基于云平台的中哈干旱区典型城市地表覆盖变化遥感监测与比较

城市地表覆盖组分是影响人居生存环境和城市生态系统服务的关键因素。基于Google Earth Engine平台,利用Landsat 5/8遥感影像数据,采用改进的“植被—不透水面—土壤”模型及线性光谱混合分解方法,提取地处干旱区的中国西部大城市乌鲁木齐市与邻国哈萨克斯坦首都城市努尔–苏丹市、大城市阿拉木图市的地表覆盖信息,对比分析1990~2015年3个城市地表覆盖的变化特征。结果表明：1990~2015年间乌鲁木齐市城市建成区扩张面积最大,扩张了349.81 km²;其次为努尔-苏丹市,城市扩张面积为158.16 km²;由于哈萨克斯坦首都由阿拉木图市迁往努尔-苏丹市,整个时段阿拉木图市城市扩张最慢,总计扩张了126.23 km²。在城市建成区内,1990年到2015年间乌鲁木齐市城市地表不透水组分增加了7.10%,努尔—苏丹市和阿拉木图市分别减少了14.9%、4.49%。建成区内绿地组分努尔—苏丹市从1990年到2015年增加了6.68%;乌鲁木齐市和阿拉木图市分别减少了6.65%和2.75%。城市所表现出来的不同地表覆盖特征乌鲁木齐市主要受国家政策支持,阿拉木图市由于其历史背景和城市规划,努尔—苏丹市城市的快速发展则受哈萨克斯坦迁都的影响。     

福州城区不透水面的光谱混合分析与识别制图

作为Ridd V-I-S模型中的一个重要组成部分,城市不透水面在监测城市扩展和解释人类活动对生态环境的影响起着非常重要的作用。利用图像处理技术,可以迅速地从遥感图像中提取城市不透水面信息。本文以福州城区为例,利用最小噪音分量变换法研究Landsat ETM 影像中城市不透水面信息的提取。通过选取最小噪音分量变换后的前3个分量和线性光谱混合模型,测算得到了高反照率、低反照率、植被及土壤4个模拟城市不同土地覆盖类型的终端地类分量。通过综合低反照率和高反照率两个终端地类,最后得到了不透水面分量。结果表明,城市不透水面的增加对城市生态环境有负面影响。     

协同Sentinel合成孔径雷达和光学影像多特征的不透水面随机森林提取方法

不透水面的精确提取对区域人口密度估计、环境评估、灾害预测、水文模型构建、城市热岛效应研究以及气候变化分析等具有重要意义。传统大尺度不透水面提取方法主要受限于遥感数据质量和提取特征的选择,提取的不透水面空间分辨率较低,难以满足现阶段不透水面的精细化需求。以Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI为遥感数据源,从光谱、纹理、时序等3个维度选取不透水面的多个提取特征,构建了基于随机森林的不透水面提取模型,并利用GEE平台开展了2020年长三角地区的10 m空间分辨率不透水面提取实验。结果表明：在不同类型实验区,与仅用光谱特征、光谱特征和时序特征相比,该方法的总体精度、Kappa系数分别提升5%、9%和2%、6%,且针对不透水面覆盖水平不同的各类城市,均具有较好的提取效果;长三角地区全域尺度不透水面提取的总体精度和Kappa系数分别达93.75%和0.88,不透水面面积为61 591.38 km²,占全域总面积的比例约为17%,主要分布在长三角的东部区域,西、北部不透水面占比较低且呈放射性分布。该方法针对10 m分辨率遥感影像提出的,适用于山区、乡村、城...     

城市不透水面及其与城市热岛的关系研究-以泉州市区为例

利用Landsat TM卫星影像提取了泉州市1989到1996年的城市建成区不透水面,并研究了其与城市热岛之间的关系。根据Ridd(1995)提出的城市建成区不透水面与植被覆盖度有很强的负相关关系的思想,先利用归一化植被指数求出泉州市建成区的植被覆盖度,进而提取了泉州市建成区的不透水面。通过比较所提取的两个时相不透水面信息,可以看出泉州市区不透水面的面积在7年里有了明显的增加,并主要沿研究区东南部扩展。通过将所提取的不透水面信息与利用TM6波段反演的地表温度进行相关分析,可发现二者之间存在着明显的正相关关系。     

