基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

基于3D+-TPR-tree的点目标全时段移动索引设计

在经典3D R-tree基础上提出新的3D R-tree索引,通过改变待索引数据项的结构并重新设计查询处理算法,减少包容矩形死区,提高查询效率;为了满足全时段查询要求,设计一种称为3D -TPR-tree的联合索引结构,并对其中TPR-tree的参数包容矩形的调整算法进行优化。通过测试,证明3D R-tree的查询效率明显高于普通3D R-tree;此外,测试结果也表明经过优化的参数包容矩形的调整算法也部分提升了TPR-tree的查询性能。     

玻璃微珠折射率测定

提出了一种测量直径小于1mm的玻璃珠折射率的新技术,其精度可达10-4,比常规的浸液法测量方便而又精确.     

地图数据库中的结构化河网及其自动建立

本文提出了一种基于河段的结构化河网,讨论了这种结构化河网的自动建立过程,主要包括两个结构索引即线索树结构索引及层次结构索引的自动产生;根据包含以上两个索引的结构化河网,提供了若干检索函数,作为地图数据库中结构处理时结构信息的提取手段。     

Spatiotemporal characteristics of white mold and impacts on yield in soybean fields in South Dakota

ABSTRACT

White mold of soybeans is one of the most important fungal diseases that affect soybean production in South Dakota. However, there is a lack of information on the spatial characteristics of the disease and relationship with soybean yield. This relationship can be explored with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat 8 and a fusion of Landsat 8 and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images. This study investigated the patterns of yield in two soybean fields infected with white mold between 2016 and 2017, and estimated yield loss caused by white mold. Results show evidence of clustering in the spatial distribution of yield (Moran’s I = 0.38; p < 0.05 in 2016 and Moran’s I = 0.45; p < 0.05 in 2017) that can be explained by the spatial distribution of white mold in the observed fields. Yield loss caused by white mold was estimated at 36% in 2016 and 56% in 2017 for the worse disease pixels, with the most accurate period for estimating this loss on 21 August and 8 September for 2016 field and 2017 field, respectively. This study shows the potential of free remotely sensed satellite data in estimating yield loss caused by white mold.     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。     

基于城市地表温度与归一化植被指数对北京市建成区热环境分析

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%。     

景观格局在地理国情综合统计中的应用研究

在地理国情综合统计分析的研究中,利用景观格局能够进行生态协调性和地表覆盖景观格局分析。在景观格局分析中,常用的方法是景观格局指数。本文对景观格局指数在黑龙江省地理国情普查的两个实验区的应用进行了研究与分析。     

博尔塔拉蒙古自治州植被覆盖度估算

针对传统植被覆盖度估算方法只能估算高密度覆盖的绿色光合植被的问题,该文提出了一种可进行绿色光合植被、非绿色光合植被和裸地覆盖度估算的方法,选取博尔塔拉蒙古自治州2010年和2016年的LandsatTM/OLI影像,通过构建NDVI-DFI特征空间提取端元特征值,运用像元三分模型估算,并与像元二分模型估算结果和实地采样估算结果对比。结果表明:像元三分模型估算与实际情况相符,且精度较好。2016年博州地区植被覆盖度较2010年增长显著,生态环境得到明显改善。像元三分模型能够较好地估算光合/非光合植被覆盖度,提高遥感获取植被信息的能力,为科学评估生态环境质量提供参考。     

Oracle Spatial 在GIS中的应用

本文介绍了Oracle数据库系统中对空间数据存储的解决方案，并针对对象关系模式下空间数据的存储和管理，结合自己的实际工作体会提出了一些具体的解决方法。