地学空间分析精选(九篇)

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第1篇：地学空间分析范文

一、教师对评价理念的思考日趋深入

问卷数据显示，84%的教师认同教育评价的目的在于创造适合儿童的教育，“以学生为本”的理念逐步深入人心。面对广泛的学习资源，60%的教师认为学生应参与对资源的筛选和使用，74%的教师认真研究了学科课程标准，并将标准中的能力要求进行了细化，根据学生实际情况，分阶段制定了可操作、可测量的教学目标，44%的教师能够充分利用反馈信息，帮助学生进行自我诊断，培养学生语言认知能力。

二、教师对评价方法的使用日益多样

针对高中课程设置中三大类型模块，87%的教师认为在评价方式上应采取不同的测试方法。在教育评价中，除了使用测试法获得数据以外，47%的教师还经常使用问卷法来搜集信息，33%的教师通过访谈法记录学生学习过程，15%的教师经常撰写观察报告，5%的教师使用文献法对获取的信息进行分析。58%的教师使用电子档案将学生材料进行归类，14%的教师通过电子邮件与学生进行沟通，6%的教师创建了虚拟学习社区对学生进行心理疏导和学习指导。

三、教师对模块评价的设计维度

日益多元

很多学校将学生课堂表现、出勤及作业完成情况和学生模块考试成绩按比例核算后相加对学生予以学分认定。这样的做法将学生平日的表现纳入评价体系，有助于促进学生学习习惯和方法的养成，改变了以往仅依靠一次考试成绩来证明一切的做法。43%的教师认为，这种做法还不能充分体现过程性评价理念，应该再加入更多的内容，例如课题研究、科技制作、课题报告、操作技能测验等来促进学生综合素质的提高，改变主要依靠书面考试的评价体系。41%的教师认为学生在学习过程中的表现和学生模块成绩所占的理想比例应是4：6，认为理想比例是3：7的教师占37%。

针对这次问卷调查中反映出的问题，提出以下建议：

一、学校应进一步完善形成性评价体系

学生评价是在系统、科学和全面搜集、整理、处理和分析学生信息的基础上，对学生发展和变化的价值作出判断的过程，目的在于促进教育与教学改革，使学生全面发展。从问卷中可以看出，由于认识的不到位，各高中学校形成评价体系的机制还不成熟。28%的教师认为将课题研究、科技制作等操作能力考核内容纳入到评价体系没有必要，理由是高考没有这样的考试形式；44%的教师认为这会对学校管理和教学实施带来困难；19%的教师认为这样做加大了教师的工作量；9%的教师认为学生不会感兴趣。高中阶段的形成性评价更关注学生在完成综合性任务中表现出的自主收集信息和处理信息的能力；与人讨论、合作、沟通和协调的能力；有条理地展示任务成果的能力。因此，建议学校进一步细化模块评价体系，依据学生能力培养目标，将各个学科占40%或30%的形成性评价内容进行分解，通过让学生参与内容的制定、权重的分配、等级的划分等活动，促进学生明确发展方向，熟知学习内容，积极参与活动，运用所学知识，解决实际问题。

二、学校应加强学科测试资源库的建设

第2篇：地学空间分析范文

关键词　遥感地学智能图解模型；土地覆盖—土地利用；遥感影像分类

1 引言

土地覆盖/土地利用 (lc/lu) 分类是随着遥感技术发展而出现的针对土地分类的新概念。土地覆盖侧重于土地的自然属性，是被自然营造体和人工建造物所覆盖的地表诸要素的综合体的反映，遥感影像分类可对所有地表覆盖物（包括已利用和未利用）进行分类；而土地利用则侧重于土地的社会属性，是人类根据土地的自然特点，按照一定的经济、社会目的，采取一系列生物、技术手段，对土地进行长期或周期性的经营管理和治理改造活动。土地利用是一个把土地的自然生态系统变为人工生态系统的过程，是自然、经济、社会诸因素综合作用的复杂过程，土地利用的方式、程度、结构及地域分布和效益，既受自然条件影响，更受到各种社会、经济、技术条件的约束，而且社会生产方式往往起决定性的作用[1～2]。土地利用是土地覆盖变化的最直接和主要的驱动因子。

lc/lu 调查已经成为开展土地利用预测、自然灾害防治及土地规划管理和环境保护等关键的基础性工作，受到广泛重视。随着遥感技术和地学分析模型的深入发展，利用遥感技术对区域的土地覆盖或土地利用情况及动态变化进行定期或不定期的监测，成为最迅速可靠和理想有效的手段之一。在开展遥感 lc/lu 的调查研究工作中，经常将两者合并考虑，建立统一的分类系统，称为遥感 lc/lu 分类体系。本文针对香港地区 lc/lu 特点，在多平台遥感数据（包括 tm、spot－hrv、irs－1c pan）和地理辅助信息（包括地形数据和目视解译土地利用图）基础上，首先提出遥感地学智能图解模型 (rsigim)，并初步建立 lc/lu 智能化分类体系，最后是香港地区土地覆盖分类的实例分析。

2 土地覆盖/土地利用遥感分类一般研究方法

常规 lc/lu 遥感分类方法主要包括传统分类方法、人工神经网络分类方法、基于知识分类方法等。

2.1 传统 lc/lu 遥感分类方法

传统的遥感影像分类方法包括区域划分分类、分层分类（包括决策树）、统计分类等。其中区域划分和分层分类主要是根据遥感影像中的地学分异规律，针对影像中属于不同大类或景观区域，通过层次划分采用不同的分类决策规则，从粗到细进行逐步分类。成功典例如腾冲航空遥感实验的景观分异的树状模式，通过对河湖沉积相的识别进行江汉平原土地利用分类等等[3]。这种分类方法需要依赖分类者对影像地学规律的达到一定的认识程度，才能够比较准确地反映真实的地学分布规律，其缺点是很难把握分类规则的标准，其中定性的成份比较多。而统计分类方法，如动态聚类、最小距离、最大似然分类器等，都是利用遥感数据的统计值特征或与训练样本数据之间的统计关系来进行地物分类，依赖于遥感影像数据的统计特性，一定程度上定量化地反映类别间的数学分布的特征。但纯粹的数理统计方法，由于没有地学知识的支持而难以真实反映一些特殊的地学分布，特别是处理复杂空间信息时难以确定其统计参数。

2.2 人工神经网络影像分类

与传统分类方法相比，人工神经网络 (ann) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果，因此 ann 方法在遥感土地覆盖/土地利用分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的土地覆盖分类，ann 方法显示了其优越性。如 howald(1989)、mcclellad(1989)、hepner(1990)、t.yosh ida(1994)、k.s.chen(1995)、j.d.paola(1997) 等利用 ann 分类方法对 tm 图像进行土地覆盖分类，在不同程度上提高了分类精度；kanellopoulos(1992) 利用 ann 方法对 spot 影像的土地覆盖进行了多达 20 类的分类，取得比统计方法更精确的结果；g.m.foody(1996) 用 ann 对土地覆盖中的混合像元现象进行了分解；l

.bruzzone 等 (1997) 在 tm－5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据（包括高程、坡度等）等空间数据基础下，用 ann 方法对复杂土地利用进行了分类，比最大似然分类方法提高了 9% 的精度[4～8]。与统计分类方法相比较，ann 方法具有更强的非线性映射能力，因此，能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。但是目前大多数 ann 方法主要是针对遥感数据的计算行为，同样缺乏地学知识的支持，因此，也不能真实反映遥感影像殊类型的分布特征。

2.3 基于地学知识符号逻辑推理的影像分类

基于符号知识的逻辑推理遥感分类方法是在传统基于地学分异规律的分类方法基础上，通过对地学知识进行符号化表达和形式化逻辑推理的过程，来实现信息的判别，一定程度上能真实地反映地学分布规律。但是，由于遥感信息模糊、复杂的特点，很难用结构化、符号化的地学知识来表达蕴涵的土地覆盖规律及其动态发展的过程，而且遥感影像包含的信息量巨大，用串行的符号逻辑推理的处理方式进行影像分析，效率不高。近年来，在遥感 lc/lu 分类应用研究中，开始尝试用基于知识的逻辑推理分类方法和建立专家系统来进行遥感分类工作。如术洪磊 (1997) 等以规则形式表示遥感影像解译知识，使用 tm 数据和 dem、坡度、土地利用图等地理辅助数据，从遥感影像处理、地理数据、专家知识一体化角度，对基于知识方法的遥感影像分类方法进行了研究；s.w.wharton(1987) 通过建立光谱知识库来提高城市土地覆盖分类的精度；b.kartikeyan 等 (1995) 建立了遥感土地分类专家系统的框架模型，其中包括光谱知识库、推理机、知识自动获取机等，并针对光谱知识进行了实际的土地覆盖分类的实验工作[9～12]。

3 遥感地学智能图解模型及土地覆盖/土地利用遥感分类

3.1 遥感地学智能图解

遥感地学智能图解 (rsigim) 是研究如何用计算机系统模拟地学专家对遥感影像的综合地学解译和决策分析的过程，从低到高分别需要经过包括信息传输及基本处理分析、影像的视觉生理认知理解、逻辑心理认知理解、知识发现、决策分析等多个层次的综合过程（图 1）。r sigim的最终目的是对影像中包含的地物目标、地学现象和过程等进行描述、识别、分类和解释，对遥感影像中地物和目标的类别、大小、结构、相互关系及其他地学属性等成像机理和内在特征进行提取，对蕴涵在遥感影像中的地学知识进行挖掘和表达，并进一步融合地学模型，进行地学现象和地学过程预测和决策分析。

