卫星影像反立体改正算法比较探究

太阳同步卫星成像时的光照方向与人类视觉习惯相反,导致影像中出现地形反转的感知现象,即反立体现象.现有的一些方法能够改正这种严重误导影像解译的现象,但针对算法的系统性比较研究较为缺乏.以SPOT-5与WorldView-2卫星影像为例,从反立体改正程度、空间细节的保持、光谱特性的保持方面选取几种代表性算法进行比较,进而归纳出各个算法的特点及适用情况,为实际应用打下基础.     

上海市房地产基础数据管理研究

上海市房地产基础信息平台是在中德项目的基础上发展而来,采用集中式数据库,以地-楼-房数据模型对全市房地产基础数据进行管理,通过交易登记和成果管理模块维护数据更新．上海市房地产基础数据具有精度高、全覆盖的优势,通过日常房地产变更提高数据精度和现势性．针对土地用途属性缺失的现状,尝试利用高分辨率遥感影像判读进行采集．     

无人机激光雷达点云电力杆塔倾斜状态测量

针对传统杆塔倾斜度测量方法难度大、强度大、效率低的问题,提出了一种基于无人机激光雷达点云的电力杆塔倾斜率精准测量方法。该方法利用无人机LiDAR电力巡线获取的散乱杆塔三维激光点云,通过拟合塔身结构来计算杆塔中心线,进而计算杆塔倾斜率。为验证方法的有效性,挑选了6种类型共18个电力杆塔,分析点云密度对倾斜检测算法的影响,并计算倾斜检测算法的精度。结果显示电力杆塔倾斜角测量的平均相对误差小于0.7°,证明了该方法的有效性和正确性。     

DMSP夜间灯光数据与Landsat数据结合的建成区提取研究——以江西省为例

建成区面积代表着城镇用地水平和发达程度,其变化反映了城市扩张强度和经济发展水平.该文以江西省为研究区域,提出了一种Landsat TM/ETM＋光学遥感影像与DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellites Program/ Operational Linescan System)夜光数据相结合的建成区提取方法,提取精度达到89.7%;利用长时序提取结果分析了江西省1995年～2014年的城市建成区扩张情况,结果表明江西省近20 a间建成区面积增加了1 276.33 km2,扩张率达423.99%.综合分析建成区提取结果与经济统计指标,结果显示江西省的建成区面积扩张与经济发展存在显著正相关关系(R2＝0.62);鄱阳湖生态经济区建立后,区域内城市的建成区建设速度和经济发展速度明显加快.     

基于网格平台的ArcIMS系统测试

通过将ArcIMS分别部署在CGSP网格平台和普通Linux平台上,采用对不同大小的影像、不同方法的调用显示任务,对ArcIMS在两种平台下的性能进行了测试.实验证明,将ArcIMS部署在CGSP网格平台上可以提高服务性能.     

多功能土地利用 应对未来景观福利和服务需要

该书是2005年在爱沙尼亚塔图市（Tartu）举行的未来景观网络国际研讨会的论文集，大会主题是“多功能土地利用：应对未来景观福利和服务需要”。传统的土地利用重视土地的生产能力，这种生产能力是同产品产量密切相关的，在对土地的改造中，为了方便运输和管理，大面积种植一种粮食，往往将不同景观特征同质化，     

数字摄影测量产品的几何精度分析

针对“利用全数字化摄影测量系统测制(1∶10000)数字线划地图”的几何精度进行了有益的探讨,从而为“利用全数字化摄影测量系统测制(1∶10000)数字线划地图”的规模化生产提供坚实的理论基础.实验选择了包含平地、丘陵地、山地等不同地形类别;并选择有农田、灌木林、树林等不同植被覆盖的三幅(1∶10000)数字线划地图,经过外业实测、内业展绘、图上读取坐标、统计计算形成分析报告.着重分析了三幅图图幅的几何精度;探讨了全数字化摄影测量系统对不同地形类别和不同植被覆盖的适用性.最终得出了“利用全数字化摄影测量系统测制(1∶10000)数字线划地图”其几何精度可以达到传统的模拟测图和解析测图的几何精度的结论.     

数据挖掘中分类方法简述

随着数据挖掘理论和技术的发展,分类挖掘的技术也逐渐趋向成熟,出现了许多较有效的分类算法.本文将对数据挖掘中常用的分类方法作一个概述.     

基于偏置矩阵的卫星遥感影像系统误差补偿

针对在求解卫星遥感影像偏置矩阵的过程中没有考虑偏置角的物理意义,采用理论分析和试验的方法,在分析偏置矩阵中三个角元素对地目标定位精度的影响后,提出了求解偏置矩阵角元素的方法。将求解的偏置矩阵用于国产资源二号卫星遥感影像的几何纠正,在无地面控制情况下,对地目标定位精度达到了实地上的152.338m,很好地补偿了影像上的系统误差,显著提高了直接利用卫星系统参数进行对地目标定位的精度,从而验证了所提出偏置矩阵求解方法的正确性以及用其补偿卫星遥感影像系统误差的可行性。     

以豚草为例利用GIS和信息理论的方法预测外来入侵物种在中国的潜在分布

外来物种入侵已经对世界各国的经济、公共健康、农业生产力和生态完整性造成了越来越大的威胁, 描述和预测外来入侵物种的空间分布对物种入侵的防治和早期预警起着重要的作用. 生物多样性数据的不对称性以及生物建模过程中模型选择的不确定性给入侵物种空间建模带来了困难和局限. 本研究利用统计学和信息理论的方法, 从地学空间制图和生物建模的角度研究了外来入侵物种(以豚草Ambrosia Artemisiifolia L.为例)的潜在分布以及环境影响因子, 提出了一种改进的logistic回归模型. logistic回归模型的选择基于Akaike信息标准(AIC), 针对物种数据的不对称性, 本研究提出了一种新的频率统计的方法去划分物种源生地的适应性生存环境. 最后, 我们把在源生地建立的模型和分类标准投影到入侵地绘制了该物种在入侵地的相对适应性分布图.