地理空间信息湖南省工程实验室
基于能源类碳源估算的湖南省碳排放分析
ｃ ｒ ｏ ｍ ｉｓｏ ｓｓ ｕ ｔ ｒ ， ｈ ｏ ｌ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｎ ｏ ｄ ｓ ｉ ｓ ｔ ｉ Ｐ ｐ ｒ ａ ｎ ｌ ｚ ｄｔ ｅｓｔ ａ ｉ ｎ ｏ ａｂ ｎ ａ ｂ ｎ ｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｃ ｕ ｅ ｔ ｅｃ ａ ｎ ｕ ｔ ｆ ｎ ｕ ｔ ｅ ， ｈ ｓ ａ ｅ ｓ ａ ｙ ｅ ｉ ｔ ｆｃ ｒ ｏ ｒ ｃ ｏ ｉ ｒ ｈ ａ ｈ ｕ ｏ ｅ ｓ ｉ ｎ ｊ ｎ ｎ Ｐ ｏ ｉ ｃ ． ｈ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ｔ ｔ ｌ ａ ｂ ｎ ｅ ｉｓｏ ｓ ｉ ｎ ｎ ｓ ｏ ａ ｃ ｎ ａ ｔ ｍｉｓｏ ｎ Ｈｕ ａ ｒ ｖ ｎ ｅ Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ： ｈ ｏ ａ ｒ ｏ ｍ ｓ ｉ ｎ ｎ Ｈｕ ａ ｈ ｗ ｓ ｅ ｄ ｎ ｌ ｓ ｃ ｙ
ＣＨＥＮ Ｈａ ， Ｕ ０ Ｈ ＡＮＧ — ｎ ＬＩＹｎ Ｈｅ ｑｉ ， ｉ ， ｙｎ ｏ ｇ
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第２ 卷 第２ １ 期
２ １年６ ０ ２ 月
湖 南 城 市 学 院 学 报
（自然科 学版 ）
、 Ｉ２ ． ， ． １ ＮＯ２ ｏ Ｊ ｎ． ２ ２ ｕ ０１
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｎ ｏ ｒ ａ ｆ Ｈｕ ａ Ｃｉ Ｕｎ ｖ ｒ ｉｙ （ ｔ ｒ ｌ ｃ ｅ ｃ ｔ ｙ ｉ ｅ ｓｔ Ｎａ ｕ ａ Ｓ ｉ ｎ ｅ）
中图分 类号 ：Ｘ３ １ ２
基于1D－CNN_的植被等效水厚度反演研究
基于１Ｄ－ＣＮＮ的植被等效水厚度反演研究赵强１，２，３，曹骁４∗㊀（１．湖南省第三测绘院，湖南长沙４１０００４；２．湖南省地理空间信息工程技术研究中心，湖南长沙４１０００４；３．地理信息安全与应用湖南省工程研究中心，湖南长沙４１０００４；４．湖南省第一测绘院，湖南长沙４１０１１４）摘要㊀［目的］为实现高等级公路路域植被等效水厚度（ＥＷＴ）快速㊁连续㊁高效监测需求㊂［方法］以叶片尺度高光谱为数据源，首先对辐射传输模型ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模拟数据和实测光谱数据分别进行标准正态变量变换㊁归一化等光谱变换㊂应用相关性分析提取各变换光谱特征波段，基于ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模拟数据特征波段分别构建一维卷积神经网络（１Ｄ－ＣＮＮ）㊁支持向量机路域植被叶片ＥＷＴ反演模型，并用实测光谱数据进行模型验证㊂［结果］植被ＥＷＴ最优反演路径为对光谱进行归一化预处理后，构建ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ与１Ｄ－ＣＮＮ组合模型，测试决定系数（Ｒ２Ｃ）为０．６４５㊁均方根误差（ＲＭＳＥＣ）为２．３６７，精度较高，满足应用需求㊂［结论］该研究为利用高光谱数据对南方丘陵地区高等级公路植被ＥＷＴ定量反演奠定了基础㊂关键词㊀辐射传输模型；ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ；叶片等效水厚度；光谱变换；一维卷积神经网络中图分类号㊀Ｐ２３７㊀㊀文献标识码㊀Ａ㊀㊀文章编号㊀０５１７－６６１１（２０２３）１８－０００１－０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０５１７－６６１１．２０２３．１８．００１㊀㊀㊀㊀㊀开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：ＳｔｕｄｙｏｎＩｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＥｑｕｉｖａｌｅｎｔＷａｔｅｒＴｈｉｃｋｎｅｓｓＢａｓｅｄｏｎ１Ｄ⁃ＣＮＮＺＨＡＯＱｉａｎｇ１，２，３，ＣＡＯＸｉａｏ４㊀（１．ＴｈｅＴｈｉｒｄＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ４１０００４；２．ＨｕｎａｎＧｅｏ⁃ｓｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ４１０００４；３．ＨｕｎａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＧｅｏ⁃ｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ４１０００４；４．ＴｈｅＦｉｒｓｔＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈａｎ⁃ｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ４１０１１４）Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀［Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ］Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒａｐｉｄ，ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｗａｔｅｒｔｈｉｃｋｎｅｓｓ（ＥＷＴ）ｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｒｏａｄａｒｅａｏｆｈｉｇｈ⁃ｇｒａｄｅｈｉｇｈｗａｙ．［Ｍｅｔｈｏｄ］Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｌｅａｆ⁃ｓｃａｌｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｓｔｈｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｄａ⁃ｔａｏｆｔｈｅｒａｄｉａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｍｏｄｅｌ（ＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄ）ａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｗｅｒｅｓｕｂｊｅｃｔｔｏｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｓｕｃｈａｓｓｔａｎｄａｒｄｎｏｒｍａｌｖａｒｉａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｓｏｏｎ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｂａｎｄｓｏｆｅａｃｈｔｒａｎｓ⁃ｆｏｒｍｓｐｅｃｔｒｕｍ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｂａｎｄｓｏｆｔｈｅＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄｓｉｍｕｌａｔｅｄｄａｔａ，ｔｈｅｏｎｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（１Ｄ⁃ＣＮＮ）ａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｍｏｄｅｌｓｆｏｒｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｗａｔｅｒｔｈｉｃｋｎｅｓｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｌｅａｖｅｓｉｎｔｈｅｒｏａｄｄｏｍａｉｎｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｗａｓｖｅｒｉｆｉｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａ．［Ｒｅｓｕｌｔ］Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｐａｔｈｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｅｑｕｉｖａ⁃ｌｅｎｔｗａｔｅｒｔｈｉｃｋｎｅｓｓｗａｓｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｃｏｍｂｉｎｅｄｍｏｄｅｌｏｆＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄａｎｄ１Ｄ⁃ＣＮＮａｆｔｅｒｔｈｅｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍ．Ｔｈｅｔｅｓｔｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｓ０．６４５，ａｎｄｔｈｅｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｗａｓ２．３６７．Ｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｗａｓｈｉｇｈｅｎｏｕｇｈｔｏｍｅｅｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅ⁃ｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．［Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ］ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｌａｙｓａｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＥＷＴｏｆｈｉｇｈ⁃ｇｒａｄｅｈｉｇｈｗａｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎｈｉｌｌｙａｒｅ⁃ａｓｕｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｒａｄｉａｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｅｒｍｏｄｅｌ；ＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄ；Ｂｌａｄｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｗａｔｅｒｔｈｉｃｋｎｅｓｓ；Ｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ；Ｏｎｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ⁃ａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（１Ｄ⁃ＣＮＮ）基金项目㊀２０２２年湖南省自然资源重大科技研究项目 新型基础地理信息资源获取与应用关键技术研究 （湘自资科 ２０２２ ３号）㊂作者简介㊀赵强（１９７７ ），男，湖南益阳人，高级工程师，从事国土空间调查㊁评价㊁规划研究㊂∗通信作者，硕士，从事摄影测量与遥感研究㊂收稿日期㊀２０２３－０４－２２㊀㊀交通运输行业自改革开放以来迅猛发展［１－２］，高等级公路周边生态环境和地质条件在公路修建㊁运营过程中遭到了不可修复的破坏㊂保护植被㊁关注有限的路域生态环境对实现可持续发展具有极为重要的意义［３］，可以通过路域植被生长状况较为直观的反映［４］㊂叶片等效水厚度（ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｗａ⁃ｔｅｒｔｈｉｃｋｎｅｓｓ，ＥＷＴ）可以很好地表示植被生化过程，能够用以衡量植被生理状态和结构形态［５］，可较好地应用于高速公路路域植被环境的监测与评价，因此如何准确反演预测路域ＥＷＴ值得深入研究㊂目前应用遥感方法对ＥＷＴ进行反演已取得一定成果㊂Ｍｏｇｈａｄｄａｍ等［６］利用综合孔径雷达数据建立植被含水量与冠层介电常数的经验统计模型进行反演；郭云开等［７］基于优选水分指数，利用ＰＲＯ４ＳＡＩＬ构建多种ＥＷＴ估算模型，经精度分析验证，ＥＷＴ估算效果最优模型为ＲＦ－ＧＡ－ＳＶＭ；Ｙａｎｇ等［８］考虑不同波长之间的敏感性和相关性，提高了光谱波段选择的可靠性，在ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型的基础上，初步检索５个生化特性参数；ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型的性能优于以前的模型版本，模型预测不确定性降低，光合色素得到更好的检索，还能够在可见光域中以最小的误差模拟真实的叶片光学特性［９］㊂随着人工智能的快速发展，基于深度学习的植被生化参数反演取得较大的进展㊂汤森林［１０］在高光谱数据叶面积指数（ＬＡＩ）反演研究中，发现基于特征选择的深度学习长短期记忆神经网络算法（ＬＳＴＭ）在模拟数据和野外实测数据中精度均优于经典的遗传算法和偏最小二乘相结合的方法（ＧＡ－ＰＬＳＲ）机器学习算法；颜庆［１１］基于循环神经网络（ＲＮＮ）和长短期记忆神经网络（ＬＳＴＭ），构造了特征级融合归一化植被指数（ＮＤＶＩ）反演模型，通过试验对比得出，深度学习算法可有效融合不同的数据集，有效提高植被参数的反演精度；凌康杰［１２］针对传统特征与深度学习特征进行融合迁移，构建深度迁移网络，结果表明可以快速㊁高效㊁准确㊁无损测定柑橘叶片叶绿素真实值含量㊂然而，目前对于ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ耦合深度学习反演植被叶片ＥＷＴ的研究较少，因此该研究首次提出了一种辐射传输模型ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ耦合一维卷积安徽农业科学，Ｊ．ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃ．Ｓｃｉ．２０２３，５１（１８）：１－５㊀㊀㊀神经网络（１Ｄ－ＣＮＮ）反演ＥＷＴ，以期为南方丘陵地区高等级公路植被ＥＷＴ定量反演提供基础依据㊂１㊀资料与方法１．１㊀研究区概况㊀长常高速公路中长沙到益阳路段连接省会城市（长沙）和２个地级市（益阳㊁常德）是促进湘西北地区经济繁荣发展的重要通道㊂以长益高速公路及其沿线地带为研究区域，该路域处于南方典型的丘陵地带，属于中亚热带季风大陆型湿润气候，热量光照充足㊁降雨量丰沛㊁空气环境湿润，亚热带常绿阔叶林是典型植被㊂该路段在施工修建和营运过程中对沿线路域生态环境造成了不可修复的负面影响㊂１．