基于PCI的SPOT5遥感影像正射校正方法分析

正射校正是各种遥感应用过程中必不可少的基础工作,对于某些地形起伏较大、常规的几何校正难以消除由此引起的几何变形的影像,有必要进行正射校正。正射校正的方法很多,以攸县黄丰桥林场柏市分场为研究区,以SPOT5高分辨率遥感影像为校正数据进行正射校正,采用Satellite Orbital Mod—elling模型和Rational Functions模型,针对不同方法所产生的正射影像图精度以及运算速度进行比较与分析。实验结果表明：在相同的控制点条件下,对于SPOT5数据来说,Satellite Orbital Modelling模型的精度更高,但是此模型计算速度相对稍慢一点。该研究对SPOT遥感影像能更正确地选择正射校正方法提供参考。     

地貌晕渲图的制作方法探讨

对地图中的地貌表示方法进行分析,使用晕渲法表示地貌,使地图色调丰富。基于ARCGIS制作地貌晕渲图,加快了地图生产过程,保证了地图产品的时效性与质量。     

基于DTA山体部位分类决策方案的改进与微观地形自动分类研究

在数字地形分析DTA的理论体系框架下,研究了微观地形分类的体系、方法,认为Dragut等在2004年提出的山体部位分类决策方案割裂了微观地形表达上的同一性,仅以曲率或坡度划分不同的山体部位容易形成重叠。以土壤侵蚀研究中的临界坡度值为参考改进了Dragut等提出的山体部位分类决策方案。提出了基于栅格DEM和DTA技术实现微观地貌形态分类的关键技术在于提取地形地貌因子和制定合理的分类决策方案。并以黄土高原的局部DEM为数据源,以改进的山体部位分类决策方案为应用参考,在DTA技术支撑下进行了微观地形自动分类的试验研究。结果表明,以栅格DEM为数据,基于DTA技术提取相关微观地形地貌因子,形成合理的分类决策方案就可以实现微观地形地貌的自动划分。     

溧水县DEM的建立及坡面土地面积的提取

介绍了利用生成的1∶5万3、0 m分辨率溧水县DEM数据和土地利用类型栅格数据,借助于GIS软件,首先对DEM数据提取坡度信息,然后将坡度信息与土地利用类型栅格数据结合进行空间叠加分析,研究了溧水县不同土地利用类型在各个坡度级内的面积大小。     

CAD环境下基于不规则三角网的DEM算法及实现*

 介绍了从离散点构造邻接的三角形，从而组成不规则三角网结构，用不规则三角网建立数字高程模型的算法及其在CAD中实现的程序。     

基于DEM的秦岭火地塘森林植被空间变异分析

DEM是G IS空间分析的基础,在林业生产及科研领域中开始得到广泛应用。以秦岭火地塘林场为研究对象,利用DEM对火地塘林场森林植被类型在不同地形因子上的分布规律进行统计和分析。结果表明,火地塘森林植被类型在垂直分布中具有明显的海拔梯度性,其中桦木明显处于高海拔地带;阳坡森林植被类型生长较好,部分植被在坡向上平均分布;所有森林植被平均分布于坡度为15~°35°之间,这一分布状况与火地塘地形有很大关系。     

帽儿山的潜在沟系分析及其应用

定义了潜在沟系的概念，并将帽儿山的潜在沟系分为平行沟、陡坡显沟和平坦沼泽三种类型。同时应用ARCVIEW GIS的空间分析系统对帽儿山的潜在沟系进行了计算，结果发现：帽儿山的潜在沟系与现有沟系图非常相似，而潜在沟系比现有沟系图更细致地刻画了帽儿山的沟系特征。     

地形对天然次生林空间格局的影响

利用数字化地形模型(DEM)与景观类型图进行地理信息叠加,以定量化地反映主要群落在不同坡度、坡向以及坡位的空间分布,获得各群落的分布结构,数量化研究地形因素与植被分布的关系。在Arcgis及其3D和空间分析扩展模块的支持下,计算并探讨了老爷岭天然次生林主要树种(蒙古栎、榆树、水曲柳、胡桃楸等)在地形因子(坡度、坡向、坡位)各梯度级的分布比重及分布情况。结果表明,研究范围内样方的坡度在10．2°一22．5°之间。坡向分为5个等级,坡度及坡向差异显著。对坡度、坡向等地形因素及群落的物种组成进行半方差分析,发现三者的空间异质性尺度分别为31．2、161．6、17．3。地形因素的变化尺度远大于植被组成的变化,说明小尺度下地形因素不是影响群落内种群分布格局的唯一因素。坡度和坡向因子的块金值分别为9610及2 172,说明两者在小尺度下的某些过程不能忽视。植物与地形因素的相关分析表明,不同的种对地形的适应性有差异,群落中的9种主要植物可以分为4个生态种组。因此,群落的物种组成变化受到多种因素的影响,这种影响可以在地形变化中得到反映。     

帽儿山虚拟林相的构建

应用帽称山林场1999年的遥感调查结果建立了DEM（Digital Elevation Model）、优势树种的分布图以及虚拟林相。其目的在于建立一种信息载体，将森林资源信息更形象、直观、动态地反映给使用者，使其既有亲临其境的感觉又能方便、快捷地查询各种信息。帽儿山虚拟林相建立的结果表明，森林资源信息也可以在微型计算机上表达和处理。     

Investigation on pistachio distribution in the mountain regions of northeast Iran by ALOS

Iran supports five different vegetation zones. One of those is the Irano-Touranian zone that is located in the northeast of Iran. This vegetation zone includes arid and semi-arid lands, and its area is about 3.5 million hm². It supports growth of pistachio (Pistacia vera), a deciduous-broadleaved species, which is one of the ecologically and economically most important native species. In this study, we analyzed three images acquired by ALOS satellite, including 10m resolution multispectral band (AVNIR-2), 2.5 m resolution “Backward” PRISM image, and 2.5 m resolution “Nadir” PRISM image, based on a provided rational polynomial coefficient (RPC). Using the “Backward” and “Nadir” images, a 2.5 m resolution digital elevation model (DEM) was produced. Four methods with AVNIR-2 and PRISM data were used to produce pan-sharpening images and conduct an object-based feature extraction process. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to determine the maximum distribution of pistachio in related elevation. The accuracy of the DEM was tested on 28 ground control points in the pair image as tie points, with the value of parallax error of 0.9027 m. The created elevation map indicated that pistachio trees grow up at 650m above sea level (a.s.l.). The result from NDVI in the related elevation showed the maximum density of pistachio at 800m a.s.l. In addition, the result of feature extraction in the forest showed the area of each target element calculated. The results of this research will improve decision-making and lead to sustainable management in general.