【摘 要】
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准确地估测植被覆盖度对于生态环境、自然资源评估有着重要的意义。本文通过无人机获取多光谱影像结合DEM,对拍摄区域植被面积进行估测;利用无人机遥感平台搭载的Sequoia多光谱相机获取影像数据,研究了常见的4种植被指数(归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、绿度归一化植被指数(GNDVI))在植被面积估测中的适用性。实验结果表明,无人机多光谱影像结合D
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准确地估测植被覆盖度对于生态环境、自然资源评估有着重要的意义。本文通过无人机获取多光谱影像结合DEM,对拍摄区域植被面积进行估测;利用无人机遥感平台搭载的Sequoia多光谱相机获取影像数据,研究了常见的4种植被指数(归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、绿度归一化植被指数(GNDVI))在植被面积估测中的适用性。实验结果表明,无人机多光谱影像结合DEM,在植被面积估测中具有可行性。其中,归一化差值植被指数(NDVI)可使植被从土壤、水体、阴影等复杂背
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通过对各种空间方向关系形式化描述模型进行分析阐述,针对面状群(组)目标间方向关系的特点,本文提出了利用方向Voronoi图模型来计算面状群(组)目标之间的空间方向关系。该模型通过计算获得各个主方向上Voronoi边的长度值与方向Voronoi边法线总长度值的百分比,得到群(组)目标之间方向关系的定量表达;借助矩阵形式化描述获得源目标群相对于参考目标群方向关系的定性描述。实验表明,该模型方案具有可行
针对现有的图像融合评价方法存在受地物的影响较大、评价结果过于笼统、实用性不强的问题,提出使用局部特征点进行图像融合评价的方法,首先定量地确定图像中的高频特征点,然后以高频特征点为依据提取图像中高频区域和低频区域,最后通过空间信息获取程度和光谱信息保留程度两个方面对融合图像进行评价。实验结果表明,本文中提出的评价方法要优于已有的图像融合评价方法,能更好地体现不同融合方法之间的差异。
基础性地理国情监测和1∶50 000地形数据更新项目均已成为常态化生产项目。本文在两个项目的资料源、技术要求、内容指标、工艺流程等方面开展对比分析,总结梳理二者的异同点,挖掘两个项目的共性地理要素,研究和试验两个项目协同更新生产模式。研究结果表明,在资料收集与共享利用、内业协同采集、外业协同调绘方面可以进行不同程度的协同,可为后续两个项目开展协同更新生产提供技术解决方案。
在大数据时代背景下,针对城市人防工程空间信息管理需求,以某大型城市为例,探讨了人防工程空间化管理的实现方式,并从人防工程空间信息标准制定、现有资料整理分析、工程调查测绘、空间数据库及管理系统架构设计等方面进行了详细论述。本文旨在为人防工程空间化管理和城市人防工程"一张图"建设提供参考思路,实现人防工程的信息化、空间化、对象化、精细化管理,提高人防工程平战结合利用效率和能力。
以福建省县级标准地图编制为例,分析了县级标准地图编制的设计思路,介绍了地图编制的版式配置、数学基础、表示内容、使用资料、技术路线、表示方法等,可为其他省市区开展县级标准地图编制工作提供有益的借鉴与参考.
城市排水管网作为城市重要的基础设施,担负着城市生活污水、工业废水的收集以及雨水排除的任务。本文以哈尔滨市道里区某一条街道为研究对象,在SWMM模型的基础上建立了管网排水模型,根据一年一遇的强降雨数据进行模拟计算,得到溢流节点共20个,溢流峰值流量在0.009—0.272 m~3/s之间,溢流总量在9—318 m~3之间;瓶颈管段有50个,其中管段承载时长在0.09—1.74 h之间。最后针对构建的
基于无人机影像对不同农作物植被在不同生长期的净初级生产力进行估算。本文对试验田区域的可见光植被指数(GRRI、GBRI、NGRDI、NGBDI、VDVI及RGBVI)与NDVI指数进行相关性分析,发现可见光波段差异指数(VDVI)与NDVI指数呈显著相关性。在此基础上,将无人机影像的VDVI指数代入CASA模型,对试验田的农作物的月净初级生产力进行估算。结果表明:1) VDVI指数可以很好地区分水
结合河湖和水利工程管理范围划界工程实例,探讨了利用Omap和ArcGIS软件进行辅助作业,简化了作业流程,提高了工作的质量和效率,确认Omap和ArcGIS软件在河湖和水利工程管理范围划界工作中的可行性和实用性。
立足湖南省已开展的重要河湖遥感监测工作的经验,探讨了河湖"四乱"问题遥感监测体系的主要监测内容、业务支撑体系和业务运行流程,提出了一套集变化快速发现、任务交办跟踪、问题整改处置于一体的业务化运行监测体系。该监测体系与自然资源部门开展的卫星监测体系协同联动,能够及时精准发现各类"四乱"问题,降低各级河长实地巡查的工作量,促使河湖巡查不留死角,真正实现全省河湖巡查全覆盖,全面提高全省河湖监管信息化水平
鉴于当前点状地名数据仅以点坐标形式记录其空间位置,缺乏空间范围的具体描述,造成多源地名匹配后,位置信息包含不确定性,不利于后期地名认证。本文在地名融合的基础上引入地理实体概念,使用含有地理实体轮廓的Wikimapia项目数据,作为地名数据的空间描述,拓展地名数据的位置信息。并以俄罗斯局部区域的村庄数据为例进行了实验,实验结果表明,融合后的地名数据具有较高的准确性、有效性,扩展了属性数据,有效解决了