东北三省耕地利用格局变化对粮食全要素生产率的影响

耕地是粮食生产最基本的要素,当前粮食需求扩大与粮食生产区域性不足矛盾突出,寻求更合理的耕地利用格局来实现粮食全要素生产率的提升具有重要意义。本研究基于土地利用/土地覆被变化(LUCC)遥感监测数据,应用GIS软件提取东北三省2000、2005、2010、2015年耕地利用格局相关数据,同时运用数据包络分析模型估算了2000、2005、2010年和2015年东北三省区域和市域粮食全要素生产率。在耕地利用格局变化分析和粮食全要素生产率测算的基础上,从耕地利用格局变化的角度选取指标构建面板数据模型,定量分析其对粮食全要素生产率的影响。结果表明:东北三省市域粮食全要素生产率4个时期均值分别为0.81、0.78、0.82和0.83,粮食全要素生产率空间分布从最初的相对均匀到局部集聚;耕地转出率和耕地斑块破碎度与粮食全要素生产率呈负相关关系,耕地面积比例、耕地转入率和耕地斑块聚合度与粮食全要素生产率呈正相关关系;东北三省粮食全要素生产率提高主要源于耕地面积增加、林地和未利用地向耕地的转入以及耕地在流域的聚合,粮食全要素生产率的降低主要源于耕地转入减少和建设用地对耕地的嵌入式占用。研究表明,严格规划耕地利用格局、持续开展土地整理、提高耕地聚合度,可在保证耕地有效数量的同时,提高耕地利用格局的集聚性和合理性,促进粮食全要素生产率的提升。

基于QAR着陆数据的跑道状况等级评估方法

跑道状况等级是飞机安全着陆的一个关键信息。为了进一步提高跑道状况评估的准确性和及时性,提出一种利用飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)数据快速评估跑道状况等级的方法。首先,根据飞行数据特征从繁多的数据中提取模型所需输入参数;其次,建立基于QAR数据建立飞机采用自动刹车着陆的动力学模型,并计算不同跑道状况等级对应的理论着陆距离;最后,将实际着陆距离与不同的跑道状况等级对应的理论着陆距离作对比,确定跑道状况等级。利用波音738和空客A320的QAR着陆数据分析某机场的跑道状况等级,并与该机场的雪情通告进行对比,验证了模型的准确性。研究成果可用于未来航班的着陆距离预测,为飞行员选择合适的刹车等级提供参考。

全自动精密进近引导与传输技术研究

全自动着舰是保障舰载机着舰安全性和提高出动率的关键手段,分析了外军舰载机全自动着舰引导及传输系统发展及应用情况,研究了海上母舰动基座、复杂电磁环境下的应用需求,突破了抗干扰条件下的卫导高精度测量、动基准差分卫导相对定位、低时延高可靠传输等相关技术,提出了基于差分卫导与新体制着舰数据链相结合的全自动精密进近引导与传输系统综合解决方案。通过原型系统研制和典型环境下的测试验证,证明了原理的可行性,技术指标在双动状态下相对定位精度达分米级,传输时延达毫米级,与国外技术水平相当,可为无人机起降着陆及舰载机自动着舰相关装备研制提供重要参考。

POI辅助下的城市国土空间地类信息细化研究

为提升城市国土空间地类信息细化工作效率,将POI数据、国土变更调查数据与行业专题资料相结合,利用分类映射、数据匹配、空间叠置等关键技术,研究形成了一套POI辅助下的城市国土空间地类信息细化技术流程。通过搭建FME模板,实现了城镇住宅、医疗机构、学校等各细化地类的快速自动定位与信息细化补充,在一定程度上减少了人工工作量,提升了工作效率。以徐州市为例,统计了POI对于不同细化地类的利用率。结果表明,分类映射提取后的POI专题数据整体利用率较好;但由于不同数据标准的差异性,对于部分细化类型,POI数据需进一步结合其他数据来提升其可用性。