图 1 遥感地学智能图解 (rsigim) 结构框架

 fig.1 the framework of rsintelligent geo-interpretation model

3.2 基于 rsigim 的土地覆盖/土地利用分类体系

基于 rsigim 土地覆盖/土地利用分类方法体系，包括 3 个层次的结构模型（图 2）。①数据预处理模型主要通过数理计算和统计分析进行影像的基本处理和分析，根据影像上未知地物在特征空间上数理统计的差异而实现基本分类和信息识别，获得对影像的基本单元分布的初步认识；②基于神经计算的影像分类模型是进一步模拟视觉神经处理系统的形象思维，在一定的地学知识支持下，通过对已知样本数据集的学习，获得复杂的非线性映射网络结构，实现对影像的土地覆盖类型从粗到细的层次分类；③最后在一定的结构化地学知识库（包括光谱知识库、地形知识库、土地利用知识库等）的支持下，通过基于符号的逻辑推理，从事实和服从一定的地学规律角度上对分类结果进行补充确认和修正，并结合目视解译获得的土地利用图进行土地利用的更新和决策分析。

图 2 基于遥感地学智能图解的土地覆盖分类体系结构

 fig.2 systematic structure of land-cover classification based on rsgii

4 应用实例

4.1 香港地区土地覆盖/土地利用概况

香港土地利用规划在回归之前，经历了几个历史时期，包括针对 1949～1952 年间突然的大陆移民潮及 50 年代经济膨胀引起的土地需求而采取的应变式土地利用规划、70 年代由于人口增长在“有限度扩散”政策下进行的发展新市镇初步规划、80 年代编制的针对综合土地利用和交通发展规划的“全港发展策略”和“机场发展计划”。长期以来，港英政府主要以围绕港口建设的发展策略以及采取对内地的隔离政策和对新界属于“租借”的担心，长期以来对相对平坦而广阔的新界地区的土地利用计划只进行有限度发展，

形成全港比较畸形的土地利用布局[13]。香港地区的地形、地貌非常复杂，因此，土地覆盖类型比较复杂多样，而且由于本身是一个人口居住密集的以城市为主体的地区，随着经济发展，人为的建设等因素使得土地覆盖和土地利用在时间和空间跨度上是多变的[14]。利用遥感获得的影像数据，通过综合分析方法，进行土地资源包括土地覆盖情况、土地利用现状、土地利用变迁等调查，将为土地利用的决策规划提供实时、动态、快速的实证数据。遥感监测手段为土地利用的规划提供了动态、可靠、综合的基础数据准备，通过对遥感土地覆盖/土地利用发展、现状、趋势的分析，对土地利用的进一步规划将产生直接的推动作用。

4.2 分类过程

香港地区遥感 lc/lu 分类研究的数据来源包括多平台遥感数据和地理辅助数据。其中遥感数据来源包括美国陆地卫星 tm 影像数据、法国 spot－hrv 影像数据和印度遥感卫星 irs－1c 的 pa n影像数据。另外，为了增加辅助决策信息支持，本次工作还增加了一定的地理辅助信息，包括 20m 分辨率的香港高程数据及其坡度、坡向等派生数据，还有人工目视解译获得的香港岛范围内的土地利用现状地图。

(1) 空间数据预处理

包括图像增强、几何配准、统计变换、辅助信息处理等基础性工作。如土地覆盖分类工作的数据源来自不同平台、不同投影坐标系，因此，分类之前需要通过几何精纠正，使各数据层的像素间严格配准。首先选取控制点，包括水库或海岸拐点、道路明显交叉点、山顶、建筑物、裸地等明显标志点作为控制点位置；用多项式拟合方法进行影像配准。在多波段遥感图像中，由于各波段的数据间存在相关的情况很多，通过主成分分析 (pca) 就可以把图像中所含有大部分信息用少数波段表示出来，意味着信息几乎不丢失，但数据量可以减少。大多土地覆盖类型的地域分异现象是受高程、坡度等地形因子制约而形成的，在 lc/lu 遥感分类中，可从高程数据中派生出坡度、坡向、粗糙度等地形因子进行辅助。

(2) 地学知识处理

一般遥感土地覆盖分类中主要采用的辅助地学知识包括：①地物波谱知识；②植被指数；③地物类型随地形因子的分布规律，如地物高程分布规律、地物坡度分布规律等；④地物分布的空间关系，如红树林和水体的空间相关关系；⑤地物生长的时相分布规律，如成像季节植被的长势情况等。地物波谱知识、地物的地形分布知识、地物空间分布知识等采用结构化的“if－then”规则形式表示，通过空间不确定推理，对最后分类结果进行证实和纠正；植被指数等知识以一定的数学模型形式，通过对整体影像数据的计算处理，获得反映突出某种信息的影像数据，再作为数据源的一个数据层，参与到土地覆盖分类之中；地物生长的时相分布规律，则针对参与的多平台遥感数据源的获取时间，分别对其地物类型的分布进行决策。

(3) 土地覆盖粗分类

主要数据源是 tm 影像数据和 dem 地形因子，包括 4 个波段遥感数据层（包括 tm123、tm4、tm5、tm7）和 3 个地形因子（高程 dem、坡度 slope、坡向 aspect）。主要分类过程包括：首先利用聚类方法对影像数据进行聚类分析，获得影像的复杂度；然后将影像划分为基本大类，并在影像中选取这些大类的样本数据集；最后用 rbf 神经网络方法对影像数据进行粗分类，获得主要大类的土地覆盖情况后对影像进行区域划分。

(4) 土地覆盖精细分类

在用 tm 影像和 dem 的融合数据中获得的影像分异大类划分后，各大类再与 spot－hrv、irs－1c pan遥感数据和地形因子数据进行融合，分别得到各大类内部的第二层次的精细类别分布结构；然后用 artmap 等高度非线性映射的神经网络分类器对各大类进行第二层次的精细分类，获得精细分类结果；最后通过分类后的处理，以及用地学辅助知识及推理机对分类结果进行纠正。

首先在精细分类结果上，通过空间域滤波，删除细小图斑，并对颜色表进行规范定义，生成分类专题图；然后对分类结果进行验证，包括对所选取的若干测试样本进行结果验证，获得分类误差矩阵作为精度评价指数，并利用所组织的地学知识库处理系统通过基于符号的空间推理进行分类结果的验证和对与知识库不符合的分类结论进行纠正处理；最后通过分类专题图与原来通过目视解译获得的土地利用图对比，对土地利用图进行更新处理。通过遥感手段获得对土地覆盖/土地利用的分类的目的之一是对现有土地利用图的更新。更新建立在对土地覆盖分类结果的评价体系上，分别进行像素级和特征级的对比评价，再通过人工交互式的对话方式，对土地利用图进行一定程度上的更新。

5 结论

第3篇：地学空间分析范文

地学观察需要观察者深入地了解地学要素和研究对象，一般情形下要亲自观察和采样，分析地学问题，提出解决问题的途径和研究方法。地学观察的设计通常是基于构建主义理论，其目标是以地学现场的各种媒介强化观察者对地学观察对象的认识。地学观察对象有其自身的一些特点，如重视对象的空间位置和时间序列，重视观察对象所处的自然和社会环境。以上特点决定了地学观察常常耗费巨大，难以实施，而地学观察对象通常也不能被长期保持，不能被反复细致地观察。从某种意义上讲，地学观察对视觉资料有内在的要求。但目前的地学观察通常只会有一定数量的照片、记录和样本，这对事后反复、细致的观察研究是非常不利的。目前的传感器和影像技术已经可以多尺度、多角度和多目的地获取现场或实地的影像数据，如果通过影像的整合能把地学观察转移到大容量的影像空间中，再辅以强有力的聚焦服务功能，必能有力地推动地学观察的发展。

2当我们注视这个世界许多现代科学门类都少不了观察。物理学、生物学如此，地质学、地理学也是如此。观察通常是从特点时空中的“点”开始的［1］。例如，传统的地质学在进行野外考察时，一般会带着罗盘、锤子、放大镜等装备。用罗盘定方位和“点”的位置；用锤子敲开“点”上的外部特征，揭开外表与内部的特征联系；用放大镜观测这“点”上的细节，用以感官延长并推断内部成分。可以看到，传统意义上的观察主要依靠视觉的感性认知，认知的手段是物质形式，认知的对象也是物质的。通过观察可以对一个“点”上的定性和定量特征加以测量、分析和表达，不过，这一切不能离开现场。为了观测与表达一件事，一方面需要经年累月的考察甚至实地挖掘；另一方面可能要锁定特定目标，它通常与某个已经发生、正在发生或将要发生的事件有关。这些事件似乎是在点上发生的，其实牵涉了方方面面，它们是点数据的信息源。由于观察的对象和手段在变化之中，点数据和信息源的关系也在变化中，传统的现场观察方法是无法保持与回溯这种变化的。现在大家熟悉的“3S”技术，即遥感技术（RS）、全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）与罗盘、锤子、放大镜等现场观察手段所揭示的观测对象的特点应该是一致的，只是对“点”的观测尺度和距离有着越来越大的变化。原来以现场视觉观测为主，现转变为仪器设备采集，以显示器所显示的数据为主。这些新型的观测手段弥补了现场观察手段许多的不足，如可以定期地观测，可以精确地知道观测对象的时空位置，可以事后反复对观测对象的定性和定量特征加以测量和分析，并对结果进行管理。

