甘肃华亭地区铀矿化信息遥感提取方法

从分析ETM各波段图像的信息特征入手,在黄土覆盖等环境因素干扰严重的地区,利用遥感技术对其铀矿化的信息进行了提取.在ERDAS软件的支持下,应用图像融合、波段比值、主成分分析、光谱指数等技术方法,对ETM遥感影像数据进行增强处理.其中,图像融合与传统的图像融合略有不同,是在进行图像融合前将原始图像（ETM1～5,7）进行低通滤波处理,使得融合后的图像既保留高分辨率数据的空间信息,又保留低分辨率数据的光谱信息.在对研究区的遥感数据进行增强处理后,选取有利波段组合,圈定了有利铀成矿的远景区.     

AutoCAD技术在道路工程施工测量中的应用

在道路建设中,通常分为几个标段同时施工,每个标段里一般包括路基及各种构造物,因此,施工测量任务十分繁重,由于全站仪在工程测量中的普遍应用,其极坐标放样功能使测量工作中出现错误主要为坐标计算错误,特别是具有记忆功能的全站仪,可以事先输入坐标,复核后再到现场放样。所以测量的主要工作就是根据施工图纸计算其各个部位的坐标,而如何快速、准确地计算坐标是关键所在。应用AutoCAD技术进行坐标定位计算,则可以做到事半功倍,并能取得良好的施工效果。     

Channel Network Tool-I的原理与功能

CNT-Ⅰ(ChannelNetworkTool-Ⅰ)是基于复合信息(数字高程模型和栅格化主干河网)自动提取流域地表水文特征的专用软件包。它利用主干河网的位置信息指导D8法单元网格水流模式的提取,弥补了现有工具软件使用的数据源单一带来的问题和不足,在平原区和洼地的处理上有了很大改善。CNT-Ⅰ专门针对配置一般的计算机设计,支持千万格点以上的各种分辨率的栅格数据,并内嵌了分辨率为30″的中国大陆DEM和相应的Ⅰ、Ⅱ级主干河网,且能以30″的整数倍输出任意区域的河网、流域边界、准三维渲染图,以及栅格的流向、坡度、汇流路径等数据,并能根据用户的要求度身定制,具有很强的实用性。介绍了该软件的原理和功能,并与同类型的商业软件进行了比较。     

基于GIS的小流域水土流失自然因子提取--以诏安草子坝小流域为例

本文以福建省诏安县草子坝小流域为研究区域,建立水土流失影响因素基础数据,分析不同高程、坡度、土地利用现状和距离道路、居民点的远近,特别是道路、建设、陡坡开垦种果等与水土流失的关系,为相似地区的水土保持工作提供借鉴.     

农地转让补偿应走市场化道路

要想从源头上解决现今农地征收转让过程中产生的种种问题,就必须引入市场手段,取代目前补偿机制中起主导作用的行政手段。     

多级索引框及移动向量联合的接触网提取方法

电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义，检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持，目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题，本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据；然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集，以计算沿轨移动向量；最后进行二级索引框的姿态调整，实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验，在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明，本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法，表明本文算法能够适应复杂场景。     

不列颠群岛的细致温柔(五) 诺维奇,日夜之间

<正>初到诺城的时候,在一个懒散的7月,空气中都散着夏日的明媚气味和绿色植物发出的新鲜草味。蓝得有些透明的天,带着小的白云,天空矮矮地,就挂在唾手可得的地方。道路两旁的红色砖房陷在路色的大树里,成了路边趣味盎然的风景。就在那样的光景里,在那样和煦的微风和不算燥热的温度当中,诺城用那种泰然自若的面貌,迎接着每一位来到这里的游客,或者故人。     

青藏高原不同土地覆盖类型下积雪面积判别算法优化北大核心CSCD

MODIS V006版本数据仅提供了归一化积雪指数(NDSI),而用户往往关心的是直观的积雪分类,包括积雪范围或积雪覆盖率。美国国家冰雪数据中心推荐全球积雪范围最佳的NDSI阈值为0.4,但是青藏高原地形复杂多样,积雪斑块化特征明显,单一阈值并不能精确地判识不同下垫面上的积雪。青藏高原被称为地球的第三极,是中国三大稳定积雪区之一,蕴藏了大量的淡水资源。随着全球气候变暖,青藏高原地区积雪融化时间提前,冰川融水增加,影响河流水量,造成洪涝灾害,进而影响人类正常生产生活,因此通过确定不同下垫面阈值,改善传统阈值的积雪高估低估现象,提高积雪识别精度,进而更准确地探究青藏高原积雪状况,显得尤为迫切。本文以青藏高原为研究对象,首先生成MODIS逐日无云NDSI序列并进行验证;其次对应站点雪深数据与NDSI序列,证实在下垫面为林地和非林地的区域,去云NDSI序列与站点雪深均有良好的对应关系,确定不同下垫面最优阈值范围;最后在最优阈值范围内通过混淆矩阵确定最优阈值。计算得出,林地NDSI=0.03时,总体精度最高为94.02%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为1.21%和4.60%;非林地NDSI=0.26时,总体精度OA最高为94.27%,在该NDSI之下,高估误差OE和低估误差UE分别为0.51%和5.03%。因此选取优化后林地阈值为NDSI=0.03,非林地阈值为NDSI=0.26。为避免地面常规观测资料尺度上的局限性,本文采用高精度的Landsat 8 OLI卫星数据识别结果,作为“真值”对优化后阈值的判别结果进行“像元—像元”级别的验证。在定量验证中,优化后NDSI阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为84.21%,高估误差OE为5.33%,低估误差UE为10.46%;传统阈值对MOD10A1 V006积雪判别结果的总体精度OA为82.86%,高估误差OE为1.48%,低估误差UE为15.66%。可以看出在定量验证中,优化后阈值的积雪判别精度更高。同时在定性验证中,积雪大面积集中的区域,新的阈值与传统阈值提取效果均相对较好;积雪相对分散破碎的区域,优化后阈值能提取出大量积雪,传统阈值则不能。这表明考虑不同土地覆盖类型下的NDSI阈值优化可以有效地提高青藏高原积雪判别精度,为NDSI在积雪识别中的应用提供有力的支撑,有助于更准确地了解该地区积雪分布状况。     

基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。     

运用ENVI实现SPOT-5卫星影像的RVI提取

运用ENVI软件处理长沙地区的SPOT-5影像,将全色影像和多波段影像进行融合,分析融合后的影像,再选择感兴趣区域进行影像裁剪;采用ENVI的波段运算(Band3/Band2)提取该地区比值植被指数并进行分析。结果表明:比值植被指数对植被覆盖率较高的区域有非常高的敏感度;在植被覆盖率小于50%的时候,其敏感度明显降低,在绿色植被覆盖区域的比值植被指数远大于1,在裸露地表、建筑物、水体等没有植被覆盖区域的比值植被指数则在1附近,而比值植被指数大于2的则出现在高覆盖健康绿色植被上。