一种基于GEE云平台的草地覆盖度验证方法

基于单一时相遥感影像提取的草地覆盖度,仅能反映一个时点的覆盖度状况,对年度监测而言,草地覆盖度的精度存在不确定性和随机性。为了验证草地覆盖度的准确性,提出一种基于谷歌地球引擎(GEE)云平台的草地覆盖度验证方法。选取研究区获取高分辨率遥感影像,提取出草地高、中、低覆盖度信息;利用GEE云平台长时间序列增强型植被指数(EVI)数据,计算得到年度最大EVI结果,从而掌握植被覆盖度的时空分布;随机选取样点,对提取信息与年度最大EVI结果进行空间叠置对比,分析草地覆盖度的准确性;通过样点野外实地核查,利用归一化差异指数(NDI)法提取草地覆盖度现状,进一步验证该方法的适用性,为草地覆盖度验证及退化问题发现提供方法参考。

基于GEE和Sentinel时序影像的优势树种识别研究

开展香格里拉市针叶林优势树种识别研究,为该区森林资源管理和研究提供参考。基于Google Earth Engine(GEE)平台和2020年Sentinel-1/2时间序列影像,构建植被的时序特征,并结合雷达特征、光谱特征、纹理特征和地形特征等共计43个特征,通过对特征的不同组合方案,采用分层分类和随机森林分类算法对香格里拉高山松、云南松、云冷杉和落叶松4种优势树种进行精细识别。结果表明,多源时间序列影像结合所有特征在3个层次上分类精度均较高;研究区森林与非森林分类的总体精度为98.73%,Kappa系数为0.97,用户精度和制图精度的调和平均值F_(1)为98.71%;针叶林和阔叶林分类的总体精度为92.80%,Kappa系数为0.85,F_(1)为92.58%;4种优势树种识别的总体精度为89.51%,Kappa系数为0.86,F_(1)为89.36%。不同树种在不同特征上均具有可分离性;多特征结合能在一定程度上提高树种识别的精度;基于GEE平台和Sentinel-1/2多源时间序列数据可以实现10 m空间分辨率下的森林优势树种精细识别。

面向地理国情监测的地表覆盖信息提取方法

开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息,实现地理国情信息对政府、企业和公众的服务。地表覆盖是描述地理国情信息的重要方法,能够真实反映土地表面物质类型及其自然属性,地理国情内容体系初步方案中,已将其列为重要内容之一。本文针对地理国情关注的地表覆盖内容,研究与分析信息提取方法与关键技术,评估计算机自动分类方法在信息提取中的适用性,综合分析各种提取方法的最大利用效能,并提出一种基于高分辨率遥感影像、适用于工程化应用的地表覆盖信息提取方案,可为地理国情监测提供方法参考。

基于高分辨率遥感影像的地理国情普查水体信息提取方法

地理国情普查体系的内容之一就是提取水体地表覆盖信息,掌握我国水体现状及空间分布情况。常规归一化差异水体指数算法不能完全满足基于高分辨率遥感影像提取水体信息的需要。本文以WorldView2的4波段(B、G、R、N)影像为数据源,研究基于高分辨率遥感影像的、面向对象的水体信息提取方法。研究发现:水体在蓝波段(layer B)上表现出较强反射特性,利用蓝波段的比率值(ratio layer B)、标准方差值(standard deviation layer B)两项指标,并结合水体指数,能够构建基于高分辨率遥感影像水体提取的基本规则集,完成水体信息的自动提取,且提取的结果质量较好。通过选取验证区,对提取方法的稳健性进行了验证,结果证明,该方法能够在地理国情普查这种基于高分辨率遥感影像的工程化生产应用中发挥重要作用。

利用InSAR技术研究黄土地区滑坡分布

InSAR技术能够获取大面积、连续、高精度的地表垂直形变信息,可用来监测地震、火山、滑坡等自然灾害造成的地表形变。文章介绍了InSAR技术在监测陕北黄土地区滑坡中的应用,首先进行野外地质勘察和TM光学遥感影像解译,接着通过EnviSat SAR数据差分干涉处理,获取研究区干涉形变场,提取出滑坡位移量,最后详细分析黄草湾至董家寺沿线一带的滑坡变形范围,并划定出了4个有一定变形的重点监视区。

