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11.
人类正从IT时代走向DT时代,诸多的技术手段使大数据处理技术能够从大规模数据中分析出相关模式或趋势,让我们对海量数据的价值挖掘充满了期待.当可视化呈现让大数据的潜力达到最大时,以往未被观察到的现象或趋势很容易被发现,用户能够快速地获得更多信息,发现他们所需要的价值.因此,如何最大化地呈现大数据中隐含的价值变得尤为关键.本文将重点研究空间大数据的可视化方法,充分发挥数据可视化的作用,帮助用户挖掘隐藏在空间大数据中的价值.  相似文献   
12.
以北京市昌平区1999年和2006年两个时相的Landsat TM遥感影像为主要数据源,在ENVI 4.7及ArcGIS 9.3软件支持下,提取该区土地利用与覆盖变化以及地表温度和热环境演变的信息。研究结果表明,该区的土地利用/覆盖变化与地表热环境之间存在着定量关系,能够较好地揭示该区城镇的扩展变化与生态环境的相互关系...  相似文献   
13.
利用航空远红外遥感技术探测地下热管道   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
14.
龚珍  董恒  胡友健 《测绘科学》2016,41(4):93-96
针对传统的地面观测方式很难全面掌握城市地面热岛的空间分布情况的问题,该文将HJ-1B卫星热红外图像代表的亮温图和采用HJ-1B卫星反演的温度图像正规化,利用量化等级体系对同一地区的亮温分布图和温度分布图进行划分,提出并采用间隙度指数对不同影像的高温区进行空间分布进行评价。实验结果表明:基于热红外影像的城市热岛空间分布比基于热红外影像反演的温度图的热岛空间分布更为集中,为研究不同影像之间的城市热岛空间分布提供了一种评价方法。  相似文献   
15.
苏俊如  吕芳  杨俊 《测绘通报》2018,(8):111-114
以大连市中山区的遥感和建筑等多源数据为基础,结合单窗算法和相关分析方法,研究分析了2002—2014年研究区的地表温度空间分异特征及地表温度与建筑密度的相关性。研究结果表明:(1)2002—2014年地表温度高温区域多分布在中山区西北部、解放路和中南路的沿线,且温度增加明显,东北部由于填海造陆温度明显升高;(2)高密度和较高密度的地块主要分布在青泥洼天津街商业区,大部分低、较低、中密度地块分布在解放路和中南路沿线;(3)2002年、2014年,地表温度与建筑密度呈现中等相关性,相关系数分别为0.514、0.537。  相似文献   
16.
针对数据备份服务器备份性能优化问题,分别对实时数据存储与历史数据备份之间的关系、数据备份服务器所备份的数据类型非唯一性、客户数量对备份服务器备份效率的影响三方面进行初步的测试与分析,提出了通过优化数据块的选取、优化数据采集方式、优化备份策略提高备份服务器备份效率的基本方法。  相似文献   
17.
18.
在实地高程控制点与热红外影像上同名像点的辐射亮度值间建立函数关系,从Landsat4TM6影像上提取出中山站附近冰面的高程信息,并绘制成冰面地形图。  相似文献   
19.
针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。  相似文献   
20.
目的 在地表温度反演中,Jiménez Muoz和Sobrino开发的单通道(SC)算法因其需要的实时大气参数少而被广泛应用。由于SC算法在2003年提出时只提供了针对LandsatTM的大气参数,导致许多后续基于ETM+数据的地表温度计算也都采用TM的大气参数。即使SC算法于2009年提出了改进版,但这一混用现象仍未改观。因此,基于实测地表温度,以Landsat5/7/8号卫星的热红外数据为例比较了2003和2009版的算法,探讨了Planck函数、λ取值和大气参数等常见问题。结果表明,2009版的算法明显提高了ETM+地表温度反演的精度,且以采用Planck函数和USGS提供的λ值时所获得的平均精度最高。在当前,如果要用SC算法来反演Landsat8的地表温度,可在大气水汽含量较低时选用TIRS10波段来单独进行。  相似文献   
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