3多尺度世界中的动静变换自然和社会的现实目标源，来自于已经发生、正在发生或将要发生的各类事件，伴随着丰富的信息或数据源。对此，一方面需要通过对目标源深入细致地研究，总结出观察对象的特点；另一方面，需要根据目标源的时间、地点、背景和状态，重构事件的发生和发展过程。如何通过多尺度、多角度和不同来源数据，记录和表达事件发生的完整信息，并在真实的图像中得以体现，值得深入探讨。

3．1多尺度的金字塔影像结构金字塔结构的影像是目前处理海量数据的最常见的组织方式，它忠实记录某一时刻某一范围内的“点数据”，而记录的范围则根据传感器的不同而变化。通常情况下，这些“点数据”的空间分辨率会随着记录范围的扩大而降低，因此在通过影像，即记录好的点数据，对现场进行再观察时，选择合适的范围和空间分辨率是研究者最先需要考虑的问题。金字塔结构本质上是对二维影像逐次低通滤波，并增大采样间隔，得到一个像元总数逐渐变小的影像序列。这个序列中的每个图像称为这个金字塔结构的一个层，它们的尺寸递减，并均为原始图像的一种低分辨率表示，如图1所示。该数据集的特点是影像序列被限定在同一数据量下，在同一范围内不是同一目标的数据。另外，不同应用领域中的金字塔结构也有各自的特点［2］，它们在图像融合、图像编码、渐进传输、海量图像实时显示中都发挥了重要作用。图1　某种金字塔结构图像然而，现有的金字塔结构是单纯记录“点数据”的，对于“点数据”的变化，它只能通过一系列影像分别表示。而对于信息源，金字塔结构无法记录。因此，从某种程度上讲，金字塔结构的影像是片面和割裂地建立了可视信息与现实世界的映射关系，而研究者的再观察也是建立在这种片面割裂的映射关系之上的。

3．2面向事件的动态结构由于传统的金字塔影像只能记录“点数据”在某一时刻的状态，如果要表示一个过程，则需要在时间轴上补充一系列的影像，如图2。其本质是将所有的目标当做静态来处理，而用时间序列“模拟”出一种动态的效果。图2　传统时间序列影像示意图但现实目标源是有静与动之分的，怎样记录静止的点和动态的点，这是影像中的世界能够逼近真实的世界的关键。以金字塔结构组织的影像由于不是按照事件的发生和发展过程组织数据，数据庞杂，很难将静止点和动态点整合在一起。缺乏静与动的关联与转换，影像中的世界与真实的世界之间的对应就会不可靠和不确定。因此，可根据任一事件确定目标源，建立可视信息与现实世界的映射关系；在认知与实体整合的基础上，通过位置和属性动态信息生成空间关系。通过该过程构造的影像中的世界，具有多尺度空间关系场中的位置关联、属性关联的准确性，以及单一特征和综合特征客观性，将会更加逼近真实的世界，给出更加客观的观察对象。在传统影像中，如果我们需要映射的是四维世界的某一时刻，即三维世界，我们则用二维的画面来完成映射的过程。如果需要映射的是四维世界的某一时间段，我们则用附加时间轴的二维画面来映射。但与影像的二维空间相比，映射空间在时间轴上是非常离散的，这也是传统影像不能很好表现真实世界的原因。但对于这个三维空间来说，我们完全有能力通过某种插值算子，将时间轴的离散程度降低，并且这种降低不是单纯地增加时间分辨率，而是质上的改变，即将原来的若干二维片段插值成一个完整的三维物体（其中一维是时间维）。举例来说，我们如果需要记录一个点变成一个圆的过程，在传统的影像手段中，我们得到的是一个点和几个逐渐变大的圆，而在新的映射关系里，我们得到的应该是一个圆锥体，如图3。这种新型的数据结构一旦形成，由于其将事件本身当做一个整体来处理，因此截取任意时刻的瞬时状况将变得可行；同时，由于将时间轴和空间轴等价，可以预见，许多现存的基于空间的算法可以同时利用到时间轴上。

4时间机器

面向事件的数据结构可以整体映射影像与现实世界的关系，避免了像金字塔结构一样片面表达和割裂现实世界及其影像。不过现实世界的动态轨迹一般比图3的例子复杂，观察对象具有时间、地点、背景和状态，我们可能是某一个时刻对其进行观察，也可能是一段时间对其进行观察。这种观察研究都有一个共同的特点：一方面观察对象是每时每刻在发生变化，另一方面研究者很多情形下需要反复细致地进行观察。因此，我们希望冻结住一个瞬间，以便在将来可以不断地回到这个瞬间，身临其境进行各方面的探索，也许在拍摄时我们并不在意这个瞬间的具体时刻。同时，科学家往往在某个案例发生的瞬间不知道捕捉的整个大环境中哪个位置、哪个点之后将会有突出的影响。对于这样的情况，时间机器这样的技术就显得尤其重要。如果能通过Gigapixel这样的技术，将观察对象凝固在影像中，对许多地学研究人员反复细致地观察对象是非常有价值的。然而怎样才能将地学观察对象凝固在影像中？这里涉及艰难的工作，即真实世界中的观察对

4．1拍摄过程的设计和GigaPan结构目前，最新的超高分辨率的全景成像仪（如Giga－pan）试图用拼接的方式重构一个世界。例如，在一段时间内对一处沙丘自动拍摄若干张图片，最终马赛克一般地拼在一起。每一幅单张图片与相邻的单张图片都有重叠区域，GigaPan系统则利用重叠区域的SIFT特征点匹配并拼接它们［3］。这些成功拼接在一起的图片构成了一幅完整的单幅GigaPan图像（single－frame　GigaPan　image），它突破了图像空间分辨率随着范围增大而降低的限制，单幅GigaPan图像可以达到十亿像素。这种拼接的方式理论上实现了某一时刻的多尺度世界映射，观察者可以在GigaPan图像中将视线任意移动缩放到想要观察的对象。虽然由于拍摄工作和存储设备的限制，这种缩放仍然有极限并且无法真正记录某一时刻———它只能记录整个拍摄过程，而这个过程含有多次曝光和视角移动，但随着技术的成熟，这些不足会被慢慢改进。

4．2带有时间序列的GigaPan结构在上述基础上，又出现了带有时间序列的GigaPan结构［4］。研究者先在一段时间内拍摄了一系列单幅GigaPan图像，然后在时间轴，通过简单匹配、链状匹配或网状匹配的方式将这一系列图像组织在一起。相机可以调整角度来拍摄各种细节，这样的过程可持续若干天甚至更久。例如，用全景成像仪拍摄某个庭院一年，那么在最终得到的结果里，用户可以放大到庭院里的一棵树，观察它从春季发芽、夏季繁茂，一直到冬季树叶落尽的全过程，甚至可以观察树叶上的某条青虫如何破茧化蝶。这种结构从某种意义上实现了可视信息与现实世界的高度映射，因为用户可以通过调整虚拟摄像头角度来进入不同的时间和空间，此时视频就会放大和缩小显示特定的部分。研究者可以把目标搬进实验室反复细致地观察，在屏幕里看庭前花开花落，望天上云卷云舒，如图4所示（该图影像资料来自文献［5］）。以上的过程涉及到所谓的时间机器设计。在2010年的国际Gigapixel科学会议上，Randy　Sargent等人阐述了时间机器设计过程中几个重要的问题。第一，拍摄过程的设计和GigaPan的组成与原理的探索；第二，图像处理，其中最重要的是图像拼接的过程，而最大的技术问题在于跨越时间的图像的拼接；第三，在海量图像中按时间机器方式进行浏览，该问题涉及对Timelapse的探讨。

第4篇：地学空间分析范文

关键词：地理信息系统；遥感；全球定位系统；“3S”集成

3S Technology and 3S Integration

Li Bi-wen

（Shenzhen Investigation & Research Institute CO.，LTD， 15 Fuzhong Road，Shenzhen，518026）

Abstract： By introducing GIS， GPS， RS concept， development and the relationship between expounded 3S integration is the inevitable trend of development of information systems， summarized the current application of 3S integration technology status and development prospects.

