朱瀚
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：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更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 基于光谱分析的草地叶绿素含量估测植被指数被引量：13
- 2014年
- 对现有叶绿素遥感估测研究方法进行比较,确定植被指数法是其中最实用、普适性最强的研究方法。近年来,草地退化问题日益严峻,需要进一步从光谱分析、植物生化参数估测的角度加以研究,因而亟需建立一种用于反演草地植被叶绿素含量的植被指数。首先对四川省松潘草原和内蒙古自治区贡格尔草原的草地实测反射率光谱曲线及其一阶微分曲线进行分析,通过这两种光谱与叶绿素含量的相关性分析,找到红边区域(red-edge position,REP)与草地叶绿素含量之间的规律,即叶绿素含量越高,反射率一阶微分曲线的红边拐点(red-edge inflection point,REIP)取值越高,由此构建草地叶绿素含量估测植被指数(grassland chlorophyll index,GCI),选取最适宜反演的波段,最后采用卫星高光谱影像计算GCI,将计算结果与野外试验观测的叶绿素含量数据进行精度分析验证。结果证明,对于草地叶绿素含量来说,GCI比其他叶绿素指数的敏感性更强,具有较高的草地叶绿素含量估测精度。GCI是第一个针对草地叶绿素含量估测而被提出的植被指数,其对遥感反演草地叶绿素含量具有广泛应用潜力。同时这种基于光谱分析的草原植被叶绿素含量估测方法为其他的草原植被生化参数估测、草原植被生长状况评价以及草地生态环境变化大面积监测提供了新的研究思路。
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- 关键词：光谱分析草地叶绿素含量植被指数GCI
- 基于共享位置数据的最短时间路径算法被引量：1
- 2015年
- 为了满足人们以最短时间到达目的地的出行需求,同时合理化地分配人流,更加充分地利用公共资源,缓解城市高峰期的道路拥堵问题,提出一种基于共享位置数据(LBPSS)并以最短时间为目标的最优路径算法,解决路况信息路网覆盖率不足、更新缓慢及其与现实路况不符等问题,实现结合实时路况信息的路径导航。结合Arc GIS平台和Android平台,利用数据库的快速查询、索引支持和集合运用方面的优秀性能,实现基于共享位置数据的最短时间路径算法的应用实例,并与目前的常用算法进行试验比较,验证该算法的可行性和有效性。结果表明,该方法更具实用价值,在节省出行时间的同时,更加合理地对高峰期拥堵道路的车辆进行分流。
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- 基于位置的参与式感知服务被引量：8
- 2014年
- 以共享为核心理念,探索一种新型的可扩展的LBS——基于位置的参与式感知服务(LBPSS),用于解决当前LBS系统POI更新缓慢、数据采集困难以及用户黏性小等问题。详细设计了LBPSS系统的架构,并分析LBPSS相比于LBS的优势及特点。针对LBPSS的具体实现问题,提出隐私保护、参与激励机制、数据可信验证、数据挖掘和数据可视化五项关键技术。LBPSS用户能够基于位置提供数据同时获取数据及服务,实现更多类型数据的采集与数据共享利用。最后结合ArcGIS Server和Android平台实现LBPSS在空气质量监控中的应用,验证LBPSS的可行性和有效性。
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