小浪底水库水体时空变化特征与驱动因素分析

以2018-2021年Sentinel-2遥感影像为数据源,利用Google Earth Engine (GEE)云平台研究小浪底水库月尺度水体面积的时空变化。结果表明,2018-2021年小浪底水库水体面积月际变化波动较大,每年均呈先降后升的趋势,具有显著的季节性变化规律,夏季汛期防洪降低库容,冬季蓄水增加库容保证生产生活用水;小浪底库区存在约85.29 km2的永久性水体,占总面积的34.84%,出现水陆变化的区域集中于水库边缘区域;气温、降水是水体变化的驱动因素,水体面积与月平均气温、月降水量呈负相关关系。研究结果表明,以GEE云平台为基础的连续时间序列、大范围水体动态变化监测存在可行性。

基于任务性的航天电连接器抓取方法

航天用电连接器的有效抓取是完成在轨装配任务的前提,有效抓取点集合受到装配任务的限制。本文提出一种面向在轨装配的电连接器抓取方法,该方法通过机器人在模拟环境中学习抓取经验,在抓取-装配过程中评估抓取位姿与装配任务相关性抓取质量,此外,通过设计抓取点的位置分布初步考虑了电连接器尾端线缆对抓取的影响。利用抓取网络对抓取点云集合进行训练获取抓取编码簿,一方面可以生成有效抓取点,另一方面通过建立的表面接触热图增强有效抓取点的可展示性。同时,提出一种非统一归一化物体坐标空间表示法,在三维空间中建立密集映射关系,将有效抓取点迁移到同类别实例中。仿真结果表明:基于本文提出的方法生成的抓取点集合有94.1%有效用于后续的装配任务。

基于主成分分析法的全国道路交通安全水平分析

为清晰、直观地分析全国各地区的道路交通安全水平,采用主成分分析法,以万车死亡率、万车受伤率、万车事故损失(万元)、万车事故率为指标,分析2013—2022年全国道路交通安全水平的变化。结果表明:2013—2022年,全国道路交通安全水平呈现逐步上升的趋势;2015和2020年,上海是道路交通安全水平均保持第一的城市,重庆是道路交通安全水平进步最大的城市。结合这2座城市交通安全治理经验提出扩建和改造路网、建设和优化公共交通、提高道路通行效率、完善法规建设、加强执法力度、加强对驾驶员和行人的教育和管理等提高道路交通安全水平的对策措施。

基于可视区域降维的超大规模MIMO传输性能分析

针对基于用户可视区域(visible region,VR)降维的超大规模MIMO(extremely large-scale massive multiple-input multiple-output,XL-MIMO)传输性能展开研究。首先,基于天线阵列绝对能量阈值和相对能量集中度两种准则,对XL-MIMO系统中的用户VR统计分布进行了比较与仿真分析,讨论了其VR分布参数与系统参数之间的关系。然后,进一步研究了基于VR降维信道的最大比传输(maximum ratio transmission,MRT)方案性能,详细分析了其性能增益来源,并对VR判定相关系数的优化设计,以及多用户位置对性能的影响进行了讨论。结果表明:利用VR降维可有效降低传输开销和复杂度,但在基于VR的最大比传输多用户传输中,存在接收能量减少和用户间干扰之间的权衡;最优权衡的取得需要VR定义、用户调度联合优化设计。最后,总结全文并对未来研究方向进行展望。

突出以生为本的GIS专业三全育人培养模式研究

在教育部引导高校构建“三全育人”格局,实现高等教育内涵式发展背景下,切实落实“以生为本”,着力研究GIS专业三全育人培养模式。由学生的学习目标出发,反推教学设计,提出GIS课程改革五步法,并将海报、改进的专家组学习、辅助学案等形式自然融入课堂教学。以课程思政建设为引领,培养学生的家国情怀,结合GIS专业特色,依托学校区位优势,全面深入地挖掘课程思政元素。以评价体系完善为指导,关心学生培养全过程,建立三位一体评价体系,为持续优化培养模式提供分析依据。实践证明,该培养模式在提升专业实力、促进学生培养、锻炼教师队伍等方面取得了一系列成效。

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。

气象驱动下的终端湖泊流域环境变化研究

在干旱地区,终端湖面积变化受气候影响较大,同时湖泊面积变化对生态环境平衡和土地利用变化起着重要作用。基于Landsat和JRC Global Surface Water(JRC GSW)多源遥感数据、气象数据、土地利用数据和NDVI数据,分析了艾比湖水面面积变化及驱动因素,以及对艾比湖流域环境的影响。得出如下结论:2000—2020年艾比湖面积呈现先减少后增加的趋势,2010年左右为转折点;面积变化与降水量的相关性最大(R^(2)=0.589,P<0.01和R^(2)=0.519,P<0.05);流域内耕地面积增长最大,为3140 km^(2),占研究区总面积的6.23%;其次是草地面积增加1402 km^(2),占研究区总面积的2.78%;而面积减少最多的是未利用土地,为2974 km^(2),占总面积的5.90%,主要转化为草地和耕地;由NDVI变化可知,该流域内的植被主要由草地构成,并且草地高覆盖(>0.8)区呈现出增加趋势,集中在人类活动区。干旱区终端湖泊面积变化监测是生态环境保护研究的有益补充,为进一步保护以及恢复干旱区生态环境的方法提供理论基础。