Keywords： geographic information systems； remote sensing； Global Positioning System； "3S" integration

空间定位系统（目前主要指GPS全球定位系统）、遥感（RS）和地理信息系统（GIS）是目前对地观测系统中空间信息获取、存贮管理、更新、分析和应用的3大支撑技术（以下简称“3S”），是现代社会持续发展、资源合理规划利用、城乡规划与管理、自然灾害动态监测与防治等的重要技术手段，也是地学研究走向定量化的科学方法之一[1]。

近几年来，国际上“3S”的研究和应用开始向集成化（或综合化）方向发展。在这种集成应用中：GPS主要被用于实时、快速地提供目标， 包括各类传感器和运载平台（车、船、飞机、卫星等）的空间位置；RS用于实时地或准实时地提供目标及其环境的语义或非语义信息，发现地球表面上的各种变化，及时地对GIS进行数据更新；GIS则是对多种来源的时空数据进行综合处理、集成管理、动态存取，作为新的集成系统的基础平台，并为智能化数据采集提供地学知识。

1.3S概述

1.1地理信息系统GIS

地理信息系统（Geographic Information System）是一种由硬件、软件、数据和用户组成以研究地理或地学数据的数字化或图形化采集、存贮、管理、描述、检索、分析和应用与空间位置有关的相应属性信息的计算机支持系统，它是集计算机学、地理学、测绘遥感学、环境科学、空间科学、信息科学、管理科学和现代通讯技术为一体的一门新兴边缘学科。

地理信息系统是在计算机硬件与软件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统[2]。地理信息系统主要由计算机硬件系统、计算机软件系统、空间数据和系统使用管理及维护人员组成， 其主要功能模块有空间数据输入模块、空间数据管理模块、空间数据处理分析模块、应用模型和空间数据输出模块。目前市场上流行的GIS软件有ARC/ INFO 、IGDS/ MRS、 TIGRIS、MAPGIS、GEOSTAR、CITYSTAR以及 VIEWGIS等。

1.2全球定位系统GPS

全球定位系统是以卫星为基础的无线电测时定位、导航系统，由分布在与赤道面夹角为55°的6 个轨道上的24 颗工作卫星和3 颗备用卫星组成[3]，可为航天、航空、陆地、海洋等方面的用户提供不同精度的在线或离线的空间定位数据。所谓GPS定位是指运动载体实时测出接受天线所在的位置，而导航则是指GPS接收机在测得运动载体实时位置的同时，还测得运动载体的速度，时间和方位等状态参数， 进而可“引导”运动载体驶向预定的目标位置。作为从军方发展起来的产品，根据其用途不同（民用和军用两种），GPS定位分为标准定位服务SPS（Standard Positioning Service）和精确定位服务PPS （Precise Positioning Service），其通常由空间导航卫星、地面监控站组和用户设备三部分组成。

70年代初期，美国国防部为满足其军事部门海陆空高精度导航、定位和定时的需求而建立了GPS。80年代以来尤其90年代以来，GPS卫星定位和导航技术与现代通信技术相结合，在空间定位技术方面引起了革命性的变革。用GPS同时测定三维坐标的方法将测绘定位技术从陆地和近海扩展到整个海洋和外层空间，从静态扩展到动态，从事后处理扩展到实时（准实时）定位和导航，从而大大拓宽了它的应用范围和在各行各业中的作用

1.3遥感技术（RS）

遥感（Remote Sensing），是一种远距离不直接接触物体而取得其信息的探测技术。即指从远距离高空以及外层空间的各种平台上利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影和扫描、信息感应、传输和处理，从而研究地面物体的形状、大小、位置及其环境的相互关系与变化的现代综合性技术。

遥感是由美国Pruitt提出的名称，1962 年美国地理学会正式公开使用。1972 年美国陆地卫星发射成功，MSS图像获得巨大效益，得到世界范围的认可和支持，使遥感成为一门高新技术并得以长足发展。遥感用于实时或准实时、快速地提供目标及其环境的语义或非语义信息，发现地球表面的各种变化，及时地对GIS进行数据更新。遥感技术朝着多传感器、多遥感图像的空间分辨率、多光谱分辨率和多时间分辨率，以及对遥感图像自动判读的精确性、可靠性和定量量测的精度都在不断地提高，使之不仅用于观测和监测地面变化，而且主要用于地表信息的采集和更新，成为地理空间基础框架建设中空间数据获取与更新的基本手段之一[4]。遥感技术将进一步与GIS和GPS结合，广泛应用于数字城市建设、生态环境保护、自然灾害监测与预报以及资源调查与评估等领域。

2.3s的关系

GIS、GPS与RS三者功能上存在明显的互补性，在实践中人们渐渐认识到只有将它们集成在一个统一的平台中，其各自的优势才能得到充分发挥。

对于GIS来说，全球定位系统（GPS），遥感（RS）提供了极为重要的实时、动态、精确获取空间数据的方法，是GIS的重要数据源。GPS和GIS结合，不仅能取长补短使各自的功能得到充分的发挥，而且还能产生许多更高级功能，从而使GPS和GIS的功能都迈上一个新台阶。GIS与RS的结合中，RS是GIS的重要信息源，GIS是处理和分析应用空间数据的一种强有力的技术保证.对于RS和GPS而言，从GIS的角度说，GPS和RS都可看作数据源获取系统。然而，GPS和RS既分别具有独立的功能，又可以互相补充完善对方。

从信息和系统运转的流程来说，RS，GPS是数据采集阶段获取信息的的方法和手段，GIS是数据处理阶段信息分析演算的工具，在结果输出和运用阶段，GPS和GIS则协同作用，为用户提供决策参考和依据。

3.3s集成现状与发展

“3S”是指将GIS，GPS，RS三种对地观测新技术及其他相关技术有机地集成在一起。目前，3S在空间信息获取与处理、海量信息管理，以及信息集成分析应用中已日益成熟，并达到产业化应用。

3.1 GIS与RS的集成

遥感是地理信息系统重要的数据源和数据更新的手段。相反，GIS则是遥感中数据处理的辅助信息，用于语义和非语义信息的自动提取。GIS与RS可能的结合方式包括：分开但是平行的结合（不同的用户界面、不同的工具库和不同的数据库）、表面无缝的结合（同一用户界面，不同的工具库和不同的数据库）和整体的结合（同一个用户界面、工具库和数据库） 。

近年来我国关于RS和GIS结合集成研究较多，经历了由初步探讨向逐渐成熟发展的过程。其应用主要包括两个方面：一是RS数据作为GIS的信息源；二是GIS为RS提供空间数据管理和分析的手段。目前，RS与GIS一体化的集成应用技术渐趋成熟，在植被分类、灾害估算、图像处理等方面均有相关报道。在应用GIS空间分析的功能为RS数据提供空间数据管理和分析的研究中，多是考虑GIS的DEM 数据、气候、环境等因素的空间分布。

3.3 GIS与GPS的结合

GPS和GIS结合，不仅能取长补短使各自的功能得到充分的发挥，而且还能产生许多更高级功能，从而使GPS和GIS的功能都迈上一个新台阶。

GPS是全球定位系统，利用GPS接收机，可以直接测定地面上任一点的三维坐标。GPS与GIS相结合可以实现电子导航，用于交通管理、公安侦破、自动导航，也可以用作GIS实时更新。如果再加上CCD摄像机实时摄像和配以影像处理，则可以形成实时GIS运行系统，用于公路、铁路线路状况的自动监测和管理，以及作战指挥系统等。

3.3 RS与GPS的结合

GPS的精确定位功能克服了RS定位困难的问题。传统的遥感对地定位技术主要采用立体观测、二维空间变换等方式，采用地—空—地模式先求解出空间信息影像的位置和姿态或变换系数，再利用它们来求出地面目标点的位置，从而生成DEM和地学编码图像。但是，这种定位方式不但费时费力，而且当地面无控制点时更无法实现，从而影响数据实时进入系统。而GPS的快速定位为RS实时、快速进入GIS 系统提供了可能，其基本原理是用GPS/ GPS/ INS方法，将传感器的空间位置（Xs，Ys，Zs）和姿态参数（Φ、ω、k）同步记录下来，通过相应软件，快速产生直接地学编码[5]。此外，利用RS数据也可以实现GPS定位遥感信息查询。

目前“3S”技术的结合与集成研究已经有了一定的发展， 正在经历一个从低级向高级的发展和完善过程。“3S”系统的低级阶段，系统之间是通过互相调用一些功能来实现的； “3S”集成的高级阶段，三者之间不只是相互调用功能，而是直接共同作用，形成有机的一体化系统，以快速准确地获取定位的现势信息，对数据进行动态更新，实现实时实地的现场查询和分析判断。

为了实现真正的“3S”技术集成，需要研究和解决“3S”集成系统设计、实现和应用过程中出现的一些共性的基本问题，如“3S”集成系统的实时空间定位、一体化数据管理、语义和非语义信息的自动提取、数据自动更新、数据实时通讯、集成化系统设计方法以及容图形和影象的空间可视化等，为进一步设计和研制实用的“3S”集成系统提供理论、方法和工具。

4.结论

“3s”的集成是GIS，GPS和RS三者发展的必然结果。三者最初独立发展，但各有优缺点，因此有了“3S”的两两结合，其中应用最广泛，技术最成熟的当属GIS与RS的结合，二者结合的关键在软件，即实现图形和图象的真正集成。后来，动态监测，作物估产等领域的应用又把“3S”的完全集成推上了历史舞台，从而揭开了地理学等学科发展的新篇章。

第5篇：地学空间分析范文

关键词：GIS；地质勘察；找矿应用；关键问题

GIS地理信息系统（GeographicInformationSystem），也被称为资源与环境信息系统或地学信息系统。GIS系统是现代信息技术在空间信息采集、整理方面的重要应用，可以完成对一定空间内相关地理分布数据的采集、管理、存储、处理和分析等操作，将其应用于地质勘查找矿，可有效提高信息采集效率和数据质量，对于优化地质勘察工作质量有着重要的现实意义。但就目前GIS系统的应用而言，仍存在一定的问题，尤其是一些关键性问题，限制了GIS系统效用的发挥。本文即从地质勘察找矿入手，就GIS系统的应用关键问题进行了分析，具体内容如下。

