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91.
TM影像的居民地信息提取方法研究   总被引:102,自引:5,他引:97  
杨存建  周成虎 《遥感学报》2000,4(2):146-150166
从对居民地的遥感信息机理分析入手,分析了居民地在Landsat TM2、TM3、TM4、TM5、TM7等各个波段上与其它地类的可分性。并探讨了增强居民地与其它地类的方法。同时进一步对各地物的谱间结构特征进行了分析,通过分析发现,以水泥顶和瓦项房屋为主的居民地,其TM2、TM4、TM7的光谱值比较接近,而其它地物除新修道路外,都不具备这一特征。这一特征可以用如下表达式来表达,TM2-TM4〈T1;T  相似文献   
92.
In several LUCC studies, statistical methods are being used to analyze land use data. A problem using conventional statistical methods in land use analysis is that these methods assume the data to be statistically independent. But in fact, they have the tendency to be dependent, a phenomenon known as multicollinearity, especially in the cases of few observations. In this paper, a Partial Least-Squares (PLS) regression approach is developed to study relationships between land use and its influencing factors through a case study of the Suzhou-Wuxi-Changzhou region in China. Multicollinearity exists in the dataset and the number of variables is high compared to the number of observations. Four PLS factors are selected through a preliminary analysis. The correlation analyses between land use and influencing factors demonstrate the land use character of rural industrialization and urbanization in the Suzhou-Wuxi-Changzhou region, meanwhile illustrate that the first PLS factor has enough ability to best describe land use patterns quantitatively, and most of the statistical relations derived from it accord with the fact. By the decreasing capacity of the PLS factors, the reliability of model outcome decreases correspondingly.  相似文献   
93.
中国土壤有机碳库及空间分布特征分析   总被引:153,自引:7,他引:146  
土壤有机碳库是陆地碳库的主要组成部分 ,在陆地碳循环研究中有着重要的作用。根据中国第二次土壤普查实测 2 4 73个典型土壤剖面的理化性质 ,以及土壤各类型分布面积 ,估算中国土壤有机碳库的储量约为 92 4 .1 8× 1 0 8t,平均碳密度为 1 0 .53kg/m2 ,表明中国土壤是一个巨大的碳库。其空间分布总体规律上表现为 :东部地区大致是随纬度的增加而递增 ,北部地区呈现随经度减小而递减的趋势 ,西部地区则呈现随纬度减小而增加的趋势。  相似文献   
94.
协同GIS软件体系结构研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
分布式的异构地学信息处理与分析,需有支持协同工作的GIS平台。但是现有的GIS基础平台大都只具有部分协同功能,真正意义上的协同GIS基础平台尚未出现。本文结合计算机支持协同工作的相关理论,提出协同GIS的体系结构,分析了协同逻辑在协同GIS体系结构中各部分的特征和作用,并论述了所涉及的研究内容。  相似文献   
95.
干旱区绿洲土地利用与覆被变化过程   总被引:88,自引:6,他引:82  
应用遥感和GIS技术及数理统计学方法,以新疆三工河流域冲洪积扇-冲积平原型绿洲为研究区,利用1978年、1987年和1998年的遥感数据,深入研究了70年代中后期以来干旱区绿洲LUCC的过程和趋势。结果表明:(1) 遥感和GIS在绿洲土地利用与覆被变化数据获取和空间分析方面是一种非常强大而有效的技术手段;(2) 通过建立绿洲LUCC的幅度、速度、区域差异和变化趋势数学模型,可以较好的研究绿洲土地LUCC的过程和趋势,如变化的双向性、单向性、正向性和反向性,变化的涨势或落势等,在三工河流域绿洲应用取得良好效果;(3) 自70年代中后期以来三工河流域绿洲LUCC趋缓,并存在显著的时空差异:前期绿洲LUCC处于单向转换过程的非平衡状态,并呈现一定的地段分异,其中绿洲上部处于准平衡状态,而绿洲中部和下部处于非平衡状态。后期绿洲LUCC呈现双向转换为主的发展态势,使绿洲LUCC处于准平衡状态;绿洲上部和中部处于非平衡状态,绿洲下部处于平衡状态,均表现出不同的变化过程和趋势。  相似文献   
96.