２㊀野外实测数据㊀野外试验共有６０个样区，样区分布如图１所示（蓝色标记为样区）㊂样区选中心点１个及角点４个为测量点㊂在样区对具有代表性的植被类型叶片进行采样，对样本叶片标记编号后，将样本叶片放置于１ｍｇ精密分析天平上称得样本叶片鲜重（ＦＷ）㊂把已获取ＦＷ的样本叶片放入烘箱，在８０ħ下烘干至恒重，称得烘干后的样本叶片干重（ＤＷ）㊂利用手持叶面积仪ＹＭＪ－Ｂ现场测量叶片面积，同一样本叶片面积分别测３次计算平均值作为最终的样本叶面积（Ａ）㊂计算ＥＷＴ（ｇ／ｃｍ２）的公式如下：㊀㊀ＥＷＴ＝（ＦＷ－ＤＷ）／Ａ（１）图１㊀样区分布Ｆｉｇ．１㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓａｍｐｌｅａｒｅａｓ㊀㊀对从研究区域每个样区采集的典型植被叶片样品，使用Ａｖａｆｉｅｌｄ－３便携式高光谱地物波谱仪在实验室内测量叶片高光谱数据，再经过剔除异常光谱曲线㊁平滑处理㊁均值计算㊁重采样等预处理，得到５０组叶片反射率高光谱数据，实测光谱如图２所示㊂图２㊀实测原始光谱Ｆｉｇ．２㊀Ｍｅａｓｕｒｅｄｏｒｉｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒａ１．３㊀研究方法㊀该研究以辐射传输理论为基础，按照 理论研究－模型构建－精度验证－模型应用 的研究思路，研究技术路线见图３㊂１．３．１㊀ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型基本原理㊂ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型认为折射率独立于叶片样本，是在ＰＲＯＳＰＥＣＴ－５模型的基础上增加参数化后的花青素得到的，使得该模型具有更强的适用性㊂ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型为了防止错误的吸收分配，将各类输入参数对应波长范围进行适当缩小，比如，将花青素对应的波长精确缩小至４００ ６６０ｎｍ㊂改良花青素反射率指数（ｍＡＲＩ）在使用留一交叉验证法时得到最佳结果［９］㊂该公式定义如下：ｍＡＲＩ＝（Ｒ－１ｇｒｅｅｎ－Ｒ－１ｒｅｄ，ｅｄｇｅ）ˑＲＮＩＲ（２）其中：Ｒ－１ｇｒｅｅｎ是绿波段对应的平均反射率；Ｒ－１ｒｅｄ，ｅｄｇｅ是红波段边缘对应的平均反射率；ＲＮＩＲ是７６０ ８００ｎｍ的平均反射率㊂然后从排除ｍＡＲＩ＞５和Ｃａｎｔｈ＞１２μｇ／ｃｍ２的样品的子集导出花青素估算的线性模型：Ｃａｎｔｈ＝２．１１ˑｍＡＲＩ＋０．４５（３）将公式（３）应用于ＡＮＧＥＲＳ数据集以确定Ｃａｎｔｈ㊂花青素含量在０ １７．１μｇ／ｃｍ２，平均值为１．７μｇ／ｃｍ２㊂１．３．２㊀一维卷积神经网络（１Ｄ－ＣＮＮ）㊂卷积神经网络（ｃｏｎｖ⁃ｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）中，卷积层的单元在一组滤波器的作用下连接上一层，它存在于特征图中，将连接起来的单元局部加权和非线性函数协同激发［１３］㊂所以卷积层的第ｋ个特征图由公式（４）定义：ｈｋｉｊ（ｘ）＝ｆ（（Ｗｋ㊃ｘ）ｉｊ＋ｂｋ）（４）式中：ｈｋｉｊ（ｘ）为单元激活值；Ｗｋ为局部连接权值；ｂｋ为偏置值；ｆ（ｚ）是非线性激活函数㊂池化层把相同信息进行融合，卷积和池化交替，然后普遍产生全连接层㊂池化层由公式（５）定义：ｘｋｓｌ＝ｆ（βｋｌｄ（ｘｋｄ）＋ｂｋｌ）（５）式中：ｘｋｓｌ为卷积层特征图的相应池化输出；ｄ（ｚ）是下采样函数；βｋｌ为乘性偏置；ｂｋｌ为加性偏置㊂最后通过对获取的特征图进行光栅化处理，将处理后数据输入到多层感知器（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ＭＬＰ）进行连接㊂２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年通过计算损失函数的最小值进而有效估算网络参数并对每个权值进行训练㊂该研究使用一维卷积神经网络对不同波长处获取的光谱信息进行局部特征提取㊂２㊀结果与分析２．１㊀光谱预处理㊀经过标准正态变量变换（ＳＮＶ）处理，有效减少因粒度㊁散射及多重共线性变化产生的乘法效应，因叶表面散射㊁样品颗粒尺度不同以及光线路径差异对近红外漫反射光谱造成的不良影响也得到了有效消除㊂从图４可以看出，实测光谱反射率在ＳＮＶ处理前后具有较大差别，由［０，０．７５］变为［－２．２，１．８］㊂图３㊀技术路线Ｆｉｇ．３㊀Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｒｏｕｔｅ图４㊀ＳＮＶ处理实测数据光谱Ｆｉｇ．４㊀ＳＮＶｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａｓｐｅｃｔｒｕｍ㊀㊀经过归一化（ＮＯＲ）处理，空间数据高度压缩，变化端元绝对量因此得以削弱，进而减小差异，以提高光谱解混精度，且不改变单元相关性及其高维特征空间相对位置㊂从图５可以看出，ＮＯＲ处理前后光谱反射率发生了明显变化，全波段光谱反射率显著降低，由［０，０．