1地质勘察领域中GIS系统的应用现状分析

随着社会经济不断发展，国土资源的重要地位越发突出，作为人们生活、生产重要的基础资源，通过现代化的技术手段，提高国土资源的有效利用率，具有重要的现实意义。在地质勘察过程中，加强GIS系统的实际应用，借助其空间信息数据采集优势，可以更好地满足地质信息化发展的实际要求，提高地质勘察的工作质量和工作效率。此外，随着科学技术不断发展，地质调查数据库对应的信息系统也得到了相应的优化和升级，不仅进一步提高了数据的采集效率和科学性，同时实现集数据处理、绘图、解释功能于一体的综合服务。这样的综合也体现出GIS系统的多元性和综合性特征。就当前的地质勘察找矿工作而言，GIS系统应用较为广泛，对于我国矿产行业，甚至国民经济的良性发展，起到了积极的促进作用。

2地质勘察领域应用GIS系统的关键问题分析

就地质勘察找矿工作而言，GIS系统是其信息化建设发展的主要手段，在地质信息采集、数据信息分析等方面，有着十分重要的应用。通过对矿产资源与地质信息间关系的科学分析，可以帮助提高矿产生产的科学性，从而更好地满足地质找矿工作的实际发展需求。为进一步提高GIS系统应用的实效性，地质勘查人员在实际操作过程中，应重点控制以下几点内容。

2.1注意提高数据信息的综合质量

就目前的地质勘察找矿工作而言，GIS系统在其中的实践应用效果，直接受其基础数据库建设效果影响。为提高数据库建设的科学性，保障数据库质量，相关工作人员在数据库建设实施过程中，必须遵照相关规范标准要求进行操作，并注重对于数据库信息精度、比例尺等条件的精准控制，进而为GIS系统的有效应用奠定扎实的基础。地质勘察工作是一项系统、复杂的工作，在地质信息采集工作过程中，涉及物理性质、地质矿产以及遥感地质等多方面的地学信息。不同种类的地质信息在表现形式方面有着较明显的差异，为提高信息采集的工作效率和数据信息质量，在实际操作过程中，就要求工作人员依据相应的规范要求，对复杂的地质信息进行科学的划分和管理，从而降低数据信息采集难度，提高数据信息综合治理，实现GIS系统真实效用的有效发挥。针对地质信息元数据而言，在其整理利用过程中，相关工作人员必须从内容和基本特点两个角度进行分析，以实现基础应用范围上的优化处理，提高元数据信息的科学性和有效性。数据信息作为数据库的基础组成，其真实性和有效性直接影响着数据库的建设效果，相关工作人员在数据采集阶段，需重点把握上述几点控制内容，以满足数据库建设的实际需求，确保数据信息质量，为GIS系统的后续应用，创建良好条件。

2.2注意保持信息标准的统一化

在现代信息技术的支持下，GIS系统可以实现有效地信息共享功能，因此在地质勘察实际应用过程中，必须严格遵照国家资源部规定的行业信息标准进行操作。目前，我国国土资源部已经具有了1：500000信息标准，同时正在建立1：200000的数字化空间数据库。应用统一化信息标准的根本目的在于提高信息数据的共享效率，避免不必要的重复性基础劳动。另外，如在实际操作过程中，发现超出规范范围内的特殊信息，即可实现对标准的进一步补充和完善。

2.3注重对空间数据库的不断完善

就GIS系统在地质勘察领域的应用体系而言，空间数据库占据核心地位，是综合分析多源地学信息和各类信息查询检索功能实现的重要基础，只有工作人员不断完善空间数据库，提高空间数据库的综合质量，才能为GIS系统的实践应用提供良好的基础支撑，发挥出GIS系统的实际效用，提高地质勘察的工作效率和工作质量。因此，相关工作人员在数据采集阶段，应根据相应的标准对基础数据信息进行科学分类，根据数据信息基础特征完成对空间数据库的设计，以满足空间数据库的建设需求，提高空间数据库的科学性和合理性。

2.4注意选择合理的综合分析方法

空间分析模型的科学性直接影响着GIS系统在矿产资源预测中的应用效果，通常情况下，空间分析模型越合理，矿产资源预测的成功率越高。在GIS系统实践应用过程中，空间分析系统可实现多种基础数据操作功能，具体包括属性分析、空间分析、二位模型分析、数据检索、以及三维模型分析等，工作人员应在综合考虑应用需求差异、矿种差异以及矿床类型差异的基础上，确定合理的空间分析方法，并相应完成空间预测模型的建立工作，以优化GIS系统应用效果。

2.5注意相关专家的经验积累

GIS系统的实践应用，为地质勘查专家提供了更加先进、高效的评价工具和信息处理手段。因此，相关专家应充分认识到GIS系统的工具性，应用其现代化技术优势实现对多源地学数据集成化管理，降低模型建立难度，提高空间数据分析能力的基础上，通过数据科学取舍、设计空间数据库、以及建立和优化空间模型等实践操作环节，不断积累自身专业经验，从而实现GIS系统的有效应用。

3GIS系统应用注意事项分析

GIS系统的实践应用是一项系统、复杂的工作，具有基础性、持续性、多学科性特征，为进一步提高GIS系统的应用效用，相关工作人员在正式系统开发前，应对系统的目标用户、开发目的以及具体功能进行确认，深入了解用户需求，对系统设计进行优化和完善。此外，地质勘察人员应优先在地学资料丰富、成矿地质良好的区带进行GIS系统试点应用，不断积累GIS系统的应用经验，以建立系统、完善的GIS系统应用标准，促进GIS系统更加广泛的应用发展。

综上所述，GIS系统作为一种现代化的信息管理系统，应用于地质勘察找矿工作，可有效提高数据信息采集效率和数据质量，从而优化地质勘察找矿工作的工作效率和工作质量。因此，相关单位应全面重视GIS系统的实践应用，从数据质量控制、空间数据库优化设计等方面入手，规范GIS系统应用行为，以提高GIS系统的应用效用，促进GIS系统的进一步应用发展。

作者:路明亮 单位:河南省有色金属地质矿产局第四地质大队

参考文献

[1]曹昭.GIS在地质勘查找矿中的应用分析[J].世界有色金属，2016（11）.

第6篇：地学空间分析范文

【关键词】：地理信息；网络服务技术；发展

中图分类号： K825.89文献标识码： A

0、引言

为了实现各种地理空间信息资源的网络服务，首先需要构建强大的注册服务中心。这个中心一是要广域、分布式的，二是可注册各种数据资源、处理资源、传感器资源和地学知识等，同时也提供数据服务、处理服务、知识服务和传感资源等服务。除此之外，还能调度、启动传感器，能够启动数据的处理过程，并能够按用户需求构建服务链，提供集成服务。由于目前通用计算机领域的网络注册服务技术与标准如UDDI等还不能完全满足地理信息网络服务的要求，我们需要对它进行扩展，使之能够实现空间数据、处理软件、传感器和地学模型的分布式注册、目录管理、地理信息资源的发现与绑定等系列功能，并具备高效的空间信息资源检索与服务链构建能力。

1、GSW的概念框架

现有的 SDI 或者基于网络的地理信息应用允许使用者访问、共享和可视化地查看已注册的地理数据。然而，在许多复杂的地理空间决策方案中用户需要更高性能、更智能化的网络计算工具。从另一方面来讲，主流信息技术的进步，包括高速网络访问，网络服务结构、高性能计算和云计算的发展，为地理信息服务平台将海量地理数据转换成有效的信息和知识提供了技术环境。我们可以很明显地看到这些研究的边界已经逐渐从面向数据的SDI向面向信息的 SDI，再向面向知识的地理信息基础设施(CI)转移。这样的趋势象征着一个完整的基于网络的转换工作流程，也就是“对地观测数据－空间信息－地学知识”。为了认识在地理信息基础设施中的地理知识发现和管理，需要一个中间件来连接数据、信息与知识。图1展示GSW在支持数据－信息－知识转换中发挥了有效的基础作用。GSW 在一端聚集传感器数据而在另一端为具体领域的应用。与传统的网络地理信息服务相比，GSW在数据资源方面截然不同，将数据资源从静态数据库延伸到实时数据收集的传感器。而且，GSW支持的具体的应用将可能支持辅助决策的自动实时的服务组合。

图1GSW和数据－信息－知识转换工作流

在GSW应用中，地理数据、信息、知识、软件、硬件都可以被抽象成为地理信息资源。硬件基础设施，如计算、存储和网络设施是地理空间查询和应用的支撑性资源。地理数据、信息和知识同样也是资源，数据收集工具和传感器也可以被视为地理信息资源。从网络服务角度来看，所有的地理信息资源可以包装成地理信息服务。

GSW的最终目的是建立新一代多层次、多粒度、多维的时空数据管理、时空分析、可视化和处理服务网络。GSW 连接各种传感器和具有异步数据管理和动态可视化的能力的传感网络。研究者可以利用 GSW 在网络环境中开发高精度和高性能的地理分析算法和建模工具。同时，GSW 也支持分布式地理信息资源的自动协调和使用。事实上，GSW 将要建立一个基于网络的智能服务平台，这个平台通过整合地球观测传感网络来支持实时的地理信息和决策支持服务。

