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当期目录

    2019年, 第21卷, 第5期 刊出日期:2019-05-25 上一期    下一期
    地球信息科学理论与方法
    基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法
    傅梦颖, 张恒才, 王培晓, 吴升, 陆锋
    2019, 21 (5):  631-640.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190024
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(11087KB) ( )  

    室内导航网络是行人导航、信息推荐和商业分析的基础。传统人工测绘或半自动提取的室内三维导航网络无法满足复杂室内空间结构高频变化需求。随着室内定位技术的不断发展,室内移动对象轨迹数据爆发式增长,为室内导航网络快速构建与变化监测更新提供了可能。本文提出一种基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法,在基于ST-DBSCAN的轨迹简化预处理基础上,提出了室内轨迹自适应栅格化算法,减弱栅格图像分辨率对导航网络提取的影响,有效避免廊道轨迹密度差异造成的导航网络拓扑连通失效,并通过CFSFDP自适应聚类算法自动识别楼层之间连通点,实现室内导航网络的快速构建。实验数据来源于上海图聚智能科技股份有限公司提供的某商城真实的室内移动对象轨迹数据,实验结果表明,与普适栅格化方法相比,本文提出的方法将导航网络构建准确率平均提高2.43%,拓扑正确度提高12.8%。

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    村镇应急公共设施选址布局优化研究
    詹庆明, 杨爽
    2019, 21 (5):  641-653.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180487
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(13547KB) ( )  

    应急公共设施对防灾减灾具有重要作用,但相关研究和实践通常围绕城市展开,中国村镇地域广阔、环境复杂,传统方法规划的应急公共设施布局无法满足村镇的需求。因此,针对村镇进行更加精细化的应急公共设施布局优化十分必要。本文主要研究内容包括:① 建立包括地理因素、交通条件、人口分布情况和危险源分布情况在内的应急设施适宜性用地指标体系,并避免在地质灾害、洪水等灾害高发区域建设;② 对仅需要承担应急服务的设施,建立集合覆盖模型和最大化覆盖模型两级选址模型进行分析,对需要承担公共服务和应急服务双重任务的设施,建立集合覆盖模型和p-中值模型进行分析;③ 以响应覆盖率、交叉响应率作为效率性评价指标,最大响应时间、平均响应时间作为公平性评价指标,综合评价设施选址方案。本文以神农架林区松柏镇为研究区域,以消防设施和应急医疗救助中心分别作为两类典型应急公共设施进行布局,得到以下结论:① 应急设施适宜性用地评价指标体系能够综合评价应急设施选址时需要考虑的各种因素,具有较强的实用性;② 对多选址方案进行对比,模型计算结果在效率性和公平性指标方面优于原选址方案,同时结合人口分布、实际用地情况和成本因素能够确定更为优化的布局方案,验证了方法的可行性和科学性。

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    基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法
    王森援, 蔡国榕, 王宗跃, 吴云东
    2019, 21 (5):  654-662.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180661
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(2190KB) ( )  

    建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。

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    基于GIS与模糊层次分析法的景观视觉资源综合评价
    谭人华, 王艳慧, 关鸿亮
    2019, 21 (5):  663-674.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180640
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(7572KB) ( )  

    景观视觉评价是评判景观视觉资源价值的重要方式。本研究从景观视觉的综合定量评价角度出发,设计基于基本视觉元素与景观视觉敏感度的综合评价指标体系,提出一种基于GIS空间分析与模糊层次分析法的景观视觉综合评价方法,利用综合视觉指数分别从整体视角和单因子视角客观揭示景观视觉资源的分布特征及其影响因素。以泰山风景区为研究区的实验结果显示:单因子视角中,玉皇顶、天烛峰、碧霞祠等景点分别在视域范围、相对坡度敏感度、相对距离敏感度等侧面具有最高的评分。综合视角下,景观视觉指数最高的景点为玉皇顶(0.819),最低的景点为桃花峪(0.180)。通过与基于用户打分的景点评价结果的对比,验证了本方法的可靠性与先进性,为定量化描述与评价景观视觉资源提供了一种新的研究思路和研究方法,也为景区综合发展规划及景点的开发保护提供了客观的参考依据和决策支持。