面向大规模数字正射影像的质量检查方法

国家1∶50 000基础地理信息数据库更新工程中,大规模数字正射影像(DOM)在入库前须进行质量检查,以保证其质量符合规定要求。文章提出了一种适用的检查方法,并将其程序化,研发了一套基于C/S结构的DOM质量检查软件。Client端用户运行软件各检查模块,对DOM各项内容进行全面检查,包括影像质量、几何精度、元数据质量、数学基础等;Server端对各用户检查结果信息进行存储,实现DOM质量问题的统计,并依据质量评定及评分标准对总体质量进行评价,生成质量检查报告,为质量问题的处理提供依据。

面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法

以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明:该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。

Bresenham算法及其在遥感影像图形绘制中的应用

为解决遥感影像解译样本数据在使用过程中涉及的直线图形栅格化问题,文章在分析了经典Bresenham算法原理及关键点的基础上,提出了通过直线斜率整体考虑8个扇区方向一体化实现方法。利用误差判别式e表征变量的增量,准确选择下一个像素点,完成直线图形像素的正确扫描。将算法应用于样本数据中地面照片视野范围的绘制,结果表明：算法在0~360°各个视野角度具有很好的适用性,绘制效率和准确性优于现有其他算法,适用于遥感影像直线图形绘制。

CR、PS干涉测量联合解算算法研究

由于时间去相干、空间去相干和大气扰动等因素的影响,传统InSAR技术在形变监测中存在着很大的局限性,而当今新兴发展起来的CRInSAR、PSInSAR技术则不受这些因素的限制,从而大大提高了InSAR技术在形变监测尤其是在微量形变监测中的精度。该文首先分析了传统InSAR技术所存在的局限性;引入了CR、PS高相干性散射体基本概念,并介绍CRIn-SAR、PSInSAR技术在当前国际上的研究进展情况;通过PSInSAR算法的应用研究,得出将CR与PS进行联合解算的必要性与优势,并提出高相干性散射体联合解算算法。

遥感影像解译样本数据一体化整理方法

遥感影像解译样本数据在采集过程中,需要对地面照片、影像实例、样本数据库进行结构化整理,形成数据格式统一、存储结构规范、逻辑关系严密的成果。基于构建的方法模型,提出了一种一体化整理方法,利用Bresenham图形绘制算法,以及栅格、矢量、数据库数据编程接口,解决了各环节自动化处理问题,实现了影像实例采集、地面照片视野范围图形栅格化、数据库信息采集与录入、成果组织与结构化输出等自动控制,从而实现了一体化自动整理。试验表明:提出的方法和研发的软件能显著提高整理效率和质量,可为遥感影像解译样本数据整理提供可靠的技术方法。

地理国情监测中变化监测若干技术问题研究

针对地理国情监测中变化监测技术问题,从基于遥感数据的地表覆盖变化监测与地表形变监测两个方面展开研究,综合分析了各技术的发展现状和特点。结合地理国情监测使用的数据源以及地理国情普查构建的本底数据库成果优势,总结了各优化算法在地理国情监测中的应用模式和工艺流程,并提出了以分类前直接比较法进行地表覆盖变化监测和以小基线集差分干涉测量进行地表形变监测的技术路线,为地理国情相关监测工作提供技术参考。

面向大规模DOM坐标系转换方法与软件实现

我国启用2000国家大地坐标系后,现有的国家基础地理信息数据均需进行坐标系转换。本文针对国家基础地理信息数据中1:5万及以小比例尺DOM数据的特点,设计了不同比例尺、不同分辨率的分幅与分景数据转换方法;研发了坐标系转换软件,实现了大规模DOM批量自动化处理,提高了转换效率,保证了转换成果的规范性和质量,满足了当前DOM坐标系转换的需要。

地理国情监测与基础测绘联合生产外业作业系统设计思考

通过对比分析地理国情监测与1:50 000基础地理信息动态更新在生产组织与技术实现上的异同点,总结测绘地理信息行业两项重大工程项目外业工作的作业内容、技术方法,提出适用于两者联合生产的外业作业系统设计思路,从系统功能设计、数据内容与数据接口设计两个主要方面开展研究。对设计方法进行了应用示范,并与现有外业作业系统进行了比较,结果表明:本文提出的系统设计方法能够适用于多类型测绘外业作业系统开发,并且可拓展至不同的分类体系与内容指标,有利于减少系统开发投入,满足多类型测绘外业作业需求。

