一种基于汇水区合并的DEM综合方法

提出一种基于汇水区合并的结构化DEM综合方法。使用汇水区作为联系谷地实体与DEM数据网格点的纽带,在次要谷地删除的基础上进行谷地汇水区的合并,以合并后的汇水区边界线(汇水区边界包含山脊线、山顶和鞍部三种地形骨架)和谷底线为约束条件进行DEM内插,从而实现结构化DEM综合。实验表明,该方法在删除次要地形特征的同时,能较好地保持主要地形结构特征。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

基于陕西省的乡镇界线标准画法探究

通过分析陕西省乡镇界线的分布特点,根据影响乡镇界线在地图上表示的诸多因素,研究乡镇界线地图的标准规范的制图表达方式,定义地图上各类要素表示的制图表达原则,提出乡镇界线在地图上的表达方式.解决了基于乡镇界线地图制图的标准画法,满足有关乡镇界线地图的制作要求.     

多空间尺度下城市热环境与不透水面聚集密度响应关系

针对以往城市热环境与不透水面聚集密度响应规律研究不足的问题,本文以北京市为例,基于MODIS数据计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度,结合热岛强度等级特征,选取热岛强度等级期望值较高的6个典型区域（Ⅰ西二旗、西三旗、回龙观,Ⅱ东四、地安门、新街口,Ⅲ丰台区中部,Ⅳ四惠、定福庄、东坝,Ⅴ石景山区,Ⅵ北四环四季青桥附近）,研究热岛强度等级与不透水面聚集密度的响应关系;进而利用Landsat数据反演地表温度,研究城建区与精细尺度下地表温度对不透水面聚集密度响应临界点与最优尺度。结果表明：（1）不同热岛强度等级的出现频率、其在白天与夜间的变化程度与不透水面聚集密度有一定相关性,且相近的不透水面聚集密度下所表现出热岛强度的变化特征相似。（2）主要城建区内地表平均温度与不透水面聚集密度的分布特征存在较显著的一致性,随着尺度半径r的增大其响应越明显。且地表温度对不透水面聚集密度的响应存在一个临界点,随着尺度半径r减小,响应临界点逐渐增大：尺度半径r=1000 m时,不透水面聚集密度达到60%后其影响趋于减弱;r=500 m、r=300 m时临界点分别为69%与83%。（3）不同典型区域的最优尺度...     

基于Stacked ConvLSTM的时间序列森林火烧迹地检测

确定森林火烧迹地的准确时间点以及空间范围对于森林的受损评价、管理、碳核算以及森林恢复的管理有重要意义。由于森林火烧迹地在空间分布上具有一定的连续性,现有的森林火烧迹地提取方法大都采用先分类再后处理的两步处理策略来抑制虚警像素的影响。本文提出将时空检测方法 Stacked ConvLSTM用于时间序列森林火烧迹地的检测,在保持结果具有较好空间连续性的基础上避免了具有主观性的后处理操作,实现端到端提取森林火烧迹地信息,提升了森林火烧迹地的提取精度。采用MODIS时间序列数据,基于2001年—2008年以及2001年—2016年的黑龙江沾河林业局伊南河林场和内蒙古自治区毕拉河林业局北大河林场两个区域的历史时间序列,分别对这两个区域2009年以及2017年发生的特大火灾区域进行火烧迹地检测,利用Stacked ConvLSTM、Stacked LSTM以及bfast算法在两个区域的MODIS时间序列中提取森林火烧迹地,并将火烧迹地检测结果与ESA发布的Fire＿CCI 5.1火烧迹地产品进行对比分析。结果表明：首先,从目视效果来看,在研究区域Ⅰ,Stacked ConvLSTM检测的结果比St...     

利用资源三号影像动态监测矿区环境复绿研究

选择以原地形依台阶式开采方式为主的稀土矿区为研究对象,利用国产资源三号卫星影像为主要的数据源,动态监测矿区环境复绿变化情况.首先,采用同名点自动匹配纠正影像后进行融合处理,再利用正射影像纠正技术校正融合后的影像数据;其次,采用绿色波段占0.7,近红外波段占0.3的比例合成新的绿色波段,再将新合成的绿色波段与正射纠正的影像进行波段重组处理;最后,采用面向对象的方法提取各个影像的绿地信息,精度验证通过后,将提取成果进行叠加分析,统计变化情况.研究成果表明,矿区2014年复绿成效比2013年明显,矿区复绿面积占56.35％,恢复植被任务仍需继续完成.     

国产高分数据在草原露天煤矿植被监测中的应用

利用高分一号卫星数据建立小尺度CASA－NPP估算模型,反演及监测草原露天煤矿区草地NPP空间分布格局,以及煤矿区内部复垦植被的NPP与表层土壤之间的关系。利用归一化植被指数、归一化水体指数等获取CASA模型有效光辐射参数、水分胁迫系数等,从而简化并改进小尺度CASA模型,遥感反演数据与实测样点数据拟合度达到0．94。结果表明,该模型能够高精度地完成小区域NPP估测。从利用CASA模型反演得到的NPP空间格局可以看出,这一地区的植被退化以采矿、放牧等人类活动为主导,原地貌区域围栏的典型草甸草原NPP在300～400 gC／m2· yr 之间,高于放牧区域 NPP,矿区内 NPP 空间变化显著,矿区内部 NPP 低于100 gC／m2· yr,明显低于周边原地貌地区。对于矿区复垦排土场区域,复垦年限和表土的养分是决定植被生长和NPP的主要因素。研究得出国产高分卫星数据可以高精度地完成小尺度NPP的估测,从而为其在草原地区以及矿山环境中监测提供了研究基础。     

基于主成分分析的植被指数与叶面积指数相关性研究

综合分析了玉米叶面积指数与几种常见光谱植被指数相关性,确定主成分分析方法在反演叶面积指数中的作用。首先,借助MATLAB编程软件,以植被指数与玉米叶面积指数相关性最高为原则,选出遥感影像上各种植被指数,其波段组合为NDVI(752.4/701.5),RVI(752.4/701.5),MSR(752.4/701.5),SAVI(823.7/701.5),MSAVI(823.7/701.5),然后,对这5种植被指数进行主成分分析,建立LAI-VI多元逐步回归模型,并对模型精度进行验证,总体估测精度为96.237%。经实验验证,利用主成分分析方法在反演植被叶面积指数时能够起到较好的效果,具有广泛的应用前景。     

高山地区地形对重力测量的影响分析

针对高山地区地形改正研究的不足,文章以青藏高原为实例,利用快速傅里叶变换详细讨论了高山地区地形改正中质量柱模型与质量线模型对重力测量的影响。研究结果表明:青藏高原地区,地形对重力测量的影响达到毫伽量级;采用快速傅里叶变换计算地形改正时,其最佳计算阶数应为二阶;高山地区,采用质量柱模型与质量线模型进行地形改正的差异为0.1mGal量级。     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。