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    地理空间分析综合应用
    中国荒漠化分区与时空演变
    周日平
    2019, 21 (5):  675-687.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180676
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(10928KB) ( )  

    荒漠化被列入威胁人类生存的十大环境与发展问题之一,中国作为世界上荒漠化严重的国家,荒漠化形势十分严峻。本文通过遥感手段,以中国陆域国土范围(除台湾、香港和澳门)的31个省、市、自治区为研究区域,对1975年、2000年与2017年研究区数据进行沙化、盐渍化、水蚀荒漠化专题因子时空演变的综合研究,根据地域分异、发生学及多级序列等原则将将中国划分为8个荒漠-荒漠化区,42个荒漠-荒漠化亚区和36个荒漠-荒漠化小区。以不同时期荒漠化土地类型图为依据,采用荒漠化面积变化量与荒漠化重心迁移轨迹指标进行荒漠化演化分析。为具体说明不同区域荒漠化程度,本研究根据一定时期内荒漠化土地面积增加或减少的百分比将荒漠化演化分为7种类型,通过分析得到不同荒漠化区域的时空演化及不重心迁移,据此提出中国荒漠化的重点治理目标区及防治建议。研究结果表明:① 中国荒漠、荒漠化土地种类较多,重度荒漠化面积25.18×104 km2,占荒漠化总面积的19.59%;② 1975-2017年,中国荒漠化发生明显逆转,与1975-2000年相比,2000-2017年全国的荒漠化强度显著下降,原因是荒漠化加重区面积减少以及荒漠化减弱区面积增加;③ 1975-2000年与2000-2017年,各区内荒漠化重心点坐标迁移具有同向性。本研究在分析荒漠化土地分布、形成和演变机制的基础上,进行了荒漠化分区。通过对不同荒漠化地区的面积百分比变化的比较,得到了不同时期荒漠化的时空演化模式,并分析了荒漠化演化的特点和差异。

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    湖南省不同云状态的时空特征分析
    胡顺石, 张辰璐, 彭雨龙, 谭子芳
    2019, 21 (5):  688-698.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180588
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(23591KB) ( )  

    云的存在使得遥感对地观测地表信息受损或缺失,特定区域的云状态时空分布特征有助于提升遥感数据云噪声去除的针对性和准确性。本文采用2001-2017年湖南省MOD09A1地表反射率产品像素级产品质量数据集,逐像素解析并提取云状态信息,利用地统计学方法和空间分析方法等,从云状态空间分布概率、云状态季节分布概率、云状态持续时长和云干扰率 4个方面分析了湖南省晴朗无云、云污染和云混合3种云状态时空分布特征。研究结果表明:① 湖南省整体受云影响较为严重,不同云状态空间分布呈现较为明显的差异性,云污染状态主要分布在湘西、湘南山区,云混合状态主要分布在湘北、湘中、湘南连接的地势相对平缓的平原、丘陵地区;② 云污染状态在云影响中起主导作用,其主要分布在1-2月、11-12月以及5月下旬-7月上旬之间,云混合状态平均出现概率全年维持在10%左右,在6-10月增加至18%左右;③ 云状态持续时长为8、16 d是受云影响的主要情形;④ 随着合成窗口的增加,云干扰率迅速下降,采用月合成(4期)后,可以忽略云的影响;⑤ 云状态数据经主成分变换后,前2个主分量可表征不同云状态空间分布模式,全省可划分为4个具有显著云状态特征的区域;⑥ 不同云状态与高程变化具有显著的关系模型,除云污染状态外,均与高程呈负相关关系。本研究可为湖南省遥感数据选择、云去除方法选择、植被指数时间序列重构等提供技术支撑。

