基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系.     

致全国国土资源系统参加抗震救灾工作的广大干部职工及家属的慰问信

全国国土资源系统参加抗震救灾工作的广大干部职工及家属同志们： “5·12”汶川特大地震灾害,给四川、甘肃、陕西、重庆、湖北等地群众的生命财产造成巨大损失。国土资源部迅速贯彻落实党中央、国务院关于抗震救灾的重大决策部署,成立了指挥机构,启动应急预案。认真履行管理职能,充分发挥部门优势,积极支持抗震救灾,重点防范次生地质灾害,及时安排灾后重建各项服务保障工作。     

盾构下穿既有隧道实时监测及其风险控制研究

阐述了测量机器人实时自动化监测系统的组成、结构及关键技术,利用该系统进行盾构下穿期间既有隧道的实时风险控制。结果表明,盾构下穿过程中所有风险控制值都在预警值之内,控制效果良好,但隧道断面结构存在显著拉伸与压缩变形,为保证隧道结构安全,给出了有益的风险控制建议。测量机器人实时监测系统满足盾构下穿既有隧道风险控制的要求,且具有获取结构变形信息全面、精度高、安装简便、可重复利用等优点。     

构建防范体系 规范权力运行

近年来,为进一步加强全省国土资源系统党风廉政建设,遏制国土资源领域腐败问题易发多发态势,湖北省国土资源厅结合实际,突出重点,着力构建风险防范体系,有效规范权力正确运行,取得了可喜成绩。2010年11月,以湖北省纪委、监察厅、预防腐败局的名义出台了《湖北省关于开展国土资源领域廉政风险防控工作的指导意见》及《湖北省土地市场廉政风险防控暂行办法》、《湖北省矿业权市场廉政风险防控暂行办法》、《湖北省土地整治工程廉政风险防控暂行办法》等文件.     

基于LiDAR和航空影像的地震灾害倒塌建筑物信息提取

地震灾害损失评估是震后展开救灾工作的重要环节.快速、准确地获取震后损毁建筑物信息能够为灾区减灾、救灾工作提供有效的支持.高分辨率航空遥感是灾害监测的重要技术手段,但其信息自动提取的精度受到一定的限制.近年来新出现的LiDAR技术能够提供地面目标的高程信息,可应用于复杂环境下倒塌建筑物信息的提取.研究中采用航空遥感数据和...     

成像光谱数据特征选择及小麦品种识别实验研究

针对河北栾城获得的MAIS成像光谱仪数据用于小麦品种识别进行了特征选择和分类研究。利用遗传算法以JM距离为准则并结合实验区小麦的生物物理特性，进行了最佳波段选择；利用Fuzzy—Anmap分类器及选出的最佳波段对成像光谱数据进行了分类，区分出了4种小麦品种，小麦的总体分类精度超过97％。     

面向地块的MDPA算法实现Landsat7的农用地分类

介绍了使用地块划分Landsat7 ETM+遥感影像作为分类单元。为每一种目标类型选取标准地块,采用MDPA算法计算待分类地块与标准地块的亮度、绿度和湿度3种特征的直方图距离和相似指数,以此作为分类依据,结果准确率为95%。对于地块边界稳定的区域,能够显著地降低工作强度,提高分类精度。     

基于植被-土壤二向反射模型的土壤含水量遥感

以北京地区为例，利用像元信息分解法，定量提取出区域植被盖度，由植被盖度得到区域叶面积指数，在只考虑一次散射的情况下，利用植被-土壤二向反射模型，提取出下层湿润土壤反射率。通过引入粗糙度因子建立起粗糙地表下土壤反射率与叶面积指数的函数关系，进而得出土壤含水量。     

基于MapInfo的水库大坝安全评价系统

随着社会经济的发展,水库已不仅仅用于农业方面,水库的数量大大增加。随之而来的,水库大坝的安全问题也越来越受到人们的关注。本文采用概率加权平均值法和风险指数法两种方法对大坝安全进行评价,同时引入地理信息系统(GIS)技术,使得对水库大坝安全的评价更加直观、方便。