大数据时代遥感数据管理与服务模式探索

通过分析现有海量遥感数据管理与服务模式的特点与局限性,探索并提出了面向大数据时代的新服务模式。以截至2011年底我国国家基础航空摄影项目获取的全国卫星遥感数据为研究实例,基于空间叠置分析和统计计算,衍生出一种新的服务产品,用来表达各区域遥感数据覆盖频次与分布状态,为用户提供更深层次的服务。研究表明,该模式有利于研究人员在大数据时代下,掌握遥感数据覆盖的综合情况,根据实际需求快速获取遥感数据,提高遥感数据检索和获取效率,提升海量遥感数据管理与服务水平。

基于色调饱和度亮度模型的可见光植被提取

针对遥感影像只具有红(R)、绿(G)、蓝(B)3个可见光波段时无法利用归一化植被指数(NDVI)方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度(HSL)模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数(NHLVI),通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。

顾及时点特征的水体提取成果空间修正方法

水体提取具有时点效应的特点,针对陆地水体季节性变化明显的客观现状,提出一种水体成果地理空间修正方法。利用高时间分辨率遥感影像开展水体信息提取,保证水体现势性满足标准时点要求;然后,将此结果作为先验知识,基于精细格网数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,利用水体种子点区域生长,提取精细化的水体结果,即将成果优化至高空间分辨率水平,保证水体成果满足精度要求,从而实现水体成果的地理空间修正。以第一次全国地理国情普查地表覆盖水体成果为研究实例,获取了研究区满足标准时点要求的15 m空间分辨率的Landsat8影像,基于归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)提取水体分布状况,采用2m格网DEM数据实现了精度优化。结果显示,研究区水体成果地理空间范围相对于影像源时相修正了17.97%,空间分辨率转换带来的水体成果地理空间范围优化率为1.51%。研究表明该方法能够在影像接边各方时相不满足标准时点要求的情况下,为基于遥感技术的水体信息提取提供一种顾及时点特征的成果地理空间修正方法,具有一定的实际应用价值。

一种全国陆地生态系统服务价值的大数据计算与分析方法

提出了一种基于第一次全国地理国情普查地表覆盖等多源遥感信息的全国陆地生态系统服务价值计算方法,分析了各遥感信息特征及大数据产生过程,结合中国陆地生态系统分类标准及单位面积生态系统服务价值当量因子,设计了数据计算算法,并以浙江省丽水市为研究区进行了验证。结果显示:研究区2015年生态系统服务价值总量为968.20亿元,人均3.70万元;各覆盖类型生态服务价值总量呈现森林>水域>草地>农田>荒漠的特点。研究表明:以第一次全国地理国情普查地表覆盖栅格化结果等多源遥感信息为基础数据源,可计算得出高精度的量化及空间化生态系统服务价值成果;设计的数据计算算法解决了多源遥感信息一体化I/O及计算负载等问题,运行效率和性能满足计算需求。

地理国情普查样本数据入库质量检查方法研究

第一次全国地理国情普查在全国范围内采集的遥感影像解译样本数据数量将达数百万个,并将在后续长期的地理国情监测中不断积累递增。本文针对地理国情普查成果数据库建设需求,研究了样本数据入库质量检查方法。通过解析样本数据结构及各数据之间的逻辑关系,抽象了检查对象和检查内容,并设计了检查模型和检查算法,提出了一种从宏观到微观的综合质量检查方法。研究表明,该方法全面实现了样本数据各项内容的质量检查,检查结果可作为样本数据质量的评定依据。同时,设计开发了样本数据入库质量检查软件,经测试证明,该软件能够大大提高质量检查效率,降低作业成本,解决大数据量样本数据入库质量检查的技术问题,可为地理国情普查样本数据成果的数据库建设提供有效的质量检查手段。

地理国情普查样本数据处理系统设计与实现

分析了遥感影像解译样本的数据结构,研究了影像、图形、数据库等数据编程接口及交互操作算法,设计了数据处理系统数据库与各项功能模块,给出了C++6.0环境下Bresenham直线图形绘制算法接口函数,实现了数据处理系统的研发,最后进行了系统功能与性能测试。结果表明,系统实现了样本数据自动化、批量处理,性能稳定,提高了生产效率与成果质量。

法律援助制度的创新与发展——以《法律援助法》的颁布为视角

《法律援助法》的颁布标志着我国法律援助制度正式步入法治化时代,并开启了我国法律援助制度的新时代。该法蕴含了法律援助是国家责任,强化了政府义务,体现出对人权的尊重与保障,并扩大了法律援助的对象与范围,凸显了对法律援助案件质量的保障与监督。