高寒干旱地区环境遥感信息提取方法研究

根据高寒干旱地区环境研究的特点,研究了适合于遥感信息提取的区域环境综合分类系统,提出了利用现有成熟的图像分类和专题信息提取的技术方法,在ＧＩＳ的支持下实现了多种遥感信息与非遥感信息的复合。利用多重判据在ＧＩＳ环境下,通过基于知识的识别和修改,对初分类结果中相混淆异类进行了有效分离,达到类型纯化     

基于知识发现和决策规则的盐碱地遥感分类方法研究

提出了基于知识发现和决策规则基础的盐碱地ＧＩＳ和遥感分类的方法,这种的特点是把盐碱地分类的地学专家思想和区域专家的思想应用到ＧＩＳ数据挖掘中,并把从ＧＩＳ数据库中发现的知识,按一定的规则应用到盐碱地分类的决策中。     

具有部分监督的遥感影像模糊聚类方法研究及应用

遥感信息主要反映的是地球表层信息。由于地球表层系统的复杂性和开放性,地表信息是多维的、无限的,遥感信息传递过程中的局限性以及遥感信息之间的复杂相关性,决定了遥感信息其结果的不确定性和多解性。模糊分类是遥感影像分类研究的重要趋势。在Ｆｕｚｚｙ－ＩＳＯＤＡＴＡ 方法的基础上,探讨如何在样本数据集中融合部分知识和随机样本,通过聚类分析获得目标类别的模糊隶属度矩阵和特征空间的特征模式的方法。提出了基于该方法的遥感影像模糊分类模型     

地理信息系统的新进展

虽然地理信息系统（ＧＩＳ）经过近３０年的发展,已取得重大成果,但人们对它的研究并未停止。文章简介了ＧＩＳ近来的新进展,包括时态ＧＩＳ研究、ＧＩＳ的可视化研究、一种新理论及方法──Ｒｏｕｇｈ集理论及其方法在ＧＩＳ的属性分析和知识发现中应用和ＧＩＳ中属性数据的综合及融合。     

形状信息的提取与计算机自动分类

近年来，遥感数据越来越普遍地被利用为更新地理信息系统的数据源。但利用ＧＩＳ来改善分类精度的探讨却很少。本文提出了利用ＧＩＳ技术来提取形状信息和改善分类精度的新方法，从而使一些容易混淆的分类得到了纠正。     

用JAVA开发WebGIS小应用程序

研究旨在开发ＷｅｂＧＩＳ软件平台,研究系采用ＪＡＶＡ开发ＷｅｂＧＩＳ小应用程序,该文介绍了所开发的被称之为“地学之窗”Ｗｅｂ１．ｏＷｅｂＧＩＳ软件的技术特点,包括软件界面、主要功能、数据组织方式、数据调度策略、显示控制机制等。根据实际应用与测试,该软件在高速网环境下效果良好,在低速网环境下效果不佳,即“浏览器／小应用程序”两层架构的ＷｅｂＧＩＳ可应用于高速网环境,在低速网环境应改进系统的体系架构和     

快捷WebGIS模型

ＷｅｂＧＩＳ是ＧＩＳ技术在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ领域的应用。快捷ＷｅｂＧＩＳ模型是一组运用ＡｃｔｉｖｅＸ和ＧＩＳ技术在网络环境下运行的程序。它支持所有通用的地图操作。介绍了快捷ＷｅｂＧＩＳ模型的结构、地图数据库的组织和模型的实现等。     

栅格地图识别的专家系统模型

数据获取是ＧＩＳ的基本组成部件。地图数据依然是大多数ＧＩＳ的主要数据源。如何实现地图数据的快速转换已成为ＧＩＳ迅速发展的一个“瓶颈”。本文基于对地图识别所需知识种类、目标符号描述模型、知识表示方法及知识利用机制的详细研究，提出了一个栅格地图识别的专家系统模型。     

用 Visual Basic6.0开发标准CGI程序

本文概述了ＣＧＩ程序的工作原理,环境变量和标准输入标准输出的作用,详细给出了在ＷＩＮＤＯＷＳ９Ｘ／ＮＴ环境下开发ＣＧＩ程序的平台构建,并通过一个实例程序解释了利用ＶＢ６．０中文版编写ＣＧＩ程序的具体步骤。     

