福建省GPS基准站数据处理与分析

利用福建省41个GPS基准站2011—2014年的观测资料,运用GAMIT／GLOBKl0．4软件及块体整体旋转线性应变模型,得到了福建省各测站及分块的水平运动速度场和块体上的应变图像。通过分析研究2011—2013和2011-2014两个时段速度场和应变场的特征,为福建省未来地震活动判定提供形变依据。     

农村土地承包经营权确权登记颁证的实践与探索

土地是人类赖以生存和发展的物质基础。真实、准确的土地所有权数据是国家进行宏观经济调控的基础和重要依据。本文以广东省韶关市某村为试点,介绍了农村土地承包经营权确权登记的技术路线和工作流程,探讨了权属调查及数据库建设的方法。     

秩亏自由网平差在地铁隧道保护区中的应用

地铁隧道保护区沉降监测网中包含多个基准点,依据不同基准点平差所得结果也不相同。本文引入秩亏自由网平差方法,将所有基准点视为待定参数进行平差,并通过工程实例,验证此方法在地铁隧道保护区沉降观测中有一定的适用性。     

基于土地利用的三维景观格局指数变化分析

由于传统二维景观格局指数未考虑地形特征对景观格局指数的影响,为进一步研究地形结构对景观格局指数的影响,以重庆主城区为研究对象,利用ENVI5.2、ArcGIS10.5、Fragstats4.2平台,对重庆主城区不同城市化阶段的Landsat影像数据进行土地利用变化和三维景观格局分析.结果表明,2008-2018年研究区...     

北京市平原区2015年—2019年0.8 m地表反射率数据集

地表反射率产品作为最重要的定量遥感产品,是很多参量化遥感产品的基础数据源,可以被广泛应用于林业、农业、水资源、生态环境、城市环境等典型应用领域。对于米级高分辨率的遥感影像,国内外不提供反射率影像产品。目前主流的国产高分数据源大部分都是蓝、绿、红、近红4个波段的多光谱数据,缺少短波红外波段,难以满足陆地区域浓密植被算法或者清洁水体的短波红外信号近似看作零的假设条件,要完成精确大气校正、生产大范围的GF-2影像拼接的地表反射率产品,是一个挑战。为了更好的推广高分地表反射率的应用,本研究针对北京市平原区,运用全色和多光谱融合、几何精校正和相对辐射一致化算法,以Sentinel-2为参考影像,生成了一套几何精校正后的0.8 m地表反射率影像集。该数据集时间范围为2015年—2019年,每年一期,包含年度产品的覆盖情况及分布矢量,共计184景地表反射率影像,数据量总共为1.63 TB。     

应用遥感影像制作矿区大比例尺地形图

本文在专业的遥感和地理信息系统软件平台支持下,利用Aster立体像对和IKONOS高分辨率遥感影像分别提取矿区地形信息和地物信息,结合矿区的实际特点,参照地形图制作规范对矿区大比例尺地形图的制作进行了分析和探讨,结果表明利用遥感影像进行矿区大比例尺地形图制作不但周期短、速度快、时效性强,而且精度完全能够满足生产需要,是一种实用可行的方法。     

中国地区SRTM3 DEM高程精度质量评价

为揭示我国SRTM3DEM数据高程精度质量,结合已开展过SRTM3DEM高程精度质量评价工作的局部地区的研究,考虑空间分布情况,选取新疆、辽宁、山东、浙江、海南5个地区的平原、丘陵、盆地、山地等地形区域作为典型研究区,并以1∶5万DEM为假定真值、以1∶25万DEM为参照,通过DEM面误差可视化分析、DEM面误差信息熵模型、中误差模型等方法对SRTM3DEM数据高程精度质量做了分析。计算结果表明我国SRTM3DEM数据高程精度质量受地形影响并存在一定的空间差异性,同时我国范围内SRTM3DEM数据高程精度质量整体上要高于1∶25万DEM。     

亚洲地区EGNOS天顶对流层延迟模型单站修正与精度分析

以亚洲地区46个IGS站2008-2011年实测的高精度天顶对流层延迟（ZTD）数据为参考值,通过对2008-2010年EGNOS模型计算ZTD的日均偏差进行频谱分析,建立了亚洲地区EGNOS模型的单站修正模型（SSIEGNOS）,对EGNOS和SSIEGNOS模型在亚洲地区的精度和适用情况进行了评估,结果表明：（1）EGNOS模型偏差和RMS在时间分布上呈现明显的季节变化规律,而SSIEGNOS模型偏差和RMS变化较小且平稳;（2）在空间分布上,两种模型的偏差随着经纬度和高程的变化均无明显规律,但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势;（3）SSIEGNOS模型预测ZTD的精度相对于EGNOS模型有明显提高。     

Monitoring the built-up environment of Shanghai on the street-block level using SAR and volunteered geographic information

ABSTRACT

In this geo-statistical analysis of change detection, we illustrate the evolution of the built-up environment in Shanghai at the street-block level. Based on two TerraSAR-X image stacks with 36 and 15 images, covering the city centre of Shanghai for the time period from 2008 to 2015, a set of coherence images was created using a small baseline approach. The road network from Open Street Map, a volunteered geographic information product, serves as the input dataset to create street-blocks. A street-block is surrounded by roads and resembles a ground parcel, a real estate property – a cadastral unit. The coherence information is aggregated to these street-blocks for each observation and the variation is analysed over time. An analysis of spatial autocorrelation reveals clusters of similar behaviours. The result is a detailed map of Shanghai highlighting areas of change. We argue that the aggregation and grouping of synthetic aperture radar coherence image information to real-world entities (street-blocks) is comprehensible and relevant to the urban planning process. Therefore, this research is a contribution to the community of urban planners, designers, and government agencies who want to monitor the development of the urban landscape.     

Using a simulation analysis to evaluate the impact of crop mapping error on crop area estimation from stratified sampling

ABSTRACT

To analyze the efficiency of area estimations (i.e. estimation accuracy and variation of estimation) impacted by crop mapping error, we simulated error at eight levels for thematic maps using a stratified sampling estimation methodology. The results show that the estimation efficiency is influenced by the combination of the sample size and the error level. Evaluating the trade-offs between sample size and error level showed that reducing the crop mapping error level provides the most benefit (i.e. higher estimation efficiency). Further, sampling performance differed based on the heterogeneity of the crop area. The results demonstrated that the influence of increasing the error level on estimation efficiency is more detrimental in heterogeneous areas than in homogeneous ones. Therefore, to obtain higher estimation efficiency, a larger sample size and lower error level or both are needed, especially in heterogeneous areas. We suggest that existing land-cover maps should first be used to determine the heterogeneity of the area. The appropriate sample size for these areas then can be determined according to all three factors: heterogeneity, expected estimation efficiency, and sampling budget. Overall, extending our understanding of the impacts of crop mapping error is necessary for decision making to improve our ability to effectively estimate crop area.