基于GIS的城市土地规划测绘数据整合系统设计

在GIS的基础上进行了城市土地规划测绘数据整合系统的设计,首先从应用模块、数据模块和基础模块3方面设计了硬件系统,主要包括了C/S(客户机/服务器)和B/S(浏览器/服务器)结构接口、COM组建集合及ArcEnglish C/S架构等;其次依次对数据分析程序、数据预处理程序、城市土地规划测绘数据库以及数据库的更新机制进行了软件设计;最后设定了3个系统的对比实验来验证本文系统的有效性和高效性,本文系统在数据整合效率方面比传统系统高出20%—30%,在基础功能方面比其他两个系统分别高出了10%和20%。

面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法

近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。

松辽流域生态环境时空动态评价及驱动因素分析

目前,我国高度重视以流域为基础的生态文明建设。及时有效的评估流域生态环境质量时空变化并分析其驱动因素对于制定流域协同性保护以及以流域为基础的生态文明建设十分重要。本文基于以数据为关键要素的,依托于遥感产品得到的绿度指数、湿度指数、干度指数、热度指数四项指标运用主成分分析方法建立松辽流域生态环境评估模型,并探索生态环境质量变化情况及其原因。结果表明:①松辽流域的生态环境质量整体优良,呈“东北优,西南差”的空间分布。②2000-2020年,松辽流域生态质量总体呈变好局势。第一个十年生态质量得到巨大改善,第二个十年处于生态保护维护阶段。③从空间分布上看,生态评级较差及以下等级面积明显收缩,优良等级面积显著向外扩张。④人类的社会经济生产活动对于生态环境的质量评估有至关重要的作用,如何平衡社会经济生产与生态环境保护之间的关系是帮助生态环境恢复的关键。

ERA5和ERA5-Land地面风速资料在中国陆地区域的适用性对比初步研究

利用全国40个地面台站的观测资料对ERA5及ERA5-Land两种不同空间分辨率的再分析资料开展了地面风速误差评估研究,结果表明:ERA5和ERA5-Land资料多年平均风速偏差的平均值分别为0.08 m s^(−1)、-0.06 m s^(−1),偏差的最大值分别为0.46 m s^(−1)、-0.19 m s^(−1),相对偏差的平均值为4.4%、-2.0%,相对偏差的最大值分别为33.0%、-10.1%;月平均风速线性拟合方程的斜率分别为0.93、0.97,截距分别为0.29 m s^(−1)、0.02 m s^(−1),相关系数分别为0.98、0.99;月平均风速均方根误差的平均值分别为0.17 m s^(−1)、0.14 m s^(−1),均方根误差的最大值分别为0.49 m s^(−1)、0.22 m s^(−1),相对均方根误差的平均值为7.4%、5.7%,相对均方根误差的最大值分别为35.2%、13.3%。ERA5-Land高分辨率资料地面风速误差相对较低,有利于提高风能资源评估的准确性。

利用GRACE卫星分析安徽省地下水储量的时空变化

文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变化。通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)地下水时间序列,结合热带降雨测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降雨数据对地下水储量变化规律进行分析。结果表明,安徽省地下水储量在2011年和2014年前后发生较大变化,在2003—2011年的变化率为0.37 cm/a,2011—2014年的下降速率为-0.2 cm/a,2014—2016年的增长速率为1.9 cm/a;进一步与降雨数据关联,发现降雨量是影响安徽省地下水储量年际变化和季节性变化的主要因素。在空间上,安徽省呈现自东北向西南逐渐缓和的趋势,最大亏损出现在皖北地区,为-7.52 mm/a,在西南地区的最大盈余达到8.38 mm/a。

全球地表覆盖时空变化交互式知识地图集设计与表达方法

地图集是呈现地表覆盖知识的高效表达工具。然而现有地图集仅面向预定区划的知识内容展示,难以满足用户对不同兴趣区域的个性化需求,从而导致图集实用性较差。另外,传统地图集图幅版面布局主要以不同信息的拼合模式为主,难以体现知识所包含信息的关联性,从而不利于用户较快的理解知识内容。为满足地图应用的个性化和知识服务需求,本文基于三期GlobeLand30数据,进行近20年全球地表覆盖时空变化地图集编研工作。除了制作了从宏观角度反映全球、大洲和国家尺度的地表覆盖分布和变化图幅集,还采用用户交互式选择感兴趣区域的方式实时化生成地表覆盖时空变化知识,并提供用户选择不同的知识可视化表达形式和图-文双向交互功能,从而以更为个性化和易懂的方式展示地表覆盖时空变化知识内容。