基于GEE的滇池水体面积时空变化特征及相关驱动因素

水体是生态系统的重要组成部分,滇池作为云南省昆明市最大的淡水湖,对生态系统的平衡、对城市的可持续发展有着重要影响。本文以滇池为研究对象,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,选取Landsat遥感影像,综合改进归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI),使用大津二值算法提取滇池水体面积,探讨了2013—2021年滇池水域九年间的面积变化趋势。结果表明:2013—2021年,滇池水域面积年度性变化总体趋势不大,大多数年份的季节性面积变化明显;选取36幅中3幅影像,研究了季度性OA指数与Kappa系数,OA指数均在98%以上,表明精度较高。经调查发现,滇池水体的时空变化与诸多因素有关:(1)降雨量。受自然条件旱季、雨季(雨季:4月至9月,旱季:10月至次年3月)分化的影响,滇池水体的变化呈现出明显的季节变化;(2)平均气温。在夏季,阳光充足,日照时间长,日照时间的长短与水域面积呈现负相关关系,水蒸发量大,与冬季的稳定性形成鲜明的对比。

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。

太行山抗战GIS实验案例库建设与实施

思想政治教育是各类人才培养的关键,应把思想政治工作贯穿于教育教学全过程."课程思政"是当前教育部力推的教育教学改革重点.太行山抗战是中华民族抗战的重要组成部分.回顾这段抗战历史,将其融入GIS相关课程教学,既具有深刻的教育意义,又是良好的课程思政实践.本文立足河南理工大学太行山抗战GIS思政实验案例库建设项目,论述案例库构建的背景与目标、设计思路及思政育人元素挖掘方法,着重阐述了案例库与多门课程教学相结合的实践应用特色、建设经验及教学效果.建成了一套实验案例教学指导书,并整理配套数据,旨在为相关人员提供借鉴与参考.

基于CWSEI的地理信息系统课程教学改革探索

针对地理信息系统课程教学实践中表现出的“知识内化程度有待提高”,借鉴卡尔·韦曼科学教育改革理念与方法,探索以学生的“学习目标”为课程教学的出发点,反推教学设计的改革思路。立足“以生为本”理念,提出GIS课程改革五步法:可量测的学习目标—预期的学习效果—以促学为目的的阶段测试—有趣有效的课堂活动—精心设计的第一次课。以河南理工大学测绘工程专业的GIS课程为例,制定详细的教学改革方案,以期提升GIS课程教学效果,并为类似课程改革提供参考。

基于海岸线数据库的遥感图像海陆分割

为了提高海面上舰船目标的检测效率,使用基于海岸线数据库和扫描线多边形填充的海陆分割算法对全色遥感图像的海洋区域和陆地区域进行分割。算法分为三步展开,使用海岸线数据库在图像上标出粗略的海岸线;使用边缘检测算法sobel算子进一步精细海岸线边缘;使用扫描线多边形填充算法将封闭陆地填充。实验结果表明,与单纯的图像处理算法相比,该算法的分割结果精度更高,弥补了传统图像处理算法中分割结果易受图像噪声影响的缺陷,算法更加简单高效。

基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取

准确、快速地获取玉米苗期株数对于育种早期决策起着至关重要的作用。该文利用2017年6月于北京市小汤山镇采集的无人机影像,首先对比分析RGB、HSV、YCbCr及L*A*B 4种色彩空间,变换优选HSV颜色模型对无人机影像前景(作物)与后景(土壤背景)进行分割,得到分类二值图。然后利用骨架提取算法及多次去毛刺处理等数学形态学流程提取玉米苗形态,得到高精度作物形态骨架,结合影像尺度变换剔除噪声影像,将影像分为多叶、少叶2类,经Harris、Moravec和Fast角点检测识别结果对比,Harris角点检测算法可以较好地提取玉米苗期影像的株数信息。结果表明,少叶类型识别率达到96.3%,多叶类型识别率达到99%,总体识别率为97.8%,将目前传统影像识别精度提高了约3%。同时在多个植株叶片交叉重叠覆盖的情况下,该文的研究方法有良好的适用性。通过无人机影像提取玉米苗期作物准确数目是可行的。该文采用了数学形态学的原理,通过HSV色彩空间变换得到的二值图,从无人机影像中识别提取玉米苗期形态信息,利用影像尺度缩放变换去除噪点,优化骨架识别算法使得识别精度大大提高,最后采用角点检测从无人机影像中直接读取玉米材料小区内的具体数目,该方法节省了人力物力,为田间大面积测定出苗率及最终估产提供了参考。