利用长时序流域不透水面数据集探索城市增长模式——以秦淮河流域为例

南京作为秦淮河下游的中心城市,在快速城镇化进程中面临着下垫面条件急剧变化带来的生态环境效应。不透水面作为衡量区域城镇化发展状况的关键指标,搭建了城市开发与环境质量的桥梁,可为当前空间治理与统筹城乡发展提供新的研究视角。在我国海绵城市建设背景下,以南京所在的秦淮河流域为研究区,通过半自动决策树分类模型从1988～2017年9景卫星影像提取流域基础不透水面数据集,利用多重滤波器构建连续变化的不透水地表,采用扩展强度指数和景观扩展指数定量分析30 a秦淮河流域不透水面时空扩展特征与城镇增长模式,揭示流域内城市发展轨迹及其成因。研究结果初步表明：(1)流域城镇化进程十分迅速。不透水面占比从1988年的3.09%增至2017年的26.49%,特别是2006年以来不透水面处于快速扩展期;(2)流域内不同城市的不透水面扩展进程差异明显。初期集中在南京城区和江宁城区,进入21世纪后则以江宁区、溧水区和句容市为主;(3)“多核扩展”和“点—轴扩展”是秦淮河流域城镇形态组建和增长的主要模式。初期以城区边缘式扩张为主,后期逐渐转向填充式增长,城镇一体化水平不断提升;(4)流域不透水面扩展是自然环境、经济发展...     

城市混合像元分解中土壤与不透水面纯像元选取方法的对比研究——以厦门为例

近年来混合像元分解在城市地表组分监测与分析中的应用逐渐成为城市遥感的一个热点。纯像元的选取是混合像元分解过程中的重点和关键所在。以沿海城市厦门为研究对象,根据不同的土壤和不透水面纯像元选取规则,使用2组12种不同的纯像元选取方法对2007年1月8日TM影像进行混合像元分解,对分解结果的模型适宜度进行了比较,并使用2006年12月25日SPOT5高分辨率影像对分解结果的精度进行了比较和评估。结果表明:混合像元分解在纯像元选取时,S端元选取兼顾低反射率裸土和高反射率裸露基岩的纯像元可以整体提高分解的模型适宜度和分解精度;适度提高I分量纯像元中高反射率纯像元的比例有助于改善整体尤其是S、W分量的分解效果。     

不确定多指标决策的可能度规划模型及其应用

针对指标权重未知的区间数型不确定多指标决策问题, 提出区间数可能度与比较优势关系理论, 并推导出一些相关结论. 借鉴合作博弈中极大极小算法, 建立基于区间数比较优势关系, 确定指标权重的可能度规划模型. 利用供选方案间相互比较的可能度矩阵测定信息, 集结各方案比较的总体可能度值对供选方案集进行优劣筛选和排序, 以此给出一种新的区间数型不确定多指标决策的可能度规划算法. 最后通过算例验证了所提出模型算法的有效性和实用性.     

一种改进的不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是一种基于Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题,本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题,其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异,并在理论上证明,在这个子空间中求解不相关鉴别矢量集等价于在原空间中求解不相关鉴别矢量集,另外根据散布矩阵的对称性,引入一种计算方法,进一步提高求解不相关鉴别矢量集的速度,最后,在人脸库上的实验结果验证该算法的有效性.     

一种实用的融合方法在辅助粒子滤波中的应用

研究机动目标跟踪优化问题,传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering,EKF),无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalman Filtering,UKF)跟踪机动目标强非线性系统,滤波精度有限,并存在噪声。为了提高跟踪滤波的精准性和可靠性,提出建立一种协同转弯非线性模型,将辅助粒子滤波(Auxiliary Particle Filtering)和数据融合相结合的跟踪滤波算法。辅助粒子滤波在重采样前对各个粒子权值依据似然函数进行修正,同时采用一种将多个滤波器结合的实用的数据融合方法,可以进一步提高滤波精度。经仿真表明,算法能减小运算量,并能很好的提高跟踪滤波精度。     

基于灰熵模型的区间型指标和权重的不确定多属性决策方法及其应用

区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效解决方案排序时的点关联倾向问题.考虑到传统灰熵模型只适用于精确实数和指标权重缺失的缺陷,将灰关联熵引入传统灰熵模型,构建区间型权重属性值的灰熵模型,解决不确定数据精确化的难题.针对区间数排序难的难题,基于TOPSIS方法应用衍生变量接近度、均衡度再次逼近理想解的思想计算改进灰熵模型的均衡接近度对方案进行排序.最后,通过SG激光装置项目选择某种非标元器件供应商的算例验证了所提出模型的有效性.     