县域耕地非农化时空演变特征及动态趋势研究——以安徽省为例

耕地是国家粮食安全的物质基础,把握耕地非农化的时空演变规律及动态趋势,对保障粮食供给和可持续发展具有重要意义。以安徽省为研究对象,基于ArcGIS、GeoDa和Matlab软件,提取安徽省1995—2020年耕地非农化数据,在县域尺度上,采取探索性空间数据分析方法研究耕地非农化时空演变特征,运用MarKov链分析耕地非农化的动态演变趋势,为合理管控耕地非农化提供科学依据。结果表明,安徽省耕地非农化面积高值区主要位于安徽省中部(合肥都市圈)重点发展区,低值区主要集中在安徽省北部和南部一些经济欠发达地区,空间集聚性呈先减后增再减趋势,集聚效应逐渐减弱,冷热点区在空间上形成了“块状热点集群”和“点状冷点集群”。安徽省县域耕地非农化水平的趋势主要表现为:不同等级间不够稳定,易发生转移;等级转移基本发生在相邻类型之间,较少出现“跳跃式”转移;考虑空间因素后发现,相邻县区差异化的耕地非农化水平对本县区发生等级转移的概率有不同程度的影响,随着空间溢出效应增强,维持原等级的概率越低,更易发生转移;等级转移的概率同时受空间滞后类型和初始等级的影响。

火星探测热防护系统传感测量技术进展与启示

当前对于火星进入、下降与着陆过程(entry,descent and landing,EDL)气动环境认知不足,任务风险高。在EDL系统上搭载传感仪器进行飞行数据测量,重建火星大气和气动热环境,并开展充分全面的地面验证是验证科学设计工具和降低未来火星EDL任务风险的有效途径,对任务成功与否至关重要。本文首先回顾了人类火星探测任务的发展历程,明确设置热防护传感系统的必要性;然后系统总结了美国两次火星着陆任务MSL、Mars 2020,欧洲ExoMars2016任务和中国天问一号任务所搭载的EDL热防护传感系统的体系构成,以及为满足任务要求,如何进行仪器选择与布局;归纳了4次任务飞行数据的重建方法、关键技术和结果结论;最后给出了EDL热防护传感系统总结的经验、面临的技术难题和未来发展建议。

全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面

本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。

关于时空大数据助力乡村振兴的思考

数字乡村建设既是乡村振兴的战略方针,也是数字中国建设的重要内容。本文围绕“时空”联动“三农”,在如何利用时空信息技术帮助全国农村振兴、服务数字农业和数字乡村建设等方面,进行思考与探讨,旨在利用时空数据优势,通过实时发布处理的遥感影像资料、气象资料等多源时空数据,变时空信息技术大数据为农村振兴的“新基础设施”与基石;通过强化整合人工智能算法、作物模型等遥感应用,构建起农业农村大数据服务平台,进行正向思维,推进数据开放、实时共享,围绕精准农业、数字田地、智能监管等乡村振兴所需内容,积极推动形成多效合一的时空大数据基础基地,赋能农业农村发展,实现时空数字链接、自动化管理、农业农村农民智能增效,助力中国乡村振兴战略提速。

基于高分卫星影像的湖南某地土地利用分类研究

随着遥感技术的快速发展,越来越多高分辨率遥感影像的出现,为快速准确地获取地面信息创造了有利条件。面向对象的分类方法在进行地物信息提取时,考虑了更多的分类特征,且能与地学知识以及其他专题特征相结合,使分类过程与人类的认知过程更加接近,已成为土地利用信息提取研究的主流方向之一。研究以高分二号影像为基础,探索多尺度分割最优参数的选取方法,构建了影像分类特征空间并对其进行优化。基于多层次分类体系提取土地利用信息,并进行精度评价。通过空间大数据对建设用地信息进行细分,并对其空间分布特征进行分析。

