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融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取 总被引：3，自引：0，他引：3
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 相似文献
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多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。 相似文献
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内蒙古1∶5万乌音呼日勒庙等四幅区域地质矿产调查项目取得的新进展及主要成果为: 根据岩石组合、动植物化石及同位素年龄等,重新厘定、划分了16个岩石地层填图单位,在多个组段沉积岩层位中首次发现丰富的动、植物化石,建立了各地层年代学格架; 将侵入岩重新解体划分为4个填图单元,并建立了侵入岩年代学格架; 新发现1处规模较大的韧性变形带,主要为逆—左行走滑韧性断层,时代归属于中三叠世末期,为额尔古纳河—阿龙山NE向韧性变形域的南部延伸; 新发现矿(化)点20处,其中金属矿点3处,金属矿化点6处,非金属矿点9处,非金属矿化点2处; 总结了该区成矿规律,圈定了成矿远景区及找矿靶区。 相似文献
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大兴安岭北段西部新巴尔虎右旗地区新厘定出非正式填图单元——上侏罗统哈日陶勒盖玄武岩,其岩石组合为灰黑色、深绿灰色、紫褐色玄武岩以及气孔杏仁状玄武岩、碱性橄榄玄武岩、玄武粗安岩等。锆石SHRIMP U Pb定年法测得其年龄数据为(1467±31) Ma,时代为晚侏罗世。岩石地球化学分析显示,哈日陶勒盖玄武岩属高钾钙碱性系列,岩石中Sr含量低,富集大离子亲石元素Rb、K、Ba,亏损高场强元素Nb、Ti,稀土元素含量总体较高,轻重稀土分馏明显,略具有铕负异常。上侏罗统哈日陶勒盖玄武岩的厘定说明,大兴安岭地区存在晚侏罗世基性火山岩浆活动事件。通过区域地质调查和地层对比,上侏罗统哈日陶勒盖玄武岩与上侏罗统伊列克得组原始定义相符,二者实则为同物异名,建议恢复上侏罗统伊列克得组。这一认识对大兴安岭中生代构造岩浆活动的研究及中生代火山岩地层划分对比具有重要地质意义。 相似文献
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为确定桩间黄土卸荷湿陷过程中卸荷量的合理取值,开展桩−土界面大型剪切试验,研究桩间黄土卸荷湿陷状态下桩−土界面剪切强度、剪切位移及桩−土界面法向力之间的相关关系。结果表明：在桩间土中性点深度范围内,不同竖向应力和含水率状态下的桩−土界面剪切强度可代表桩侧负摩阻力。利用卸荷量与桩侧负摩阻力互为作用力与反作用力的力学原理,并在分析卸荷量随湿陷深度和湿陷进程变化规律的基础上,提出黄土卸荷湿陷过程中卸荷量计算方法,通过对比卸荷量计算值与不同黄土地区桩侧负摩阻力现场实测值,以验证其合理性。该方法不仅为科学评价黄土卸荷湿陷特性提供卸荷作用量化手段,还为相关黄土工程的优化设计提供理论参考依据。 相似文献
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当前我国急需建立土地征收法,并完善与之相关的法律体系。其内容应包括土地征收的范围,土地征收权的行使机构,土地征收的补偿原则、补偿方式、补偿标准、征收程序、法律责任、救济方式等。 相似文献
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本文阐述了WebGis功能特点,并结合Gis在当前实际工作中的应用情况,从互联网和局域网两个方面介绍了基于WebGis的数据库的建立和发布. 相似文献
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面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。 相似文献
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