基于Python的1∶10000 DLG接边检查工具设计与实现

为了提高成果数据接边效率,基于二次开发脚本语言Python,设计了1∶10000数字线划图(DLG)数据的批量接边检查工具,包括要素属性检查、位置检查、有向线方向一致性检查和跨带检查等功能.项目实际应用结果表明,该软件可准确、快速检查出数据中要素不接边的位置,对1∶10000 DLG生产效率和质量水平的提高具有重要意义...     

丝绸之路沿线节点城市扩张空间演变分析研究--以西安、兰州和乌鲁木齐为例

基于"一带一路"倡议构想,以丝绸之路沿线重要节点城市西安、兰州、乌鲁木齐为研究对象,采用1990-2015年6期TM/ETM影像数据,运用RS/GIS空间分析方法,综合城市建设用地扩张强度、扩张类型、扩张弹性等指标,系统分析了近25年来三大城市扩张的时空演变特征。结果表明:1)三大城市均呈快速扩张趋势,空间上扩张强度表现为西安>乌鲁木齐>兰州。2)三大城市扩张类型均以边缘式扩张为主,其次为内填式,飞地式扩张面积最少。3)西安市土地扩张速度快于人口增长速度,兰州市土地扩张和人口增长速度呈均衡发展趋势,而乌鲁木齐城市扩张弹性介于二者之间。     

兰州新区地表形变与土地利用类型关系研究

针对黄土高原地区城市地面沉降与土地利用类型的量化关系,该文以兰州新区为代表区,基于40景Sentinel-1A雷达影像应用SBAS-InSAR技术和两幅高分一号卫星影像使用随机森林算法,分别获取了研究区2017年3月20日-2019年10月24日地表形变速率、2017年3月26日以及2019年10月29日的土地利用分类结果.研究结果表明:兰州新区分布广泛的沉降区,西岔镇形变最显著,最大的垂直沉降速率可达53 mm/a.研究期间,不同土地利用类型对应的沉降量不同.裸地和建筑用地最大,其沉降量最大值分别能达到23 mm和10 mm;耕地和草地次之;林地和水体最小,并且沉降起伏显著.在土地转移的过程中,裸地和建筑用地的迁移与沉降的关联度最高.在进一步推进兰州新区发展的同时,应避免过度土地开发带来的消极影响.此外,在预知土地转出类型的前提下,可以在部分区域事先采取适宜的防护措施.     

基于空间关系的海上应急救援力量调度模型

本研究以Voronoi图为研究工具,对普通Voronoi图在海上救援应用中的局限性进行分析,并对其进行了合理改进,提出了“海上救援V图”。同时,结合模糊层次分析法和引力模型方法计算各海事机构救援力量的“吸引力”权重矩阵,提出了基于Voronoi图的海上救援调度模型。最后,结合具体救援案例,构建了基于Voronoi图的海上应急救援模型MRSV。实验结果表明：该模型能够在顾及海上特殊地理环境以及要素间空间关系的基础上,综合考虑各海事机构的救援力量,针对不同海难情况,选调合适的救援机构,调度结果合理,能够达到优化救援力量配置的目的,可以为目前海上应急救援力量调度提供参考。     

近期哈尔里克山脉冰川变化遥感监测

哈尔里克山脉冰川的快速退缩已经影响到吐鲁番坎儿井的水量,先前关于该区冰川研究不够细致,且最新资料报道较为短缺。以哈尔里克山脉冰川为研究对象,基于Landsat TM/ETM+和OLI影像（1992、2002、2010、2016年）,通过比值阈值法、目视解译结合GIS技术,提取了该地区四期冰川边界,同时对研究区周边气温、降水以及日照时数进行线性趋势分析,研究其与冰川的响应关系。结果表明：（1）1992-2016年,哈尔里克山脉冰川总体呈现出持续退缩趋势,面积退缩了13.18%,年均退缩率为0.56%,近年来退缩速率有所减缓。（2）近似估算的冰储量在过去25 a间减少了18.33%,冰川物质亏损将对该区短缺的水资源提供了危险的信号。（3）冰川退缩率与冰川规模呈指数函数变化趋势;低海拔区冰川存在明显的末端升高趋势;N和NW向的冰川占明显优势,但N向退缩率最慢。（4）分形理论分析表明该地区冰川未来退缩将趋于一种稳定状态。该区气温和日照时数的显著上升导致其冰川退缩,同时冰川规模、海拔和坡向分布也是冰川变化的重要因素;对比发现该区冰川退缩速率较天山其他区域慢。     

DRSP和RVP8天气雷达信号处理效果定量分析

为适应国防装备关键部件的国产化进程,选用2014年3~7月,在某型多普勒天气雷达上,国营第784厂生产的DRSP和进口RVP8两型信号处理器分别采集的基础数据,开展处理效果的回波形态结构对比,并引入段百分比、段偏差、段偏差百分比、段平均差及均方根误差进行定量分析,该方法可供类似试验参考。结果表明:两型信号处理器对回波形态结构处理效果基本相当;DRSP对于各区间数据处理效果的定量分析按优排序为速度、强度、谱宽;针对数据差异集中区间和谱宽产品,包括信号处理器参数配置等方面展开优化,进一步提高国产器件的精度。     

基于遥感资料的中亚阿拉套地区冰川变化及动因分析

以1990年、1999年、2006年和2013年的Landsat TM/ETM+及OLI/TIRS遥感资料为数据源,通过计算机半自动解译及人工目视解译方法得到中亚阿拉套地区1990—2013年4景冰川数据,同时对研究区周边气温、降水进行趋势分析和周期性分析,并应用GIS技术研究了过去近24年来冰川变化特征及其与气候变化的响应过程。结果表明:11990—2013年,中亚阿拉套地区冰川退缩明显,冰川总面积从680.73 km2退缩到539.28 km2,总面积减少了141.45 km2,退缩率为20.78%,平均单条冰川面积减小0.12 km2;21990—1999年、1999—2006年及2006—2013年3个时段年均退缩速率经历了"慢—快—慢"的过程,但后两个时段都较前一时段退缩快,表明自1999年以来阿拉套地区的冰川进入加速退缩的新阶段;3大规模冰川分解使得小规模冰川的总面积和条数均有所增加;4研究区处于气温偏高期,降水偏少期,区域变暖是该区冰川退缩的主要因素;5通过分形理论对研究区冰川空间结构特征分析表明,预计未来该区冰川消融率将趋于稳定但仍处于较高状态;6与中国天山各地区冰川变化进行对比,发现该地区冰川退缩速率较天山其他区域快。     

升降轨Sentinel-1A时序InSAR的中川国际机场地表形变监测与分析

可靠地监测基础设施的形变对于评估其结构健康至关重要。本文以中川国际机场为研究区,基于46景升轨和45景降轨Sentinel-1A雷达影像,使用SBASInSAR和PSInSAR技术获取了中川国际机场2017年3月27日至2020年3月23日、2017年3月20日至2020年3月28日的地表形变速率以及时序位移量,并采用内、外部检验的方式对4种监测结果进行了评定。同时结合相干性系数均值、直方图统计、形变速率方差及其标准差,选取最理想的形变结果从人为因素和自然因素分析了中川国际机场地表形变的成因。结果表明:4种形变结果总体较为一致,不同轨道模式数据采用同种时序InSAR技术所得监测点的方差和标准差较为接近,同种轨道模式数据采用不同时序InSAR技术的形变结果略有差异,SBASInSAR相比PSInSAR的监测结果更为稳健。中川国际机场存有零散的沉降区,机场西南角的形变最显著,最大的垂直沉降速率达11 mm·a-1。中川国际机场的地表形变与道路网、内部扩建等人为因素有关,地层界线与机场内部形变不直接相关,地表沉降区与岩性关联紧密。在进一步推进中川国际机场建设的同时,应避免过度人为活动带来的消极影响。研究结果以期为中川国际机场的土地利用规划以及灾害防治提供指导意见与相关信息。     

2001-2015年喜马拉雅南麓地区植被变化遥感监测

本文应用喜马拉雅南麓地区MODIS NDVI 植被遥感数据和格点数据,采用趋势线分析、多元回归等方法分析了该研究区2001-2015 年植被 NDVI_max 时空变化特征,同时利用Person 相关分析探讨了植被 NDVI_max 时空变化特征与气候因子的响应关系。结果表明：（1）2001-2015 年,喜马拉雅南麓地区年内平均 NDVI_max 1~3 月份呈下降趋势,4~6 月份开始缓慢生长,6~9 月份进入植被生长高峰期,10 月份开始逐渐降低;植被 NDVI_max 平均值为0.59,植被覆盖度较高;空间上植被覆盖度总体呈东南高西北低,由东南向西北递减;平均 NDVI_max 随海拔变化表现出明显规律性,80%的植被主要分布在较低海拔区（<4 050 m）。（2）15 a 间,喜马拉雅南麓地区植被 NDVI_max 变化具有阶段性特征,年均 NDVI_max 呈三个变化阶段：2001-2006 年和2010-2015 年分别以0.003 9·a^-1、0.005 3·a^-1 的速率增长,而2006-2010 年以-0.007 0·a^-1 的速率减少。植被生长季 NDVI_max 呈4 个阶段：2001-2004 和2007-2010 年分别以-0.001 8·a^-1、-0.010 6·a^-1 的速率逐年减少,但2005、2006 两年（0.014 8·a^-1）快速增长至最大值,2010-2015 年（0.006 3 a^-1）波动增长。空间上大部分地区表现出不显著退化,但少部分地区表现出不显著改善（0.05< p<0.01）,而西段低海拔区表现出极显著改善。（3）喜马拉雅南麓地区植被的变化主要由温度和降水量共同影响,此外,高海拔区气温上升引起的冰川融水对植被生长起到一定的作用,中部低海拔区可能还受到人类活动的影响。