基于IDL的遥感水文时空序列数据可视化分析系统开发与应用

遥感水文模型的输入和输出数据中含有大量的具有时间和空间序列的图像数据。通过可视化分析,可以找出这些数据中隐含的规律。目前遥感水文时空序列数据可视化分析的各个过程相互分离,分析效率比较低,因此基于IDL(Interactive Data Language,交互式数据语言)进行了遥感水文时空序列数据可视化分析系统的开发,并将其应用于EcoHAT(Ecohydrological Assessment Tools,生态水文评价系统)系统的数据分析。利用IDL强大的图像处理和数据计算能力,实现了遥感水文时空序列数据管理、图像显示和图表绘制等功能,使得海量遥感水文数据得到了更高效的利用。     

Google map的数据管理和表现机制的讨论研究

Google作为全球最大的搜索引擎,将GoogleMap加入其服务范围内,它集成了全球不同分辨率的遥感图像。Ajax技术改变了传统的客户端与服务器端进行交互的方式,进一步提高了GoogleMap的友好交互界面,增强了其服务质量。     

模拟越野车模块系统

越野车成为当今越野而特别设计的汽车。主要特点是四轮驱动，较高的底盘、较好抓地性的轮胎、较高的排气管、较大的马力和粗大结实的保险杠。因此我们制作的模拟越野车尝试着越野车的各种性能，使得它拥有在现实中。     

多源遥感驱动的SRM模型在缺资料地区的研究及应用

以MODIS雪盖、风云静止卫星降水、GLDAS气温等多源数据,作为传统SRM模型的输入参数,构建多源遥感驱动的SRM融雪径流模型,并在缺资料地区——青藏高原的年楚河流域进行融雪过程的径流模拟。研究表明融雪后期的瞬时降雪很大程度上影响了插值后积雪覆盖率的精度,在插值的时候考虑降水和气温,排除瞬时积雪干扰,改进线性插值获得每天的积雪覆盖率,可以提高模型模拟精度;遥感驱动的SRM模型在缺资料地区年楚河适用性较好,Nash-Sutcliffe系数(NSE)达到0.681,体积差(Dv)为-0.17%,均方根误差(RMSE)为9.678,模型模拟的精度较高。研究结果可为高寒地区生态水文模型研究提供重要参考,同时可为SRM模型在其他流域尤其是缺资料地区融雪径流计算中的应用提供有效支撑。