Remote Sensing Monitoring and Comparison of Urban Land Cover Changes in Typical Cities in China-Kazakhstan Arid Region based on Cloud Platform

Urban land cover composition is the key factor affecting the living environment and urban ecosystem service. Based on the Google Earth Engine platform, Landsat 5/8 remote sensing image data were used to adopt the improved "Vegetation-Impervious Surface-Soil" model and linear spectral mixed decomposition method. The variation characteristics of land cover in Nur-Sudan, Almaty, Urumqi cities from 1990 to 2015 were compared and analyzed. The results show that the urban built-up area of Urumqi city expanded the largest area of the three cities from1990 to 2015, with an expansion of 349.81 km², followed by Nur-Sultan, with a city expansion area of 158.16 km². As the capital of Kazakhstan was relocated from Almaty to Nur-Sultan, the city of Almaty expanded the slowest during the entire period, with a total expansion of 126.23 km². In the urban built-up area, the urban surface in Urumqi increased by 7.10% from 1990 to 2015, and the Nur-Sultan and Almaty decreased by 14.9% and 4.49%，respectively. The green space component of the built-up area, Nur-Sultan increased by 6.68% from 1990 to 2015, while Urumqi and Almaty decreased by 6.65% and 2.75%，respectively. The different surface cover patterns of cities are different for different reasons. Urumqi is mainly supported by national policies, and Almaty is known for its historical background and urban planning, while the rapid development of Nur-Sudan was affected by the relocation of Kazakhstan.     

1992~2013我国干旱区城市不透水遥感制图与扩张过程分析

城市不透水地表作为城市建成区的重要环境指标和物理参数,在城市管理规划、环境评估、灾害预测、城市热岛以及气候变化等领域具有重要价值。及时准确地获取区域尺度城市不透水地表信息,对于城市发展综合规划、科学研究等具有重要意义。以DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）为主要数据,通过构建植被调节型不透水指数（Vegetation-Adjusted Impervious Surface Index, VAISI）和非线性机器学习模型支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）,完成了1992~2013年我国干旱区主要城市不透水面的22期遥感制图与变化过程聚类分析。研究结果表明：近20 a来我国干旱区城市不透水面总体上扩张幅度较大;时间变化过程上呈现显著扩张的趋势,且这一扩张在过程在2000年前后出现了提速;空间上,干旱区城市扩展的区域异质性显著,各城市不透水面扩张速度不均衡,不同等级规模城市扩张的速度差异明显。结合城市扩张动态度和城市面积聚类分析,我国干旱区主要城市的扩张过程可分为：高速扩张型、快速扩张型、中速扩张型和低速扩张型。     

基于遥感影像不透水层估算的震后城区损坏面积评估

地震灾害评估对于抗震救灾具有重要的现实意义,传统的灾害评估方法大多基于震后实地的统计数据进行,在数据获取的现势性和灾害评估效率方面存在问题,针对这一不足,结合遥感数据的特点,提出了一种基于遥感不透水层估算的地震灾后城区损坏面积评估方法。该方法首先对地震前后玉树地区的两幅中分辨率遥感影像进行预处理,然后基于V-I-S模型,利用线性光谱混合分析方法,分别对地震前后震区遥感影像进行端元提取,获得不透水层的丰度图,最后通过计算地震前后不透水层像元个数,进行地震灾后城区损坏面积的评估。通过精度分析可以看出:该方法可以快速及时地获〖JP3〗取城市区域建筑物、公路等重要地物的宏观损坏面积情况,为灾后重建和震后决策提供了一定的依据。     

利用多源数据分析呼伦湖地表与地下水的动态变化

湖泊对揭示区域环境演变特征与规律具有重要意义.为研究近30 a呼伦湖地区地表水面积与地下水水储量的变化,利用Google Earth Engine(GEE)云平台处理了 1986～2018年间所有Landsat卫星影像.结合卫星测高所获得的水位数据,得到呼伦湖的水体面积长时间变化序列,并将其划分为4个阶段:2000年之...     