GSW的概念框架，它是由5个部分组成的: 地理信息资源、地理空间服务、地理应用程序、以及GSW互操作性和安全性标准。两个额外的协议层———资源访问和标准服务协议被用来促进地理信息资源、服务和应用部分的交互。GSW 包含注册异构地理信息资源功能。一旦地理信息资源被注册到注册中心，用户可以通过资源查询服务查询需要的资源。为了满足应用需求，传感器、数据、信息和知识资源也通过多样的服务进行分层组织和连接。

2、GSW的挑战

2.1地理空间信息资源的有效管理

在GSW中，服务和应用建立在地理信息资源上(参见图1) 。因此，地理信息资源的有效管理是GSW的核心。资源管理的主要问题是地理信资源存在各种不同的类型。不同的生产者通过多种多样的网络协议来提供资源。在 GSW 中，当执行特殊地理分析任务时，地理信息资源的协调也同样具有挑战性。主要问题包括:

1)构建与地理空间信息资源分类以及描述方法相适应的标准规范体系。参照当前的地球观测传感器网络与地理信息服务标准，定义有普适性的地理信息资源描述模型和建模方法。

2)开发自动的地理信息资源注册和查询服务接口以及资源访问协议。

3)建立与地理信息资源相关，并且能够对地理信息资源进行自动化智能化协调管理的框架。在给定资源约束条件情况下，设计最优的地理信息资源部署、配置和分配机制。

2.2互操作和标准化

对于基于互联网的地理信息服务来说，互操作是一个长期需要研究与关注的问题。除了万维网联盟(W3C)和其他国际组织定义的网络服务标准之外，OGC也已经了大量的地理信息服务标准，以便能实现地理信息及处理软件的共享与互操作。在GSW中，常规网络地理信息服务已经实现了很好的标准化，剩余的问题集中在地理信息资源和复杂地理分析处理服务方面。新兴的云计算标准必将为 GSW 实现可伸缩性、按需、低代价的地理信息服务提供好的技术支撑。主要问题包括:

1)定义抽象的资源参考模型来促进地理信息资源的发现和共享。

2)开发抽象的地理信息服务链模型使复杂的地理信息服务组织成为可能。

3)建立具有语义功能的动态的面向服务的集成构架，在这种构架下缩短资源和服务距离。

4)设计一套完整的服务质量体系和安全标准，确保分布式计算环境中稳健的地理空间服务质量。

5)与其他领域的科学家合作来了解跨学科的特殊应用的互操作需求，检验资源和服务的互操作，尤其是在云计算环境中。

2.3 综合的GSW平台

近来，大多网络地理信息系统都专注于信息的查询和可视化，而不是复杂的地理空间分析。所以，地理信息科学的门户或者空间信息服务门户网站只提供了有限的地理问题解决能力。基于合适的互操作方法和安全标准，在多维综合的环境中GSW平台可提供“即插即用”符合标准的高性能地理信息服务。主要问题包括:

1)基于资源虚拟化技术建立高度可靠的资源服务中心。

2)开发一系列地理信息处理、地学计算和地理模拟等网络软件工具，并根据按需服务要求把它们部署在 GSW 上。

3)为解决一些特定问题构造自动/半自动的地理信息服务组合模型。

4)设计具有云计算能力和高性能的 GSW 接口来支持在多用户环境中可伸缩和低代价的地理信息计算服务。

5)开发交互式的协作处理和地理分析结果可视化环境，并提供用户体验和交互性强的测试环境。

6)增加一些新的 GSW 应用，特别是灾害应急和全球气候变化研究等应用实例来证明 GSW的能力和实用性。

3、地理信息资源网络服务技术的发展

最近几年，已经开发了3个独立的模型。它们分别是具有云计算能力的开放式遥感图像处理平台(OpenRS)、地理信息服务链组合工具( GeoChaining) 和地理信息公共服务软件平台(GeoGlobe)。下面对这些原型进行简单的介绍。

OpenRS其目标是实现更高的可扩展、可伸缩、可配置、可定制的遥感影像处理工具包，这个工具包可以实现先进的处理功能或者应用的开发。OpenRS 框架包含了基础影像处理操作，如影像映射、影像放大、地理定位和分类等。

GeoGlobe 项目的目的是设计和实现一个多尺度三维空间信息共享与可视化环境。这个环境可以在全球范围内整合和展示多源多时相多尺度栅格矢量地理数据，并具有地理信息公共服务平台功能。GeoGlobe 平台采用了一系列先进的技术，包括全球无缝空间数据模型，多分辨率小波金字塔，分布式数据节点的点对点数据迁移策略，多用户并发控制和调度机制等技术来保障大量分布式地理数据的高效组织、传输和可视化。

GeoGhaining 是具有直观交互的拖拽式地理信息软组件服务组合工具及集成式地理信息网络服务链模型构建框架。

4、结语

地理空间信息及资源的网络服务是我们当前和未来一个时期的重要发展方向。地理空间数据网络服务技术已经比较成熟，我国在大力推动其发展，推动公共服务。在处理服务方面，部分技术可以满足要求，用户自定义服务链构建方法达到实用水平，相关的标准化组织也颁布了一些标准，有些研究机构推出了原型系统。具有对地观测传感网实时调度与数据获取、自动处理与智能服务的传感网集成服务是地理空间信息资源网络服务最高阶段和发展方向，目前还处于研究探索阶段，单项关键技术已经突破，但是协同观测与智能服务还有大量的问题有待研究。

参考文献

[1]葛文.地理信息服务发现方法研究[D].信息工程大学,2012.

第7篇：地学空间分析范文

关键词：水利水电；工程应用

一、titan 3d geo-view特点简介

三维可视化地学信息系统(titan 3dgeo-view)是我国第一个三维可视化的大型地学信息系统软件平台，是“数字国土”建设和国土资源管理信息化的有效工具，可以针对不同用户的特点抽取其中的一些组件，构成系列的应用系统；也可以根据用户的特殊需求，在核心模块的基础上进行补充开发，形成专门的应用系统。titan 3d geo-view是一种建立于基层单位(数据采集点)、可对各种地学数据进行收集、存贮、管理、处理和使用的基础信息系统和综合性技术系统。该系统具有如下显著特点：(1)以强大的主题数据库为核心，技术方法与应用模型的层叠式复合。(2)采用面向对象技术、数据仓库技术和网络技术、具有“多s(dbs、cis、rs、gps、cads和es，等等)”结合与集成特征。(3)采用行业或部门统一的数据模型、标准的代码体系、规范的图式图例、约定的处理方式和通用的软件接口，有较高专业化特点。

二、titan 3d geo-view的研究应用

到目前为止，国内外研究三维可视化地学信息的软件已经很多，但对于它的研究应用，归纳概括起来有两种情况。一是利用titan 3d geo-view系统来处理用户的数据；二是在titan 3d geo-view的基础上，利用它的开发函数库二次开发出用户的专用的三维可视化地学信息系统软件。目前已成功地应用到了包括水利、水电、地下管线、灾害防治防御、地下洞室、矿山开发等项工程的地质勘察和设计施工信息；可为城乡建设、矿产开发和环境保护等领域的工程选址、地质勘探、灾害防治、计划管理和规划决策服务。其产品类型主要包括：(1)三维城市地质与地下水资源管理信息系统，(2)三维地下地质结构与工程勘察、设计系统，(3)三维矿产勘查与矿山设计信息系统。这些应用系统能实时、快速、动态地获取、管理和处理矿产资源、水利、水电、公路、铁路、隧道、桥梁、地铁、防空设施等地质勘查、开发和设计施工信息，可应用于城乡建设、计划管理、环境监测、地震区划、‘灾害防治和规划决策等方面。

三、titan 3d geo-view在水利水电工程建设中的应用

将titan 3d geo-view应用于水利水电工程建设，以信息的数字化、直观化、可视化为出发点，可以将复杂施工过程用图像形象地描绘出来，为全面、准确、快速地分析掌握工程施工全过程提供有力的分析工具，实现工程信息的高效应用与科学管理，以及设计成果的可视化表达，进而为决策与设计人员提供直观形象的信息支持。这给施工组织设计与决策提供了一个科学简便、形象直观的可视化分析手段，有助于推动水利水电设计，工作的智能化、现代化发展，极大地提高工程设计与管理的现代化水平，促进工程设计界的“设计革命”。

1　titan 3d geo-view三维建模功能的应用

地质体三维数据模型的数据基础是一系列地质勘察数据，其中包括地质测绘中的各种点状数据，还包括槽探、平硐、竖井和钻孔等线状数据，还有地质构造图、地质剖面图等平面数据。只有经过插值模拟，使一维、二维数据三维化后才具有三维特征。因此，我们既不能将这些数据作为简单的一维、二维数据结构来处理，又不能直接进行三维数据结构描述。需要寻求一种具有层次结构的、既能描述线和面又能描述体，而且在线一面和面一体转化之后，拓扑结构得以保持的方法。相比之下，边界代替(b-rep：boundary replace-ment)模型较为合适。该模型采用实体的边界来代替实体，并且通过拓扑关系来建立各边界的联系。空间对象通常可以分解为4类元素的集合，即点、线、面和体，每一类元素由几何数据、类型标志及相互之间的拓扑关系组成。三维实体用它的边界来表示，并通过空间拓扑关系来建立各边界的联系，既有利于实体的各种空间位置和拓扑关系的保持，也有利于进一步对三维地质体模型进行矢量剪切及动态演化模拟。采用b-rep模型方法进行人机交互建模的流程。

