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71.
基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSWINDV时相变化曲线。依据ILSWINDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。  相似文献   
72.
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73.
针对惠民凹陷大芦家地区各断块地层单元划分不一致,沉积相认识存在分歧等问题,依据旋回级次、旋回性质等,将馆陶组三段划分出2个四级旋回、4个五级旋回、16个六级旋回;并以岩芯及室内分析资料、测井资料等为主要依据,综合分析岩石类型、粒度及结构特征、垂向粒序变化、层理构造类型及自然电位曲线形态等。结果表明:惠民凹陷大芦家地区馆陶组三段主要发育冲积扇及辫状河;冲积扇主要发育辫流砂岛、辫流沟道、辫流带、漫流席状砂、远端砂丘等微相;辫状河主要发育心滩,辫状河道充填,天然堤、漫滩和道间洼地沉积,泛滥平原沉积,废弃河道等微相;2个四级旋回的沉积相类型及空间展布特征相似;第Ⅰ五级旋回在研究区中偏西部属冲积扇沉积,主要发育辫流砂岛、辫流沟道、辫流带微相,在东部属扇前平原沉积;第Ⅱ五级旋回早期以辫状河沉积为主,河道规模较大,仅在第Ⅱ1六级旋回的东北部位见冲积扇的辫流砂岛及辫流沟道微相;第Ⅱ五级旋回中期属辫状河沉积,河道规模减小,2个河道群自NW向SE方向流动;第Ⅱ五级旋回晚期河道规模更小,逐渐向曲流河沉积过渡。  相似文献   
74.
随着体系结构、软件层次和自身需求的变化,GIS逐步发展为地理信息网络服务并得到迅速的推广。从标准化、语义化和3维化的角度总结了当前地理信息服务的发展状态,并指出下一代地理信息网络服务必然是基于以上三者的能够实现主动服务和统一多维服务的新一代地理信息服务。  相似文献   
75.
基于最小二乘法道路平面曲线拟合   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合最小二乘法的基本原理,利用其进行道路平面曲线拟合,实例表明,与三次样条函数设计计算结果接近,同样能满足路线设计要求,且简化了计算过程,在平面设计工作中具有很强的实用性。  相似文献   
76.
实时动态差分法测量精度模型及实验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从实时动态差分(RTK)测量精度的表现结果出发,通过综合分析RTK测量误差特性,推导出反映RTK测量精度的数学模型,并用实例验证。为实时预测评价RTK局域性控制测量提供可行依据,切实指导RTK测量实践,具有较好借鉴价值。  相似文献   
77.
朱成林  贾媛  吴建学 《测绘科学》2011,36(5):226-227
变形等级的划分对信息化施工和及时采取相应针对性防治措施以及地震形变在线式分析和预警系统的研究中具有重要的理论与实践意义.本文提出以曲线的曲率和二阶导数来描述变形曲线的特征,并作为SVM输入量对变形进行自动多类分类.  相似文献   
78.
分析了数字高程模型(DEM)的国家精度标准,及其与一些实际数据间的逻辑矛盾,并运用GIS数据质量理论,从分辨率、逻辑一致性、完整性的角度,分析了DEM误差、高程的序同构原理和必须综合生成原理。提出"DEM不应是间距dx上的取样点高程,而应是间距dx×dx上颗粒度的代表高程",突出了综合在DEM中的关键作用。  相似文献   
79.
为了满足空间信息系统快速构建及智能化服务的需要,针对空间信息系统快速构建及智能化服务的特点,全面分析了现有的地理信息标准和信息技术标准,确定数据中心应用集成开发平台标准体系的来源与定位及其设计原则,提出了标准间关系合理、层次结构分明的服务于空间信息系统的快速构建及智能化服务的数据中心应用集成开发平台标准体系。  相似文献   
80.
In a humid northern boreal climate, the success rate of artificial regeneration to Scots pine (Pinus sylvestris L.) can be improved by including a soil water content (SWC) based assessment of site suitability in the reforestation planning process. This paper introduces an application of airborne visible-near-infrared imaging spectroscopic data to identify suitable subregions of forest compartments for the low SWC-tolerant Scots pine. The spatial patterns of understorey plant species communities, recorded by the AISA (Airborne Imaging Spectrometer for Applications) sensor, were demonstrated to be dependant on the underlying SWC. According to the nonmetric multidimensional scaling and correlation results twelve understorey species were found to be most abundant on sites with high soil SWCs. The abundance of bare soil, rocks and abundance of more than ten species indicated low soil SWCs. The spatial patterns of understorey are attributed to time-stability of the underlying SWC patterns. A supervised artificial neural network (radial basis functional link network, probabilistic neural network) approach was taken to classify AISA imaging spectrometer data with dielectric (as a measure volumetric SWC) ground referencing into regimes suitable and unsuitable for Scots pine. The accuracy assessment with receiver operating characteristics curves demonstrated a maximum of 74.1% area under the curve values which indicated moderate success of the NN modelling. The results signified the importance of the training set’s quality, adequate quantity (>2.43 points/ha) and NN algorithm selection over the NN algorithm training parameter optimization to perfection. This methodology for the analysis of site suitability of Scots pine can be recommended, especially when artificial regeneration of former mixed wood Norway spruce (Picea abies L. Karst) - downy birch (Betula pubenscens Ehrh.) stands is being considered, so that artificially regenerated areas to Scots pine can be optimized for forestry purposes.  相似文献   
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