城市化过程中土地征用风险表征及对策

从土地征用基本概念和基本特征着手，描述了土地征用的主要风险，其表现为土地征用权力滥用、侵害失地农民的权益、诱发集体土地黑市、诱发社会矛盾等方面。分析了产生风险的“公共利益需要”缺乏明确界定、土地征用的补偿标准偏低或滞后、土地征用及相关制度不健全或存在缺陷等主要原因。提出了控制与规避风险的对策与措施：严格限定公益性用地范围，提高征地补偿标准，扩大补偿范围，完善相关制度，严格土地征用程序。     

利用激光强度信息分类激光扫描测高数据

三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息，而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样．用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定，并基于标定结果．实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法．获得了较为满意的结果。     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明．该方法应用干Landsat／TM(ETM^-)、Terra／MODIS和ADEOS—II／GLI等高光谱卫星传感器时．光谱重构均方根误差小于0．029适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

关于国土资源数据共享分类的思考

数据共享分类是制定数据共享政策和数据资源开发利用规划的一项基础性工作。本文 提出国土资源数据共享分类的意义、原则和方法,探讨建立以数据共享分类为核心的 国土资源数据分类体系,以期为全面开展国土资源数据共享分类提供参考。     

基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法

提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。     

航磁异常的几种计算机分类方法

目前,应用计算机对航磁异常进行分类存在很大局限性。为克服这些局限性,将航磁异常分类的结果从定性水平提升到定量水平,这里应用三种分类方法在计算机上对航磁异常进行分类。经实例检验,分类结果令人满意,有效地改进和实现了用于航磁异常分类的定量方法。     

昆明市山地灾害风险分区及防治对策

通过地质灾害调查，认为昆明市地质灾害以泥石流、滑坡、崩塌为主。分析地质灾害时空分布及形成条件，从致灾因子角度，给出昆明市地质灾害风险区划，提出地质灾害防治对策。     

福建省滨海火电厂地质灾害问题及风险控制探讨

滨海火力发电厂工程主要包括厂区建筑、码头、管道、取排水、填海和贮灰场等工程。其主要面临着福建省海岸带构造运动、断裂及地震活动、港湾淤积、海底滑坡、软土地基、海底活动地貌、基岩不均匀风化以及人类工程活动等主要的灾害性地质因素。通过对这些因素潜在的致灾特点分析，提出了滨海火电厂地质灾害风险控制应包括选址阶段地质灾害风险回避、设计施工阶段地质灾害风险处理及运行阶段地质灾害风险监控等3方面。地质灾害风险评估是滨海火电厂地质灾害风险控制的首要任务。针对滨海电厂工程的特点，评估内容应着重于地质灾害危险性评估及易损性评估。选址阶段地质灾害风险回避主要是对构造不稳定的回避。地质灾害风险处理主要是电厂工程的基础处理及管道抗冲刷处理。电厂运行阶段地质灾害风险监控主要是对建筑物基础稳定性及海域冲淤变化的监控。     

基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K——均值聚类算法，提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系，应用粗糙集理论的等价关系。求出K——均值聚类所需要的初始类的个数和均值。然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量．提高了分类精度和准确性。     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。