适用于大尺度水文气候模式的DEM洼地填充和平坦区处理的新方法

针对传统的DEM(Digital Elevation Model)洼地和平坦区处理方法存在的速度慢等问题,提出了新的DEM处理方法。新方法由两个新算法组成:其一为DEM快速分位数分类算法,此算法先利用DEM的统计特征计算出分位数,然后分类,其时间复杂度仅为O(N),速度远大于传统分类方法的O(NlogN);其二为对分类后洼地和平坦区处理的新算法,此算法从高程最小的一类开始逐类处理,直到处理结束。用90m DEM对不同方法进行评价的结果表明:新方法在保证结果准确性前提下显著提高了DEM洼地和平坦区的处理效率。而且,新方法除了可将洼地填平之外,还可对洼地增加微小高程,生成无平坦区的DEM。新方法已成功地应用到地形指数的计算及TOPMODEL水文模拟,还适用于基于DEM的大尺度水文气候模拟与分析。

基于时间序列影像的中观尺度农作物长势监测采样方法

地面采样调查是遥感应用中一个重要的手段。采样点的空间位置和数量决定了监测点的代表性,并受到监测成本限制。高效和经济地设计采样方案是推进地面采样数据更好地服务于遥感应用的重要问题。该文以遥感在农业方面的应用为切入点,在对现有农作物监测现状研究的基础上,通过对时间序列的遥感影像进行农作物长势分布的分析,运用概率比例规模抽样(PPS)的思想提取采样点。通过对2007的农作物长势分布区进行农情参数监测点采样,并与2009年的农作物长势分布对比,发现采样点达到较好的一致性。基本满足中观尺度农作物长势监测中采样点具有代表性、典型性和稳定性的要求。