基于无人机数码影像的冬小麦氮含量反演

准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用。利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测。该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离。对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息。按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digital number)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量。由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性。结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致。在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体>部分>植被指数,反演效果叶氮>植株氮>茎氮。以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R^2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10%,比部分信息提取验证模型的R^2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R^2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点。研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考。

2000-2016年黄河源区植被NDVI变化趋势及影响因素

NDVI是研究区域植被变化的重要表征性指数。基于2000—2016年的MODIS NDVI遥感数据和同时期地面气象数据,采用非参数检验方法曼—肯德尔法(Mann-Kendall)检验法、斜率变化趋势分析法、复直线回归分析法等多种时间与空间分析方法,研究了黄河源区生长季植被覆盖时空变化及其与气候因子的相关性,探索黄河源区植被与气候变化的时空耦合关系,分析了气候因素及人类活动对植被覆盖的影响。结果表明:黄河源区NDVI在2000—2016年期间没有特别明显的突变年份;源区70.4%的区域植被NDVI是增加的,增长率大部分处于0～0.004/a。复直线回归分析显示气象因素对源区植被生长变化起到主要的促进作用,99%的区域NDVI气候因素贡献值为正值。人类活动促使植被NDVI增加的区域占总面积的比例是55%,说明人类活动等因素对黄河源区的生态环境产生一定的积极影响,但仍有接近50%的区域人类活动使NDVI减少,高寒草地的退化的趋势没有得到有效遏制。

太行山区气候时空变化及其对植被覆盖度的影响

近年来气候变化已经严重影响了人类的生存与发展,同时也导致区域植被覆盖度的变化,研究太行山区的气候变化及其对植被覆盖度的影响为该区域气象预测以及生态环境保护提供有力的技术支撑。利用1973-2018年太行山区域内18个基准气象监测站点的日平均气温和日降水量数据,结合太行山区气温突变点前后10 a(1986-2005年)GIMMS NDVI数据,采用趋势分析法、累积距平分析、Mann-Kendall突变检验法,基于ArcGIS等平台分析了太行山区气温与降水时空变化及其对植被覆盖度的影响。结果表明:近50年来,在时间尺度上,太行山区气温上升趋势显著,降水无明显上升趋势。太行山区气温在1995年出现突变点。在空间分布上,气温变化受海拔影响较为明显,整体呈现上升趋势。降水总体表现自东北向西南逐渐递减的趋势。结合太行山区气温突变点前后10 a NDVI数据分析发现,太行山区NDVI总体变化具有明显波动性,气温对植被覆盖水平的变化存在区域差异性,在一定程度上也说明气温突变点对NDVI变化几乎不存在明显影响。

无人机高分辨率遥感影像分类方法研究

无人机遥感技术的发展,能够为信息领域实时地提供极其丰富的空间信息,如何处理和应用无人机获得高分辨率影像是当今研究热点。面向对象的分类方法相比与传统基于像元的分类方法能使分类精度和信噪比得到显著改善。论文利用高分辨率无人机影像,分别以面向对象法和基于像元法分别影像进行信息提取,并以混淆矩阵和KAPPA系数来评价它们分类效果。证明了在高分辨率遥感影像分类中,面向对象的遥感影像分类方法与传统遥感影像分类方法相比能获得更好的分类效果。但是,建立更加完善的精度评价体系以及如何在不同的尺度和区域选取合适的分类方法,还要开展更多的研究和验证工作。

基于深度学习方法和RGB影像的玉米雄穗分割

为检验深度学习方法对不同品种玉米雄穗在不同生育时期的分割精度和稳定性,利用2019年7月—9月于河南省新乡市中国农业科学院试验基地内采集的RGB影像,通过构建以轻量级网络为特征提取层的PspNet、DeepLab V3+、SegNet和U-Net 4种模型,比较不同模型对玉米雄穗分割精度的差异。结果显示:U-Net模型对不同生育时期玉米品种的雄穗分割精度最高(m IoU=0.780)。该模型在玉米雄穗不同生长阶段的分割精度总体上较好(mIoU=0.703~0.798),其中在完全抽雄期的分割精度最高(mIoU=0.798);U-Net模型对不同玉米品种的雄穗分割精度差异明显,但对所有玉米品种雄穗的平均分割精度较高(mIoU=0.749),其中对郑单958(ZD958)的分割精度最高(m IoU=0.814)。表明U-Net模型对玉米雄穗分割具有较好的普适性与鲁棒性,为今后玉米表型试验中对雄穗的监测提供了一种有效的方法。

使用卫星立体像对提取城市容积率的研究

随着城市化的不断发展,日益增多的城镇人口与稀少的土地资源之间矛盾与日俱增。容积率是反映土地利用强度的一个重要指标。本文选取Pleiades卫星立体像对生成研究区域的nDSM影像,不仅可以克服阴影法精度较低的问题,而且运用拟合的方法得到了更为准确的建筑面积,从而得到更精确的容积率值。结果表明,该方法得到的容积率更加准确,完全可以满足大面积普查的要求。