的锋面、辐合线、热低压、925 hPa辐合线以及西南急流脉动等中尺度天气系统触发,对流生成后在西南风急流引导下移入有利于对流发展的不稳定区域使得对流持续发展,强垂直风切变配合较大的对流有效位能有利于对流风暴持续发展。     

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。     

Road condition assessment by OBIA and feature selection techniques using very high-resolution WorldView-2 imagery

Accurate information on the conditions of road asphalt is necessary for economic development and transportation management. In this study, object-based image analysis (OBIA) rule-sets are proposed based on feature selection technique to extract road asphalt conditions (good and poor) using WorldView-2 (WV-2) satellite data. Different feature selection techniques, including support vector machine (SVM), random forest (RF) and chi-square (CHI) are evaluated to indicate the most effective algorithm to identify the best set of OBIA attributes (spatial, spectral, textural and colour). The chi-square algorithm outperformed SVM and RF techniques. The classification result based on CHI algorithm achieved an overall accuracy of 83.19% for the training image (first site). Furthermore, the proposed model was used to examine its performance in different areas; and it achieved accuracy levels of 83.44, 87.80 and 80.26% for the different selected areas. Therefore, the selected method can be potentially useful for detecting road conditions based on WV-2 images.     

城市公共交通GIS查询系统设计与开发

针对城市道路建设和交通基础设施建设以及传统公交查询技术对公交数据管理存在数据冗余的问题,该文提出了基于动态分段技术和采用空间数据库引擎来组织和管理公交数据的方法。以兰州市城市公共交通为研究对象,并结合ArcGIS Engine组件库,设计并开发符合大众使用习惯的城市公共交通GIS查询系统。实验结果表明:该系统不仅可以规划合理的可视化出行路线来满足乘客需要,而且有效减少了公交数据的冗余度。