基于遥感影像的小流域土地利用景观格局研究CSSCI

以SPOT-5卫星遥感影像为基础数据源,在GIS技术的支持下获取刘家河流域的土地利用类型。引入景观生态学的基本原理和方法,基于Fragstats 3.3软件,用景观格局指数定量分析了该流域土地利用景观格局。结果表明,刘家河流域内的耕地是景观的主体类型,流域水资源丰富、交通条件便利,非常适合发展现代农业,但应注意生态环境保护,尤其应注意对坡度大于25°的耕地实施退耕还林,以防止出现水土流失等环境问题。     

基于频率管理的装备振动环境适应性提升

梳理总结了航天结构、轨道车辆和汽车等不同领域的频率设计、频率管理和模态匹配等方法,给出了频率管理的流程、准则和原则.基于频率管理的思路和原则,采用虚实结合的方法,对某火箭发动机蓄压器系统进行了结构动力学优化设计和验证.根据局部结构频率隔离准则,将蓄压器导管主要频率从1826 Hz降低到1520 Hz,与激励源频率完全隔离.最终经过仿真计算分析和试验验证,满足实际使用环境的考核要求.采用频率管理的思路和方法能够切实提高装备的振动环境适应性水平.     

中国资源型城市转型对劳动力需求的影响

资源部门的自强机制导致城市人力资本集中于资源型产业,进而造成资源型城市中低技能劳动者增多,使新兴产业对当地劳动力需求下降。因此,资源型城市转型可能会导致城市面临失业问题。使用倾向得分匹配与双重差分结合的方法,探讨了《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》对资源型城市劳动力需求的影响。为验证该影响的内在机制,分别根据教育水平和制造业占比对城市进行三重差分回归。结果显示：城市转型导致资源型城市劳动力需求下降6.9%;成熟型和衰退型城市的转型是导致需求下降的主要原因;检验发现,教育水平更高或制造业占比更高的城市受转型政策的影响更小,从而可以从侧面证明资源部门的自强机制使新兴产业对当地劳动力需求下降。     

基于无人机可见光影像的绿色植被提取

在分析健康绿色植被光谱特性及无人机可见光影像典型地物各波段像元值差异的基础上,提出一种综合利用红、绿、蓝3个可见光波段信息的新型绿色植被指数——差异增强植被指数（DEVI）.利用该指数及其他8种常见可见光植被指数结合不同阈值方法提取研究区域绿色植被信息,并采用地表真实感兴趣区和基于SVM的监督分类方法进行精度量化评价.结果表明：由DEVI计算的植被指数灰度影像直方图具有良好双峰形态,可利用双峰直方图阈值法快速确定阈值,且阈值一般位于0.9~1之间;同时,DEVI提取精度明显优于其余8种植被指数,且采用双峰直方图阈值法时,总体精度为98.98%,Kappa系数为0.9791,相对误差为1/83.为验证DEVI是否具有良好的可适用性及可靠性,选取3种典型植被覆盖区域进行可行性验证,结果表明：利用DEVI可高精度提取建筑密集区域和植被零散分布区域的绿色植被信息,总体精度分别为98.42%和98.56%,Kappa系数分别为0.9610和0.9635,相对误差分别为1/125和1/91;而植被集中分布区域提取精度略低于上述2种典型区域,总体精度为97.40%,Kappa系数为0.9371,相对误差为1/53.因此,提出的差异增强植被指数——DEVI可以有效、高精度、低成本提取不同植被覆盖典型区域无人机可见光影像中的绿色植被信息,为陆地生态系统中的绿色植被监测研究提供一种可行性方法.     

基于改进Logistic回归模型在地质灾害评价中的应用

为了解决传统Logistic回归模型中灾害点和随机点可能重叠的问题,该文提出了一种基于格网单元的二分Logistic回归模型。以四川省威远县为研究区,借助于遥感卫星影像、地质普查资料和地理国情监测数据,采用灾害点和格网单元2种方法的二分Logistic回归模型对威远县地质灾害进行评价,同时采用ROC曲线和已知点2种方验证评价结果。结果表明:在低山丘陵区域,基于格网单元的Logistic回归模型评价精度更高;威远县地质灾害中高易发区主要分布在西部、西北部山区,占全区总面积的39.35%;地层岩性、高程、坡度和距道路距离是导致地质灾害发生的主要因素。     

