摘要：近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。

摘要：充分认识青藏高原地区耕地资源质量的空间格局与时间变化特征,是探索区域性耕地资源保护与可持续利用路径的重要基础,对维护青藏高原地区的粮食安全和社会稳定具有重要意义。设计空间抽样方案,利用较少的样点尽可能全面地表征区域耕地质量的总体特征,对于开展耕地资源质量长期观测与机理研究具有重要意义。该研究以青海省互助土族自治县为研究区开展基于耕地质量指标数据驱动的空间抽样实证研究,从信息熵、Kullback–Leibler散度、相似度距离、样本对总体耕地质量空间异质性的表征能力、样本空间分布均匀性等视角,对比分析随机抽样法(random sampling method,RSM),空间覆盖随机抽样法(spatial coverage sampling and random sampling,SPCOSA),条件拉丁超立方体法(conditioned latin hypercube sampling,CLHS),加入平面坐标的条件拉丁超立方体法(CLHS with x and y coordinates as covariates,XY_CLHS),空间覆盖随机抽样与条件拉丁超立方体抽样的混合抽样法(spatial coverage sampling and random sampling–conditioned latin hypercube sampling,SPCOSA_CLHS)5种空间抽样方法在青藏高原县级区域耕地质量指标调查观测点位布局应用中的优劣特征与适用性,并探索了研究区适宜的观测点位数量。结果表明:SPCOSA_CLHS可以以较低空间约束的方式将SPCOSA指示的空间异质性特征集成到CLHS模型中,在表达总体的耕地质量指标属性特征和空间异质性特征方面更具优势;当抽样数量缩减到40~50时,抽样结果对总体耕地质量指标属性信息量的表征能力与抽样数量为100~200时近似;且SPCOSA_CLHS方法在表达耕地质量指标空间异质性、设计样点分布的空间均匀性、模拟总体耕地质量特征的准确性方面具有明显优势。该研究可以为青藏高原地区耕地资源质量调查监测工作提供方法支持,对理解该地区耕地资源质量变化过程、探索耕地可持续利用路径具有重要作用。

摘要：野外数据采集具有灵活性强、采集内容多样、准确度高等优势,已成为补充完善农业数据的主要手段之一。作物种植环境数据采集工作存在指标多并随调查区域、作物类型与作物生育期不同而发生变化等特点,采用传统方式设计调查界面与录入模式难以满足数据采集的普适性需求。为此,在分析作物种植环境数据采集工作实际需求的基础上设计并实现了作物种植环境数据采集系统(CPEDCS)原型。一方面,系统针对作物种植环境指标的不确定性特征提出基于结构表的用户可定制种植环境数据录入模式,支持用户自定义录入界面;另一方面,系统集成移动GIS为野外采集工作提供空间信息支持,并可以动态适应空间数据类型、数量、范围的变化。研究的数据组织模型在陕西省杨凌区小麦种植环境野外调查的实际应用中,表现出良好的实用性与稳定性,一定程度上提高了采集工作效率,减少了数据录入出错率并能为调查人员提供空间信息辅助功能。

摘要：评价中国耕地健康产能状况,分析危及耕地健康的区域性关键问题,对探索可持续的耕地利用路径,维护国家粮食安全与生态安全具有重要意义。耕地健康产能是耕地自然系统与利用系统综合作用的结果,直接计算耕地健康产能状况是复杂困难的。因此,该文尝试采用一种简化的方法评价耕地健康产能,即分别评价耕地健康与耕地产能状况,并通过耦合耕地健康与产能,分析耕地利用合理程度与生产能力之间的相互作用特征。其中耕地健康状况强调从不同方面评价人对耕地利用的适宜程度并体现区域耕地不合理利用的主导因素。该文以全国范围65个县(市)作为研究对象,应用地形特征、土壤性状、耕作条件、环境状况和生物特性5类指标整合影响耕地健康的关键因子并评价耕地健康状况,在此基础上,通过分析指标标准差收敛特征与评价因子的评分规则定义各指标的临界健康与亚健康阈值,将试点县划分为健康、亚健康与不健康3类,进而分析不同健康状况的分布特征。同时,综合区域气候条件、耕地自然条件与耕作技术水平评价耕地产能水平,并分析区域耕地健康-耕地产能作用特征。结果表明,试点县耕地亚健康及不健康类型表现出显著区域性特征,不同试点县限制耕地健康的关键要素存在差异;一方面,耕作条件的亚健康状况普遍(数量占比约40%),表现为耕地破碎化严重以及农田基础设施不完善,也反映出高标准农田建设的迫切需求;另一方面,生物特性形式严峻,表明在气候条件-土壤结构-耕作技术等因素相互作用下耕地保障动物健康生长的能力正面临退化。此外,通过耕地健康与耕地产能耦合分析,该文将试点县耕地健康产能特征划分为"健康-高产能"、"健康-低产能"、"亚健康-高产能"、"亚健康-低产能"、"不健康-高产能"、"不健康-低产能"6类,并分析不同类型区域耕地保护的重点方向,其中"不健康/亚健康-高产能"区域分布广泛,是中国实施藏粮于地、藏粮于技战略的关键地带,应兼顾耕地健康与耕地产能,加强提升耕地健康状况的方法研究与实践。该项研究为耕地健康产能提升提供科学依据,为不同区域耕地资源保护路径设计提供有效支撑。

摘要：UN Comtrade(United Nations international trade statistics database)是全球最大且应用最为广泛的国际贸易数据库,具有高权威性与完整性.本文在框架体系结构设计与数据表结构设计基础上构建UN Comtrade数据共享平台,以期为地理学研究提供数据与工具支撑.在数据聚合策略方面,平台通过综合集成数据爬取、加载模块并嵌套多种错误修正方法,实现5亿多条商品贸易记录的动态高容错聚合.在检索策略方面,平台通过分区复合索引提升数据检索指令执行效率与可扩展性.检索试验表明,平台能够在80用户并发模式下稳定执行不同类型检索指令,并且通过调用ODBC/JDBC接口将计算过程融入检索任务,可以更加有效利用服务器端资源并节省数据传输与读写耗时,具有效率更高、简化数据处理过程等优点.2017年平台被应用于中-美商品显性比较优势特征检索-计算-格网化表达-对比分析,案例表明平台具有高效、稳定的并发检索效率,以及高可扩展性等优点,可以为贸易特征计算与分析提供便捷快速、形式多样的数据共享服务.

摘要：蝗虫防治工作的关键在于及时准确地获取蝗情信息。本文在总结目前蝗虫防治辅助信息获取过程中及时性与共享率方面不足的基础上,综合考虑蝗情查询的实际需求提出将蝗虫防治工作与WebGIS技术结合,以Geoserver 2.11发布地理信息网络服务,结合数据库管理软件SQL Server 2005、空间数据引擎ArcSDE 9.3、网络服务器IIS 6.0、NI_Map地图服务应用程序接口设计开发蝗虫防治辅助信息查询系统,综合利用Web技术的跨平台与互操作特性以及GIS技术对空间数据的组织管理功能为蝗虫防治提供良好的数据管理与信息支持平台,增强蝗虫防治辅助信息获取的及时性、应用范围以及共享率。系统采用BS+CS混合模式,实现了全国范围内蝗情采集数据的信息化管理,大比例尺地图参照下的蝗虫防治辅助信息可视化查询,以及不同类型空间数据的快速更新。