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北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所: 作品数：1,644 被引量：15,553H指数：53; 相关作者：秦其明童庆禧陈秀万曾琪明李梅更多>>; 相关机构：中国科学院遥感应用研究所中国科学院地理科学与资源研究所首都师范大学资源环境与旅游学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：天文地球自动化与计算机技术农业科学经济管理更多>>

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城市空间信息共建共享模式研究: 本文针对当前许多中小城市在建设城市空间信息工程的实际工作中遇到的“数据不足和重复建设'、“现势性差和更新机制不健全”、“信息孤岛”等难以解决的问题，运用系统工程方法，构建了城市空间信息共建共享工作流模式，在日常的电子政务...; 王衍臻陈秀万石金峰; 关键词：电子政务空间信息共享工作流模式; 文献传递

基于球面离散格网的遥感数据剖分编目模型研究被引量：2: 2010年; 针对目前各个遥感数据的编目多样,缺乏全球统一的遥感数据编目体系的现状,本文基于球面剖分模型,参考并借鉴成熟的文献信息编目的相关理论,系统构建了全新的全球遥感数据剖分编目模型,以期更有效地组织、存储和管理大范围多尺度的遥感数据。首先,介绍了文献数据的编目理论和球面剖分格网的基本框架,然后探讨了基于全球剖分格网的遥感数据面片编目方法,其中包括描述著录方法和标引著录方法,最后设计了遥感剖分编目数据的管理框架和编目服务器的组织方法。研究表明,基于球面离散格网的遥感数据剖分编目模型为实现遥感数据的全球化、层次化和规范化管理提供了坚实的理论基础。; 肖恰程承旗关丽古琳; 关键词：遥感数据层次化

用ASETR图像和地统计学纹理进行岩性分类被引量：30: 2004年; 　运用新获取的ASTER数据可以对岩性进行识别与分类:首先运用地统计学中的变差函数来计算分析几种选定的岩性单元的灰度值空间变化特征;运用ASTER数据的可见光-近红外波段、短波红外(SWIR)波段以及二者的组合进行岩性的分类,分析分类精度的变化。用变差函数作为纹理的计算函数来提取图像纹理,并与原始的光谱数据结合,进行岩性的分类。结果表明,与单纯的光谱分类相比,加入纹理信息可显著改善分类精度;用不同方向的滞后距离提取的图像纹理对图像的分类结果有一定的差异,尤其是对存在明显的各向异性的岩石单元。; 李培军; 关键词：纹理岩性地统计学

基于DEM的水流方向算法研究被引量：43: 2006年; 水文信息在空间信息的表达中占有非常重要的地位,它被广泛应用于地形分析、资源环境管理以及水文科学等各个方面。流域是进行地表水文研究的基本对象,由于它反映了地域的水文、地质、地貌等特征,因此在水土保持、环境监测等方面具有重要意义,而基于格网DEM的水系自动提取是进行上述研究的基础。其中水流方向的决定是基于格网DEM的水系自动提取的重要环节之一。为了准确确定水流方向,该文在总结并实现现有的基于格网DEM的决定水流方向算法的基础上,综合FD8算法的多流向处理方法及Rho8算法对地形随机性的处理方法,提出了一种新的改进算法,并通过两组数据验证了该算法在水系提取时,对于多流向和随机性处理的优越性。; 邬伦汪大明张毅; 关键词：水系提取数字高程模型

