基于ArcSDE的空间数据库设计与实现

探讨了SDE技术的原理,提出了基于ArcSDE的“吐鲁番GIS数据库”系统的建设方案。通过有效的数据存储和数据库管理设计,依托GIS方法和数据库技术,所实现的数据库系统具备了完整的空间数据存储和管理功能。设计实现了基于MapObjects组件的功能客户端,最终形成了一个完整的空间数据库系统。     

短波红外垂直失水指数观测误差估计方法及其同化方案

发展了一个基于短波红外垂直失水指数的土壤水分观测误差空间分析方法,据此改进了以遥感和生态过程模型为基础的两阶段土壤水分同化方案.通过实地同化实验,证明了改进的土壤水分同化方案能较好地体现空间植被覆盖和数量的异质性导致的表层土壤水分的空间变异,进一步提高了遥感数据在空间上的同化精度.     

GIS中由多种方向关系推理拓扑关系的方法

研究了根据多种方向关系（包括内部、边界、环部和外部等方向关系）推理拓扑关系的方法．在推理中,首先提出了根据单种方向关系推理拓扑关系的规则;然后,将多种方向关系的组合分为4种基本类型,每种类型的推理方法和规则可表示为单种方向关系推理的组合;最后,讨论了根据多种方向关系可得到的拓扑关系的几何关系、约束条件和推理规则,根据多种方向关系推理拓扑关系的方法和规则可用于空间数据库查询和基于内容的数据检索．     

一种基于RS/GIS的城市洪灾保险损失预评估方法

如何快速、有效地进行投保户洪涝灾害损失预评估是保险行业非常关心的一个重要问题，文中首先预测了突降暴雨对城市造成洪灾的具体状况，然后针对保险公司具体理赔需求，建立基于RS和GIS的城市财产保险洪涝灾害损失评估模型，建模时较全面地考虑了与投保物性质有关的承灾体易损度和与投保物所处环境有关的地基承载力等因素，并使用RS和GIS将其定量化提取，最后使用广东省深圳市的洪灾数据进行了模型验证。     

基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合

小波变换方法在图像分析与图像融合中具有很好的应用前景。本文首先介绍了图像的小波分解与重构的基本方法 ,从理论上阐述了具有广义线性相位的双正交小波基的优点 ,通过小波变换与 HIS变换的有机结合实现图像融合。融合后的影像 ,不仅使地物仍然保持了光谱信息 ,而且保留了高空间分辨率全色波段细节清晰的特点。实验成果表明 ,基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合技术是提高卫星影象表现能力的一个重要手段     

一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法

根据图像处理中所用的不同数学模型的特点,提出了一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换,然后利用Curvelet变换对I分量和高分辨率图像进行融合,最后进行IHS逆变换,得到融合结果图像。结果表明,该方法在保持源数据光谱特性方面优势突出,其融合结果可以应用于以光谱分析为主的领域。     

基于QTM的分布式遥感影像浏览系统设计

对于大范围区域内的遥感影像的存储、管理、显示.传统的投影系统已经存在不连续、不适合多尺度多分辨率等多方面的明显局限.本文简要介绍了基于正八面体的QTM球面剖分方法,论述了基于QTM球面模型的分布式遥感影像浏览系统,为大区域大范围内的遥感影像浏览提供了有效的解决方法.     

一种改进的叶绿素提取植被指数

对MERIS陆地叶绿素指数(MTCI)进行了改进,提出了改性的MERIS陆地叶绿素指数(M-MTCI).该指数在植被覆盖度较高时(LAI>1),可获得比MTCI和双峰冠层氮素指数(DCNI)更好的叶绿素提取精度,且比MTCI有更好的抗LAI干扰能力.这些结果的验证是建立在模拟以及实测数据的基础上,具有较好的可靠性,所以M-MTCI具有很好地监测植被叶绿素含量的潜力.     

结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测

该研究引入温度、降水、太阳辐射和土壤肥力等影响小麦籽粒蛋白质含量的重要生态因子,结合遥感数据进行小麦籽粒蛋白质含量监测。以北京郊区的小麦种植区为实验区,获取多时相的HJ1A/B 卫星数据,多个气象站点全生育期气象数据和土壤养分数据,以及收获时小麦籽粒蛋白质含量。分别构建了遥感光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型。结果表明:北京地区冬小麦以5 月11 日（开花期左右）NDVIgreen 值与籽粒蛋白质含量相关性最好,达到极显著水平,因此该时期为冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测的最佳时相,并将利用该时期的NDVIgreen 参与光谱蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型的构建。对光谱蛋白质含量模型、生态因子籽粒蛋白质含量模型、光谱生态因子蛋白质含量模型进行F 检验,表明各模型均达到极显著水平,3 种模型的决定系数分别为:0.782,0.635,0.843,相对误差分别为:0.151,0.123,0.049。说明综合利用遥感数据和生态因子的监测结果比单独利用遥感数据或单独利用生态因子的精度高。引入生态因子的小麦籽粒蛋白质含量遥感监测有助于提高监测精度,并增加监测模型的农业机理。