基于不同尺度样地的森林面积估算对比分析——以鞍山市为例

研究一类调查与二类调查的差异,分析现有森林资源样地调查方式的效率和误差,对比分析调整样地数量和样地面积大小后对市级区域森林面积估算的精度。以鞍山市为研究区,以二类调查小班数据为基础,以现行4 km×8 km样地间隔的标准样地数量为最大样本量,分析了在样方边长分别为25、30、250 m,1、2、3、4 km与样地数量分别为现行数量的1/2、1/3、1/4和1/5等情况下样地估算森林面积总体的精度。结果表明:样地面积越大,像元的混合度越大;现行抽样方式精度较高,误差仅为0.65%;当样地数量为现有样地数量的1/2,样地大小为2 km×2 km时,是较为准确估算鞍山市森林面积值的最佳抽样方式,误差为0.29%;虽然采样率为1/3,边长为3km和4 km方式的精度更高,但是调查的面积更大。

机载SAR图像解译系统设计研究

针对机载SAR系统应用的海量SAR图像数据的存储管理、态势显示和快速解译等需求,本文提出了一种基于客户端/服务器端(C/S)架构的机载SAR图像解译系统的解决方案。本文介绍了该方案的系统软件架构和硬件架构,重点阐述多源异构海量数据管理、基于OSGEarth的地图和图像叠加显示、基于金字塔的大图像显示、基于深度学习的目标自动检测等关键技术;描述了数据管理、SAR图像显示和SAR图像目标检测识别等功能,其中海量数据的有序管理和查询功能,有效解决海量数据存储管理问题;SAR图像数据的地图叠加显示功能,为图像解译奠定基础;基于深度学习的智能检测识别等功能,满足SAR图像实时快速解译需求。

MODIS 1B影像条带检测与去除

MODIS 1B影像中存在横向和纵向条带,基于均衡化曲线补偿技术,提出了一种快速检测和去除条带的算法,给出了条带检测判定参数,即:如果A帧和B帧的10组传感器校正系数C_i值分别位于0的两侧,且ABS(C_i)>0.008,则存在宽条带;如果10组传感器的校正系数MAX(C_i)>0.05时,则存在单行条带。去除宽条带时,需以当前列为首列,从其后连续的100列影像中提取各传感器相对当前列的校正系数。结果表明,条带检测模型能有效识别单行条带和宽条带,多行条带需目视识别,单行条带和宽条带去除效果明显好于NASA网站公布数据,多行条带虽未彻底去除,但处理后的影像质量得到明显改善。

机载SAR图像的动态金字塔实时显示技术

目的随着机载SAR(合成孔径雷达)图像分辨率越来越高,幅宽越来越大,传统雷达显控系统将整幅图像放入内存、抽样显示的现有方法存在内存资源紧张、显示图像的等待时间过长等问题,为解决此类问题,提出一种动态金字塔实时显示技术。方法机载SAR图像实时显示软件包括动态金字塔构建和显示技术。动态金字塔构建技术包括:当接收到一个瓦片的图像数据时,输出第0层级的金字塔瓦片;分6种情况,生成高层级瓦片,随着接收数据不断增多,逐步补全金字塔文件。动态金字塔显示技术是指在瓦片数据不全的情况下,采用递归算法,读取较低层级瓦片,合成、显示当前显示层级图像的技术。这两种技术分属两个独立线程,以硬盘文件(瓦片)为接口,实时交互,协同工作。结果机载SAR图像实时显示软件仅仅占用30 MB内存,且与图像大小无关;显示第1块SAR图像瓦片的时延小于1 s,与传统显控系统对比,减少约一帧图像的传输时延;显示整帧图像的时延因存储介质读写文件的速率存在差异较大,固态硬盘的时延比较稳定,显示1 GB图像的时延为12. 55 s;机械盘的时延受读写速度的影响,当发送时间间隔大于6 ms时,显示1 GB图像的时延仅比传输时延多1. 47 s。结论机载SAR图像实时显示软件能实时向用户呈现接收中的SAR图像,提高了机载SAR图像的显示时效性,降低了机载雷达显控终端的内存需求,改善了机载雷达显控终端的用户体验。

汶川县震后5年生态环境质量恢复评价

对汶川县震后5年生态恢复状况进行评价,以多源遥感数据为主,其他调查统计数据为辅,构建了基于压力—状态—响应模型的生态环境质量评价指标体系,采用综合指数法对汶川县2007年、2008年和2013年生态环境质量进行评价,得到震前、震后以及5年后的生态环境质量评价分级图,并对震后5年汶川县生态恢复状况进行分析。结果表明,2007年汶川县有79.4%的区域生态环境质量良好,2008年5月12日地震对生态环境造成极大破坏,尤其是靠近震源地区,生态环境质量下降更为严重。通过震后5年恢复,到2013年汶川县生态环境质量恢复比较显著,有55.84%的区域环境质量有明显改善,特别是生态环境质量较差地区改善幅度较大,但仍未达到2007年区域生态环境质量水平。最后为今后该区域生态环境恢复重建提出相应的建议。