黄河下游堤内滩地土地利用的GIS分析

应用航空彩红外土地利用解译图,以ARC INFO为支撑软件,建立了黄河下游河道滩地(花园口至孙口河段)土地利用现状数据库。通过空间拓朴叠加分析,得到不同类型滩地的土地利用状况。并以数字高程模型为基础,本文分析土地利用与河道滩地的空间分布规律。     

水流分配策略随下坡坡度变化的多流向算法

提出了一种新的多流向算法方法(MFD-fg),其基本思想是水流分配策略应在空间上随着与下坡坡度相关的地形参数而变,从而地形对水流分配的影响可以得到合理、有效的建模。比较分析表明,MFD-fg采用以最大下坡坡度的线性函数对水流分配进行加权,是较好的水流分配策略。应用实验表明,与目前具代表性的单流向算法与多流向算法相比,MFD-fg方法的结果可获得更合理的汇流面积。     

天绘一号卫星影像融合及其质量评价

以南京市天绘一号卫星影像为实验数据,运用IHS变换、Brovey变换、Wavelet变换、PCA、Pansharp等遥感影像融合方法对其全色和多光谱影像进行融合,并对5种方法的融合结果进行了定性和定量分析。实验结果表明,IHS变换法和Pansharp法能显著增强融合影像的光谱信息,提高融合影像的空间分辨率。     

用于时间序列聚类分析的小波变换和特征量提取方法

利用小波变换的多尺度分辨功能,对时间序列数据进行多次Haar小波变换,将时间序列分解为尺度分量和细节分量;通过保留尺度分量,提取时间序列的趋势信息,并结合统计特征量计算,将时间序列的趋势信息与几种统计特征量组合在一起,构成SOM神经网络的输入向量,对时间序列进行聚类分析。通过在几类模拟时间序列数据上进行实验分析,取得了较好的实验效果。并将此方法应用到基于MODIS遥感影像的林地植被提取中,获得了较高的提取精度。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。     

地球科学知识图谱一站式共享服务系统

知识图谱作为当前最有效的知识组织和服务方式，已经成为人工智能的基石，在语义搜索、机器翻译、信息推荐等方面得到了广泛的应用。大数据时代下，地球科学（以下简称地学）分散、多源、异构数据的整合集成、挖掘分析及其知识的智能发现等迫切需要知识图谱的支撑。为了促进地学知识图谱的建设与应用，自2019年启动以来，“深时数字地球国际大科学计划”（Deep-time Digital Earth,简称DDE）就将知识图谱作为其重要的研究建设内容，经过3年多的建设，DDE已经建设形成了大量的地学知识图谱，亟需一站式共享这些知识图谱。文章首先介绍了DDE知识图谱内容体系，分析了DDE知识图谱内容组成及其特征；在此基础上，开展了地学知识图谱一站式共享服务系统的设计，包括系统功能体系和架构的设计；最后介绍了系统实现的技术路线及其关键技术。实践证明系统可有效实现DDE知识图谱的一站式共享服务，可为类似的知识共享服务系统提供参考。     

遥感云计算平台发展及地球科学应用

人类已有半个多世纪的全球历史遥感数据积累,这些不断涌现的海量遥感数据形成的遥感大数据为地球科学研究提供了丰富的数据支持;对遥感大数据快速处理、分析和挖掘是一个新的挑战.遥感云计算平台的出现为遥感大数据挖掘提供了前所未有的机遇,并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式,使得全球尺度的长时间序列快速分析和应用成为可能.本文...     

基于无人机智能基站的空地协同低空无人机遥感网构建及应用

无人机可以灵活、高效地获取地表要素信息，近年来轻小型民用无人机广泛普及，无人机遥感与行业应用的结合不断深入。随着科技的进步，无人机载荷、通信、数据处理等技术取得了快速发展，同时，由于续航时间和覆盖范围有限，无人机在自然资源、生态环境、社会治理中的应用也面临着困难和挑战。本文针对低空无人机组网观测的关键问题，提出了智能无人机、无人机基站和运营系统组成的空地协同低空无人机遥感网系统，通过无人机智能基站实现无人机高频次观测，通过运营系统实现多无人机自主协同作业，通过智能无人机实现智能化监测。研究成果在佛山市丹灶镇开展示范应用，构建了由8台无人机智能基站组成的低空无人机遥感网，通过5G网联无人机组网，打破传统无人机作业在巡查频率、覆盖范围、响应时间的限制，为当地水务、环保、公安、应急、城管、国土等部门提供高频次、全天时、快速响应的无人机智能巡查服务。本文提出了一种空地协同的低空无人机遥感网系统，并成功应用于国土、交通、生态环境等领域，打造了无人机遥感网驱动的智慧城镇模式，未来将与地理空间智能、物联网等技术深度融合，构建立体化无人机遥感网和智能运营平台，并在全国开展低空无人机遥感网的示范应用。     

基于GIS 的南海中尺度涡旋典型过程的特征分析

以具有复杂时空演变过程的海洋中尺度涡旋为研究对象,以定量表达和组织涡旋典型过程案例为前提,基于Global NLOM(Naval Research Laboratory Layered Ocean Model)所得的SSH(Sea Surface Height)、SST(Sea Surface Temperature)和表层海流场,对海洋中尺度涡旋进行综合辨认和动态跟踪。以南海为例,通过提取涡旋典型过程中的典型状态,建立中尺度涡旋典型案例库。然后以库中所有过程案例为对象对涡旋进行GIS(Geographic Information System)时空特征分析。所得结果为:(1)南海中尺度涡旋整体上呈东北-西南向分布,涡旋水平移动速度为3~16 cm/s,平均速度为8.4 cm/s。(2)大部分涡旋向西移动。春夏季涡旋主要向西北方向移动,秋冬季涡旋主要向西南方向移动。(3)南海东北部涡旋主要集中在9~10月以及次年的1~2月发生,涡旋先向西北方向移动,后又转向西南方向移动,大部分中尺度涡旋不能西移太远。南海中部气旋涡主要发生在冬、春两季。一部分涡旋沿陆坡向西南运动,其中一些反气旋涡沿南海海盆向西运动。南海东南部在研究期内只有反气旋涡出现,向西或西北偏西运动,这里的涡旋比较弱,但移动距离较长,也有较长的生命周期。南海西南部夏季出现的涡旋多于冬季,且夏季的绝大部分涡旋以偶极子结构出现,该区域涡旋移动的距离较小。该研究引入GIS技术,基于大量时空数据对具有复杂时空特征的中尺度涡旋的信息进行组织、存储,以期通过对涡旋生消过程的时空分析来揭示其演变规律,为进一步研究海洋涡旋的空间推理预测奠定了坚实的基础。