2　titan 3d geo-view辅助设计子系统的应用

针对三维编辑的复杂性，将三维地质数据的交互编辑转换到titan 3d geo-view的二维编辑子系统中，采用的方式包括：(1)直接编辑地质构造图或者地质剖面图；(2)建立辅助剖面。直接编辑地质构造图或者地质剖面图的数据主要来自原始的槽探、平硐、竖井和钻孔等。作为原始数据的准备，也可以通过三维系统提供的外部接口，将其他格式的数据导人到本系统中，例如dxf，3d，wal，wap，wat，dem，3dv，bmp，shp，crd，cex等格式数据。同时提供了对外接口，导出系统供其他软件应用。辅助剖面功能提供用户在当前模型下切割剖面，形成当前模型中设定位置的剖面，进入二维子系统中根据地质知识和经验对剖面进行编辑修正，使地质剖面符合当前区域的地质情况，编辑完成后，将编辑后的剖面信息转移到三维系统中，参与建模。

四、展望

titan 3d geo-view本身在不断发展，它在水利水电工程建设中的应用亦需不断发展。应用的发展不仅要与titan 3d geo-view本身的发展相结合，还要与水利水电工程专业相结合。在水利水电工程未来的建设中，titan 3d geo-view与其他技术的结合将更加紧密，应用更加广泛。???水利水电工程布置方案的可视化的要求已不局限在单纯的表现上。对于布置方案交互式修改，组件式ti-tan 3d geo-view(comtitan 3d geo-view)也是重要的应用发展趋势之一。

第8篇：地学空间分析范文

关键词：虚拟地理环境；空间信息资源；web服务；资源共享

一、水环境空间信息管理系统

水环境空间信息管理系统可以作为一个交换平台，能生成可以提供对地学的分析以及地理研究的三维的地理空间环境，之所以可以生成此空间环境是因为它利用了计算机可以对现实的地理世界进行模拟的功能。虚拟地理环境让地理的专家跟研究人员们能有效的对已经存在的空间信息资源进行利用，让他们可以更加真实的感觉跟了解水环境中，人文地理和自然地理的时空关系，然后依照感受跟认识进行操作，这种操作的步骤是构造虚拟的场景、对模型进行的计算、实现对地学的分析、并且互相协助的进行决策。

伴随着信息技术和电子技术在各个方面的大量应用，水环境空间信息管理系统正受到越来越多的关注，因为它是多种信息渠道的空间基础，不仅如此，社会各领域对它的需求也是在日益加大。水环境空间信息管理系统操作流程较为需要这两个必然的前提，那就是网络访问与空间信息数据，其中空间信息数据是从以往的地理信息系统累积下来，这样就充分的利用了已有资源，并避免信息的重复采集，提高经济效益提高。信息的共享是很难实现的，这是因为数据存储格式的差异性跟空间信息数据的复杂性。正是因为这个现实的状况，本篇文章通过独特的角度并且运用面向对象的思想，在对元数据和集中的空间信息对象研究的情况下，提供Web服务和分布的空间信息，使难以实现的空间信息共享可以成为现实。

二、水环境空间信息管理系统中面向对象的空间信息组织管理方式

让传统的地理信息系统的封闭性，空间信息数据在数据存储格式，数据模型，数据结构上都存在着巨大的差异，基础数据不够标准，获取手段的复杂多样化，表达的多时空性、多语意性、多尺度性，这都是能引起多种格式的空间信息资源所存在的原因。它们因为缺乏兼容性很难进行共享所以并没有操作的可能性。

1.面向对象的空间信息结构化组织

水环境空间信息管理系统提出了通过组合与迭代基本数据元素来实现描述复杂模型数据实体的方法。在进行空间信息资源共享的时候把它们全部看作空间信息对象，并且认为所有的空间信息对象都是可以通过一种方法进行表达，这种方法就是对简单的基本空间信息对象的组合跟迭代，无论其空间信息多么复杂，运用这种方式都是可以表达和描述的。

将空间信息可以分成四种类型，它们分别是值、特征、类、集合，它们各自都有自己的标志符进行标识，这种标示符是通过系统产生全局唯一的对象标示符进行标识的。

特征就是把特别常用的地理空间特征进行划分实现，这是通过对空间的信息进行抽象总结而实现的。就像电子图表、视频音乐、几何属性、时空特点等特征。

值和特征可以用来显示并且可以执行，它们是可以被看作组织空间信息的原子对象，是一种实体，可以表达空间信息对象过程中不可再分解的。它的内容不能由别的不同于它的空间信息对象来存在，也不依靠于其他的空间信息对象而存在。集合是有序集并且允许有重复项的任意多个空间信息对象的组合，它允许存在的各项之间相互独立互不干涉。这两种对象都是复合的，它们都可以被分解成一系列复合对象或原子对象的定义。

2.水环境空间信息管理系统空间信息对象及其元数据的XML表达

空间信息包含了多种数据信息，而地理空间信息的元数据即是这其殊数据能用来描述空间信息数据的质量、状态、内容还有其他的特性。元数据之所以在地理信息所有的标准中是最核心的部分原因是多源异构的空间信息资源本身很难做到标准化。并且元数据现在得到了很充分的发展。

本篇文章在发挥了XML的极高的灵活性和极高的扩展性等特征并且补充了这个空间信息对象所拥有的标识信息、数据质量等元数据信息的同时也没有忘记利用最基本的XML对空间信息对象进行结构化表达，这样就得以将本来具备的空间信息元数据标准的水环境空间信息管理系统，并且将其得以管制。

三、水环境空间信息管理系统中VGE的空间信息共享体系架构

1.空间信息对象及元素的集中式数据管理

集中式的应用程序的构架简单这是优点但也是弊端。因为如果将所有的地点的空间信息资源都直接聚集到虚拟的地理环境中进行管理，这是一种极其不现实的想法。如果比较起来，元数据信息跟空间信息占有空间信息资源中并不是很大的部分，因为元数据信息和空间信息就可以表达空间信息的资源。

集中式体系架构是好的选择，各个部门从空间信息资源中能得到相应的元数据信息还有对象信息，接下来的步骤是进行组织从而生成XML文档，接下来就可以将其提供到共享的平台中，就方便了用户对自己所需要的空间信息对象的查询及访问。进一步用户还可以进行更具体的操作，比如用户还可以从文档中获得空间信息资源的链接，在脱离水环境空间信息管理系统的情况下，仍然可以获得自己想要的空间信息资源进行应用。

2.分布式的空间信息共享服务

分布式的空间信息共享服务体系就是利用集中管理的空间信息的元数据和对象信息去访问不集中出现在网络环境中的空间信息资源，它这一操作让灵活性和统一性得以完美结合，让其可以单独管理自己的部门。这种模式优点很大可以说是空间信息系统的一种完美的理想情况。

3.整合集中式和分布式的空间信息共享体系

整合集中式和分布式的空间共享体系可以使各个空间对应的信息资源方便于集中管理，又可以提供分布式的服务，多个用户可以存在多个客户端，这样客户就可以进行信息共享并且互相协作并顺利的完成空间信息处理工作。在该体系架构中有三个层次分别是数据层、服务器层、以及客户端层，其中数据层负责整合分散的信息资源；服务器层是共享平台的核心；而客户端层是最后在信息资源共享交互协作的关键点，通过各项操作最终可以满足它的GIS分析需求。

4.结论

本篇文章采用的思想是面向对象，这种思想为我们之后研究的方式提供了引导。在水环境空间信息管理系统中这种将元数据标准融入进虚拟的地理环境中来的同时，又将原本的元数据信息扩展到空间信息的对象中的方式，让非元数据的专家或学者也可也不受限制的通过这种方式来组织并且管理空间信息资源，并且提供XML描述方案，这是让空间信息共享成功的关键步骤。要实现水环境空间信息管理系统访问、分析、浏览、共享分散在虚拟环境中的空间信息资源的目的，这种方法可以做到很好的均衡服务器端和客户端的负荷，最终让虚拟地理环境的空间信息共享平台这个理想成为现实。

（作者单位：云南师范大学）

参考文献：

[1] 聂运菊赵吉先，邹莉.城市基础地理信息多源空间数据集成模式的探讨.北京测绘.2003.（11）：12，13.

[2] 温永宁，闾国年，杨慧等.面向服务的分布式地学模型，集成框架研究.遥感学报，2006，（3）：160～168.

[3] 张晓辉.实现科学数据共享的基石语言，XM的理论与应用.中国基础科学，2003，（5）：32，38.

