多尺度DEM提取河流比降的对比分析

研究旨在用DEM计算河流比降,分析DEM分辨率与阈值对比降的影响,并提取最佳分辨率与最佳阈值。以延河流域的ASTER GDEM和SRTM3 DEM为原始数据源,利用Arc GIS分别提取60、150、200、300 m分辨率下延河流域的主河道,并据此计算流域平均比降。结果表明:延河的平均比降为3.39‰;DEM分辨率与汇流阈值对比降影响较大,当DEM分辨率小于150 m时,比降随阈值增大而减少;DEM分辨率大于150 m,比降逐步增大。延河流域河流比降分析的DEM分辨率不宜超过150 m,其中DEM分辨率为90 m时,计算的比降结果较为符合延河流域实际情况;DEM分辨率为30、60、90、150、200、300 m时,计算比降的最佳阈值分别为65000、60000、30000、70000、40000、20000;利用85%的主河道折线段信息,进行比降计算,其结果接近真实值。研究实现了基于DEM的河流比降计算,有助于DEM在水文学等流域的应用。     

三种重采样方法对冲沟坡度坡长因子的影响

为探索不同重采样方法对形态差异明显的冲沟坡度坡长(Slope length and slope steepness,LS)因子的影响,以元谋县干热河谷1∶5 000比例尺的等高线矢量数据为基础,在Arc GIS平台下构建六条典型冲沟2 m分辨率的数字高程模型(Digital elevation model,DEM),采用最邻近(Nearest,Near)、双线性(Bilinear,Bil)、三次卷积(Cubic,Cub)重采样的DEM计算LS,通过相对差系数、LS因子分级面积比例、XY散点图对比分析三种重采样方法计算冲沟LS的差异性。结果表明:Near重采样计算的LS值与Bil、Cub重采样计算的LS值差异较大,相关程度低,Bil与Cub重采样计算的LS值差异较小,相关程度高;冲沟刚发育时,Cub重采样要优于Near和Bil,冲沟侵蚀强烈时,Near重采样要优于Bil和Cub,冲沟形态稳定时,Bil重采样要优于Cub和Near。     

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。     

面向高分一号遥感影像的自动几何配准算法对比

遥感影像的几何配准是影像后续处理的重要前提和遥感农情监测等应用的重要保障。不同的自动几何配准算法在配准效果上存在差异,单一配准算法难以满足所有类型数据的配准要求。根据不同地形特征和不同时相特征,选择了平原和山地、夏季和冬季4个实验区,以现有的基于区域的互相关法、互信息法和基于特征的SIFT算法为基础,分别对上述4个实验区的高分一号影像数据进行自动配准实验,对比3种算法的配准精度、配准效率和稳定性。实验结果表明：应用SIFT算法进行配准,4组实验结果均目视接边效果良好且均方根误差达到10 -5 数量级,满足精度要求。该方法简单、高效,可以应用于农情遥感监测等日常业务。     

基于空间平衡法的县域耕地质量监测布样方法

县域监测样点布局是反映耕地质量等级变化的基础,样本点布设的质量直接影响到耕地质量监测的结果和精度。因此,该文提出了基于空间平衡法的县域耕地质量监测布样方法,对影响耕地质量监测成本和精度的主要因素进行分析,选取样本点距离道路远近、样本点所在位置坡度高低和自然质量各等别样本容量3个方面综合生成包含概率栅格图层,图层中的像元值指总体单元中一个单元相对于其他单元被抽中的相对概率,在此基础上,运用空间平衡算法对包含概率栅格层进行空间改造,抽样选取监测样点,以平均Kriging预测标准差和监测样本点距县级主要道路的平均距离作为优化评价准则,将该方法与传统抽样方法进行比较分析。以江西省吉安县为例,全县布设78个监测样点,结果表明,当样点数量相同时,该方法相较传统布样方法在抽样精度和抽样成本方面均有一定的优势,能有效地监测耕地质量变化,满足县域耕地质量监测的需求。     

基于点云构建干热河谷典型冲沟DEM的参数优选──以析取克里格插值方法为例

为了探索析取克里格插值算法中的插值参数对构建DEM精度的影响,以云南元谋干热河谷典型冲沟为例,基于野外实测点云数据,改变析取克吕格插值中的核函数、搜索点数、搜索方向和光滑因子参数构建DEM,运用交叉检验和验证数据集检验评价DEM插值精度。研究结果表明:(1)在不同的核函数中,Stable函数的插值效果最佳;(2)搜索点数为2~5个是最佳的选择;(3)在搜索方向的对比中,有方向搜索比无方向搜索误差小,且四方向比八方向的误差小;(4)当光滑因子≥0.8时,DEM插值精度的误差明显增大。通过对析取克里格插值参数的优选,在研究样区构建出0.08 m的高精度DEM,为该区域的冲沟研究提供资料。     

LPI插值参数对泥石流冲沟DEM构建的影响

研究旨在利用局部多项式插值(LPI)对地震造成滑坡而形成的泥石流冲沟进行DEM建模,分析其插值参数对插值精度的影响,并提取最佳插值参数。以彭州市银厂沟谢家店滑坡体泥石流冲沟为例,以平均误差(ME)、中误差(RMSE)、最大正负误差(MPE,MNE)及正负误差百分比(PPE,PNE)作为DEM内插结果的精度评价指标,对不同阶数(P)、核函数[K(x)]、带宽(H)以及搜索扇区类型的DEM插值精度进行比较提取出最佳插值参数。结果表明:在其他参数默认的情况下,P为2时插值精度最高;K(x)为Exponential时拟合精度最高;4种搜索扇区类型的插值结果各项精度指标差异不大;插值试验中H=2为最优选择;所有设定参数的插值结果的正负误差大致都呈对半分布。利用LPI构建谢家店泥石流冲沟DEM结果可以满足大比例尺DEM精度要求,参数P、K(x)、H对插值精度影响较大,而搜索扇区类型对插值结果影响较小,插值参数的优选有助于泥石流冲沟地形进行DEM构建。     

基于空间模拟退火算法的耕地质量布样及优化方法

耕地质量监测是保障耕地资源的永续利用,实现耕地产能提升、加强耕地资源的管理、保护、合理利用的重要措施,对实现持续粮食安全具有重要意义。该文提出了基于空间模拟退火算法的耕地质量布样优化方法,以空间模拟退火算法为基础生成一组最优样本,构成基础监测网络,在此基础上,通过多期耕地等级成果数据提取属性发生变化的分等因素和对应发生变化的区域,生成潜在变化区,并结合研究区实际情况辅以专家知识和异常监测点,对基础样本点进行增加、删除、替换等优化操作,生成最终监测样点。以北京市大兴区为例,最终确定布设55个监测样点,结果表明,该方法布设的样点在耕地质量预测方面的精度高于传统的随机抽样和分层抽样方法,能有效地预测县域耕地质量并监控耕地质量的变化情况。     

基于耕地连片度的高标准基本农田建设划区

为提高高标准基本农田划定区域的耕地连片性,在耕地综合质量评价和耕地连片网络基础上,提出了局部耕地连片度计算公式来评价耕地的连片性,并采用四象限法空间耦合耕地质量和连片度2个时空属性。结果表明:献县高标准基本农田优先建设区域面积为24 803.45 hm~2,重点建设区域面积为19 688.77 hm~2,有条件建设区域面积为19 538.64 hm~2,与面积累加方法相比,优先建设区域连片度提高了15.55%,而有条件建设区域连片度减小了37.82%,表明该方法明显提高了高标准基本农田建设划区的耕地连片度。