自然资源一体化政务服务系统及数据融合建设——以南京为例

自然资源部制定的信息化建设总体方案中,要求构建“互联网+自然资源政务服务”应用体系,实现“服务事项标准统一、整体联动、业务协同,自然资源政务服务和共享开放能力全面提高”。一体化政务服务系统作为政务服务应用体系的重点建设内容,也是落实自然资源管理“两统一”职责的重要支撑,如何整合各类数据资源、发挥系统作用,成为亟待研究的问题。本文在分析自然资源业务管理需求后,提出了一体化政务服务系统及数据融合的建设思路。     

基于地理国情数据的城市扩张和生态格局分析——以武汉市为例

城市扩张是城镇化的主要特征,研究城市扩张规律对城市空间规划、高质量发展提供决策依据。本文以武汉市为研究区,以2015—2018年地理国情监测成果为主要数据源,通过数据整理与提取、计算城市扩张特征指数、提取城市格局变化、计算生态景观指数等处理,对研究区城市扩张和生态格局变化特征进行分析。研究结果表明：2015—2018年间,武汉市从快速扩张阶段逐渐减缓,紧凑度逐渐下降;中心城市扩张主要以种植土地破坏为代价;远城区快速扩张主要以林草面积减少为代价;在生态指数上,各生态景观类型破碎度均有下降,但水域面积保持良好。     

BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理

针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。     

融合多源数据的三维建模方法及精度分析

以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。     

不同测站点云数据的配准算法

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

移动测量技术在城市绿化普查中的应用

在新时代的城市建设中,绿化建设对于美化城市面貌和提高市民居住舒适度显得十分重要,那么城市绿化普查工作则成为绿化建设工作中的重要一环。为了改进传统绿化普查工作,本文提供一整套基于移动测量技术的城市绿化普查方案,搭配自主研发的GIS采集软件和实景三维管理平台,采集绿化信息的效率和精度显著提高,更可以优化城市绿化管理方法。     

基于实景激光扫描技术的室内导航系统的建立

随着城市化进程的发展,人们在室内的时间越来越多,室内空间的应用价值也越来越高。在智慧城市的发展过程中,大量的室内空间需要数字化,室内空间数据的获取手段和数据应用需要进一步挖掘。本文利用三维实景激光扫描仪对北方工业大学浩学楼进行数据采集,创建了实景展示和实景导航,重点介绍了M3扫描车获取点云数据,并将点云数据进行拼接、去噪等处理,最后分析了点云数据的精度。由此可以得出实景激光扫描技术在建立室内导航系统中的可行性、高效性和准确性。     

卫星测高数据监测青藏高原湖泊2010年—2018年水位变化

青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指标。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息。本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP）和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊2010年—2018年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较2003年—2009年趋缓,年均变化率0.159 m/a。从地域分布上,北部湖泊的水位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,2010年—2012年和2016年—2018年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其他时间水位相对稳定或略有下降。     

Integrating spectral and non-spectral data to improve urban settlement mapping in a large Latin-American city

ABSTRACT

Information on urban settlements is crucial for sustainability planning and management. While remote sensing has been used to derive such information, its applicability can be compromised due to the complexity in the urban environment. In this study, we developed a remote sensing method to map land cover types in a large Latin-American city, which is well known for its mushrooming unplanned and informal settlements. After carefully considering the landscape complexity there, we designed a data fusion method combining multispectral imagery and non-spectral data for urban and land mapping. Specifically, we acquired a cloud-free Landsat-8 image and two non-spectral datasets, i.e., digital elevation models and road networks. Then, we implemented a set of experiments with different inputs to evaluate their merits in thematic mapping through a supervised protocol. We found that the map generated with the multispectral data alone had an overall accuracy of 73.3% but combining multispectral imagery and non-spectral data yielded a land cover map with 90.7% overall accuracy. Interestingly, the thermal infrared information helped substantially improve both the overall and categorical accuracies, particularly for the two urban classes. The two types of non-spectral data were critical in resolving several spectrally confused categories, thus considerably increasing the mapping accuracy. However, the panchromatic band with higher spatial resolution and its derived textural measurement only generated a marginal accuracy improvement. The novelties of our work are with the successful separation between the two major types of urban settlements in a complex environment using a carefully designed data fusion approach and the insight into the relative merits of the thermal infrared information and non-spectral data in helping resolve the issue of class ambiguity. These findings should be valuable in deriving accurate urban settlement information which can further advance the research on socio-ecological dynamics and urban sustainability.