基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

利用Landsat卫星数据分别反演了2005年和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数,分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响。结果表明,2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应,2014年表现为强热岛效应。利用地面站点资料统计分析来看,2005～2014年,临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强,春秋季次之,夏季较弱。分析城市化因子发现,城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等多个因素对城市热岛强度变化的影响,其相关系数分别为0.86、0.82、0.67、0.81,其中房屋面积增量与热岛强度增强密切相关。从不透水层指数分布图的动态变化来看,也说明了城市化进程中城镇建筑和硬化的路面的增多导致了热岛强度的增强。     

基于图幅调查的城市规划建设场地适宜性评价 ——以广西南宁市西津幅为例

文章介绍以图幅的形式进行野外地质调查,得到图幅的地貌图、工程地质图、水文地质图和地质灾害分布图,之后参照规范要求及研究区地质环境现状调查与分析,确定影响研究区建设场地适宜性的主要因子,进而开展图幅调查并对城市规划建设场地适宜性研究,为城市地质及城市规划建设提供参考。     

开展灾害学研究 保障人类生存与发展

灾害是人类面临的最严重的威胁。本文简要列述了各类灾害对国民经济建设和人类生存的危害性,论述了灾害的分类和体系特征,探讨了灾害形成的科学机理,强调了开展多学科、大体系研究的重要意义。同时结合国土环境遥感调查,提出了开展灾害学研究、监测防御、减灾抗祸的对策和建议,以期发挥现代地球科学理论与遥感技术的潜力,为促进灾害学的研究、保障人类更好地生存与发展作出贡献。     

澳大利亚海洋产业计量方法

20世纪80年代,澳大利亚开展了海洋产业统计和计量方法研究。本文较详细地介绍了澳大利亚海洋产业分类方法和计量方法,包括海洋产业发展概况、定义以及海洋产业贡献计量方法和海洋产业的计量方法等,介绍了澳大利亚海洋产业的统计指标、统计内容以及分类方法。     

金塔绿洲主要特征量的数值模拟

 采用RAMS模式模拟了金塔绿洲非均匀地表的空气温度、湿度、风速、地表能量。结果表明,绿洲地表温度明显比周围戈壁和沙漠低,空气湿度明显比周围戈壁和沙漠大,近地层感热通量最大值约为戈壁和沙漠的1/3,近底层潜热通量比戈壁和沙漠大20倍左右。模拟结果与观测值的对比表明,RAMS对绿洲、戈壁和沙漠不同下垫面近地面温度、湿度、感热通量和潜热通量的模拟与实测基本一致。由于湍流的随机性,风速的模拟偏差比较大,这种偏差有一多半是由于非线性偏差造成的。     

基于遥感影像的土地动态变化监测

土地利用/覆盖变化是目前研究全球及区域环境的一个重要领域,在城镇化加速的今天,城镇的土地利用格局也发生了飞速的变化。本文通过其一研究区内的Landsat TM遥感影像进行处理,获取了2007~2016年10个时相土地利用/覆盖信息,通过不同的预测模型对监测到的数据进行处理及比较,根据相应的最优预测方法预测了2017~2019年南昌市各土地类型的数据,由此研究并探讨了南昌市土地利用/覆盖的时空格局变化。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

地震动参数速报技术研究

本论文内容涵盖传感器组网,数据获取、存储、管理、迁移与服务,以及地震动参数计算与发布等检测系统各个环节,在研究过程中,以地震动参数速报技术研究为主题,并注意把相关的技术应用在实际的工作中。“基于IPV6对地震烈度传感器网络”部分直接使用了ShakeMap开发过程中有关数据流的接收、服务,操作系统的重编译,事件检测,图片产出,     

基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法

去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。     

面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例

在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。