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遥感信息模型: 马蔼乃著; 关键词：遥感图像地理信息系统

研究生课程《遥感信息模型》的建设与思考被引量：1: 2022年; 结合中国地质大学(武汉)地球探测与信息技术专业地球信息技术方向的特色,介绍了《遥感信息模型》课程建设的背景;从课程培养目标、教学理念、教学形式与特点、师资力量等方面介绍了课程建设的基础;从考核方式方法、教学效果、课程建设目标和课程教学方法手段等方面介绍了课程建设的初步成果,并提出了建设过程中有待于进一步研究的问题。; 陈涛张玉香王毅牛瑞卿; 关键词：课程建设教学方法

遥感信息模型在线可视化定制和自动化计算被引量：2: 2017年; 随着可获取遥感数据的增加和网络技术的飞速发展,遥感数据的在线自动一体化服务需求日益增长,而当前尚无主流的基于服务链的遥感数据在线可视化及自动化计算平台。该文基于B/S构架,应用工作流技术,提出了一种基于服务链的集数据查询服务、模型定制服务及信息发布服务于一体的遥感信息模型(remote sensing information models,RSIM)在线可视化定制和自动化计算的解决方案,使用户在友好的Web界面中可以一体化地按需完成从数据选择、模型设计到模型实现的动态过程。基于遥感数据各处理模块的可复用性,快速构建并实现了RSIM,是对遥感数据在线可视化定制和自动化服务的一次有益尝试。; 冉全李国庆于文洋张连翀; 关键词：服务链自动化计算工作流

一种遥感信息模型自动化并行处理平台被引量：1: 2016年; 当前尚无主流的遥感信息模型(RSIM)高性能处理平台,RSIM的研究与应用以项目驱动为主,处理低效。分析当前遥感领域数据与处理的特点,提出一种集数据存储、模型计算、信息发布于一体的RSIM处理平台。通过对存储系统、并行处理环境和调度系统的设计实现平台的海量存储、灵活管理和模型自动快速计算功能。实验表明,该系统能完成RSIM的快速高效处理,具有良好的可控性和适用性。; 张静李国庆于文洋; 关键词：遥感信息模型 LUSTRE 数据划分 TORQUE

黄河三角洲土壤盐渍化遥感信息模型研究: 我国黄河三角洲地区生态环境敏感脆弱,土壤盐渍化问题可能会加剧这种形势。分析黄河三角洲地区土壤盐渍化的成因机理及其驱动力,利用神经网络技术进行土壤盐渍化敏感性分析,找出土壤盐渍化的关键影响因子是十分必要的。根据关键影响因子...; 刘金霞; 关键词：黄河三角洲神经网络土壤盐渍化遥感信息模型

以土地利用为基础的安徽省生态评价遥感信息模型被引量：3: 2015年; [目的]建立更科学合理的生态评价遥感信息模型,为研究区的可持续发展提供参考依据。[方法]利用NDVI(归一化植被指数)和像元二分模型监测植被覆盖度作为地表植被覆盖信息的评价指标;用热惯量法反演研究区的土壤含水量作为研究区地表植被覆盖信息与土壤肥力的评价指标;采用目视解译获得土壤质地的编码分布图并进行影像化处理,将土壤中物理性黏粒含量作为评价土壤板结情况指标;利用线性光谱混合分解模型提取研究区的裸地比率作为土地荒漠化程度的评价指标。[结果]从土地利用的角度构建了生态评价指标体系,建立了以像元为单位的生态评价定量化遥感信息模型。[结论]植被覆盖度因子对研究区生态评价的影响程度相对较大;在生态评价过程中本研究新建模型总体评价精度比传统方法提高了15%。; 顾留碗潘立新王帅帅吴见; 关键词：生态质量评价遥感信息模型土地利用

