基于激光点云批量化自动滤波分类技术研究

通过基于VC++6.0,OPENCV和GDAL/OGR自主开发数据处理软件来实现,直接读取点云数据的统计指标信息,如点密度、点云坐标最小值和最大值、标准差,根据统计的指标信息设置最大最小高程,进行高程异常滤波处理,自动滤除最大最小高程之外的点云,通过均值方差迭代滤波参数设置进行批量均值方差迭代高程异常滤波,进而可以进行批量粗分类,将植被、道路、房屋、水体等非地面点和地面点提取出来,实现激光点云的高效滤波并生成DEM。     

基于格网的洪水灾害危险性评价分析——以巴基斯坦为例

洪水灾害已成为给当今人类带来严重损失的自然灾害之一,因此,灾害风险评价是区域经济持续发展的前提与条件。本文从致灾因子和孕灾环境两方面进行分析,综合考虑降水(累计降雨量和最大降雨量)、河流(河网密度)、地形(高程值和坡度值)、土地利用和植被(NDVI)共5种相关因子,以1km格网数据为基础,运用AHP(层次分析法)对巴基斯坦洪水灾害进行了危险性评价。结果表明:巴基斯坦洪水灾害危险性受降雨和地形的影响较大,其危险程度东南部大于西北部,并由东南部向西北部逐渐递减。     

利用TPCA分析北京平原区地面沉降的时空演化特征

时间主成分分析（temporal principal component analysis,TPCA）可用于地学领域中提取时空数据的时序特征和空间分布特征,北京平原区的地面沉降具有典型的时序和空间特征。在利用永久散射体干涉测量技术获取的北京平原区2003—2010年地面沉降数据的基础上,采用TPCA方法分析了北京平原区地面沉降时空演化特征。经分析发现:（1）TPCA分析得到的第一主成分反映了地面沉降在该长时序阶段的空间分布特征。（2）第二主成分得分为正的空间点与可压缩层厚度在130 m以上的区域在空间分布上有一致性和相关性。（3）在空间上,第一主成分为负值与第二主成分为正值的永久散射体点分布在年均沉降速率30 mm/a以上的严重沉降区域。严重沉降区具有明显的南北沉降分类现象和季节性差异,具体表现为:北部沉降区在春夏季节的沉降量大于秋冬季节;南部沉降区则与之相反。总之,基于时间主成分分析方法可分析得到研究区的地面沉降时空演化规律,为城市安全监测提供数据支撑。     

利用ICA算法进行全极化SAR影像滤波研究

提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法。首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵。采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价。结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势。此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力。     

基于生态水文学的地下水资源管理研究——以延庆盆地为例

传统的地下水资源管理往往只关注地下水位的变化,而很少考虑变化的水位会对区域生态系统产生什么样的影响。本文在生态水文模拟的基础上提出了一种基于生态水文学的地下水资源管理新方法。该方法耦合土壤水分与地下水位,考虑植物在水分胁迫下的蒸腾抑制机理,通过土壤水分亏缺与植物水分胁迫耦合水文过程与植物响应,进行基于过程的分布式生态水...     

“数字地球”科学工程

“数字地球”是集科学、技术和工程于一体的一项宏伟的科学体系。“数字地球”由基础研究、技术支撑和科学工程三部分组成,其中科学工程是“数字地球”的核心和目标。文章在我国“数字地球”科学工程现状分析的基础上,结合国情,对我国“数字地球”科学工程的发展提出了建议。     

土壤颜色——一个可靠的气候变化代用指标

将研究剖面自上而下以2cm间隔采取的样品,烘干并研磨至小于45μm,此时,土壤的颜色将不再发生变化。将处理好的样品分别测土壤颜色指标亮度、红度和黄度,将测得的亮度、红度和黄度指标分MIS4、MIS3、MIS2和MIS14个阶段,通过与研究剖面的气候指标磁化率、粒度和CaCO_3在百年尺度、千年尺度上的对比分析,以及在万年尺度上与高纬格陵兰GRIP冰芯记录和反映全球冰量变化的SPECMAP曲线进行对比分析表明：土壤颜色指标作为气候变化的代用指标无论在百年尺度、千年尺度还是在万年尺度上均是可靠的,这种可靠性在末次冰期阶段表现得更为显著,这一结论是否适用于整个第四纪冰期间冰期旋回,尚需更多黄土剖面的研究事实来加以证明。     

中国不同气候区域Hargreaves模型的修正

在计算参考作物蒸散量的模型中,FAO Penman-Monteith模型计算准确但需要气象参量过多,而Hargreaves模型只需要气温数据却无法保证较高的准确性。为了提高Hargreaves模型在中国不同气候类型条件下的适用性,以FAO Penman-Monteith模拟值为参考,建立了Hargreaves模型的修正系数。CLIMWAT数据库中156个站点的应用表明,修正前R2、RMSE分别为88.1%、3.803mm/d,修正后分别为97.3%、0.233mm/d;北京站多年的应用表明,修正前R2、RMSE分别为94.4%、4.861mm/d,修正后分别为97.2%、0.442mm/d。在此基础上,利用GIS分区运算工具建立了中国不同气候区域的修正系数表。研究结果有助于提高常规气象观测条件下(无风速、辐射观测)不同气候区域参考作物蒸散量的估算精度。