Vegetation Cover Change and Urban Expansion in Beijing-Tianjin-Hebei during 2001~2015 based on Google Earth Engine

At present,the main mode of remote sensing image analysis is to download the data,preprocess and extract the thematic information by using the algorithm model.The model has disadvantages of huge amount of data and low efficiency in large scale area.Based on the massive remote sensing image data and powerful computing and storage capabilities of Google Earth Engine platform,we use a linear regression trend analysis method programming to process MOD13Q1-NDVI data,and then analyze the change of vegetation coverage from 2001 to 2015 in beijing\|tianjin\|hebei.We use threshold method of processing DMSP/OLS data to extract urban land,and analysis of 2001 and 2013 urban expansion and degradation by using change detection method.The results show that:(1)The trend of vegetation change was mainly improved,and the area proportion of improvement was 63%,which was far greater than the proportion of degradation 22%.The region of vegetation improvement is mainly in the northwestern part of the study area,and the region with obvious degraded vegetation is the mainly in the Middle East(Beijing,Tianjin and other megacities).(2)From 2001 to 2010,the area of Beijing,Tianjin and Hebei changed little,with a ratio of 60%.[JP2]In 2013,the area decreased by 13 thousand Km2 compared with 2010,with a decrease of 5.97%.(3)90.45% of the urban areas remained unchanged,and the proportion of urban degradation areas(7.2%) was significantly higher than that of the expansion areas(2.3%).This paper makes full use of GEE platform to realize data processing quickly and efficiently,and solve Geosciences problems,so as to provide reference for related research.[JP]     

型面分析法及其在自由曲面建模教学中的应用研究

自由曲面建模是三维建模软件教学的难点,也是许多三维建模工作者的薄弱点。该文从建模软件应用而非软件开发人员的视角,通过对自由曲面构成规律的总结,介绍了以型面分析法为核心的自由曲面三维建模方法的基本内容和分析方法,指出了三维自由曲面数字建模教学中的关键知识与内容。     

Research Progress on the Application of Google Earth Engine in Geoscience and Environmental Sciences

With the rapid development and large integration of global informatization and industrialization since the 21st century,the Internet of things and cloud\|computing have emerged.The world has entered an era of big data.There are a huge amount geographical and remote sensing data generated every day in the field of geoscience,environmental science and related disciplines.However,the traditional approaches for storing,managing and analyzing massive data on the local platform,which take up lots of resources,time and energy,have been unable to meet the needs of the current researches.Google Earth Engine(GEE) cloud platform is powered by Google’s cloud infrastructure,and it combines a large number of geospatial datasets and satellite imagery,in which the datasets could be processing,analyzing as well as visualizing on a global scale.Meanwhile,it uses Google’s powerful computational capabilities to analyze and process a variety of environmental and social issues including climate change,vegetation degradation,food security and water resource shortages.Firstly,an introduction of GEE cloud platform has been given.Secondly,recent researches that using GEE cloud platform were reviewed.Thirdly,GEE cloud platform and MODIS land cover type data were used to analyze spatio\|temporal changes patterns of major land use and land cover type in Three Gorges Reservoir in the period of 2002~2013.The results indicate the largest changes occurring in forest lands,shrub grasslands and croplands.Finally,after a rough calculation,GEE cloud platform is superior to the traditional approaches in terms of both cost and economic efficiency,improving the overall efficiency by more than 90%.GEE cloud platform could not only provide powerful support to experts in the field of geosciences and remote sensing,but also offer valuable help to researchers in related disciplines.GEE cloud platform is an excellent tool for scientific research in geosciences,environment sciences and related disciplines.     

一种新型偏差参数模糊融合法及其在加热炉中的应用

为了提高直接式加热炉在安全性、平稳性、出炉温度精度等方面的性能,一种新型的偏差参数融合方法被提出.加热炉是一个多输入、多输出系统,并且各参数间是强耦合的.该文利用加热炉这一动态特性,把现场采集一些相关的加热炉参数的偏差作为改进的模糊算法的输入参数,该模糊算法充分考虑到各采集传感器故障情况.输出结果与各输入偏差比较可以在线辨识传感器故障和火嘴偏烧情况.该融合方法还考虑了传感器精度、原油偏流以及火嘴偏烧等因素对原油出炉温度的影响,使原油出炉温度的融合结果精度更高,原油出炉温度精度可以提高0.5 ℃.该方法可以推广应用到有动态特性的系统中.