GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现

近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。     

基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价

土壤养分综合评价在很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评价中定性概念与评价指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,基于云理论及模糊数学原理,构建了基于云模型的耕地土壤养分模糊综合评价方法。以吉林省大安市为研究对象,选取耕作层中有机质等7个土壤养分元素的含量作为评价指标,利用熵权法确定各指标权重,计算得到评价对象的土壤养分模糊云综合指数(Cloud fuzzy comprehensive index,CFCI),并对CFCI进行COK插值,形成土壤养分CFCI等级分布图。结果表明:从评价结果的数据特征来看,研究区域CFCI范围在2.43~4.89之间,平均值为3.78,标准差为0.45,变异系数为11.85%,属于中等变异程度;从评价结果的空间分布格局来看,大安市耕地土壤养分综合水平呈现由北向南逐渐下降的趋势,且呈现耕地集中连片度越高的地方,土壤养分综合水平越高的特点。     

基于时序光谱和高分纹理分析的制种玉米田遥感识别

根据制种玉米与其他作物在中高分辨率遥感影像上的光谱和纹理差异,利用多源遥感数据,以提取制种玉米种植田为研究目标,提出了作物多时相光谱特征分析的植被指数体系,多维度反映了作物不同光谱差异;在纹理检测前加入图像旋转不变处理,解决了遥感影像中作物田纹理方向问题;最后构建了多时相光谱特征和高空间分辨率遥感影像LBP-GLCM纹理特征的制种玉米田识别方法体系。以新疆霍城县为研究区,利用上述方法体系结合随机森林分类器,通过实验得到分类总体精度为90.57%,Kappa系数为0.79,制种玉米田分类结果用户精度为99.20%,制图精度为86.68%,基本满足对制种玉米田的识别需求。     

SAR 遥感指数研究进展

【目的】指数作为遥感信息的一种有效描述,在对大气、海洋、土壤和植被等进行定性、定量评估时具有重要意义。【方法】合成孔径雷达(SAR)技术利用微波与地表相互作用过程感测地表,SAR遥感拥有丰富的地表散射强度和相位信息,具有一定物理意义又高度综合表征地物信息的SAR遥感指数便于SAR遥感技术的业务化应用,文章通过文献调研,对SAR遥感指数及其在土壤表面状况监测、植被生长状况监测和植被信息快速提取中的应用研究现状进行分析。首先对SAR相关指数进行整理,根据反映的地表覆被状况将其划分为土壤指数与植被指数两大类型;然后,分别针对SAR遥感中具体的土壤指数和植被指数,从指数定义、物理意义、应用和精度等方面分析其优缺点。【结果/结论】国内外学者对SAR遥感指数开展了众多研究,但目前SAR遥感指数还存在一些问题,在未来的研究中,需要充分挖掘多模式、多极化、多波段、多时相SAR遥感数据的丰富信息,融合光学遥感及其他数据,从机理出发,构建更多物理意义明确的SAR遥感指数。     

基于相关一致性的城镇土地定级因素综合权重的确定

为减少主观赋权法带来的定级误差,提出了用主客观综合赋权法来确定土地定级影响因素的权重。由于该方法既充分利用了样本资料的统计信息,又反映了专家的理论知识和经验,从而使定级结果比较合理。最后结合山东省德州市城镇土地定级具体实践,对该方法进行了验证,结果表明,该方法得出的定级结果更加符合客观实际。     

基于加权马尔可夫模型的标准化降水指数干旱预测研究

基于不同时间尺度标准化降水指数的干旱监测结果,以规范化的各阶白相关系数为权重,采用加权马尔可夫链方法对未来干旱状态进行预测和分析.以关中平原和渭北旱塬36个气泉站39年逐月降水量为分析数据.系统地分析了该方法在不同时间尺度(从1个月到1年)上的预测能力及存在的问题.结果表明:对所选的5个时间尺度该方法都有一定的预测能力,并且随着时间尺度的增加,预测正确率也相应提高.同时,该方法对无旱的预测比较准确.对干旱的发生也有一定预测能力,可以作为早期干旱预警的参考.但是,该方法对干旱状态突变的预测能力较弱;随着干旱程度的加重其预测能力也逐渐降低.     

系统聚类的一种优化算法实现

从计算机程序设计的角度出发,针对影响系统聚类算法执行效率的几个主要因素,分别提出较合理的数据结构来优化系统聚类的算法实现,降低算法的时间和空间的复杂度,增强系统聚类对大数据量的空间数据处理能力,并通过实际例子证明该优化算法的可行性.     

基于移动GIS的作物种植环境数据采集技术

野外数据采集具有灵活性强、采集内容多样、准确度高等优势,已成为补充完善农业数据的主要手段之一。作物种植环境数据采集工作存在指标多并随调查区域、作物类型与作物生育期不同而发生变化等特点,采用传统方式设计调查界面与录入模式难以满足数据采集的普适性需求。为此,在分析作物种植环境数据采集工作实际需求的基础上设计并实现了作物种植环境数据采集系统(CPEDCS)原型。一方面,系统针对作物种植环境指标的不确定性特征提出基于结构表的用户可定制种植环境数据录入模式,支持用户自定义录入界面;另一方面,系统集成移动GIS为野外采集工作提供空间信息支持,并可以动态适应空间数据类型、数量、范围的变化。研究的数据组织模型在陕西省杨凌区小麦种植环境野外调查的实际应用中,表现出良好的实用性与稳定性,一定程度上提高了采集工作效率,减少了数据录入出错率并能为调查人员提供空间信息辅助功能。     

基于Geodatabase的农村宅基地管理信息系统构架设计

近年来,由于管理体制欠完善,使得农村宅基地问题日益突出。为改善农村居民生活环境和秩序,落实新农村建设,所以迫切需要加强农村宅基地的信息化管理。充分利用地理信息系统（GIS）在空间数据和属性数据管理方面的优势,基于ESRI公司提供的Geodatabase空间数据模型与Arcgis9.2平台,提出了一套农村宅基地管理信息系统的构架设计方案。从需求分析开始探讨系统功能,详细叙述了开发工具的选择、开发方式以及数据库建设等系统的核心内容。分析结果表明,利用组件式GIS开发的农村宅基地管理信息系统,开发简捷,能够使管理人员掌握管辖区域内宅基地情况,基本能够满足基层国土部门对农村宅基地规范化、信息化管理的需要。     

信息技术的发展及在农业领域的应用前景

本文根据当前信息的发展状况,结合我国农业生产及管理的现状,提出了在农业领域有重要应用价值的几项信息技术,这些技术将会在构建农业创新体系,实现农业质的飞跃中发挥重要作用。