林业科学异构数据访问技术研究

在分析了林业科学数据共享环境中操作系统、数据存储、数据语义不同层次的异构性的基础上,提出了基于服务的林业科学数据共享系统体系结构,从而实现不同操作系统、应用平台层的分布式数据访问;在数据存储层面,设计了基于设计模式的数据访问组件,实现不同数据库和多种数据文件数据的统一访问;通过公共数据元目录消解数据在语义层的异构性,从而实现异构数据流在林业科学数据平台中自动交换.     

一种影像快速加载及显示策略

目前普遍采用构建影像金字塔存储模型来解决遥感影像数据的加载及显示时存在的问题,但仅使用构建金字塔模型的策略在效率及系统鲁棒性等方面存在着诸多不足。结合影像动态提取技术和影像金字塔技术提出了一种灵活高效的影像加载及显示策略,充分利用系统内存空间,减少不必要的I/O操作,在保证系统性能的前提下大大提升影像加载与显示的用户体验。最后,利用C#语言开发程序Fload实现该策略,并与ESRI公司的ArcMap软件在执行效率、程序性能等方面进行了综合比较。结果表明,该影像加载及显示策略在性能上表现良好。     

乡镇土地调查数据库建库介绍

数据库属于信息系统的核心和基础,在土地测量过程中起着非常重要的作用。对土地测量数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程,数据库所采用的方法主要有数据库物理结构优化,针对数据库的特点优化存储土地测量数据对象的存储参数,建立合理的索引和建立数据库完整性约束,从而使数据层实现数据库的完整性保障。     

森林资源信息样本影像数据库的建立方案

提出了通过建立森林资源信息样本影像数据库、提高森林资源信息的提取速度和可靠性的方案,并对森林资源信息样本影像数据库建立步骤、关键性技术、整体流程及其应用进行了分析和探讨.     

中高分辨率遥感影像在林业中的应用现状及其存在的问题

遥感影像已成为林业工作中必不可少的介质,中高分辨率遥感影像的出现带来了更大的机遇。遥感在林业上应用范围很广,包括森林资源调查、森林资源动态监测、荒漠化与沙化土地监测、森林火灾监测、森林病虫害监测、林业生态工程监测与评价等。但是,在应用过程中也存在很多问题,如数据源价格偏高,图像阴影无法去除,树种识别困难和森林蓄积量估测精度不高等。文章提出了建立影像数据库,建立主要树种的波普数据库,建立数学模型,建立植被解译体系等方法来提高中高分辨率影像在林业中的应用。     

无人机在松材线性虫病监测上的应用研究

针对松材线性虫病监测的难点问题,提出了基于无人机航测生产的正摄影像图自动识别、监测的方法:该方法首先利用无人机航测,采集高分辨率数据,而后生产正摄影像图,利用RGB色域分割图像算法实现病树的自动监测。经数据验证,所提出的方法提高了监测的自动化程度,降低了人工成本,提高了监测效率。     

基于镶嵌数据集进行海量栅格数据库构建及空间可视化检索方法的探索

针对海量遥感数据批量裁切、拼接存在缝隙、黑边且耗时长,遥感数据空间可视化、检索查询效率低下等问题,本文提出了基于镶嵌数据集组织、存储、管理数据方法,实现海量遥感数据快速无缝拼接及空间可视化高效检索。结果表明:镶嵌数据集通过对原始数据重新采样创建金字塔,金字塔采用分辨率递减的形式表示数据集,仅检索使用指定分辨率(取决于显示要求)的数据,因此可加快栅格的显示速度,提高效率。     

数字林业数据管理平台研究

分析林业信息系统中信息孤岛形成的原因,提出基于服务的数字林业数据管理平台体系结构.服务层通过Web服务技术屏蔽了操作系统和数据库系统的异构性,公用数据元目录机制消解了系统在语义层的异构性,汇聚层融合子节点元数据并统一访问接口,从而在全林业行业范围内实现分布异构数据的统一管理和访问.平台保持系统间的松耦合性,克服异构数据转换的关键性难题,向用户提供简单一致的数据访问方式,符合当前林业管理体制,具有广阔的应用前景.     

