基于空-谱约束的中餐馆过程混合模型高光谱图像聚类方法

高光谱图像分类是高光谱研究的重要内容,也是许多其他应用的前提。针对传统高光谱图像分类仅考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,对距离依赖的中餐馆模型(distance dependent Chinese restaurant process,ddCRP)进行改进,提出一种基于空-谱约束的中餐馆过程混合模型(spatial-spectral Chinese restaurnt process,ssCRP)用于高光谱图像聚类。该模型充分考虑像素邻域的空间和光谱信息,并将其统一纳入模型的建模及求解过程中,得到一般基于像素的聚类方法无法实现的效果,可在一定程度上满足高光谱图像聚类分析的需求。首先,为利用高光谱图像的空间和光谱信息,定义基于像素空间距离和光谱角的指数衰变函数作为像素间相似性的度量。然后,在考虑像素相似性的基础上利用基于餐桌的构造形式为每个像素确定所在的餐桌。最后,对每张餐桌分配一道菜作为聚类类别,从而达到聚类的目的。利用航空可见-近红外成像光谱仪AVIRIS高光谱影像评估该模型性能,实验结果表明:ssCRP模型可较好地实现高光谱图像的自动聚类,与传统的K-means和ISODATA方法相比,该模型结果斑块规整,"椒盐效应"得到抑制,具有较高的空间一致性,分类精度高,其总体精度达到63.57%,Kappa系数为0.632 3,能很好反映真实地物分布。同时,分类结果的地物间边界清晰,能很好保持图像边缘。

全水分偏差对电厂经济效益的影响分析

从全水分测定结果的精密度、采制样操作过程产生的偏差等方面分析了全水分偏差对低位发热量及热值差的影响,并结合实例重点探讨了全水分变化对煤的总发热量的影响,通过对入厂煤全水分影响因素的分析及对推导公式的灵活应用,指出在对入厂煤的验收工作中需严格执行国家标准及对相关指标进行分析研究,以确保入厂煤验收的准确性。

太行山区生态环境质量时空变化与演变趋势

人类活动不可避免地会对区域生态系统造成一定程度影响。客观评价生态环境质量,是有效控制改善生态环境质量,实现可持续发展的前提。生态环境质量变化是多因素共同作用结果,相比于其他研究方法,利用遥感数据评估生态环境的遥感生态指数(RSEI)可以快速、全面、高效地监测生态环境状态。太行山脉是华北平原与黄土高原的分界线,受到自然环境变化以及人类活动影响,植被一度大幅减少,水土流失严重。本研究以2001—2021年Landsat遥感影像为数据源,采用RSEI为计算指标,结合Mann-Kendall趋势分析与Moran's I指数,基于GEE云平台开展太行山生态环境质量的时空格局以及变化趋势研究。研究结果表明:(1)2001—2021年RSEI均值为0.519,时间上呈现先下降后增加趋势,空间上呈中间高四周低的分布特征;(2)太行山地区生态环境质量有明显的空间自相关性,生态环境质量高-高聚类多集中于山区的林地、草地,而低-低聚类多集中于平原的人造地表以及耕地;(3)研究区域生态环境质量改善地区多位于西部,而东部地区存在持续性退化区域。整体上,未来生态变化趋势主要以改善提升为主,但仍有21.49%的区域存在退化趋势。本研究可为区域生态环境动态监测治理与可持续发展提供科学参考。

学科竞赛驱动下GIS专业人才培养模式改革

以地理信息产业大发展为背景,分析了GIS专业人才培养存在的问题,结合河南理工大学地理信息科学专业实际,以学科竞赛作为驱动因素,从"阶梯式"课程体系设置和"海绵式"学生兴趣小组构建两个方面对GIS专业人才培养模式进行改革,并从学科竞赛成绩、毕业生就业、考研情况和国际交流4个方面对该模式改革的实践效果进行阐述,为高校培养适应行业需求的GIS专业人才提供参考。

智慧教学环境下“地理信息系统原理与应用”课程教学综合改革与实践

笔者以新一轮本科教育教学改革为契机,以社会经济发展、测绘地理信息行业领域对人才的新需求及课程教学问题为导向,以对地观测技术、大数据、人工智能、互联网+等新技术发展为驱动力,以智慧教学环境为教学框架,落实OBE理念,根据毕业要求反向设计课程目标,以学生为中心,对线上线下混合教学模式、故事教学法、协同育人、全过程考核等教学方法和管理方式进行深入探索,从课程思政、教学模式、教学内容、教学方法、教学组织、教学管理等方面开展多项综合改革和创新。以"地理信息系统原理与应用"教学实践为例,对相关模式和方法进行验证,取得了良好的教学成效,课程质量得到提升,有力支撑了毕业生核心能力的发展,相关成果获得多项教学奖励,得到学生好评和同行专家认可。