７５］变为［０，０．０４］㊂２．２㊀基于ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型的高光谱模拟㊀结构参数是影响叶片光学性质的主要因素，其不确定性可直接导致模拟叶光学性质的不确定性，以及基于这些光谱区域的模型反演估计成分的不确定性［１４］㊂为使模拟光谱更加贴合叶片结构及生化成分实际情况，于Ｍａｔｌａｂ环境及ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ程序支持下输入相关参数，以一定步长变化叶片结构参数和叶片ＥＷＴ模拟植被叶片光谱，有助于提高组合模型建模效果㊂模型输入参数如表１所示，模拟得到１２０６０组植被叶片光谱㊂同时对模拟光谱分别进行ＳＮＶ㊁ＮＯＲ光谱变换，为后续３５１卷１８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀赵强等㊀基于１Ｄ－ＣＮＮ的植被等效水厚度反演研究利用组合模型反演ＥＷＴ提供训练集做准备㊂图５㊀ＮＯＲ处理实测数据光谱Ｆｉｇ．５㊀ＳｐｅｃｔｒａｏｆＮＯＲｐｒｏｃｅｓｓｅｄｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ表１㊀ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型参数设置及取值Ｔａｂｌｅ１㊀ＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇｓａｎｄｖａｌｕｅｓ序号Ｎｏ．参数Ｐａｒａｍｅｔｅｒ取值Ｖａｌｕｅ步长Ｓｔｅｐｓｉｚｅ１叶片结构参数１ ３０．０１（２０１组）２叶绿素含量３０μｇ／ｃｍ２ ３类胡萝卜素含量１０μｇ／ｃｍ２４褐色素含量０μｇ／ｃｍ２５等效水厚度０．００１ ０．０６０ｇ／ｃｍ２０．００１（６０组）６干物质含量０．００９μｇ／ｃｍ２７花青素含量１μｇ／ｃｍ２ ２．３㊀相关性分析及特征波段提取㊀对５０组实测数据进行ＳＮＶ㊁ＮＯＲ光谱变换，并将未做光谱变换处理㊁已做光谱变换处理的反射光谱与对应的ＥＷＴ值进行双变量相关性分析，该过程在ＳＰＳＳ软件中进行，相关性如图６所示㊂㊀㊀由图６可见，经过ＳＮＶ㊁ＮＯＲ光谱变换处理后，５０组实测反射光谱与对应叶片ＥＷＴ相关性得到了普遍显著提高，其中，经过ＮＯＲ处理过后的光谱数据集与叶片ＥＷＴ相关性最高，ＳＮＶ处理过后的光谱数据集相关性次之㊂ＥＷＴ与各光谱变换处理最大相关性见表２㊂注：ａ．实测数据；ｂ．ＳＮＶ处理的数据；ｃ．ＮＯＲ处理的数据㊂Ｎｏｔｅ：ａ．Ｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ；ｂ．ＳＮＶｐｒｏｃｅｓｓｅｄｄａｔａ；ｃ．ＮＯＲｐｒｏｃｅｓｓｅｄｄａｔａ．图６㊀反射光谱与ＥＷＴ的相关性分析Ｆｉｇ．６㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｂｅｔｗｅｅｎｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄＥＷＴ㊀㊀此外，经过实测数据集的验证，可从不同光谱变换处理后的相关性分析中提取相应的特征波段㊂经ＳＮＶ处理后数据集的特征波段为７５０ １１００㊁１４００ １８００㊁２１００２３００ｎｍ；经ＮＯＲ处理后数据集的特征波段为７５０ １１００㊁１４００ １８００㊁２０００ ２３００ｎｍ；原始数据集的特征波段为７５０ １１００㊁１４００ １５００㊁２０００ ２３００ｎｍ，这与马岩川等［１５］研究表明不同光谱波段对ＥＷＴ具有不同敏感性的结果一致㊂同时按照特征波段提取不同光谱变化㊁不同数据集下的光谱信息，为后续利用组合模型反演ＥＷＴ提供测试集做准备㊂４㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀安徽农业科学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２３年表２㊀叶片等效水厚度与各光谱变换处理最大相关性Ｔａｂｌｅ２㊀Ｍａｘｉｍｕｍｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｂｌａｄｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｗａｔｅｒｔｈｉｃｋ⁃ｎｅｓｓａｎｄｖａｒｉｏｕｓｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ光谱变换Ｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓ⁃ｆｏｒｍａｔｉｏｎ波段Ｗａｖｅｂａｎｄʊｎｍ｜ｒ｜ｍａｘ实测Ｍｅａｓｕｒｅｄ４００㊁４０１０．３３１实测－ＳＮＶＭｅａｓｕｒｅｄ⁃ＳＮＶ１６２２ １６２８－０．４０４实测－ＮＯＲＭｅａｓｕｒｅｄ⁃ＮＯＲ１５４３ １５５１－０．４１７２．