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21.
针对自然资源全要素调查工作中分类标准不同、调查口径不同、调查方法不同,造成的各部门调查软件平台重复开发建设和调查数据结果地理信息特征表达不清晰等问题,本文结合自然资源全要素野外调查工作的实际需要,以山水林田湖草生命共同体为统一对象,构建了自然资源语义化特征模型,提出了表征不同自然资源类型的自适应野外调查方法,实现了灵活性高、性能优异的自然资源调查技术平台,形成了统一的自然资源全要素野外调查框架,可以有效提升多门类自然资源基础调查、专业调查、动态调查的能力与水平,为自然资源治理能力现代化提供了可靠技术保障。  相似文献   
22.
孙久虎 《测绘通报》2020,(3):129-133
针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。  相似文献   
23.
基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
土地利用在自然资源统一管理中扮演着重要角色,面对不同区域和年份的数据,统一分析比对口径尤为重要,同时也应反映出相互之间的差异。本文以宜兴市2009年和2017年土地利用现状数据为数据源,首先使用统一的分类标准提取用地类型中的3大类,通过不同大小的单元划分尝试和结果分析,发现适用于该数据的网格尺度大小;然后基于自然间断点分级法进行分级范围划定,对宜兴市三类用地类型的分布和变化趋势进行综合分析,较为真实地反映了宜兴市用地情况;最后通过选用合适的空间尺度和分级范围划定方法,进而构建一个兼具操作性和科学性的土地利用数据网格化方法,为自然资源部门统筹管理和综合治理提供依据。  相似文献   
24.
新一轮的职能改革赋予自然资源部门新的职责,文章在分析了现有自然资源业务数据和基础测绘数据的基础上结合自然资源管理需求,提出了新型基础测绘的相关技术要求、应用方向和地理实体数据的技术路线,为新型基础测绘的开展提供了有益探索,为基础测绘服务自然资源管理提供了理论依据。  相似文献   
25.
赵帅豪  王坚 《北京测绘》2020,(3):333-337
随着全球老龄化的加剧,老年人口的增多,老年人的健康监护已经成为了重要的社会问题。因身体机能的下降,老年人发生跌倒的概率非常高,而老年人一天中大约90%的时间是处于室内,针对老年人室内意外跌倒的医护救治,设计了一款基于蓝牙定位的老年人室内跌倒监护系统。该系统通过集成的传感器采集加速度、角速度、室内位置、人体生理信息等数据,并通过计算分析实现了跌倒监测报警功能。  相似文献   
26.
文章阐述了开展京津冀协同发展重要地理国情监测的现实背景和意义,依托地理国情普查和常态化监测,结合京津冀一体化发展需求,提出了京津冀协同发展重要地理国情监测的总体思路、研究内容、关键技术和研究方法等,并开展了京津冀地区自然生态空间变化监测、高等级公路和铁路交通网络变化监测、重点大气颗粒物污染源空间分布监测等重要地理国情信息监测研究,成果已经在京津冀地区可持续发展评价、京津冀生态文明建设、空间规划管理等工作中得到了广泛应用。  相似文献   
27.
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
郑伟  陈洁  闫华  刘诚  唐世浩 《遥感学报》2020,24(5):521-530
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。  相似文献   
28.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数   总被引:1,自引:0,他引:1  
张静宇  王锦地  石月婵 《遥感学报》2020,24(11):1342-1352
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。  相似文献   
29.
《地学前缘(英文版)》2020,11(3):871-883
Landslides are abundant in mountainous regions.They are responsible for substantial damages and losses in those areas.The A1 Highway,which is an important road in Algeria,was sometimes constructed in mountainous and/or semi-mountainous areas.Previous studies of landslide susceptibility mapping conducted near this road using statistical and expert methods have yielded ordinary results.In this research,we are interested in how do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps in the vicinity of the A1 Highway corridor.To do this,an important section at Ain Bouziane(NE,Algeria) is chosen as a case study to evaluate the landslide susceptibility using three different machine learning methods,namely,random forest(RF),support vector machine(SVM),and boosted regression tree(BRT).First,an inventory map and nine input factors were prepared for landslide susceptibility mapping(LSM) analyses.The three models were constructed to find the most susceptible areas to this phenomenon.The results were assessed by calculating the receiver operating characteristic(ROC) curve,the standard error(Std.error),and the confidence interval(CI) at 95%.The RF model reached the highest predictive accuracy(AUC=97.2%) comparatively to the other models.The outcomes of this research proved that the obtained machine learning models had the ability to predict future landslide locations in this important road section.In addition,their application gives an improvement of the accuracy of LSMs near the road corridor.The machine learning models may become an important prediction tool that will identify landslide alleviation actions.  相似文献   
30.
资源环境承载能力评价是进行国土空间规划和用途管控的基础性工作,越来越受到国家重视。在资源环境承载能力研究实践中,以自然资源环境系统及其与社会经济系统的关系为主要研究对象,创新性提出了"资源环境承载协调理论",并基于此理论初步建立了不同空间尺度的地质资源环境承载能力评价技术方法,构建了地质环境、地下水资源、矿产资源等不同资源环境要素的承载能力评价指标体系,包括承载本底评价指标和承载状态评价指标。规范了不同尺度的资源与环境承载能力评价流程,为有序推动全国、区域及市县尺度的自然单元和行政单元的地质资源环境承载能力评价工作提供了强有力的。  相似文献   
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