基于点云数据地表建模中,沟沿线既是点云去噪的重要分割线,又是黄土丘陵沟壑区最典型的地形特征线。因此,本文提出了面向点云数据的基于多尺度格网采样和坡度分割的沟沿线自动提取方法,即在适宜格网尺度采样的基础上构建地表模型,利用沟沿线周围坡度陡变的特性提取缓坡面与陡坡面的分界线,从而生成沟沿线。通过对8个样区反复实验,确定了各自的最佳格网尺度,并发现格网尺度随点密度的增大而迅速减小,而后趋近平稳的幂函数关系,同时随机选取了另外5个样区验证了该关系的适用性。最后,通过全域分块计算得到了该地区的完整沟沿线。相比于人工识别的沟沿线,本文方法提取沟沿线的精度在0.5 m缓冲范围内为85%,效果较好,且位置更为精确。产生差异的原因主要是面向点云数据的沟沿线有更多的细节,沟沿线曲率更大,造成了其长度明显大于手动提取结果。该方法有助于提高丘陵沟壑区点云数据去植被处理和地形表面重建精度。
建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。
微博客文本蕴含类型丰富的地理事件信息,能够弥补传统定点监测手段的不足,提高事件应急响应质量。然而,由于大规模标注语料的普遍匮乏,无法利用监督学习过程识别蕴含地理事件信息的微博客文本。为此,本文提出一种蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法,通过快速获取的语料资源增强识别效果。该方法利用主题模型具有提取文档中主题集合的优势,通过主题过滤候选语料文本,实现地理事件语料的自动提取。同时,将分布式表达词向量模型引入事件相关性计算过程,借助词向量隐含的语义信息丰富微博客短文本的上下文内容,进一步增强事件消息的识别效果。通过以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,本文提出的蕴含地理事件信息微博客消息识别方法,识别来自事件微博话题的消息文本的F-1值可达到71.41%,比经典的基于SVM模型的监督学习方法提高了10.79%。在模拟真实微博环境的500万微博客数据集上的识别准确率达到60%。
随着对地观测技术的高速发展,高分辨率地理栅格数据已被广泛应用于地貌、环境、水文等领域,传输与存储海量数据亟需通过数据压缩来解决有限信道容量的制约。本文分析了地理栅格数据特征,并基于数据保真性和压缩即时性原则,提出了融合转换压缩和编码压缩的地理栅格数据两阶段压缩方法,并从精度和效率2个视角构建了两阶段压缩方法的评价方法。利用不同大小的规则格网DEM数据,在集群系统上对两阶段压缩方法的数据保真性和压缩性能进行了测试。实验结果表明,本文构建的两阶段压缩方法在数值和地表形态上均有较好的精度,数据保真性高。同时,其压缩率一般在50%以上,解/压速率达到实时层次,能够显著地减少数据传输时间消耗,提高网络传输效率。两阶段压缩方法具有较好的普适性,可为高性能地学并行计算等领域提供技术支撑。
目前,局部空间同位模式挖掘方法存在需要预设定邻域范围、挖掘的结果无统计显著性意义而难以对结论进行科学地判定等问题,如当前常用的
为了合理有效地分析和挖掘海洋涡旋移动数据中的规律和模式,本文以基于空间交互性流聚类的区域化方法为基础,提出了一种海洋涡旋移动特征的网格区域化方法。该方法以网格为统计单元,对涡旋移动数据进行组织,通过图论模型构建海洋涡旋的移动网络图,然后采用基于平均邻接的层次聚类和基于模块度的划分2个步骤,实现涡旋移动特征的区域划分。基于该算法,对1992-2011年中国南海海洋涡旋移动数据进行算法实验,结果表明,南海海洋涡旋按照其移动频繁性特征可分为越南东南部（R1）、越南东部-巴拉望岛（R2）、南海北部（R3）3个区域。其中,R1区域包含了南海西南部深海盆地区的涡旋活跃条带;R2区域体现了南海中部涡旋向西移动的活动规律;R3区域则包含了南海北部东北-西南走向条带。3个区域内冷涡和暖涡具有明显的季节性变化特征：R1和R3区域冷暖涡变化相似,暖涡在夏秋季移动最多,冬季最少,而冷涡则相反,夏秋季移动最少,随后逐渐增加,并在春季达到峰值;R2区域暖涡在春季移动最多,而冷涡在夏冬移动最多,春秋移动相对较弱。
在全球变暖影响下,青藏高原冰川消融造成的冰川径流增大、冰湖溃决等问题威胁着山区及其周边居民的生命财产安全,对青藏高原冰川变化的研究日益紧迫。本文综述了国内外山地冰川变化遥感监测手段的发展、冰川面积及冰面高程变化的遥感监测研究现状、存在问题与发展趋势,并总结了中国青藏高原冰川变化遥感监测研究的主要成果。此外,本文基于2003-2009年ICESat/GLAS数据,计算了青藏高原各山区冰面高程变化及其冰川消融量。结果显示：青藏高原冰川面积持续减少,青藏高原冰面高程的平均变化为-0.24±0.03 m/a,冰川融水量为-14.86±11.88 km3/a,冰川变化呈现从青藏高原东、南外缘山区往内陆与西、北部山区减慢的时空特征。
