基于WebGIS地理信息网络发布的技术实现与应用

为解决农业智能系统宏观决策提供技术支撑,利用W ebG IS(W eb Geograph ic Inform ation System),Ar-cIMS(Arc InternetM ap Server),Servlet/JSP(Java Server Pages),动态W eb等软件技术,提出地理信息网络发布的技术路线。通过前后台分割,使传输过程优化,可有效地应用该技术建造一个基于W ebG IS的粮食作物品种动态智能系统,实现了粮食作物区域的信息发布,为农业宏观区域的管理、规划和决策提供了依据。     

基于WebGIS的粮食作物品种动态区划智能系统的开发与实现

农业专家系统大都偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养植专家系统，且缺乏一个良好的交互式的用户界面来发布、管理和分析宏观农业，使其可视化等．笔者从宏观尺度在大农业信息化方面做了有益的探索，以吉林省为例通过利用GIS及其相关技术，特别是WebGIS技术（ArcIMS）的应用，提出地理信息．网络发布的技术路线，建立了一个基于WebGIS的粮食作物品种动态智能系统．     

三维中心裂纹板中J积分的计算及分析

利用大型有限元软件ANSYS ,对受单向拉伸的中心穿透裂纹板进行了三维弹塑性断裂计算和分析 ,分别得出屈服应力、切线模量、裂纹深度及板的厚度的不同引起J积分值的变化 ,为防断裂设计的选材和结构完整性评价分析提供了理论依据。     

遥感技术及地理信息系统在地质勘查中的应用探讨

遥感地质找矿预测新方法是在遥感地质找矿技术中,以定量提取遥感找矿信息为主要手段,遥感与GIS相结合,集地、物、化、遥和构造—地层—岩石—矿化（蚀变）信息为一体,具有规范化、标准化、易操作、实用性强的遥感地质找矿预测方法。该文探讨遥感技术及地理信息系统在地质勘查中的应用。     

农业宏观决策支持系统的应用研究

把人工智能技术和地理信息系统有机地结合起来,在地理信息系统和专家系统结合方面作了较为深入的研究.本研究克服以往农业专家系统偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养植专家系统的不足,首次从宏观尺度上在大农业信息化方面做了有益的探索.系统采用常识推理模型和基于知识部件库专家系统结构,在地理信息系统平台(MapInfo)上,用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统,给出了J省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究.     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。     

农业宏观决策支持系统的应用--以吉林省玉米为例

目的 研究粮食作物品种的智能动态区划工作。方法 通过对智能地理信息系统的深入研究，可获得人工智能技术和地理信息系统的集成，并将它用于研究农业宏观信息的智能化实现。同时系统采用常识推理模型和基于面向对象的知识部件库专家系统结构。结果 在地理信息系统平台上，用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统，给出了吉林省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究。结论 GIS和专家系统的集成能够为农业的宏观管理提供有效的决策支持。     

基于 CatBoost 算法的面向对象土地利用分类

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以 Sentinel-2 遥感影像为数据源,应 用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维,分别使 用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明, CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上,且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此 CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

多源遥感数据融合方法的新探索

目前常用的几种遥感图像融合方法在不同的应用层面上有各自的优势,但也存在比如光谱信息丢失严重等现象。为此,首先分析对比了传统的4种融合方法,用高分辨率SPOT图像和多光谱TM图像分别运用4种融合方法进行图像融合的研究。在此基础上提出改进的多进制小波包融和方法,并通过主观与客观相结合的质量评价方法对融合效果进行比较。分析结果表明,主成分分析融合要比B rovey融合能够更好的刻画细节;多进制小波包融合所丢失的图像光谱信息为最低,能更好的刻画细节问题;乘积融合法在增强建筑物信息方面有比较突出的优势。     

基于时间序列的可燃物含水率指数模型的研究

为提高预防林火发生和火灾工作预测的准确性, 研究了森林可燃物含水率与气象因子的非线性关系, 以 分析森林可燃物含水率的变化。 以哈尔滨城市林业示范基地为研究基地, 选取 3 种典型的林分中地表死可燃 物含水率作为研究对象, 在 2014 年 9 ~11 月秋季防火期内, 每周选取固定的两天时间, 从 8 ~18 点时测量, 选 取枯叶、 1 hr 枯枝和 10 hr 枯枝分类进行研究, 得到的数据运用 EXCEL2013 和 SPSS19. 0 对数据进行后续的处 理和相关性分析, 研究了秋季防火期内蒙古栎、 胡桃楸和白桦 3 种林型中可燃物含水率与气象因子的相关性分 析, 建立了非线性的指数模型。 3 种林型的可燃物含水率范围在 14% ~67%, 在非线性模型中, 得知前 1 h 与 当前时间段的相关性最高, 达到 0. 89, 白桦和蒙古栎林型的模型精度均小于 15%, 精度较好。