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    基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化
    王明明, 王卷乐
    2019, 21 (5):  699-709.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180497
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(10692KB) ( )  

    格网化人口数据能够刻画实际人口空间分布状况,是实现人口数据更好地与自然、社会、经济等要素融合分析的有效途径。本文面向精细尺度格网人口数据的需求,以中国东部人口稠密的山东省为例,基于乡镇级人口统计数据,研究了结合夜间灯光和土地利用数据的空间化方法。其中以EVI修正DMSP/OLS夜间灯光数据来增加城镇用地内部人口分布的差异性,以城乡二级分区方法避免夜间灯光数据在农村低辐射亮度区模拟人口的缺点,提高了建模精度。利用其余地区的人口统计值检验建模精度,结果有78%的行政单元的相对误差绝对值小于20%。最终在2000年首次公布的乡镇级人口统计数据的基础上,生成了山东省100 m格网人口分布数据SDpop2000。通过与精度较高的全球WorldPop人口数据产品对比可见,SDpop2000和WorldPop在10 km网格尺度上的相关性系数高达0.93;SDpop2000在鲁中部、泰安西南部、济宁南部、临沂南部、枣庄北部和鲁北沿海等地的人口分布明显比WorldPop更准确;且SDpop2000较好地刻画了山东省在鲁西、鲁北平原区的人口较鲁中南山地丘陵区、鲁北沿海和山东半岛丘陵区的人口更为稠密的人口分布趋势。本文构建的基于DMSP/OLS与土地利用的乡镇级人口数据空间化方法明显提高了空间化精度,适用于乡镇尺度的人口精细模拟。

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    福州市地表温度热点及时空变化分析
    陈冰倩, 张友水, 程璟媛, 赵雪
    2019, 21 (5):  710-719.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180597
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(18334KB) ( )  

    中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度(Land Surface Temperature, LST)反演基础上通过热点分析(Getis-Ord Gi*),并结合不透水面(Impervious Surface Area, ISA)信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示:① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区(热点区和较热区)总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。

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    遥感科学与应用技术
    利用物候差异与面向对象决策树提取油菜种植面积
    李中元, 吴炳方, 张淼, 邢强, 李名勇, 闫娜娜
    2019, 21 (5):  720-730.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180345
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(7281KB) ( )  

    及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率(10~30 m)农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明:在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数(NDVI),近红外波段(NIR)和亮度(Brightness)信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。

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    基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究
    刘凯, 彭力恒, 李想, 谭敏, 王树功
    2019, 21 (5):  731-739.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180354
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(17787KB) ( )  

    遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集(云量少于5%),利用3个红外波段反射率(NIR、SWIR1、SWIR2)和3个特征指数(NDVI、NDWI、NDMI)建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明:GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。

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    应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类
    杜保佳, 张晶, 王宗明, 毛德华, 张淼, 吴炳方
    2019, 21 (5):  740-751.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180412
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(15391KB) ( )  

    农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明:① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。

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    Google Earth Engine支持下的江苏省夏收作物遥感提取
    何昭欣, 张淼, 吴炳方, 邢强
    2019, 21 (5):  752-766.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180420
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(14005KB) ( )  

    江苏省是农作物种植大省,国家统计局统计数据显示,江苏省近10年冬小麦、冬油菜的总播种面积分列全国第五、第七,快速准确地获取冬小麦和冬油菜的空间分布对于该省的农业发展具有重意义。基于单机的传统遥感分类能够准确获取农作物的空间分布信息,但是耗时较长。随着地理大数据与云平台、云计算的发展,Google Earth Engine(GEE)作为一个基于云平台的全球尺度地理空间分析平台,为快速遥感分类带来了新的机遇。本文基于GEE,使用Sentinel-2数据快速提取了江苏省2017年冬小麦与冬油菜的空间分布。首先,利用GEE获得覆盖江苏省119景无云质优的Sentinel-2影像;其次,在此基础上分别计算了遥感指数、纹理特征、地形特征,并完成原始特征的构建与优化;最后,分别试验了朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树和随机森林4种分类器,比较了各分类器的分类精度,并提取了冬小麦与冬油菜的空间分布信息。得出以下结论:①GEE能够快速完成覆盖江苏省影像数据的去云、镶嵌、裁剪及特征构建等预处理,较本地处理具有明显优势;②J-M距离值位于前两位且大于1将特征数量从28个压缩到11个,有效压缩了原始特征空间;③光谱+纹理+地形特征组合训练,朴素贝叶斯、支持向量机、分类回归树、随机森林的平均验证精度分别为61%、87%、89%、92%。