基于犹豫模糊语言模型的高铁地面沉降风险区划

为了评估高速铁路的沿线地面沉降风险,建立新的犹豫模糊二元语言-数据包络分析(DEA)模型.该方法根据犹豫模糊二元语言计算理论处理评估意见,基于最大群体共识度原则调整专家权重,采用DEA模型确定因子权重,弥补以往评估方法一致性检验难通过、评估过程难度高及评估人员共识度低的缺陷.将犹豫模糊二元语言-DEA分析模型应用于安徽省淮北正在建设的某高铁工程,构建灾害因子、易损因子和敏感因子的风险评估指标体系,建立个体犹豫模糊评价集合和群体犹豫模糊评价矩阵,求得各因子权重.基于GIS系统实现灾害性、易损性和敏感性指标区域风险分布的可视化展示,得到高铁沿线地面沉降风险分布.结果表明,DK66-DK67为风险最高区段,须加强该区段的沉降监测.

“一码管地”框架下的土地全生命周期数据关联模型研究

针对数字时代背景下需对土地全生命周期建立数据关联模型的紧迫需求,基于信息本体论制定统一的“地块”与“业务”编码规则;再利用人地关系理论建立地地索引表、地业索引表和业业索引表,通过“地块码”和“业务码”主键解决业务、人、地块之间的基本关联关系。利用数据挖掘技术构建业务知识图谱,从而建立空间相离的业务关联关系,实现土地全要素、全业务、全流程的数据纵横贯通、信息高效协同。实践结果表明,该方法可快速可靠地构建土地全生命周期数据关联模型,为自然资源数字化改革提供坚实基础。

卜凯农户调查数据的整理与利用

近代中国农村微观调查数据是农经史研究的珍贵资料。民国时期金陵大学农经系主任卜凯主持的“中国土地利用调查”极具代表性和影响力。本研究系统介绍该调查资料的抢救性整理过程,并解读数据的利用方向和潜在价值。已还原的卜凯农户调查数据涉及人口与劳动力、家畜、土地、肥料、作物产量及用途、借贷、特殊支出等22个方面,含有22省168地区16786个农场微观样本,能较为全面可靠地反映当时农村的生产和生活状况。卜凯微观及县级数据适用于地权分配、租佃关系、人口压力、家庭手工业、商品化、民间借贷、粮食价格、市场整合等近代中国农经史热点问题研究。卜凯数据的再利用将对经典农业经济理论提供新的证据或修正,也能够为中国式农业现代化总结历史经验和发展规律提供重要的数据支撑。

基于城市土地利用碳排放源识别的国土空间规划支撑研究——以南京市为例

文章以南京市为例,探索基于多源空间大数据“自上而下”与“自下而上”相结合的方法识别城市土地利用的碳排放源。通过自上而下地从宏观层面分析统计数据,将碳排放总量分配到城市不同区域,进而自下而上地从居民建筑、产业活动和交通等排放活动出发,计算出具体地块的碳排放。研究旨在为南京的生态空间、紧凑用地、绿色行为、结构优化、产业新城等方面提供国土空间规划支持,促进碳达峰、碳中和目标的实现。

融合时空大数据土地全生命周期监管平台建设研究

为了解决土地相关部门数据格式复杂多样、共建共享不足、监管无法兼顾土地全生命周期业务管理流程和实时动态多渠道导致的土地利用效率低的问题,本文提出一套从数据到模型到应用的融合时空大数据的土地监管体系。先梳理构建了土地时空大数据体系,提出了4种数据治理方法搭建统一数据底板,并设计了全生命周期环节监管模型和实时监管模型,通过土地全生命周期共同监管平台研发应用于实际业务管理中,有效地识别出管理异常并推送预警信息。该体系实现了土地出让全生命周期过程中业务实时预警和时空大数据分析监测辅助预警,从单一监管转向全流程动态监测自动推送的综合监管,可广泛应用于各城市的土地管理领域。