略论地球地理空间信息基础设施被引量：2: 1999年; 易善桢李琦承继成; 关键词：GPS GIS 遥感地球空间信息地理空间信息

基于LST_LAI特征空间的农田干旱监测研究被引量：6: 2013年; 农田干旱具有范围广且对农业生产影响巨大的特点,对农田干旱的遥感实时动态监测是目前公认的难题。利用MODIS的地表温度(LST)产品和叶面积指数(LAI)产品,构建LST-LAI光谱特征空间,提出温度—叶面积干旱指数(temperature LAI drought index,TLDI)监测农田水分含量,并利用宁夏实测的0～10cm平均土壤含水量验证该指数的精度,结果表明:它们之间具有良好的相关性,R2的变化范围为0.43～0.86。与TVDI相比,TLDI弥补了作物封垄后TVDI因归一化植被指数(NDVI)饱和对农田水分监测精度降低的缺陷。此外,利用MODIS数据产品LST和LAI进行农田干旱监测,避免了使用MODIS原始数据的繁杂处理过程,初步为MODIS数据产品在农田干旱监测业务化运行探索出一条技术流程。; 随欣欣秦其明董恒王金梁孟庆野刘明超; 关键词：地表温度叶面积指数

结合HJ1A/B卫星数据和生态因子的籽粒品质监测被引量：4: 2013年; 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。; 王大成张东彦李宇飞秦其明王纪华范闻捷陈诗琳; 关键词：小麦籽粒蛋白质含量遥感生态因子

基于多尺度时空聚类的共享单车潮汐特征挖掘与需求预测研究被引量：4: 2022年; 当前,我国政府和单车企业多以划定电子围栏停车点的方式进行共享单车的规范化管理,由于单个电子围栏内部单车流入流出的随机性和不确定性较大,以单个围栏为单位进行单车管理的工作量大且不具现实意义。因此,有必要对电子围栏停车点进行聚类划分,实行区域化的管理与调度。基于此,本文提出一种基于时空约束的网络图聚类算法,该算法综合考虑空间因素(地理位置、地理环境特征)和时间因素(历史订单),只需通过距离阈值设定即可实现电子围栏的多尺度聚类划分,实验分别在3000 m和700 m距离阈值条件下对厦门岛和乌石浦地区电子围栏进行聚类,结果显示该算法不仅能够将具有相似时空特征的电子围栏聚到同一社区簇内,而且能够使得单车流动主要集中在划分后的社区内部;随后,在社区划分基础上进行单车潮汐特征挖掘,能够有效识别和定位单车使用的热点地区;最后,利用长短时记忆神经网络(Long-Short Time Memory network, LSTM)进行单车订单需求预测,结果显示有84%以上社区的预测准确率在85%以上,平均预测准确率为91.301%,预测效果较好,可有效满足单车调度需求。本文研究成果可服务于电子围栏停车点规划与共享单车的区域化管理与调度工作。; 姜晓白璐斌楼夏寅李梅刘晖; 关键词：电子围栏数据挖掘

地理元数据软件支撑模式的分析与设计被引量：9: 2001年; 在相关行业经历了较长一段时间的研究与探讨之后 ,各种地理元数据 (Metadata)标准的内容与制定方法也逐渐完备起来 ,这就为不同地区、国家和不同领域内地理元数据的制作与应用提供了科学的依据。然而 ,有关对其进一步应用具有重要基础价值的地理元数据支撑软件的研究与开发则处在一个刚起步的阶段 ,面临着一些问题亟待解决 ,本文基于地理元数据支撑软件 IIMS,来探讨此类软件结构的分析与设计问题。; 程承旗马廷任伏虎; 关键词：信息共享分布式 GIS 地理信息系统

基于多元局部二值模式的遥感图像纹理提取与分类被引量：10: 2011年; 纹理信息已经广泛应用于遥感图像分类以提高地物识别的精度。为了描述多光谱遥感图像多个波段之间的空间信息变化规律,将新型纹理提取算法局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)扩展到多维空间以计算多元纹理。单波段纹理信息、多元纹理信息分别与光谱信息结合后用于遥感图像分类,并根据分类精度评价其有效性。实验表明,加入单波段或多元纹理信息的分类精度均比光谱分类有明显提高;基于多元LBP纹理的分类不仅避免了传统单波段纹理参与分类前进行波段选择的繁琐,其精度还能与基于单波段纹理分类精度最高者相当或者更高。; 宋翠玉李培军杨锋杰; 关键词：局部二值模式纹理提取

北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所

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