非均匀月壤介质的被动微波辐射传输模拟

基于非均匀月壤物理模型和辐射传输方程,模拟月壤介质中的微波辐射传输特性,探讨频率、月壤厚度等与月表亮温的关系。结果表明:在低频段,月壤微波辐射亮温的动态变化范围较大,可探测的月壤厚度大,3 GHz时的最大可探测月壤厚度达12.4 m;在高频段对应的可探测月壤厚度较小,特别是从50GHz往后的频率段内,最大可探测月壤厚度均小于2 m。不同频率的亮温-厚度变化曲线没有交叉点,且频率越高,所能探测的月壤厚度越小。根据模拟结果,建立了月壤厚度与亮温的查找表。基于查找表,利用单个波段的亮温数据即可得到月壤厚度信息。     

基于线性四叉树的全球离散格网索引

将四元三角剖分的三角形格网组织成四叉树剖分的菱形块格网,以菱形块单元来进行数据的组织索引,通过线性四叉树成熟的Morton编码作为关键字来标识查找菱形块,并在此基础上经过改进来索引三角形格网、进行邻域搜索。     

地图的网络化应用

一、前言 在Internet互联网普及盛行的今天，各种信息流在网络上传播蔓延，给人们的同常工作、生活带来了更加丰富的、便捷的服务。而地图作为人们日常生活中不可缺少的工具，也应该在网络上更加普及，被广泛应用。地图在网络中的最大应用是WebGIS，而WebGIS是一个具有强大而又复杂分析功能的信息系统。在大多数时候，人们在互联网上并不需要太多的分析决策，只需要一些简单的观察查找功能。为了让地图在网络上更加快捷、不失版权地传播信息，目前，可利用的格式主要是Flash格式（＊．swf）和SVG格式（＊．svg）。     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究

归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。     

利用端元光谱内插的青海植被覆盖度估算研究

针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。     

基于像元二分模型的森林郁闭度遥感估算

实现森林郁闭度的高精度估测,对于森林资源的监测与管理具有非常重要的意义。本文以小兴安岭带岭林业实验管理局为研究区,基于植被指数的像元二分模型进行了森林郁闭度的遥感反演,结果表明:模型的预估精度达到89.01%,决定系数R2达到0.859,RMSE为0.039,模型的一致性较好,可以实现大区域范围森林郁闭度的监测,满足了林业经营管理的需求。     

国遥新天地正式发布EV-Manager

9月1日,北京国遥新天地信息技术有限公司正式发布了其遥感影像管理软件EV-Manager。EV-Manager具备影像搜索引擎功能、专业遥感处理功能,以及影像库管理功能,将有效地解决遥感影像数据量巨大,数据查找和拼接输出等对外服务繁琐的现状。     

GF-2支持下的干旱区稀疏植被区植被覆盖度估算

现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVI_veg（全植被覆盖植被指数）和NDVI_soil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVI_veg和NDVI_soil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVI_veg和NDVI_soil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVI_veg和NDVI_soil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。