第9篇：地学空间分析范文

【关键词】遥感技术现状趋势商业化

众所周知，近十年来全球空间对地观测技术的发展和应用已经表明，遥感技术是一项应用广泛的高科技，是衡量一个国家科技发展水平的重要尺度。现在不论是西方发达国家还是亚太地区的发展中国家，都十分重视发展这项技术，寄希望于卫星遥感技术能够给国家经济建设的飞跃提供强大的推动力和可靠的战略决策依据。这种希望给卫星遥感技术的发展带来新的机遇。

一、遥感信息技术基础

遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线结目标进行探测和识别的技术。例如航空摄影就是一种遥感技术。人造地球卫星发射成功，大大推动了遥感技术的发展。现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。这是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。从上个世纪六十年代提出“遥感”这个词，到1972年美国陆地卫星计划发射了第一颗对地观测卫星，经过几十年的发展，遥感技术已经广泛地应用在军事、国防、农业、林业、国土、海洋、测绘、气象、生态环境、水利、航天、地质、矿产、考古、旅游等领域，影响了人类生活的方方面面，它为人类提供了从多维和宏观角度去认识世界的新方法与新手段，遥感技术能够全面、立体、快速有效地探明地上和地下资源的分布情况，其效率之高是以前各种技术无法企及的。

二、我国遥感技术的应用现状

总体上说，遥感技术的应用已经相当广泛，应用深度也不断加强。目前，在地学科学、农业、林业、城市规划、土地利用、环境监测、考古、野生动物保护、环境评价、牧场管理等各个领域均有不同程度的应用，遥感技术也已成为实现数字地球战略思想的关键技术之一。

1.到目前为止，我国已经成功发射了十六颗返回式卫星，为资源、环境研究和国民经济建设提供了宝贵的空间图像数据，在我国国防建设中也起到了不可替代的作用。我国自行研制和发射了包括太阳和地球同步轨道在内的六颗气象卫星。气象卫星数据已在气象研究、天气形势分析和天气预报中广为使用，实现了业务化运行。一九九九年十月我国第一颗以陆地资源和环境为主要观测目标的中巴地球资源卫星发射成功，结束了我国没有较高空间分辨率传输型资源卫星的历史，已在资源调查和环境监测方面实际应用，逐步发挥效益。我国还发射了第一颗海洋卫星，为我国海洋环境和海洋资源的研究提供了及时可靠的数据。

2.我国先后建立了国家遥感中心、国家卫星气象中心、中国资源卫星应用中心、卫星海洋应用中心和中国遥感卫星地面接收站等国家级遥感应用机构。同时，国务院各部委及省市地方纷纷建立了一百六十多个省市级遥感应用机构。这些遥感应用机构广泛的开展气象预报、国土普查、作物估产、森林调查、地质找矿、海洋预报、环境保护、灾害监测、城市规划和地图测绘等遥感业务，并且与全球遥感卫星、通信卫星和定位导航卫星相配合，为国家经济建设和社会主义现代化提供多方面的信息服务。这也为迎接21世纪空间时代和信息社会的挑战，打下了坚实的基础。

3.两大系统建立完成。一是国家级基本资源与环境遥感动态信息服务体系的完成，标志着我国第一个资源环境领域的大型空间信息系统，也是全球最大规模的一个空间信息系统的成功建立；二是国家级遥感、地理信息系统及全球定位系统的建立，使我国成为世界上少数具有国家级遥感信息服务体系的国家之一。我国遥感监测的主要内容为如下三方面，分别是对全国土地资源进行概查和详查、对全国农作物的长势及其产量监测和估产、对全国森林覆盖率的统计调查。

三、遥感技术发展的作用及局限

遥感技术具有快速获取信息以便正确、有效、高速地进行相关决策。比如，灾害遥感技术能基于灾害遥感数据，更加客观地、全面地评估受灾前和受灾期间的地面情况，为灾害重建工作提供可靠的科学依据。遥感技术在快速掌握准确、全面、客观、直观的信息的基础上具备以下作用：

1.在灾害方面，遥感技术具有较强的预警、预测功能：对潜在灾害，包括发生时间、范围、规模等进行预测，为有效防灾做准备；同时，遥感监测技术具有实时监测各种灾害，特别是洪水、干旱、地震等重大灾害发生情况；另外，灾害遥感技术是灾后重建工作的重要科学依据，灾害遥感技术准确的灾情评估是灾后重建最主要的依据之一。

2.遥感技术为国民经济可持续发展提供科学的决策依据。中国目前经济发展和人口增长对国家资源环境的影响程度超过了历史上的任何时期。对国土资源进行动态监测是我国政府一贯重视的问题。

3.遥感技术可很好地辅助地质矿产资源的调查。中国的矿产资源丰富，遥感技术的应用前景十分广阔，遥感技术在区域地质填图方面的应用已比较成熟，并取得了很好的效果。

4.利用遥感技术可以进行农作物估产和林业资源调查。我国是农业大国，粮食问题是我国政府非常重视的问题。目前利用气象卫星进行农作物估产的应用已得到了普及和深化，并形成了一种业务化的手段，估产对象也从冬小麦扩展到玉米、水稻等其他作物。

由于当前卫星遥感技术本身的特点，因此遥感技术、不同的遥感卫星在各方面的应用还存在着一些不足。

1.卫星遥感现主要应用还集中在灾后评估和应急反应，灾害预测应用较少，而且因高分辨率数据获取困难，提供的空间信息因比例尺不够大，故仅能为宏观救灾和灾情评估提供参考。

2.由于数据提供部门和业务使用部门联系不够紧密，限制了空间技术发挥应有作用的能力。

3.遥感技术主要应用于地表的自然灾害的监测、预警、预报和灾害评估，对于由地表以下灾害及地底驱动引发的灾害无法有效地监测、预警和预报。

四、遥感技术的发展趋势

随着科学技术的进步，光谱信息成像化，雷达成像多极化，光学探测多向化，地学分析智能化，环境研究动态化以及资源研究定量化，大大提高了遥感技术的实时性和运行性，使其向多尺度、多频率、全天候、高精度和高效快速的目标发展。

1.遥感影像获取技术越来越先进。

（1）随着高性能新型传感器研制开发水平以及环境资源遥感对高精度遥感数据要求的提高，高空间和高光谱分辨率已是卫星遥感影像获取技术的总发展趋势。遥感传感器的改进和突破主要集中在成像雷达和光谱仪，高分辨率的遥感资料对地质勘测和海洋陆地生物资源调查十分有效。

（2）雷达遥感具有全天候全天时获取影像以及穿透地物的能力，在对地观测领域有很大优势。干涉雷达技术、被动微波合成孔径成像技术、三维成像技术以及植物穿透性宽波段雷达技术会变得越来越重要，成为实现全天候对地观测的主要技术，大大提高环境资源的动态监测能力。

（3）开发和完善陆地表面温度和发射率的分离技术，定量估算和监测陆地表面的能量交换和平衡过程，将在全球气候变化的研究中发挥更大的作用。

（4）由航天、航空和地面观测台站网络等组成以地球为研究对象的综合对地观测数据获取系统，具有提供定位、定性和定量以及全天候、全时域和全空间的数据能力，为地学研究、资源开发、环境保护以及区域经济持续协调发展提供科学数据和信息服务。

2.遥感信息处理方法和模型越来越科学。

神经网络、小波、分形、认知模型、地学专家知识以及影像处理系统的集成等信息模型和技术，会大大提高多源遥感技术的融合、分类识别以及提取的精度和可靠性。统计分类、模糊技术、专家知识和神经网络分类有机结合构成一个复合的分类器，大大提高分类的精度和类数。多平台、多层面、多传感器、多时相、多光谱、多角度以及多空间分辨率的融合与复合应用，是目前遥感技术的重要发展方向。不确定性遥感信息模型和人工智能决策支持系统的开发应用也有待进一步研究。

3.推动3S一体化发展。

计算机和空间技术的发展、信息共享的需要以及地球空间与生态环境数据的空间分布式和动态时序等特点，将推动3S一体化。全球定位系统为遥感对地观测信息提供实时或准实时的定位信息和地面高程模型；遥感为地理信息系统提供自然环境信息，为地理现象的空间分析提供定位、定性和定量的空间动态数据；地理信息系统为遥感影像处理提供辅助，用于图像处理时的几何配准和辐射订正、选择训练区以及辅助关心区域等。在环境模拟分析中，遥感与地理信息系统的结合可实现环境分析结果的可视化。3S一体化将最终建成新型的地面三维信息和地理编码影像的实时或准实时获取与处理系统。

4.遥感技术应用逐渐商业普及化。

任何一项高新技术，它能否形成产业，或者它能否作为一种强大产业的必要组成部分，这是它能否长久生存发展下去的重要标志之一。一般说来，只有形成产业之后，有了雄厚的物质条件，这项技术才得以持续发展。通常，在高新技术发展的初期，总是通过商业化活动来加速其产业的形成过程。

遥感技术的应用是极其广泛的，包括凡是涉及地球科学的各门类的学科和技术种类，遥感技术都能为它们提供信息。这种广泛性必然会使对遥感数据的需求用户范围变广，因此除了社会公益型用户外，还存在部分商业应用型用户。虽然这些商业应用型用户由于遥感卫星正处于产业化初期，市场尚未形成规模的原因，目前数量较少，但随着将来技术的进步，商业化的发展，这部分的用户肯定会逐渐增多，最终成为用户群体中的主要成员。

五、小结

遥感技术经过几十年的发展和应用，尤其是近几年的突飞猛进，已经为其未来朝着商业化方向迈进奠定了坚强稳固基础――包括可靠的技术基础以及广阔的应用基础。只要国家在政策方面给予大力支持，使商业化发展在经营理念的指引下保证正确的方向，加上科技工作人员的勤奋努力使技术不断创新，我们坚信今后遥感技术的发展步伐会加快，遥感技术的作用必将能充分发挥。

参考文献

[1]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2003.