基于葵花影像中国地区夜间云识别方法研究

目的实现适用于中国地区的夜间云识别。方法根据红外波段云与非云的亮温差异,采用亮温阈值法研究适用于中国地区的夜间云识别算法。中国地形高程差异明显,其地表辐射能量也存在较大差异,影响云检测结果精度,因而提出基于三个高程阶梯的云识别方法。由于云检测结果验证缺少可见光波段,使用MODIS云数据产品和雷达数据CALIPSO分别做定性和定量验证。结果云检测区域与MODIS的MYD06云产品基本一致,CALIPSO雷达数据四个月的平均验证结果为:非云区域的提取精度约77.86%,云区域的提取精度为79.67%,将有云区域错提为非云的误差率为2.76%,而将非云区域误提取为有云区域的错误率为12.31%。结论利用日本静止气象卫星Himawari-8影像数据,根据阈值法提出的基于三个高程阶梯的云检测算法,较好地实现了适用于中国地区的夜间云识别。     

一种水质分析方法:基于GOCI影像的东平湖叶绿素a浓度估算

目前我国水环境质量差,水生态受损严重,约1/3的重点湖泊呈富营养状态,叶绿素a浓度直接反映水中藻类物质的含量,是衡量湖泊富营养化的重要参数.而常规的单点采集方式已无法满足快速大面积获取水质状况的需求,因此研究非接触式的遥感反演方法是十分必要的.本实验以东平湖为研究区,基于GOCI多光谱影像通过QAA反演算法实现叶绿素a浓度的估算及精度验证.实验结果表明:利用QAA算法反演的叶绿素a浓度精度优于传统的经验模型,同时该模型具有较好的移植性,其次由反演结果的分布情况可以看出居民生活区集中的湖区沿岸叶绿素a浓度较高,大量生活污染物的排放可能是造成叶绿素a浓度高的原因.     

基于决策树与密度聚类的高分辨率影像海岸线提取方法

针对高分辨率影像进行海岸线提取时常常出现的河道区域岸线向陆地方向伸向较远的问题,本文将海岸线视为海水（包括潮滩）与陆地（包括河流）两类地物的分界线进行提取。首先采用C4.5决策树分类方法进行海岸带地物分类规则挖掘,实现基于规则的地物分类;再对海水与陆地分类结果进行基于密度的聚类方法进行后处理,实现噪声去除,其基本原理为:设置一邻域半径,通过统计半径内异类样本点的数量来确定当前点是否为噪声点,若异类像素点的个数超过某一预设的阈值,则对当前噪声点进行修正。为验证本文提出方法的有效性,获取了2013年10月20日天津附近海岸带区域的资源三号卫星影像数据进行验证,结果表明,本文提出的岸线提取方法能够消除河道区域岸线提取的影响,除个别地物比较复杂的区域之外,其平均提取精度优于2个像元,满足海域遥感技术规程中线状信息误差标准的要求。     

用Quick Bird遥感影像监测区域牛羊圈分布情况初探

用以往的TM、MSS、CBERS、SPOT卫星影像由于数据本身的分辨率低,很难精确地监测牛羊圈的位置及数量,QuickBird影像数据弥补了这一缺陷,可以较清晰地监测牛羊圈的位置、边界、大小等。应用QuickBird遥感影像解译技术来监测分析区域牛羊圈的分布情况,可为生态工程建设成效评估提供相关数据。     

汶川地震次生灾害提取——面向对象影像分类技术的应用

遥感技术可快速准确地提取滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖等次生灾害信息。面向对象影像分类技术主要通过多尺度分割,并根据对象的特征进行模糊分类,可以很好的利用影像上下文信息,提高分类精度,与传统方法相比优势明显。利用汶川地震的震前、震后的福卫二号等数据进行研究,使用面向对象方法对北川附近灾情进行了变化检测分析;并结合DEM数据对唐家山堰塞湖璇坪乡区域震后初期的水体面积和蓄水增量进行了分析。在此基础上,总结了提取地震次生灾害的关键技术和工作流程。实验结果表明,应用面向对象的变化检测方法提取地震次生灾害可以取得很好的结果。