贵州森林的空间格局及组成结构   总被引:16,自引:0,他引:16  
利用ArcGIS,对贵州省2000年所作的森林资源连续清查遥感判读样点数据进行处理和分析,提取了森林资源分布图、林龄结构分布图、郁闭度分布图等系列森林景观图;分析结果表明:(1) 贵州森林植被类型多样,但覆盖率相对较低,全省森林覆盖率为25.27 % (不含疏林、灌木林、未成林造林地面积);(2) 森林地理分布不均匀,主要分布在黔东南及北部的遵义地区;(3) 地带性植被常绿阔叶林破坏严重,森林具有明显的次生性,表现为针叶林和灌木林所占比重大;(4) 林种结构的特点是用材林占比重大,防护林、经济林所占比重小;(5) 林龄结构的特点是幼中龄林为主,近成过熟林面积、蓄积比重都相对较小;(6) 贵州森林不能充分发挥森林植被对喀斯特山区生态环境的保护功能。  相似文献   
97.
随着云技术的飞速发展,"一切资源皆服务"成为可能,"数字地球"的实现也不例外。观测技术的快速发展使数据资源变得很丰富,但数据利用率低是普遍存在的现象,如何完成空间数据信息的再加工是亟待解决的问题,在云时代,具有数据处理功能的服务是解决此问题的方法之一,如何描述、发现和集成数据处理服务,从云端服务池中发现最优的服务是其关键所在。为了提高服务的查全率和查准率,引入了本体的概念,服务的语义描述很大程度上提高了空间数据处理服务的应用范围,缓解了非专业用户和专业人员之间的沟通障碍。本文分析了相关领域服务匹配算法的优缺点,结合GP服务自身的特点,提出了本体的GP服务的多层次发现算法:通过包含关系和线索关系完成服务间隐含关系的挖掘,主要是父子关系和前驱后继关系的表述;扩展传统本体表达模型,增加包含和线索关系,为服务的查找做准备;服务的多层次查找,第一次筛选主要针对服务预处理中包含和线索关系的表达查找,第二次筛选利用神经网络的突触原理,结合传统的服务匹配算法,完成服务的准确查找。经试验证明,此方法大大地提高了服务的查准率和查全率,具有重要的实践意义。  相似文献   
98.
基于多特征的人工海岸线提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在中高分辨率的遥感影像中,海岸地物呈现出更多的细节,尤其是受人类影响程度较大的人工海岸。文中针对较为复杂的人工海岸遥感影像,进行基于多特征的海岸线提取方法研究。实验选用SPOT影像作为实验影像,分析实验区海岸带SPOT影像的光谱特征、形状特征和空间关系特征,使用多种特征来提取海岸线,实验结果表明,方法能对海岸带地物进行正确分类并实现海岸线的自动提取。  相似文献   
99.
简单多边形顶点凹凸性判断算法综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
简单多边形顶点凹凸性判断算法种类繁多,在模式识别及计算机图形学等领域具有重要应用.为了研究不同种类算法的内在联系与区别,以便在实际应用中根据情况选择合适的算法,分析了目前较为流行的角度法、左右点法、矢量面积法、向量积法、射线法、斜率法和极点顺序法等算法.经过详细的推导论证发现,这些算法都可以使用公式b=p*m来表示,且...  相似文献   
100.
Web时空数据挖掘研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
随着互联网的迅速发展,Web已经渗透到人类社会的各个角落,其中蕴含着大量关系社会、经济和生活的信息。从中挖掘出刻画事件时空范围的时空信息,可以为探索社会、自然事件以及行为主体的时空运动规律和知识提供丰富的素材。系统综述了Web时空数据挖掘的理论、方法和应用,首先介绍了Web时空数据挖掘的概念及分类,详细阐述了Web时空信息的特点和提取方法,其次针对3类Web时空数据挖掘的内容、方法及应用进行了综述,最后探讨了Web时空数据挖掘面临的难题、研究热点和未来领域的发展方向。  相似文献   
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