高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。
青藏高原地形复杂,积雪时空分布异质性较强且大部分地区积雪较薄,而被动微波遥感因其空间分辨率低以及雪深反演中的不确定性,极大地限制了其反演青藏高原雪深的精度。本文尝试将多源遥感数据以及与积雪模型（SnowModel）相结合,来重建更高质量的青藏高原雪深数据。首先,利用MODIS积雪面积比例产品,根据构建的积雪衰减曲线以及经验的融合规则对低分辨率被动微波雪深进行了降尺度;然后,结合MODIS/被动微波融合雪深数据和SnowModel对研究区进行雪深数据同化实验;最后,利用地面站实测雪深数据对MODIS/被动微波融合雪深以及同化输出雪深的精度进行了分析和对比。结果表明,基于数据同化方法得到的雪深数据更接近地面观测雪深值,通过均方根误差以及相关系数的对比,同化雪深结果优于MODIS/被动微波融合雪深结果。
植被指数能反映地表植被生长、覆盖等情况,常作为反演植物生物物理参量的有效参数。然而,在地形复杂的山区,由于地形效应的影响,导致一些植被指数适用性受限。基于以上现状,本文以贵州省江口县为研究区,采用4种地形校正模型（Teillet-回归模型、Minnaert模型、C模型、SCS+C模型）对常用植被指数（SR、MSR、NDVI、SAVI、MSAVI、EVI）进行地形校正,以评价不同坡度条件下植被指数地形校正效果。结果表明：地形校正对缓解波段比形式的植被指数（SR、MSR、NDVI）地形效应的作用有限,而对非波段比形式的植被指数（SAVI、MSAVI、EVI）效果较好。另外,随着坡度增加,地形效应显著,地形校正效果也更明显：坡度较小时,波段比形式的植被指数无需进行地形校正,而建议非波段比形式的植被指数进行地形校正;坡度较大时,建议2类植被指数都进行地形校正,但非波段比形式的植被指数可能会发生过度校正现象。此外,地形校正后非波段比形式的植被指数与森林地上生物量线性回归模型的精度明显提高。因此,建议在地形复杂山区利用非波段比形式的植被指数进行定量反演时,先进行地形校正。
土地执法监察是国土资源管理业务体系的重要内容之一。当前土地执法监察工作多以传统手工作业为主,工作效率需要提升。随着高空间分辨率遥感技术的发展,借助高分辨率遥感影像实施准确、快速的土地执法监察成为可能。本文在分析实际应用需求和最新技术发展的基础上,以国产高分辨率影像提取违法建设用地为出发点,选取浙江省台州市黄岩区为研究区,开展县区级土地执法监察应用研究。借助面向对象变化检测与建设用地提取等技术获取了疑似的违法新增建设用地,取得了较好的应用效果,为挖掘国产高分辨率卫星影像在土地执法监察应用方面的潜力提供了参考。
国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。
黑河流域地处西北干旱区,水资源短缺是限制其中游绿洲农业发展、下游生态环境保护的首要原因。该流域的中游绿洲农业用水约占总用水量的80%,因此农业节水对流域发展至关重要。在干旱区绿洲农业节水探索中,众多学者主张通过节水技术来提高用水效率,而关于农业种植结构调整对农业节水影响的定量研究较少。本文采用2012年黑河流域蒸散发数据、土地利用数据、降水数据和农业经济统计数据,定量分析黑河中游主要作物需水特征和用水效率差异,尝试从调整作物种植结构角度为其绿洲农业节水提供依据。结果表明：(1)研究区4种主要作物中,玉米生长期需水量最大,其次为小麦、油菜和大麦;(2)考虑降水补给,发现大麦和油菜生长需水可很大程度上依赖降水,而小麦和玉米则需要灌溉,且玉米灌溉需水量远超小麦;(3)作物用水效率由高到低依次为大麦、油菜、小麦和玉米。从用水效率角度而言,考虑种植区位,在黑河中游适当扩大小麦种植规模更有利于提高中游农业用水效率。
乌江流域是西南地区重要经济中心的生态和安全屏障,其上游地区长年面临水土流失和土地石漠化等问题,严重影响到当地和长江沿岸人民的生产生活。本文基于贵州省毕节地区2010年森林二类调查小班数据,运用综合能力蓄水法对乌江上游地区森林生态系统水源涵养量进行估算,分析了水源涵养能力的空间分异特征,并使用线性回归和相关分析法对森林水源涵养能力与林地海拔、坡度和土地退化类型之间的关系进行了深入探讨。结果表明：（1）2010年,研究区森林生态系统的水源涵养总量为563.05
本文利用基于TM影像所解译的土地利用数据,评价了哈萨克斯坦2000年和2010年生态环境质量状况。结果表明,哈萨克斯坦各州生态环境质量水平差异较大,整体呈现东部各州生态环境质量较高、中西部各州生态环境质量较低的空间格局,且2000-2010年哈萨克斯坦生态环境质量总体呈现变差的趋势。以基于MODIS数据所提取的归一化植被指数、地表含水量、地表温度等自然要素,以人口、GDP等社会经济要素为自变量,以生态环境质量指数为因变量建立回归模型,回归分析表明哈萨克斯坦生态环境状况主要受自然因素特别是NDVI指数的影响,因而改善哈萨克斯坦生态环境质量可从提高植被覆盖度入手。
