基于知识的卫星遥感信息提取技术研究进展综述

遥感信息提取技术的研究一直是遥感技术中最为核心的领域，目前基于知识的分类模型代表着此领域中最有前途的发展方向，本文对此进行了总结，结论对于遥感信息的精确提取具有重要的意义。     

地下水资源评价中可视化FEM自剖分技术的研究

论述了有限元（FEM）网格自动剖分技术在地下水资源数值评价中的重要作用,探讨了两种FEM自动剖分技术的基本思想,及其在地下水资源评价数值法中的应用和实现的方法,给出了在有限元自动剖分的软件研制过程中,单元剖分和结点编号的原则,并提出了基于可视化系统设计的基本思想及其实现的方法.阐明了在地下水资源评价数值法中,有限元自动剖分技术的发展方向是与专家系统相结合.     

基于MATLAB的数字通信系统可视化设计

利用MATLAB高级语言实现了数字通信系统的可视化设计,介绍了系统设计方法与运行结果,从中可直观地观察到信号在通信系统各部分中的时域波形与频域波形,有利于深入理解通信系统．同时,通过修改系统的相应参数,可以对该数字通信系统进行仿真研究．     

大规模数据场的并行可视化

大规模数据场的并行可视化一直是科学计算可视化中极具挑战性的一个研究领域。本文介绍了我们设计与实现的一个面向大规模工程设计的小型并行可视化系统,该系统采用了场特征分析技术来提高可视化的质量。可支持计算和可视化在计算服务器上同时进行,并可将可视化结果－可视的图形元素简化后输出到用户端进行显示。为用户提供了大量的并行可视化算法,其中一些是其它商品化软件所未包括的,实验结果表明该系统在大规模数据场的可视化中具有较高的性能。     

海量遥感影像管理与可视化系统的研究与实现

随着遥感技术的飞速发展,产生了海量的遥感影像数据.为了有效管理和利用这些数据,研究设计了海量遥感影像管理与可视化系统.利用基于扩展的对象关系型数据库,对遥感影像进行组织和管理,并针对海量数据的显示效率问题,提出了优化方法,最后给出了系统运行的实例.实践表明,该系统能够较好地满足海量遥感影像数据的高效管理与可视化要求.     

基于GIS的杭州市地面水有机污染可视化研究

通过利用地理信息系统（GIS）的空间分析功能，对杭州市地面水中的有机污染现状（用高锰酸盐指数CODMn表示）进行区域分析，使环境信息数据定性、定位、可视，并能便捷地找出环境信息在时间上和空间上所呈现的规律性，为GIS深入应用于环境科学领域作了有益的尝试。     

基于等值线的数量场可视化

给出了以等值线描述的二维数量场可视化方法,它通过区域的收缩和扩张确定每一点到它相邻等值线的距离,然后用线性插值得到这个点的数据值,从而形成一个网格点数据场,由此对二维数量场进行三维可视化．     

浙江寥属的分类研究

本文是“浙江省蓼属植物的初步鉴定”一文经过修改订正而成的,共报道了浙江的蓼属植物36种1亚种5变种,分属于(Ⅰ)萹蓄蓼组2种(Ⅱ)头状蓼组3种1变种(Ⅲ)春蓼组16种1亚种4变种(Ⅳ)拳蓼组2种(Ⅴ)蔓蓼组2种(Ⅵ)剌蓼组11种共6组,较“鉴定”多了一种地理分布新纪录,合并了2种1变种,订正了5种植物原来的名称。本文包括前言、名录及分种检索表三部分。     

基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究

针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、判别速度慢等问题,提出了一种二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间.为了验证算法的有效性,将该算法分别同l-v-r算法和l-v-1算法进行了比较,实验结果表明,提出的算法是有效可行的.     

基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类

介绍BP神经网络与多分类支持向量机等分类模型的基本原理,并基于这两种方法对水质识别与分类的准确度进行实例比较研究,随机抽取了南昌市内2010-2013年水域水质的300组数据为样本,选取了pH,氨氮,Cl-,SO2-3,总硬度,硝酸盐氮为评价的主要特征。通过把训练后的模型在测试集中进行的检验对得到的模型进行评估,表明了BP神经网络和多分类支持向量机均可以较好地解决水质识别与分类过程中存在的复杂性,多变量,非线性等问题,相比较而言多分类支持向量机有较强的鲁棒性,预测结果更为精确稳定,将其应用到水质评价中具有一定的可行性。更多还原     

遥感模式识别中的判别函数

本文对遥感模式识别中的判别函数若干问题进行了讨论.     

