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以下辽河平原为研究对象,选取1980年、2010年和2018年Landsat TM/ETM+OLI卫星图像进行解译,得到3期土地利用数据,定量分析下辽河平原近40年土地利用时空变化特征.结合地形、交通通达度及限制转化因子采用FLUS(Future Land Use Simulation)模型对流域未来土地利用变化情景及景观格局进行了预测.结果表明:1980-2018年水田、林地、草地、沼泽面积均减少,其中水田面积减少量最大,占比减少了8.59%,旱地、水域和城镇的面积均有所上升,旱地的增长面积最大,占比增加了6.19%;水田、林地、水域转入为旱地面积最大,旱地转出为建设用地面积最大;1980-2018年景观格局发生了较大变化,景观的破碎化程度降低,斑块之间的连通度、聚集程度升高,土地利用的集约化程度增大;2018-2040年,下辽河平原建设用地和水田的变化面积最大,城市化过程更加显著,景观的多样性及空间异质性降低,人类对环境的干扰能力变大. 相似文献
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介绍了自主导航的轨道确定及时间同步观测方程。以北斗仿真全星座为对象,通过采用仿真星间及卫星与地面锚固站间观测值,进行了60 d自主导航解算,分别探讨了锚固站数量及锚固站观测连续性对北斗卫星导航系统(BDS)3类卫星自主导航精度的影响。结果表明:锚固站数量及观测连续性对RERR及CERR无影响;加入1个锚固站即可显著改进URE结果精度,继续增加锚固站数量虽然可进一步提高URE精度但其改进效果有限;锚固站观测中断时间越长,其对应自主导航精度越低。因此,在BDS自主导航运行模式下应保持较高的锚固站观测频次以保证自主导航精度;另外,锚固站数量及观测连续性对北斗系统3类卫星自主导航精度的影响无显著差异。 相似文献
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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
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
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浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
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针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。 相似文献
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Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演 总被引:1,自引:0,他引:1
林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量(CWC),归一化水体指数(NDWI),叶面积指数(LAI),光合有效辐射吸收率(FAPAR)和植被覆盖度(FVC)。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数(PSRI)以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量(CWC)的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74(p<0.01)。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型(RF)为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型(MLR)的林龄估测结果最差,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。 相似文献