基于TM影像和统计分析的林分参数估测研究

林业研究中的主要兴趣点之一在于通过经验或半经验模型建立林分参数与遥感影像数据间的相互关系来估测林分参数.基于覆盖美国佛罗里达州东北Duval县的遥感数据和两块样地清查数据,论文探讨了所选林分参数与TM影像光谱DN值间的相关性.相关性分析结果表明,单波段或植被指数对林分参数的解释能力低于50%,为此构建了林分参数与影像多波段间多元回归模型来估测林分参数.预测结果通过另一组数据验证,除林分密度外,其它参数估测可信度达75%以上.论文最后探讨了预测模型不足和需改进的地方,并指出该研究有助于更好地理解影像光谱值和林分参数间的关系.图1表2参9.     

森林资源信息样本影像数据库的建设技术研究

本文提出了通过建立森林资源信息样本影像数据库提高森林资源信息的提取速度和可靠性的方案 ,并对森林资源信息样本影像数据库建立步骤、关键性技术、整体流程及其应用进行了分析和探讨。     

基于特征点匹配的图像拼接系统

对森林病虫害航空遥感监测中的图像拼接问题进行了研究。通过建立图像对应模型 ,按照特征点匹配的方法 ,并使用场景平面模型 ,构造了一个图像拼接系统。拼接的过程中针对图像拼接系统中特征点的提取 ,对应控制点的选择和对应点的搜索等问题 ,提出了模型参数的迭代求解方法。数据处理结果表明 ,使用该方法 ,能很好地改进了模型参数的精度 ,从而提高图像拼接效果     

基于ELECTRE的建筑设计方案的优化决策

以南京地区为例,通过建立建筑设计方案评价指标体系,并用模糊综合评判法确定各指标的权重。运用Ecotect具备的模拟功能建立性能化建筑设计方案评价指标,进行建筑项目综合性能模拟,以达到设计方案的优化。采用ELECTRE方法,通过规范决策矩阵来进行多方案多属性的决策,最终得到建筑设计整体综合性能的最优方案。     

基于模糊数学的绿色建筑方案的优选

针对当前经济形式下绿色建筑高速发展,各种类型的绿色建筑层出不穷,为了能对绿色建筑的使用性能等各个方面进行更好的评价,选择性能更加良好的绿色建筑方案。基于德尔菲法及模糊数学,通过体系结构设计、评价目标的分解、指标的筛选和确定、指标权重的确定和修正、指标评价方法和综合评价结果的确定、节能等级标志的建立等关键步骤,从综合能源利用、建筑品质、环境负荷、施工企业管理、人员的健康和安全5个总体指标方面构建绿色建筑综合评价模型,对绿色建筑进行综合评判,并结合实例给出具体的算法。     

基于改进卷积自编码机的油茶果图像识别研究

为进一步提高油茶果识别的速度与精度,提出一种基于改进卷积自编码机神经网络的油茶果图像识别方法。该方法以非对称分解卷积核提高训练速度,以输出端重构输入端的直连训练方式减少信息损失;利用改进的自编码机训练不同颜色通道的图像,随后在共享层中利用金字塔池化算法融合高阶特征,利用softmax算法构建分类器。结合selective-search算法生成候选区域,并对其进行筛选,利用训练好的网络设计油茶果果实图像检测器验证算法的实用性。改进算法100次迭代所需时间为166 s,平均识别准确率为90.4%;改进模型收敛性能较好,学习能力强,经过10次迭代之后即可达到85%的识别准确率,在样本数目为200的小数据集上可达到82%的识别准确率;同时,检测器的搭建验证了算法的有效性,在2 s内即可实现对单张实际图像上目标区域的检测,总体识别精度为87%,使得算法具有一定的实时检测能力。试验结果证明,改进后的算法具有较高的识别准确率与学习能力,以及一定的实用性,可为油茶果图像识别提供参考。     

3S技术在城市绿地系统中的应用探讨——以园林绿地信息采集与管理中的应用为例

以构建城市园林绿地系统的空间数据库为切入点,探讨了以遥感影像(RS)和全球卫星定位系统(GPS)为信息源,以地理信息系统(GIS)为平台的城市园林绿地系统数字化管理的应用技术。根据航空像片和高分辨率卫星影像数据特点及数据采集中应注意的问题,提出了城市绿地系统影像库、矢量库和属性库的空间数据库建库的方法与对策。通过对不同用户城市园林绿地系统空间数据库的使用特点分析,设计了具体的应用思路。     