分布式多媒体地理信息系统的初步研究

本文首先从地理信息系统（ＧＩＳ）设计模型入手，简要回顾了ＧＩＳ的４种设计模型。通过比较分析，指出整体ＧＩＳ设计模型更适宜于分布式和多媒体技术发展带来的挑战。然后，以作者设计的ＧＩＳ试验系统ＧＥＯＤＢＭＳ为例，介绍了分布式环境下的空间数据获取，更新和查询方法。     

基于光谱理论的遥感信息提取方法的研究

以东昌府区为例,根据区内各种地物不同的光谱特征,利用遥感光谱分析方法,基于ERDAS IMAGINE平台对东昌府区内各种地物分别用监督分类和非监督分类两种方法进行信息提取,对两种方法进行比较,选择效果比较好的一种对东昌府区遥感信息进行提取研究,并对提取结果进行分析。研究表明,基于光谱理论的遥感信息监督分类提取方法在对东昌府区进行信息提取时更为精确。     

人工神经网络遥感分类方法研究现状及发展趋势探析

从人工神经网络技术本身出发,概括了其在遥感分类中的研究现状,分析了人工神经网络遥感分类方法与其它分类方法相比具有的优势,介绍了人工神经网络遥感分类的一些主要应用,并进一步对人工神经网络遥感分类方法的发展趋势进行了展望。     

基于遥感分类与数学形态学的道路信息提取

利用遥感图像获得完整道路信息网一直是信息提取的热点和难点,研究了结合遥感分类和数学形态学提取道路,以期获得满意的结果。遥感分类能有效区分人工地物与自然地物,因此能避免自然地物对提取的影响;数学形态学中的腐蚀和膨胀算子对地物边缘很敏感,一直是边缘信息提取的主要方法。实验表明该思路能快速有效提取道路信息。     

结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。     

基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究

为了从不同时相的遥感影像数据中自动提取变化信息且保证其效率,本文结合面向对象分析技术,提出了一种基于决策树变化信息自动提取的新方法。该方法利用影像的特征指数及形状特征、光谱特征、纹理特征等作为特征集,将其作为知识库应用到决策树控制模型中,进而利用该模型实现自动分类。对所得到的分类后影像对象,组织分析其综合属性并作为决策规则再次分类,通过"双重分类"的方式实现面向对象的遥感影像变化信息自动提取。该方法为遥感影像变化信息自动提取提供了新的思路。     

多尺度植被信息提取模型研究*

针对遥感影像中植被信息的波谱特征,提出了整体—局部植被信息多尺度迭代转换提取模型。首先在基于植被指数的基础上对影像进行分割,并通过样本的自动选择,对影像进行大尺度分类;然后对分类结果进行缓冲区分析,建立局部区域对象,再进行小尺度的局部分割与分类;最后通过迭代,重复整体—局部的过程,使得植被与非植被信息的边界得到最优化分离,从而提高了植被信息提取的精度。选取江汉平原地区的LANDSAT ETM＋影像进行实验,并与常规方法得到的结果进行了对比,实验证明,多尺度迭代提取方法可以有效地提高植被信息提取的精度。     

基于对象和DEM的湿地信息提取——以洪河沼泽湿地为例

湿地资源遥感信息提取并满足一定的分类精度和效率,是湿地研究的关键问题之一。利用高分辨率的SPOT5影像数据,通过对研究区分别进行基于像素的监督分类和基于对象的分类,进行典型沼泽湿地专题信息提取,同时将面向对象分类与DEM辅助数据进行信息复合,探寻提升分类精度的方法。结果表明,基于对象和辅助数据DEM的信息提取,可以有效地改善遥感图像的分类精度。     

面向基元的MapGIS-RSP遥感信息提取系统

传统的基于像元的影像分类方法,由于忽略了影像的空间语义和纹理结构等信息,分类结果难以满足当前科研和工程应用的需要。MapGIS-RSP遥感信息提取系统通过新的面向基元的影像分析方法,基于遥感影像的光谱和空间两方面特征进行模糊逻辑推理分析,实现对高空间分辨率遥感影像的信息提取。     

基于数据流的TIN迭代滤波算法

通过机载LiDAR数据滤波获取地面信息是机载LiDAR数据的一项重要且基本的应用。基于现行的滤波算法都有一定的应用局限,本文提出了一种基于数据流的TIN滤波算法。该方法基于流的思想,首先对机载LiDAR数据进行点流的空间结点化,之后在构建Delaunay三角网的同时,进行插入点判断。通过试验区数据的滤波验证,此算法能够较好地滤除地物点,保持地形;提高了滤波效果的同时,在算法效率上还占有一定优势。