土地覆被和气候变化对拉萨河流域径流量的影响

以拉萨水文站上游流域为研究对象,利用分布式水文模型SWAT对拉萨河流域水文过程进行模拟,分别用1995～2000和2003～2006年两个时间段的实测数据对模型进行校准和验证。结果显示月径流模拟相关系数和模拟效率系数分别为0.88和0.84。在此基础上通过建立情景模拟,探讨拉萨河流域气候波动和土地覆被变化对径流产流量的影响。结果表明:气候变化对年径流量影响显著,在各种模拟假设情景中最多可以使径流量增加89%。土地覆被变化相对于气候变化对径流量的年际影响较弱,但对径流量的季节变化影响显著。     

基于GIS的土壤水分运动模型

我国北方灌溉农田区土壤水分空间差异较大,一维水分模型无法计算土壤水分的空间分布,本研究在V isualBasic环境下结合ArcOb jects控件技术,利用ArcG IS的空间分析能力,开发出一个基于G IS的三维区域土壤水运动模型。该模型以R ichards方程和Van Genuchten公式为基础,通过简单的数据输入及参数设定便能快速的计算出土壤含水量、土壤导水率和土壤水势,对土壤水分空间运动进行模拟,并分别利用参考文献数据及实测数据对模型进行验证,证明计算结果可靠。     

用空间数据库及COM技术实现GIS空间插值运算

为解决以GeoMedia为平台进行GIS二次开发中遇到的空间插值问题，本文利用空间数据库和COM技术，通过应用程序开发实现了以GeoMedla组件为核心。以inverse distance weighting（IDW）反距离加权插值算法为基础的空间插值运算程序，同时实现了在GeoMedia开发平台下南矢量数据到栅格数据的转换．在“河北省地下水位空间分布系统”中的运用结果表明该程序是可靠的．     

融合全卷积网络与条件随机场的高光谱语义分割

针对高光谱遥感影像分割精度不足与单一网络信息流尺度存在局限性的问题，提出了基于双流框架的高光谱分割算法。算法融合深度学习模式中的全卷积神经网络(full convolutional networks, FCN)和高效判别式概率模型条件随机场(conditional random field, CRF),形成了高光谱影像语义分割算法FCN-CRF。在预处理阶段增加PCA(principal component analysis)降维，上采样阶段使用了混合上采样MUS(mix up-sampling)模块，形成了双流框架FCN-CRF分割算法。经过高光谱数据集Pavia University和Indian Pines测试，结果显示，相较于其他一些分割算法，FCN-CRF精度最高，总体精度分别达到了99.01%和98.60%,其参数量较少，运行效率较高。在不同地物类型中，该算法针对人工建筑物分割效果较植被好，边界保持较好。