土地覆盖遥感制图方法研究现状与展望

区域尺度土地利用/覆盖分类研究是当今国际上开展土地利用/覆盖变化研究的重要领域之一。及时、准确地获取地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用至关重要。本文根据土地覆盖遥感分类方法特点,从硬分类方法、软分类方法以及最新的软硬分类方法出发,总结了国内外的各研究成果,分析了各种方法的分类策略与特点及其方法适用性。研究结果表明：软硬分类方法能够灵活适用于遥感图像上纯净、混合像元并存的特点,可以有效解决光谱的异质性,在土地覆盖遥感监测中具有广阔的应用潜力。文中提出了基于变端元的软硬分类土地覆盖制图方法框架,并指出了今后的研究重点。     

最小二乘法在水位推算中的应用

分析了两个潮汐性质相似验潮站的水位曲线,利用最小二乘法原理确定了两个验潮站之间的关系,实现了实时水位从长期验潮站向临时站的传递。     

顾及粗差的混合最小二乘平差实验分析

通过详细介绍总体最小二乘法以及其与经典最小二乘法的关系,引出综合了经典最小二乘法与总体最小二乘法的混合最小二乘平差法。为了研究混合最小二乘法的优劣,本文设计一套比较混合最小二乘法与经典最小二乘法的实验方案。通过实验结果可知,混合最小二乘法并非总优于经典最小二乘法,只有当系数阵误差比观测值误差大或略小时,混合最小二乘法才始终优于经典最小二乘法。     

基于多分类器组合面向对象遥感影像信息提取方法

提出最近距离法和基于知识规则的模糊分类法相结合的混合分类法,针对IKONOS遥感影像,分别用最近距离法、基于知识规则的模糊分类法以及混合分类法对影像进行信息提取。结果表明：混合分类法的信息提取精度最高,总体精度提高到95.60%,Kappa系数提高到0.944,其为面向对象的高分辨率影像信息提供理想方法。     

高光谱端元自动确定与提取的迭代算法

针对端元提取算法依赖人工确定端元数量的问题, 提出一种端元自动确定与提取的迭代算法。首先, 通过统计分析获得像元相似性阈值, 确定候选端元判据;其次, 对候选端元进行内、外部相关性判断, 对端元光谱集进行病态矩阵规避判断;最后, 以候选端元判据为迭代终止条件, 当图像空间不存在候选端元时, 获得端元集合并确定端元数。实验结果表明, 该方法正确有效, 可以避免顺序端元提取方法的错误风险, 提高端元提取自动化程度。     

Numerical study on the mixed model in the GOCE polar gap problem

Gravity gradients acquired by the Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer(GOCE) do not cover the entire earth because of its sun-synchronous orbit leaving data gaps with a radius of about 6.5° in the polar regions.Previous studies showed that the loss of data in the polar regions deteriorates the accuracy of the low order(or near zonal) coefficients of the earth gravity model,which is the so-called polar gap problem in geodesy.In order to find a stable solution for the earth gravity model from the GOCE gravity gradients,three models,i.e.the Gauss-Markov model,light constraint model and the mixed model,are compared and evaluated numerically with the gravity gradient simulated with the EGM2008.The comparison shows that the Best Linear Uniformly Unbiased Estimation(BLUUE) estimator of the mixed model can solve the polar gap problem as effectively as the light constraint model;furthermore,the mixed model is more rigorous in dealing with the supplementary information and leads to a better accuracy in determining the global geoid.     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

植被遥感辐射传输建模中的异质性研究进展

遥感辐射传输建模是在研究电磁波与地物相互作用机理的基础上,建立遥感观测信号与地物属性、地物结构和观测几何等参量之间定量关系的模型,是理解遥感观测信号和反演地表参量的理论基础。近年来空间异质性问题引起了定量遥感领域的高度关注,高分辨率卫星及激光雷达等数据的日益丰富给研究空间异质性提供了有力支撑。在异质性植被场景遥感辐射传输建模过程中,像元内部的组分比例、3维结构、空间格局以及端元边界处的阴影效应与散射过程等方面是需要重点考虑的因素。本文在总结非均质地表空间异质性描述的基础上,分别总结了植被二向性反射与热红外辐射方向性建模研究的发展历程,以及非均质地表植被遥感建模研究的最新进展,并指出了地表遥感建模中研究异质性问题的发展方向。     

基于像元坐标的独立成分分析技术的端元提取方法

将基于像元坐标的空间信息与基于独立成分分析技术结合的方法用于混合像元的分解,是实现端元提取的一种方法。这种方法在空间信息充分利用的基础上得到提高。将该方法运用Cuprite地区的AVIRIS数据,并与传统的PPI方法进行对比,结果表明,利用本文提取端元的方法具有很高的可信度。     

北京市四环内街区尺度下的主题混合模式挖掘

城市是多样性聚集的场所,且多元化和差异性日益增强,故探究土地混合利用具有一定的现实意义。现有的土地混合研究大多以POI（Point of Interest）为研究基础,着眼于城市主题的研究较少。本文采用百度POI数据,在街区尺度下考虑POI共现以提取主题,并挖掘北京市四环内的主题混合模式,其结果可以为城市规划及其建设提供参考。首先,采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型得出街区的主题向量以及主题的POI共现模式;其次,引入多样性指数对街区的混合度进行度量,并依据自然断裂法将街区分为高混合街区、中等混合街区、低混合街区3类;最后,为了探究3类街区中的主题混合模式,先采用多元线性回归找出不同类街区中对混合度影响显著的主题,在此基础上对街区中的混合模式进行提取。结果表明：高混合街区的主题混合模式都是茶座餐厅主题与其他主题的混合;中等混合街区中的混合模式大多是以公司企业主题与住宅（商铺）主题再结合其他主题的混合;低混合街区中最典型的2种模式是茶座餐厅主题主导与风景名胜主题主导的接近单一的模式。不同的模式也体现了不同混合区的特征及其之间的差异,有助于对城市深度理解,从而为混合城市的建设提供参考。