４㊀模型反演与分析㊀基于特征波段，该研究以１２０６０组模拟光谱及经ＳＮＶ㊁ＮＯＲ变换光谱数据作为训练集进行一维卷积神经网络（１Ｄ－ＣＮＮ）㊁支持向量机（ＳＶＭ）模型构建，选取相对应变换光谱的５０组实测数据作为测试集，采用决定系数（Ｒ２）㊁均方根误差（ＲＭＳＥ）和平均相对误差（ＭＲＥ）３种评价指标对ＥＷＴ反演模型构建以及预测精度进行评价㊂由表３可知，在１Ｄ－ＣＮＮ模型中，光谱经过ＮＯＲ处理后反演精度最高，训练集㊁测试集的Ｒ２ｘ㊁Ｒ２ｃ分别为０．９０２㊁０．６４５，ＲＭＳＥｘ㊁ＲＭＳＥｃ分别为９．５２１㊁２．３６７，ＭＲＥｘ㊁ＭＲＥｃ分别为０．３１２㊁０．２２１，模型稳定且精度最高㊂其余建模效果不理想㊂表３㊀实测数据不同光谱变换方法１Ｄ－ＣＮＮ预测精度比较Ｔａｂｌｅ３㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆ１Ｄ⁃ＣＮＮｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ光谱变换Ｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆ⁃ｏｒｍａｔｉｏｎ训练集ＴｒａｉｎｉｎｇｓｅｔＲ２ｘＲＭＳＥｘＭＲＥｘ测试集ＴｅｓｔｓｅｔＲ２ｃＲＭＳＥｃＭＲＥｃ原始Ｏｒｉｇｉｎａｌ０．９７２３．６７８０．１２１０．３０６４．７７２０．４４５ＳＮＶ０．９２８７．１６９０．２３５０．３０２１．９８８０．１８５ＮＯＲ０．９０２９．５２１０．３１２０．６４５２．３６７０．２２１㊀㊀由表４可知，在训练集中，ＳＮＶ－ＳＶＭ模型与未经光谱变换处理实测数据建模模型精度相差不大，但在测试集中，ＳＮＶ－ＳＶＭ模型较优；其余建模结果差，不能准确反演ＥＷＴ㊂ＳＶＭ建模方法在不同光谱变换中模型精度相差较大，模型稳定性不高㊂表４㊀实测数据不同光谱变换方法ＳＶＭ预测精度比较Ｔａｂｌｅ４㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＳＶＭｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ光谱变换Ｓｐｅｃｔｒａｌｔｒａｎｓｆ⁃ｏｒｍａｔｉｏｎ训练集ＴｒａｉｎｉｎｇｓｅｔＲ２ｘＲＭＳＥｘＭＲＥｘ测试集ＴｅｓｔｓｅｔＲ２ｃＲＭＳＥｃＭＲＥｃ原始Ｏｒｉｇｉｎａｌ０．９７０３．２９２０．１０８０．１６９６．２７８０．５８５ＳＮＶ０．９３０４．５３４０．１４９０．５０４８．３３２０．７７７ＮＯＲ０．９４２４．１９８０．１３８０．１００１５．８１９１．４７４㊀㊀由此可见，对于实测数据集而言，不同的建模方法，光谱变换处理效果不同，光谱变换处理大都能够提升反演模型精度㊂１Ｄ－ＣＮＮ模型精度整体明显高于ＳＶＭ模型，且模型稳定性更好，１Ｄ－ＣＮＮ模型在权值共享㊁空间池化等方面优势突出，可对数据内部的本质关系进行深入学习，同时具备卷积计算能力和深度结构，有效提高了特征数据的鲁棒性，在ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型基础上，１Ｄ－ＣＮＮ模型更能有效拟合非线性关系㊂因此，ＥＷＴ反演最优组合模型为ＮＯＲ－１Ｄ－ＣＮＮ，Ｒ２ｃ为０．６４５，ＲＭＳＥｃ为２．３６７，ＭＲＥｃ为０．２２１，预测集效果如图７所示㊂图７㊀实测数据最优反演模型ＮＯＲ－１Ｄ－ＣＮＮＦｉｇ．７㊀ＯｐｔｉｍａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｍｏｄｅｌＮＯＲ⁃１Ｄ⁃ＣＮＮｆｏｒｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ３㊀结论该研究基于特征波段应用ＰＲＯＳＰＥＣＴ－Ｄ模型分别与１Ｄ－ＣＮＮ㊁ＳＶＭ构建路域植被ＥＷＴ反演模型，并使用实测数据进行模型验证，结果表明最优反演模型为ＮＯＲ－１Ｄ－ＣＮＮ，Ｒ２ｘ㊁Ｒ２ｃ分别为０．９０２㊁０．６４５，ＲＭＳＥｘ㊁ＲＭＳＥｃ分别为９．５２１㊁２．３６７，ＭＲＥｘ㊁ＭＲＥｃ分别为０．３１２㊁０．２２１㊂因此该研究实现了路域植被叶片等效水厚度的精准预测，为更好监测与治理保护路域植被生态环境提供支持㊂参考文献［１］李丹娜．路域植被等效水厚度多光谱定量遥感反演研究［Ｄ］．长沙：长沙理工大学，２０１８．［２］张欣怡．铁路货运单据电子化设计与仿真研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０１７．［３］安冠星．粒子群算法下辐射传输模型反演路域植被参数［Ｄ］．长沙：长沙理工大学，２０１７．［４］冯超．路域植被冠层含水量遥感定量反演及动态监测［Ｄ］．长沙：长沙理工大学，２０１６．［５］刘良云，王纪华，张永江，等．叶片辐射等效水厚度计算与叶片水分定量反演研究［Ｊ］．遥感学报，２００７，１１（３）：２８９－２９５．［６］ＭＯＧＨＡＤＤＡＭＭ，ＳＡＡＴＣＨＩＳＳ．Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｒｅｅｍｏｉｓｔｕｒｅｕｓｉｎｇａｎｅｓｔｉ⁃ｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｐｐｌｉｅｄｔｏＳＡＲｄａｔａｆｒｏｍＢＯＲＥＡＳ［Ｊ］．ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，１９９９，３７（２）：９０１－６１６．