基于BP神经网络的CT图像重建方法研究

提出了将三层BP神经网络算法应用于不完全投影数据的图像重建。采用新的方法确定隐含层至输出层的权值,利用误差反向传播自动调节输入层和隐含层之间的权值,使重建图像投影不断逼近原始图像投影,并采用改进的Sigmoid函数和在线调整学习速率,显著加快了网络收敛速度,提高了重建图像质量。     

多极化星载SAR森林覆盖变化检测方法

【目的】利用多极化星载SAR数据,分析后向散射强度比值影像的概率密度分布特征,融合后向散射强度信息和影像空间上下文信息,提出一种具有较高检测正确率及较低虚警率和漏警率的森林覆盖变化检测方法,为多极化SAR卫星数据的业务化应用提供技术支撑。【方法】将"2期分别分类森林覆盖变化检测法"(CBFC)与"贝叶斯最大期望-马尔科夫随机场(EM-MRF)变化检测法"相结合,首先采用阈值分割法分别对2期多极化SAR影像进行森林-非森林分类得到初始森林覆盖变化图,然后以初始森林覆盖变化图作为训练数据对多极化比值影像进行Fisher特征变换和EM-MRF分类处理,2个时相的HH、HV极化比值影像经Fisher特征变换转化为一个综合差异影像,输入EM-MRF进行迭代分类得到森林覆盖变化检测结果。以黑龙江省逊克县为试验区,以2期ALOSPALSAR双极化数据为SAR遥感数据,以对2期Landsat-5影像、高空间分辨率遥感影像进行目视解译得到的森林覆盖变化图为参考,对本研究提出方法的有效性与CBFC方法及直接用CBFC提取的森林覆盖变化检测图掩膜EM-MRF地表覆盖变化检测图方法(CBFC-EM-MRF)进行比较评价。【结果】通过Fisher特征变换得到的差异影像可有效增强森林覆盖变化、未变化类别的对比度;CBFC通过阈值分割法进行森林-非森林分类,提取的森林覆盖变化图中出现很多面积很小的虚警检测,漏警率也很高,而本研究提出方法通过MRF加入影像空间上下文信息,提高了检测结果的空间连贯性,森林覆盖变化检测虚警率为1.58%,漏警率为11.87%,正确率为98.36%,检测效果和精度明显优于CBFC和CBFC-EM-MRF。【结论】多极化星载SAR森林覆盖变化检测方法具有收敛性好、检测结果可信度高、需要用户交互较少等特点,对我国高分三号及未来其他多极化SAR卫星的森林资源监测业务应用具有重要参考价值。     

基于多特征提取与注意力机制深度学习的高分辨率影像松材线虫病树识别

为了提高松材线虫病树的监测效率,减少其对林业生产造成的损失,提出一种基于多特征提取与注意力机制深度学习的高分辨率影像松材线虫病树识别方法.该方法首先在高分辨率遥感影像上提取松材线虫病树的光谱特征、空间特征等多特征,然后进行Relief特征选择算法,取特征权重前8个特征进行病树识别,发现选择差值植被指数DVI(diffe...     

专家系统在森林遥感图象分类中的应用

传统的林业遥感图像计算机分类方法,多作为目视判读的一种辅助手段,对数字图像数据本身进行分类。在这种分类过程中,各种辅助数据及林学家、图像判读员的经验和知识一直未能得到直接充分有效的利用。通过建立专家系统可将上述各种辅助数据和专家知识直接加入计算机分类的过程,以达到在一定程度上取代目视判读的目的。本文讨论了一个小型林业遥感图像分类专家系统的总体设计、数据库设计、信息综合、推理方法以及用此系统对一TM图像进行实际分类的初步结果。     

盐城丹顶鹤保护区核心区土地覆被信息提取及其动态变化分析

基于江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区核心区2002年LANDSAT影像数据和2010年ALOS影像数据，分别对两期遥感影像进行图像分类比较、图像差值运算、提取影像植被指数，进行图像差值运算等处理，提取保护区核心区地类和植被覆被的相关信息及其动态变化情况，为保护区核心区进一步加强管理与保护提供科学依据。研究结果表明，保护区核心区的人为干扰较小，境内的原生湿地保存完整，生态系统基本实现自我更新，这种情况对于丹顶鹤的保护非常有利。