Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.  相似文献   

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法     

任超  李现广  邓开元  潘亚龙  朱子林  张志刚  施显健 《测绘通报》2020,(1):89-93

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。  相似文献   

无人机技术在海岛测绘中的应用     

李雪瑞  魏征  田松  李明杰 《测绘通报》2020,(1):150-153

为提高海岛测绘的技术手段，将无人机引入海岛地形调查中，以Swallow-P小型固定翼无人机开展惠州市大亚湾虎洲海岛大比例尺测图为例，系统归纳了无人机外业数据采集与内业数据处理的具体流程，并制作了DEM和DOM成果；经过实测地面点精度分析得出虎洲无人机大比例尺测图成果平面位置中误差和高程中误差符合1∶1000测图精度要求。  相似文献   

面向数字孪生城市的智能化全息测绘   总被引：2，自引：0，他引：2  

顾建祥  杨必胜  董震  杨常红 《测绘通报》2020,(6):134-140

以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球，数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系，数字孪生技术应运而生。随着物联网技术（IOT）的发展，数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来，深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求，在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作，从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述，重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系，以及在社会各领域的应用成果。  相似文献   

香坊老工业区搬迁改造监测分析     

李晶晶  罗研  张滨 《测绘与空间地理信息》2020,(2):182-184,188

利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   

基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别     

武凯华  李朝奎  刘俊杰  郝豪杰 《地理研究》2020,39(6):1418-1426

准确识别当前城市群建设进程中核心区发展边界是研究城市群的一项重要内容。本文提出一种研究思路：采用空间句法分析城市群道路网,将得到的4个分析指标融合成新指标——“城市群集群度”,并提取“城市群集群度”等值线和“城市群集群度”曲线,通过计算找到最佳阈值从而提取出城市群核心区发展边界。以长株潭城市群为例,将基于空间句法的研究结果与基于Densi-Graph方法的研究结果进行对比,在除去数据质量因素后,城市群核心区发展边界识别差异有望控制在10%以内。研究表明：基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别方法容易获取计算数据,适用范围广,可靠性强。  相似文献   

城市“腾笼换鸟”产业转型升级的困境与出路——基于北京市的调查研究     

王颖  段霞  吴康 《地理科学》2020,40(5):786-792

剖析北京“腾笼换鸟”产业转型升级的现状,在针对“新鸟”进笼“老鸟”去哪问题,“老笼”空间结构合理优化问题,“老鸟”涅槃“新鸟”培育问题,“老鸟”和“新笼”承接问题的分析基础上,提出应完善京津冀产业链协作,“腾笼换鸟”拓展区域联动发展空间;东西城合并成首都特区,“腾笼换鸟”保护北京历史文化名城;切实发挥政府的职能作用,“腾笼换鸟”提升企业内在动力机制;规划建设“微中心”小城镇,“腾笼换鸟”促进北京人口有效疏解的建议。  相似文献   

东北三省全面振兴的社会经济支撑能力评估     

马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873

在解析支撑能力和东北问题特点的基础上，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法，以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现：各地市社会经济支撑能力差异显著，哈大沿线核心城市的支撑能力较强，西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重，对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破，而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖，并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   

中国工业烟粉尘排放时空演化及其影响因素     

郭政  姚士谋  吴常艳 《地理科学》2020,40(12):1949-1957

采用空间分析和空间杜宾模型等方法，研究1999—2017年中国工业烟粉尘排放时空演化特征及其影响因素。结果表明：① 中国工业烟粉尘排放空间分布差异明显，其排放的基尼系数和污染物分布指数均呈现下降态势，空间集中程度有所缓和。② 中国工业烟粉尘排放空间分布呈东北?西南走向，其排放中心不断由东南向西北方向迁移。③ 中国工业烟粉尘排放存在空间相关性和空间溢出效应，其冷热点区空间分布发生显著变化。④ 能源消耗、第二产业比重、人口密度和经济发展水平的提升将会增加工业烟粉尘排放，而外资水平、治理技术水平和环境规制力度的提升则有利于减少工业烟粉尘排放。  相似文献   

景电灌区移民对祁连山植被恢复的相对生态价值          下载免费PDF全文

赵建林  康德奎  彭维恩  王建礼  史中兴  陈天顺  董志洋  汪杰  常兆丰 《干旱区地理》2020,43(1):182-189

近些年来，生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛，在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么，景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢？以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区，用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析，并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明：祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×10⁸元。其中，退耕还林还草的生态价值为37.438 6×0⁸元，退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×0⁸元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×0⁸元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明，景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出，COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。  相似文献