RS与GIS集成环境下的遥感图像分析技术

通过多源数据融合，将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据，引入到RS图像分析过程中。GIS数据在空间信息、目标属性和目标范围等方面对RS图像分析具有重要的引导作用。     

基于GOODALL相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类方法

介绍ＤａｖｉｄＷ．Ｇｏｏｄａｌｌ基于概率的相近指数理论,研究它被应用在遥感图像和其它空间数据综合分类中的可能性,并首次在ＧＲＡＳＳ环境下实现了基于ＤａｖｉｄＷ．Ｇｏｏｄａｌｌ的相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类算法,并对该算法进行了测试,将分类结果 与其它几种较流行的分类方法结果进行了比较。     

Enhancing the performance of regional land cover mapping

Different pixel-based, object-based and subpixel-based methods such as time-series analysis, decision-tree, and different supervised approaches have been proposed to conduct land use/cover classification. However, despite their proven advantages in small dataset tests, their performance is variable and less satisfactory while dealing with large datasets, particularly, for regional-scale mapping with high resolution data due to the complexity and diversity in landscapes and land cover patterns, and the unacceptably long processing time. The objective of this paper is to demonstrate the comparatively highest performance of an operational approach based on integration of multisource information ensuring high mapping accuracy in large areas with acceptable processing time. The information used includes phenologically contrasted multiseasonal and multispectral bands, vegetation index, land surface temperature, and topographic features. The performance of different conventional and machine learning classifiers namely Malahanobis Distance (MD), Maximum Likelihood (ML), Artificial Neural Networks (ANNs), Support Vector Machines (SVMs) and Random Forests (RFs) was compared using the same datasets in the same IDL (Interactive Data Language) environment. An Eastern Mediterranean area with complex landscape and steep climate gradients was selected to test and develop the operational approach. The results showed that SVMs and RFs classifiers produced most accurate mapping at local-scale (up to 96.85% in Overall Accuracy), but were very time-consuming in whole-scene classification (more than five days per scene) whereas ML fulfilled the task rapidly (about 10 min per scene) with satisfying accuracy (94.2–96.4%). Thus, the approach composed of integration of seasonally contrasted multisource data and sampling at subclass level followed by a ML classification is a suitable candidate to become an operational and effective regional land cover mapping method.     

Evaluation of CMP AS precipitation products over Sichuan,China

高质量和高分辨率的降水产品在天气预报,数值模式模拟和气象防灾减灾方面起着重要的作用.本文利用四川地区高密度的地面降水传感器观测数据,比较CMPAS四种不同时空尺度的降水实况分析产品,评估CMPAS的融合准确性与在四川地区的适用性.研究表明:四种CMPAS降水产品都在四川盆地内精度较高,攀西地区和川西高原次之.随着降水量...     

地闪资料在LAPS云分析中的应用研究

为进一步研究闪电活动特征,利用ADTD闪电定位资料、静止气象卫星葵花八号等气象资料,对2016年7月20日一次强对流天气过程中的闪电活动进行分析,探讨闪电活动与LAPS云分析场的关系,探索地闪资料在LAPS云分析中的应用。结果表明,地闪活动集中区域对应着强降水区,降水峰值与闪电活动峰值为重合的现象;大部分闪电发生处于对流云系影响范围之内且对应了中高层次的云顶性质;在LAPS云分析场中地闪活动频繁的区域,云柱更为厚实且出现了更为强烈的上升运动,水汽也更为充沛,闪电活动与积雨云的对应关系不仅可以反向验证卫星反演的云分类产品,也可以对LAPS三维云场进行订正和调整,并作为多源数据融合云分析的补充资料。     

城市基础地理信息多源空间数据集成模式的探讨

地理信息系统的迅速发展和广泛应用积累了大量数据资源 ,它们存储的数据格式互不相同 ,这导致了空间数据多源性的产生 ,给数据综合利用和数据共享带来不便。本文探讨了多源空间数据的现状及类型 ,指出多源空间数据集成的迫切性并展望了多源数据集成的发展方向。     

衍射CT技术和多源全息成象技术的比较研究

在本文中,我们从理论上比较研究了衍射CT技术和多源全息成象技术,讨论了在弱不均匀介质中多源全息成象技术失真的根源,推导出二维多源全息图象重建的快速算法,利用这些算法和计算机产生的非Born近似的正演数据,系统地研究了异常体的尺寸、异常程度的大小和数据采集方式对重建图象的影响.并且把它与衍射CT重建图象作了数值上的比较,所得到的许多结果（见正文结论部分）对于衍射地震CT技术和多源全息成象技术在生产中的应用有着指导意义.     

地下电磁波法多重信息平面的场值分布模式

地下电磁波法的解释工作，原用的直射线代数重建层析方法，从理论分析即能看出。存在着对小目标反映不明显的局限性．另一方面，实际观测到的场值是叠加场，包含目标的散射信息，在多重情况下有明显的规律，可以表示成一定的模式．借助正演，反映出这些场值的规律，这是建立模型模式的过程，它为一种新的解释方法──模式识别，打下了基础．     

基于GOODALL相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类方法

介绍 Ｄａｖｉｄ Ｗ． Ｇｏｏｄａｌｌ 的基于概率的相近指数理论,研究它被应用在遥感图像和其它空间数据综合分类中的可能性,并首次在 Ｇ Ｒ Ａ Ｓ Ｓ环境下实现了基于 Ｄａｖｉｄ Ｗ． Ｇｏｏｄａｌｌ 的相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类算法,并对该算法进行了测试,将分类结果与其它几种较流行的分类方法结果进行了比较。     

基于大气-土壤-植被系统干旱发生发展过程的综合干旱指标构建与应用

适宜的干旱指标和高分辨率数据是准确监测干旱的基础.本研究从气象干旱和土壤干旱以及植被对干旱的响应出发,整合中国国家气象观测站、中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)土壤湿度(0.0625°×0.0625°)和MODIS叶面积指数(500?m×500?m)等多源数据信息,构建了基于气象干旱指数(标准化降水蒸散指数)、土...