［７］郭云开，张晓炯，许敏，等．路域植被等效水厚度估算模型研究［Ｊ］．地球信息科学学报，２０２０，２２（２）：３０８－３１５．［８］ＹＡＮＧＪ，ＹＡＮＧＳＸ，ＺＨＡＮＧＹＹ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｂａｎｄｓｅ⁃ｌｅｃｔｉｏｎｉｎｌｅａｆｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｉｎｔｅｒｒｅｌａｔｉｏｎｓａ⁃ｍｏｎｇｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｏｐ⁃ｔｉｃｓｅｘｐｒｅｓｓ，２０２１，２９（１）：４００－４１４．［９］ＦÉＲＥＴＪＢ，ＧＩＴＥＬＳＯＮＡＡ，ＮＯＢＬＥＳＤ，ｅｔａｌ．ＰＲＯＳＰＥＣＴ⁃Ｄ：Ｔｏｗａｒｄｓｍｏｄｅｌｉｎｇｌｅａｆｏｐｔｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｍｐｌｅｔｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１７，１９３：２０４－２１５．［１０］汤森林．基于特征选择和长短期记忆神经网络的葡萄叶面积指数高光谱反演［Ｄ］．北京：中国科学院大学（中国科学院遥感与数字地球研究所），２０１９．［１１］颜庆．基于ＲＮＮ／ＬＳＴＭ导航卫星反射信号特征融合的植被指数ＮＤ⁃ＶＩ反演建模方法［Ｄ］．徐州：中国矿业大学，２０２２．．［１２］凌康杰．基于高光谱的柑橘叶片叶绿素反演模型研究［Ｄ］．广州：华南农业大学，２０１９．［１３］王璨，武新慧，李恋卿，等．卷积神经网络用于近红外光谱预测土壤含水率［Ｊ］．光谱学与光谱分析，２０１８，３８（１）：３６－４１．［１４］ＣＥＣＣＡＴＯＰ，ＦＬＡＳＳＥＳ，ＴＡＲＡＮＴＯＬＡＳ，ｅｔａｌ．Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｌｅａｆｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔｕｓｉｎｇｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｉｎｔｈｅｏｐｔｉｃａｌｄｏｍａｉｎ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００１，７７（１）：２２－３３．［１５］马岩川，刘浩，陈智芳，等．基于高光谱指数的棉花冠层等效水厚度估算［Ｊ］．中国农业科学，２０１９，５２（２４）：４４７０－４４８３．５５１卷１８期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀赵强等㊀基于１Ｄ－ＣＮＮ的植被等效水厚度反演研究。
实验室简介地理信息系统实验室的地理数据处理和空间分析
实验室简介地理信息系统实验室的地理数据处理和空间分析实验室简介：地理信息系统实验室的地理数据处理和空间分析地理信息系统实验室（Geographic Information System Laboratory，以下简称GIS实验室）是一个专注于地理数据处理和空间分析的研究机构。
GIS实验室的成立旨在通过运用地理信息科学理论和技术，提供优质的地理数据处理和空间分析解决方案，为学术研究、工程应用以及社会决策提供支持。
一、实验室设备与软件为了提供高效精准的地理数据处理和空间分析服务，GIS实验室配备了一系列先进的设备和软件。
实验室内主要设备包括高性能计算机、地理信息数据采集设备、空间定位仪器、虚拟现实设备等。
同时，实验室还拥有一系列常用的地理信息系统软件，如ArcGIS、QGIS、ENVI、ERDAS等，这些软件可以满足不同领域的地理数据处理和分析需求。
二、地理数据处理地理数据处理是GIS实验室的核心业务之一。
通过先进的数据采集设备和技术，我们可以获取各种各样的地理数据，包括卫星遥感数据、测量数据、地理信息数据库等。
而后，我们利用地理信息系统软件进行数据的整理、清洗、转换和融合，以确保数据的完整性和准确性。
在地理数据处理过程中，GIS实验室注重数据挖掘和可视化技术的应用。
通过对数据的挖掘和分析，我们可以从大量的地理数据中提取有价值的信息和模式，为各行各业的决策提供科学依据。
同时，通过可视化手段，我们能够将数据以图形化、动态化的方式展现，提升数据的表达效果和交互性。
三、空间分析空间分析是GIS实验室的另一个重要研究方向。
通过空间分析，我们可以发现地理现象间的关联性、依赖性和局部性，并提供空间决策的支持。
在GIS实验室，我们常用的空间分析方法包括空间插值、地理加权回归、网络分析和地理聚类等。
空间分析的应用非常广泛，涵盖了自然资源管理、城市规划、环境监测、交通运输等多个领域。
通过GIS实验室的空间分析服务，我们能够为各类研究项目和实践问题提供专业的解决方案，推动地理信息科学在实际应用中的发展。
地理信息系统名词解释大全(整理版本)