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    京津冀地区植被时空动态及定量归因
    阎世杰, 王欢, 焦珂伟
    2019, 21 (5):  767-780.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180578
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(18016KB) ( )  

    作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明:①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子(解释力39.4%),土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显(q=58.2%);③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。

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    基于Landsat影像的斯里兰卡内陆湖库水体时空变化分析
    李健锋, 叶虎平, 张宗科, 孔金玲, 魏显虎, Somasundaram Deepakrishna, 王法溧
    2019, 21 (5):  781-788.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180643.
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(8185KB) ( )  

    斯里兰卡是海上丝绸之路沿线重要节点,降雨量丰富但时空分布不均匀,存在明显季节性缺水,其内陆湖库水体面积变化监测对水资源开发利用具有重要指导作用。为了解斯里兰卡湖库水体空间分布特征与时间变化规律,本文基于Landsat系列影像数据,对比分析不同水体提取模型在影像上的水体提取精度,确定最优算法;选取典型湖库分析其面积年际和年内的动态变化特征。以1995、2005和2015年为基准研究年份,采用最优水体提取模型对全岛内陆湖库水体进行提取,利用面积将湖库分为4个等级,统计各年份不同等级湖库的数量和面积数据,分析其时空变化特征。研究结果表明:① 基于大津法(OTSU)的归一化水体指数(NDWI)水体提取模型提取水体的精度最高,总体精度在97%以上,误提率和漏提率最低,适合于斯里兰卡地区水体的提取;② 1988-2018年同期8月的典型水库面积总体呈现波动增加的趋势,1992年水库面积最小,2013年水库面积最大;水库面积年内变化较大,其中2017年最大面积出现在2月,最小出现在9月,与雨季和旱季结束月份基本一致,且2月面积是9月面积的2.24倍;③ 1995-2015年同期,斯里兰卡全国4个等级湖库的数量和面积不同幅度的增加,湖库水体资源量呈递增的趋势。研究结果可为斯里兰卡水土资源优化配置及水资源管理与规划提供科学依据。

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    无人机影像的面向对象水稻种植面积快速提取
    吴方明, 张淼, 吴炳方
    2019, 21 (5):  789-798.  doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180418
    摘要 ( )   HTML ( )   PDF(11265KB) ( )  

    基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合的方法在大范围作物种植面积提取中得到广泛使用。无人机影像具有低成本、高时效、高分辨率的一系列优点,可以快速实现特定区域范围内的农情采样任务。本文以水稻样地为研究对象,采用便携式无人机Mavic Pro进行航拍。对所获取无人机影像进行预处理生成分辨率为3.95cm/pix的正射影像,采用面向对象的思想,目视评价和ESP工具相结合快速选择了最优分割尺度为300,应用了支持向量机、随机森林和最邻近监督分类方法对影像进行了地物分类和水稻面积快速提取。采用目视解译分类结果进行分类结果和面积精度评价,总体精度最高的方法为最邻近分类法,此时水稻分类用户精度为95%,面积一致性精度为99%。研究结果说明了无人机遥感和自动分类能够在平原水稻种植区快速获取样方内高分辨率影像并提取水稻种植面积,弥补了农田被遮挡时地面调查数据的缺失,为大范围水稻种植面积、产量等信息的计算提供样本和验证依据。

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