地理国情普查中卫星影像景范围线的分析应用

地理国情普查项目中,多源卫星遥感影像应用广泛,制作图幅DOM、要素解译时都需要确定卫星遥感影像各景的有效使用范围。在生产实践的基础上,提出合理应用景范围线,有效提高图幅DOM、要素解译和元数据生产效率的方法。     

卫星影像稀少控制区域网纠正精度分析

卫星遥感影像已经广泛应用于测绘领域,覆盖范围广、重叠度小、排列方式杂乱无章等特点,给影像纠正带来了新的课题。地理国情普查项目主要采用高分辨率遥感影像进行生产,特别在西部地区存在控制资料稀少且分布不均匀等特点。高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid软件突破了大范围区域稀少或无地面控制卫星影像区域网平差的关键技术,但是对于不同卫星影像、不同区域纠正精度能否达到设计要求,本文针对地理国情普查试生产某区域采用稀少控制进行遥感影像区域网纠正进行多方案试验论证和精度分析,对该项技术的广泛应用奠定理论基础。     

地理国情普查的目的和意义

正地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分。地理国情普查是一项重大的国情国力调査,是全面获取地理国情信息的重要手段,是掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况的基础性工作。普查的目的是査清我国自然和人文地理要素的现状和空间分布情况,为幵展常态化地理国情监测奠定基础,满足经济社会发展和生态     

FeatureStation和eCognition在地理国情普查项目中的应用对比研究

FeatureStation和eCognition都是用来对卫星影像进行自动解译分析处理的软件,在地理国情普查项目中得到了广泛的应用,但是二者的解译思路不尽相同。众所周知,自动解译的目的是为了降低人工解译的工作量,因此,自动解译软件的选择是否恰当,应用场合是否合适是地理国情普查项目管理者应该思考的问题。本文旨在分析FeatureStation和eCognition的利弊,用实验数据说明二者的优点与不足。     

地理国情普查的目的和意义

正地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分。地理国情普查是一项重大的国情国力调查,是全面获取地理国情信息的重要手段,是掌握地表自然、生态     

关于地理国情普查外业调查与核查的分析和探讨

地理国情是基本国情的重要组成部分,开展地理国情普查是一项重大的国情国力调查,是全面获取地理国情信息的重要手段,是掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况的基础性工作.本文就灵武市地理国情普查外业调查与核查生产的整体技术路线以及相关问题进行分析和探讨.     

中小尺度的多普勒径向速度场特征分析

本文选取2003—2005年太原多普勒雷达资料,对中小尺度的多普勒速度场特征进行了深入研究。从逆风区厚度、尺度、强度(速度切变)等方面作了详细地分析,并与相应的回波反射率因子Z及VIL(垂直累积液态水含量)值对照。结果表明:逆风区强度与反射率因子,逆风区厚度与VIL值,逆风区底层流场结构与强回波发展趋势密切相关。而且,绝大部分逆风区出现时间较降水开始时间有1—2 h的提前。     

饮水困难区地下水勘察新技术的应用

饮水困难区一般来说是指对于安全的饮用水源的获取存在困难的地区。主要分布在我国中部、西部的部分地区和华北的局部地区,在西北部情况尤为严重。虽然导致区域饮水困难有多方面的原因,自然条件的因素在大多数地区还是首当其冲的。从水文地质的角度来看,一些饮水困难区即所谓贫水区,表现为水文地质条件复杂,区域地下水的补给、径流与排泄条件不清,地下水在时间、空间上变化较大等特征,难以用传统的地质方法与常规的地球物理方法找到。随着研究工作的深入与科学技术的发展,一些新方法与新技术被引进到地下水勘察工作中来,在一些饮水困难区,甚至被认为是无水区的地方找到了地下水。而依托先进找水技术的综合物探方法找水模式也已初具雏型,并且在实践中取得了一定成效,为饮水困难区的地下水勘察工作提供了技术依托。     

滇西梁河—潞西地区新生代英安岩的源区及成因——来自地球化学的证据

报道了滇西梁河—潞西地区新生代英安岩的主量、微量、稀土元素和Nd同位素地球化学研究成果。英安岩富集轻稀土元素、大离子亲石元素(Rb、Th、U、K),相对亏损重稀土元素和Nb、Ta、Sr、P、Ti,具有Eu负异常和Pb正异常。火山岩的εNd(0)为-10.3~-8.72,Nd同位素模式年龄(tDM)为1.2~1.4Ga。这些地球化学特征表明,研究区英安岩源于区域基底岩系的部分熔融,并与该地区同期幔源玄武质岩浆发生了不同程度的混合。     

基于FY-3/MERSI卫星资料的霾判识方法研究

受高人为排放和不利天气条件共同作用,中国秋、冬季霾事件频发,具有影响范围大、程度重、持续时间长的特点。为对离散的地面站观测形成有效补充,本研究充分利用卫星大范围监测优势,依据云、冰雪、霾、亮/暗地表散射及发射特性不同波长的依赖性,建立了基于多通道信息组合的霾区快速判识方法。通过引入空气分子散射订正,有效消除此前霾判识工作中大角度条件下的误判,极大缩小了阈值的变化范围,为霾区的自动识别奠定了基础。将该判识方法应用于中国风云三号D星（FY-3D）搭载的中分辨率光谱成像仪（MEdium-Resolution Spectral Imager,MERSI）,实现了霾区自动判识。通过与2020年10月—2021年2月秋、冬季地面气象站天气现象记录为霾以及地面环境监测站点中PM_2.5小时平均浓度大于75 μg/m³的数据进行对比,结果表明：FY-3D的霾判识结果与天气现象记录结果的一致率为91.1%,与PM_2.5表征结果的一致率为85.6%。气象观测中霾识别依靠的是大气消光能力,卫星霾判识也是通过气溶胶的消光特性来实现,因此两者特征更为一致。