土地利用基础图件更新技术体系研究与软件系统构建

全面、现势的土地利用基础图件是一个国家摸清其土地资源家底,进行土地资源合理利用、规划和科学管理的基础和前提条件。本文从数据源、处理手段与采用的技术方法对土地利用基础图件更新的技术体系进行了研究,基于图件更新技术流程的三个主要环节对图件更新方法进行了系统分析和分类总结,继而提出了一套集RS/GIS/GPS技术于一体的图件更新技术方法与流程;同时依托具有自主知识产权的遥感数据处理平台CASM Im-ageInfo,将整个作业流程一体化,构建了适合我国具体国情的实用和可操作性强的土地利用基础图件更新软件系统,实现了土地利用基础图件的快速更新。     

基于空间数据库的山东城镇发展水平的空间统计分析

基于GIS空间数据库,对山东省108个城镇的综合发展水平进行了空间统计分析。首先选用了反映城市综合发展水平的14项指标,并进行了主成分分析,得出反映城镇综合发展水平的综合指标,并分析了山东省各城镇的综合发展水平与分布状况。然后利用该综合指标,对各个城镇进行了空间统计分析,通过计算全局空间自相关指标,分析认为山东省各城镇综合发展水平总体上未呈现空间相关关系;通过计算局部空间自相关指标,分析认为山东省68.5%的城镇分布存在非相似空间集聚特征。     

论第二次土地调查与土地详查的主要区别

本文针对第二次全国土地调查任务与特点,阐述了土地详查与第二次土地调查在调查技术手段,土地分类标准,面积量算与检查方式等方面存在的主要差异,以利于更好的理解与掌握第二次土地调查中的相关技术要点,提高土地调查的效率与成果质量。     

改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。     

第二次土地调查建库过程中数据质量的控制方法

第二次全国土地调查工作正在广泛开展,其中数据库如实、高效、精确的建立是最主要的任务,而数据质量控制程度的高低直接影响了数据库的建设状况。本文以山西省大同市新荣区为例简要叙述了本次土地利用现状调查数据质量的误差来源及影响因素,同时针对这些问题提出了各阶段的数据质量控制方法与措施,从而对本次土地调查建库过程中的数据质量控制方法进行了探究。     

Geodatabase与公交网络数据建模

随着城市交通的迅猛发展,交通问题已成为各国政府面临的首要问题,建立智能交通系统,将先进的地理信息技术引入城市道路交通管理已是必由之路。论文对公交网络数据模型进行深入分析。论文介绍了一种全新的面向对象的空间数据模型——Geodatabase,并对公交网络数据进行建模。     

精品课程教学基本建设与教学改革研究——以《遥感概论》省级精品课程建设为例

以《遥感概论》省级精品课程建设为例,探讨精品课程教学基本建设与教学改革。认为高素质的教师队伍是精品课建设的基础,课程体系和教学内容的设计是精品课建设的关键,课程网站是精品课程建设的必备条件,学生综合能力提高是精品课建设的目标,并结合课程教学实践,提出了相应的建设措施。     

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。     

单中继星单低轨卫星的联合定轨精度分析

针对由单中继星和单低轨卫星组成的联合定轨系统,给出了系统内不同轨道卫星摄动项的选取方案和卫星间的可见性判别模型。在模拟出含有白噪声的四程测距观测数据文件的基础上,研究了测距精度和采样弧段对联合定轨中高、低轨卫星定轨精度的影响。得出如下结论:联合定轨更有利于对低轨卫星的轨道改进;同样的采样时间条件下,测距噪声越小定轨精度越高,并且采样时间越短它的影响越明显;同样的测距噪声条件下,所用资料的采样时间越长精度越高,但当测距精度很高时,TDRS达到最好定轨精度所需的采样时间相应有所缩短。并在定出轨道后进行了轨道预报,分析了轨道预报的趋势及精度。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。