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。

小样本条件下的半监督遥感影像分类方法研究

遥感图像监督分类需要充足精确的标注数据训练分类器,然而数据标注需要人工参与,很多任务难以及时获得符合要求的监督信息,不利于影像分类。半监督学习是一种利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练分类器的机器学习方法,能从机理上减少人工参与,提高效率。本文引入一种半监督方法——平方损失互信息归一化模型(squared-loss mutual information regularization,SMIR)实现遥感图像分类。实验结果表明,在小样本监督信息的条件下,SMIR能够利用标注数据与未标注数据,直接构建多类分类器,其影像分类结果优于经典的支持向量机(support vector machine,SVM)方法。

临汾市近20年植被覆盖度遥感估算及动态变化分析

植被覆盖度是衡量植被生长状况的指标,对分析评价区域生态环境具有重要意义。以临汾市1998年、2007年和2018年Landsat遥感影像作为数据源,利用ENVI和ARCGIS软件,通过计算归一化植被指数(NDVI)值,利用像元二分模型,对临汾市近20年的植被覆盖度及其动态变化进行分析。分析结果显示:1998年、2007年和2018年临汾市的平均植被覆盖度分别为45.92%、58.76%和60.09%,处于递增的态势。在这20年间,极低覆盖度和低覆盖度的植被面积都有减少,而中等覆盖度、高覆盖度和极高覆盖度的植被面积增加。高覆盖度和低覆盖度的植被面积变化最大,高覆盖度的植被面积增加了3063.14 km^2,约占临汾市总面积的15.21%;低覆盖度的植被面积减少了3192.38 km^2,约占临汾市总面积的15.85%。说明临汾市的生态环境有所改善,这与该区水土保持项目的实施以及封禁治理有关。

基于FAI的太湖水华时空分布特征与气象驱动因子分析

对蓝藻水华进行监测是治理水华的关键。为掌握太湖蓝藻水华时空分布变化情况,本文利用2013—2020年Landsat-8 OLI影像数据,采用坡度与统计分析的方法,着重研究了浮游藻类指数(FAI)阈值,并结合气象因子分析水华暴发的驱动因素。结果表明:2013—2020年太湖夏季蓝藻水华比较严重,0.000 4可以作为提取夏季水华的基准阈值,太湖的西北部湖湾、竺山湾、梅梁湾水华频发,温度、光照会促进蓝藻水华的暴发,可为研究太湖水域质量评价提供参考。

基于MAIAC产品的河南省气溶胶时空分布及影响因素分析

利用1 km分辨率MAIAC气溶胶产品在550 nm波长处的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据,在时间和空间角度对河南省AOD时空分布特征进行了分析,并对多种影响因素进行了探讨。结果表明:河南省北部气溶胶水平大于南部地区,东部地区大于西部地区,平原及盆地地区气溶胶水平大于山地地区。季节均值表现为冬季0.64>春季0.63>夏季0.61>秋季0.57;河南省气溶胶时空分布格局主要受到地表高程的影响。植被生长状态较好的区域气溶胶水平较低,表明植被对大气气溶胶具有一定的抑制作用。地表温度与AOD有一定的负相关性。气态污染物如NO_(2)和SO_(2)与AOD之间的相关性分别为0.37和0.48。可吸入颗粒物如PM_(10)、PM_(2.5)与气溶胶水平有着明显的正相关关系,说明地面固体颗粒物是大气溶胶的重要来源。

基于Google Earth Engine的农作物分类研究

农作物分类与识别是开展农作物的长势、产量、灾害等相关信息监测的基础,对确保粮食安全、发展社会经济、制定农业政策以及保护生态功能等有重要作用。本文以"原阳大米"之乡河南省原阳县为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,利用随机森林(Random Forest)机器学习算法,通过地面实测数据比较分析了Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据在原阳县秋季农作物分类中的精度。结果表明:多时相的Sentinel-1雷达数据的加入能大大提高农作物的分类精度。基于单时相Sentinel-2光学数据的总体分类精度为87.83%,Kappa系数为0.84;基于多时相Sentinel-1雷达数据的总体分类精度为93.15%,Kappa系数为0.91;基于合成单时相Sentinel-2和多时相Sentinel-1数据的分类精度为96.04%,Kappa系数为0.95%。

利用质心Voronoi图对地形自适应简化的算法

地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克(3D Douglas-Peucker,3D DP)算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。

基于加权Voronoi图的北京市湿地功能分区研究

湿地功能分区是城市湿地生态系统健康恢复、管理改善,以及资源可持续利用的重要前提。本文以北京湿地为例,利用客观赋权的主成分分析法对湿地生态服务功能进行综合评价;并结合空间分析中的Voronoi图空间分区方法,通过利用牛顿-断裂点模型确定属性权重的主要步骤,构建基于加权Voronoi图的城市湿地功能分区模型,开展"自下而上"定量化的北京湿地功能分区研究。结果表明:(1)北京湿地功能综合评价中,密云水库湿地的功能综合值最大,表明该湿地生态服务功能作用最重要。(2)北京湿地功能分区分为三级框架,其中包括4个一级核心湿地功能区、15个二级核心湿地功能区、43个三级核心湿地单元。(3)湿地资源功能价值量与湿地斑块空间关系的相结合,实现了属性和空间双重距离约束的湿地功能分区,促进了湿地生态系统服务价值评估在决策管理中的深入应用,为城市湿地功能区划提供技术支持。