基于Sentinel-2数据的农作物空间种植结构提取研究

以Sentinel-2数据为影像数据源,以全国30 m土地利用类型遥感监测数据中的耕地作为农作物空间种植结构提取的基础数据,以县域为尺度,采用多尺度分割结合面向对象的分类方法,对桦南县主要农作物(玉米、大豆、水稻)进行空间种植结构提取研究。结果表明：桦南县2020年玉米种植1.31万hm²,大豆种植0.72万hm²,水稻种植0.64万hm²,主要农作物的总体分类精度为95.22%,Kappa系数为0.89。该方法可以为县域农作物种植结构监测及调整提供技术支撑。     

有限元软件与通用图形软件间无缝连接的研究

采用面向对象技术,结合已开发的自适应有限元软件AFEAS,探索并实现了它和AutoCAD软件图形的无缝连接,并给出了一个简单的滑坡示例,验证了该方法的可行性和优点。     

面向对象的高分遥感影像信息提取技术研究

以World View-2高分遥感影像数据为例,采用规则集开发的模式进行地图要素提取,对主要制图要素图像进行了分割、分类试验,实现了多尺度分割的层次构建和制图地物要素分级分类。     

地理信息的时态性分析及时空数据模型的研究

地理信息系统中 ,时间、空间和属性是信息的三种基本成分 ,理想的地理信息系统应支持信息的时态性 ,对时空数据进行统一的模拟和管理。由于当前的地理信息系统软件难以处理时态现象 ,时空数据模型已成为GIS领域的一个研究热点。本文首先分析了地理信息的时态性 ,之后讨论了当前时空数据模型的研究现状 ,在此基础上 ,提出了一种面向对象时空数据模型 ,并从三个方面描述了该模型的数据结构 ,包括时空对象结构、时空数据组织方式和时空数据存贮方式     

遥感影像面向对象信息提取技术在GIS土地管理中的应用

本文主要研究通过高分辨率遥感影像和eCognition软件,利用面向对象信息提取技术来获取村庄尺度土地利用类型空间数据的技术方法。本项研究中的实验区主要地物包括麦田、旱作物、荒地、苗圃、道路、水体、建设用地和树木等类型。通过设置不同的分割参数并目视判定待识别地类的轮廓分割效果,获取适用于村庄尺度土地利用类型分类的最优分割参数,并通过分类精度对比说明面向对象信息提取相对于传统分类方法的巨大优势。     

一种面向对象的时空数据模型

地理信息系统中，时间、空间和属性是信息的3种基本成分，理想的地理信息系统应支持信息的时态性，对时空数据进行统一的模拟和管理。由于当前的地理信息系统软件难以处理时态现象，时空数据模型已成为GIS领域的一个研究热点。首先对当前时空数据模型研究现状进行了分析，在此基础上，提出了一种面向对象时空数据模型，并从3个方面描述了该模型的数据结构，包括时空对象结构、时空数据组织方式和时空数据存贮方式。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究

离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。     

面向GeoBML的作战任务建模与表达

针对目前指控系统的任务模型在地理信息语义描述上还不完善,不能满足战场环境仿真系统与指控系统之间的互操作问题,构建一种基于GeoBML的作战任务模型来有效解析指控系统的关键信息需求。分析了作战任务过程结构化特征,采用面向对象的方法构建作战任务和仿真过程概念模型;分析GeoBML的数据模型和形式化语法,使用形式化语言建立作战任务的语义模型;定义任务过程对象数据结构,构建任务驱动下的仿真过程数据映射模型;最后,基于该模型设计战场环境仿真平台组件并应用,验证其合理性与可扩展性。     

遥感影像线状地物智能化提取算法研究

对遥感影像线状地物的提取进行了深入研究分析,分别采用Snakes模型、二值形态学和面向对象处理等3种算法智能化提取线状地物。通过实验验证,3种智能算法都是行之有效的,且Snakes模型在各种线状地物提取上表现稳定,而二值形态学和面向对象算法在部分线状地物提取上表现较为突出,整体稳定性却不如Snakes模型。