城市绿地景观设计方案推荐与三维模拟

采用产生式规则表达园林规划的规律性知识. 提取植物生长的适宜性规则、空间布局的规律等,进行形式化表达,建立知识库;研发规则推理机,根据城市园林景观设计的目标,通过知识推理,推荐园林景观的设计方案;基于三维图形渲染开发库OpenSceneGraph（OSG）开发三维可视化原型系统,逼真模拟设计方案的三维景观效果,结合专家经验知识,在三维场景中交互式调整方案. 以园林植物的选择和空间配置为例,开展城市绿地景观方案的推荐与交互式设计模拟.     

福建省耕地等别空间分布特征研究

以福建省区域内耕地质量分等成果为基础,利用面积加权和空间分析两种方法,综合分析了全省耕地等别的空间分布特征.研究结果表明,福建省内无劣等地分布,耕地平均等高于全国平均等;全省耕地等别空间分布存在差异性.结合福建省耕地保护网络化监管试点项目耕地保护评价结果发现,分布在中区和差区的耕地面积占全省总耕地面积的50%以上,且中、差区的优等地面积占全省优等地面积的75%.福建省耕地等别总体偏高,耕地等别的空间分异性受到自然条件和经济条件的影响,全省耕地等别存在下降的风险.     

福建省耕地保护成效评价与地域差异分析

从耕地数量、质量及资源承载力等3个方面构建耕地保护成效评价指标体系,运用层次分析法和专家打分法确定指标权重,引入物元模型完成福建省耕地保护成效评价,并利用空间自相关指标探索福建省耕地保护成效的空间分异规律,从经济发达程度和耕地资源地域禀赋两个角度分析耕地保护成效评价结果.研究结果表明:福建省耕地保护成效呈现出两极分化的态势,评价结果为优和差的地区基本相当,二者合计占全省65.67%;在空间分布上,存在较强的空间正相关性,表现出明显的聚集特征;整体趋势是西北部优于东南部,内陆优于沿海,需依据各地区实际情况制定相应的耕地保护政策.     

结合时间序列分解和神经网络的河流溶解氧预测

为克服小流域数据资料少,河流溶解氧的非平稳特性及动态变化造成的预测困难,提出结合具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和Elman动态神经网络的预测方法.使用CEEMDAN方法对原始溶解氧时序数据进行平稳化处理及降噪,提取溶解氧随时间变化的波动特征、周期特征,以及长期趋势,通过计算样本熵(SE)值,将相似的特征序列合并,以减小误差累积,对合并后的新序列分别采用布谷鸟搜索(CS)算法优化的Elman模型进行预测,将各预测值叠加,得到最终预测结果.实验结果表明:CEEMDAN-SE-CS-Elman方法平均绝对误差(E_MA)为0.14;平均绝对百分误差(E_MPA)为2.07%;均方根误差(E_RMS)为0.24;可决系数(R²)达到0.951 6,精度较其他时间序列预测模型有所提高.     

网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测

利用皮尔森相关系数法处理网络搜索数据,用灰狼算法（grey wolf optimizer,GWO）优化支持向量回归（support vector regression,SVR）中的参数,提出并实现一种基于网络搜索数据和GWO-SVR模型的旅游短期客流量预测模型,并用参数优化后的SVR对客流量进行建模预测. 以四川省九寨沟和四姑娘山两个景区为例,构建GWO-SVR、ARIMA、BPNN、SVR、CS-SVR、PSO-SVR和无网络搜索数据等客流量预测模型进行实证分析. 结果表明,GWO-SVR模型均优于其他模型,具有更高的预测精度.     

基于北斗与ZigBee的生态环境参数实时采集系统

针对当前生态环境参数采集实时性差、智能化水平低、普通远程通信技术存在盲区等问题,设计并实现了基于北斗与ZigBee的生态环境参数实时采集系统. 系统以CC2530芯片为核心,选取温湿度、压强、光照强度、土壤含水率及负氧离子基本环境参数,结合ZigBee与北斗短报文技术,建立ZigBee监测网,在网关节点上嵌入北斗短报文模块,同时设计易于扩展且适用于短报文远程数据传输的编码,并应用于北斗移动终端,实现数据的实时显示与存储. 实验结果表明,ZigBee监测网工作正常,网关节点上北斗短报文模块的收包率高达95%以上,系统运作稳定可靠,同时还兼备扩展性,可集成其他传感器.     

基于地面激光雷达的单株树木叶面积指数测量研究

以单株树木为研究对象,实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)测量过程,以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。首先,借助支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现单株树木地面激光点云数据树枝与树叶的分类。然后,基于间隙率模型利用分类后得到的树叶点云数据计算得到叶面积指数。最后,以直接测量方法获取得到的LAI测量值作为真实值进行精度验证和评价,基于未分类点云数据得到的LAI相对误差为115.93%,而基于分类后的树叶点云得到的LAI相对误差为16.3%。实验结果表明,该方法可有效减小冠层木质组分带来的LAI测量误差。     

无人机遥感估算绿化园林三维绿量——以福州大学旗山校区为例

针对传统的三维绿量估算方法存在耗时费力的缺点,提出利用可见光无人机影像快速估算绿化树木三维量的方法.首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像;其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型;再次通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数,通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高;最后结合树种分布情况,按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型.     

采用车载激光雷达的带状地物矢量化与结构特征提取

针对车载激光点云带状地物形状多样、难以用规则语义信息矢量化,以及结构语义信息提取研究较少的问题,提出一种基于Ribbon Snake模型的车载激光雷达带状地物(道路边界、实线型标线、铁轨)矢量化与结构特征提取方法.首先,通过格网剖分构建点云特征图,利用Ribbon Snake模型提取带状地物矢量化数据;然后,分析不同道路和铁路场景的结构特征,生成具有准确几何和拓扑结构信息的三维矢量数据和属性数据.实验表明:该方法能够准确地提取带状地物矢量化与结构信息,实现不同场景下带状地物的有效完整描述.     

一种基于白帽变换的细小水体信息提取方法

提出一种基于形态学白帽变换的线性特征增强处理技术,从而有效提取遥感影像中的细小水体信息.通过白帽变换对改进的归一化差异水体指数(MNDWI)影像进行线性特征增强处理,获取形态学细小水体指数(MNWI)特征影像,并采用经验阈值和自动阈值相结合的方式实现水体样本信息双阈值分割提取,解决细小水体与线状道路容易混淆的问题.利用多幅Landsat影像测试本文方法,结果表明,本文方法能较好地提取细小水体信息,较好地保持细小河道形态的连续性,细小水体提取精度达到80%以上.