基于遥感信息模型的香格里拉森林生物量估算被引量：18: 2013年; 森林生物量是陆地生态系统碳循环过程中最主要的参数,森林生物量准确估算是进行森林碳循环和碳储量及变化分析的基础。以香格里拉这一特殊区域为研究区,以野外调查样方数据为基础,利用植被指数、降水、积温、太阳总辐射量、海拔等多个因子,组合成遥感综合因子层、地理综合因子层与水、光、热一同构成变量,建立了研究区丽江云杉Picea likiangensis-长苞冷杉Abies georgei林,川滇高山栎Quercus aquifolioides林,云南松Pi-nus yunnanensis林,高山松Pinus densata林等4个建群种森林生物量遥感估算模型,并进行了检验。据此模型开展其生物量估算研究,结果表明:研究区4种森林总生物量为1.14亿t,其中云冷杉林、栎类林、云南松林、高山松林4种森林的生物量分别是0.715亿t,0.14亿t,0.09亿t和0.20亿t;4种森林总的生物量分布在海拔、坡度上都具有明显的规律,在坡向上无明显分布规律。; 王金亮程鹏飞徐申王小花程峰; 关键词：森林生态学遥感信息模型生物量

网络环境下基于海量MoDIS数据的遥感信息模型模拟计算: 2012年; 目前利用遥感信息模型对地学参数反演来模拟全球动态变化过程,越来越受到人们的重视.由现有的遥感海量数据分布式存储的现状,以及遥感信息科学模型种类繁多,缺少统一的描述和工作模式,因此在实际中很难实现大范围的地学参数反演自动化和模式化.通过对基于MODIS数据的典型遥感信息模型描述和使用模式的综合分析,对大范围遥感信息模拟计算模式进行分析,及对科学模型的加载、管理、部署和流程化等技术研究的基础上,应用先进的网络技术,设计海量遥感信息模拟计算网络自动化的技术框架,开发遥感信息模型的网格模拟计算原型系统.; 邹佺李国庆于文洋; 关键词：网络应用遥感信息模型海量数据处理

遥感信息模型的层次化模拟和描述方法被引量：2: 2012年; 针对遥感信息模型的自动化模拟和计算中现有方法的不足,基于按需服务模式提出了面向空间信息应用需求的遥感信息模型模拟和描述方法,将遥感信息模型模拟计算过程分解为包含五个通用步骤的信息处理流程,采用语义关联方法来表达各阶段资源选取与应用需求间的对应关系,并给出相应的面向应用需求的遥感信息模型模拟的层次化转化和映射方法,最后通过典型应用案例展示了该方法的工作过程。; 孙胜涛; 关键词：遥感信息模型语义关联

区域森林生物量遥感信息模型构建研究被引量：5: 2012年; 森林是陆地生态系统中最大的碳汇,在调节全球碳平衡、减缓大气CO2等方面具有不可替代的作用。森林生物量是陆地生态系统碳循环过程中最主要的参数,准确估算森林生物量及森林的变动引起的生物量变化受到科学家的普遍关注,并成为碳循环科学研究中的焦点。以生态敏感区滇西北香格里拉县为研究区,在野外森林样方调查数据的支持下,综合3S技术、地理学、生态学、气象学等相关知识,筛选了9个植被指数、2波段灰度值、生长季降水、生长季积温、生长季总辐射量、海拔、坡度、坡向、坡位和土壤有机质含量等多个因子,组合成遥感综合因子层、地理综合因子层与水、光、热共同构成变量,建立了区域森林生物量估算模型,并进行了检验,模型的R、R2、aR2及F统计量分别为0.809、0.655、0.661、101.436;样地实测值与模型估测值建立线性回归方程常数项(a)和回归系数(b)分别为0.09和1.021;用22个野外实测样点生物量数据对估算模型进行独立性检验,平均估算精度达到76.43%。说明模型的估算精度总体稳定,基本满足生物量估算精度要求,可用于该区域的森林生物量估算研究。; 程鹏飞王金亮徐申程峰王小花; 关键词：生物量估算遥感信息模型

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