干旱区绿洲遥感技术研究

根据实际调查的结果，结合相关图件资料，设计了监督与非监督算法相结合的新的分类器，研究了典型绿洲策勒县土地覆盖动态变化的特征及分布规律。在揭示这些规律之前，利用地面控制点和最大互相关法对三个不央时期（1977年，1990年，1998年）的多源卫星遥感数据（MSS，HRV，TM）进行了精确配准，编制了策勒地区不同年代的土地分类类型图及类型动态变化图，从自然和人文因素两个方面分析探讨了荒漠化发展的趋势。     

人工神经网络模型及其在遥感中的应用

人工神经网络是通过模拟人脑神经元活动的过程来处理信息,现已在许多科学领域得以应用,并在分析人工神经网络模型基本原理和运行机制的基础上,探讨其在遥感应用中的优越之处及其与地学知识和专家系统的结合模式。     

土壤盐渍化遥感监测研究进展综述

土地盐渍化是干旱、半干旱地区由于人类不合理的开发土地资源活动和脆弱的生态环境相互影响而引起的土地退化问题,也像沙漠化一样是当今世界重要的环境和社会经济问题.因此,提高土壤质量、促进农业持续发展、保护环境是已成为世界21世纪土壤科学的主题.本文首先对国内外土壤盐渍化研究的进展进行了全面地描述,然后介绍了对土壤盐渍化遥感监测研究方法、研究目的及其研究焦点,同时对土壤盐渍化研究中急待解决的研究课题及其有效的研究手段进行了总结,从而为进一步拓展和深化土壤盐渍化研究的内容及水平打下了牢固的基础.     

基于定量遥感的绿洲土壤盐渍化研究(英文)

土壤盐渍化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,同时也是一个重要的环境问题。选取塔里木盆地南缘克里雅河流域绿洲为研究靶区,利用Landsat-ETM+卫星图像数据和野外调查数据分析盐渍化土壤与地表反照率(Albedo)、土壤盐分指数(SI)之间的关系。回归分析发现,盐渍化土壤在SI-Albedo特征空间分布具有显著规律,即非盐渍化土壤呈团状分布;轻、中度盐渍化土壤具有线性分布特征;非盐渍化土壤与轻度盐渍化土壤分异明显。结合分异规律,编制分类算法模型,得到研究区盐渍化土壤信息提取结果,并与传统监督最大似然分类法结果进行对比分析。结果表明,在SI-Albedo特征空间中定量快速提取盐渍化土壤信息的总体效果较好,对准确且自动提取干旱区盐渍化土壤信息以及区域尺度盐渍化遥感定量监测研究具有重要意义。     

应用TM图像数据推测林区土壤粗空隙率的试验研究

本文利用从LANDSAT·TM资料获得的森林反射光谱特性信息对树林分类和林区土壤物理特性以及对树种与土坝的蓄水性之间的关系进行分析．在本研究中．从林区内选出山毛榉棒、杉和落叶松等林片对该地土壤粗孔隙率与相应卫星图像像元值的相关关系进行了分析，并且用卫星图像数据推测出了该林地土壤的粗孔隙率．然后对卫星图修数据推测出的各科孔隙率和实测的各林地土壤粗孔隙率之间的相关关系进行了分析．结果表明两者之间有着显著的相关性．这说明用卫星图修能够直接推测出作为林地渗透能力和蓄水能力指标的土坝粗孔隙率的分布状况．     

长时间序列遥感数据回归分析支持下的植被变化分析

本文利用1982～2000年19年序列时间的FVC数据,以年单位作为自变量,将每个像元的FVC值作为因变量,利用线性回归理论来分析中国西部地区的植被变化状况,同时.讨论了对回归方程的F检验和t检验的结果和意义.通过以上工作认为：将具有时间序列的植被指数信息对时间进行回归分析后,所得到的结果比简单的差值分析的结果稳定,而且回归方程充分利用了所有的图像信息,并且具有延伸预测的理论基础.     

利用分形理论对土地覆盖变化趋势的遥感定量研究

本研究在实地考察研究区获得详实资料的基础上，以分形为理论依据．充分利用多时相卫星遥感数字图像为主要资料源．参考相关资料，借助遥感图像处理分析手段，定量地分析评价了策勒绿洲的沙漠化状况及绿洲-荒漠交错带的演变趋势，并对分形理论在绿洲-荒漠交错带定量研究中的作用作了深入地探讨和验证．所建立的分形模型能够对地区发展建设的决策起到一个辅助、参考的作用．从而简化以往繁琐、复杂的研究过程。     

景观专题制图的理论与实践研究

在景观制图一般原则的指导下,提出了以土地利用/覆盖为景观分异主导因子,综合地貌和土壤因子研制景观图的制图方法.并选择广州市为试验区,采用TM遥感影像为数据源,以遥感与GIS(地理信息系统)为技术支撑,研制了广州市景观类型图.