地理信息系统名词解释大全地理信息系统Geographic Information System GIS作为信息技术的一种, 是在计算机硬、软件的支持下, 以地理空间数据库（Geospatial Database）为基础, 以具有空间内涵的地理数据为处理对象, 运用系统工程和信息科学的理论, 采集、存储、显示、处理、分析、输出地理信息的计算机系统, 为规划、管理和决策提供信息来源和技术支持。
简单地说, GIS就是研究如何利用计算机技术来管理和应用地球表面的空间信息, 它是由计算机硬件、软件、地理数据和人员组成的有机体, 采用地理模型分析方法, 适时提供多种空间的和动态的地理信息, 为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。
地理信息系统属于空间型信息系统。
地理信息是指表征地理圈或地理环境固有要素或物质的数量、质量、分布特征、联系和规律等的数字、文字、图像和图形等的总称；它属于空间信息, 具有空间定位特征、多维结构特征和动态变化特征。
地理信息科学与地理信息系统相比, 它更加侧重于将地理信息视作为一门科学, 而不仅仅是一个技术实现, 主要研究在应用计算机技术对地理信息进行处理、存储、提取以及管理和分析过程中提出的一系列基本问题。
地理信息科学在对于地理信息技术研究的同时, 还指出了支撑地理信息技术发展的基础理论研究的重要性。
地理数据是以地球表面空间位置为参照, 描述自然、社会和人文景观的数据, 主要包括数字、文字、图形、图像和表格等。
地理信息流即地理信息从现实世界到概念世界, 再到数字世界（GIS）, 最后到应用领域。
数据是通过数字化或记录下来可以被鉴别的符号, 是客观对象的表示, 是信息的表达, 只有当数据对实体行为产生影响时才成为信息。
信息系统是具有数据采集、管理、分析和表达数据能力的系统, 它能够为单一的或有组织的决策过程提供有用的信息。
包括计算机硬件、软件、数据和用户四大要素。
四叉树数据结构是将空间区域按照四个象限进行递归分割（2n×2n, 且n ≥1）, 直到子象限的数值单调为止。
地理信息科学专业本科培养方案
三、培养要求
1、知识要求 （1）掌握本专业所需的数学、物理、计算机等相关学科的基本理论和方法。 （2）掌握地理学、测绘科学与技术、遥感科学与技术、地质资源的基本知识和基 本方法。 （3）掌握地图学、地图设计与计算机制图的基本理论、方法与技能。 （4）掌握地理信息系统的基本原理，掌握地理空间数据采集、处理、建库、分析、 表示和服务的基本理论和基本方法，精通地理信息工程建设的业务流程，熟练掌握地理 信息系统平台的使用。 （5）掌握 GIS 技术开发的基本原理和基本方法，掌握计算机程序设计语言和地理 信息系统二次开发工具； （6）了解国家科学技术政策、知识产权、可持续发展战略等有关政策和法规，了 解地理信息工程技术有关的国家及行业标准；
638
善于发现问题，敢于提出问题。对新事物具有敏感性，有科学的态度，也有质疑精神； 尊重别人的意见，也有自己的判断与分析。
四、毕业学分要求
毕业学分要求
课程模块类别 通识教育 课程 学科教育 课程 专业教育 课程 个性培养 课程 理论教学 集中实践环节 理论教学 集中实践环节 理论教学 集中实践环节 理论教学 课外研学 总 计 课内实践 集中实践 其中： 实践教学 课外研学 合 计 必修课 选修课 学分 学时(周) 学分 学时(周) 30.5 488 8 128 2.5 4周 0 0 41 656 0 0 6 6周 0 0 30 480 23 368 29 29 周 0 0 2 32 0 0 0 0 6 0 141 1656+39 周 37 496 20.5 328 5 80 37.5 39 周 0 0 0 0 6 0 58 328+39 周 11 80 学分 38.5 2.5 41 6 53 29 2 6 178 25.5 37.5 6 69 合计 占总学分 学时(周) 比例(%) 616 21.6 4周 1.4 656 23 6周 3.4 848 30 29 周 16.3 32 1 0 3.3 2152+39 周 100 408 14.3 39 周 21.2 0 3.3 408+39 周 38.8
2023年地理信息科学专业考研院校
2023年地理信息科学专业考研院校地理信息科学是一门跨学科的学科，涉及到地理学、计算机科学、统计学、遥感学等多个领域。
随着信息技术的快速发展，地理信息科学已经成为了一个重要的学科，被广泛应用于资源调查、环境保护、城市规划、农业、林业、水利等多个领域。
因此，地理信息科学专业的考研院校非常重要，接下来就为大家介绍几所比较有名的地理信息科学专业的考研院校。
1. 中国科学院地理科学与资源研究所地理科学与资源研究所是中国科学院下属的一个研究所，是我国地理学和资源科学的综合性研究机构。
该研究所的地理信息科学研究团队是国内比较著名的团队之一，研究领域包括空间数据挖掘、地理信息可视化、遥感与GIS集成应用等领域。
研究所本科生、研究生均相对少，但学科门类齐全，相对独立，教师资质和学术水平较高。
2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉大学是国内诸多高校中地理信息科学领域比较有实力的学校之一。
测绘遥感信息工程国家重点实验室是中国著名的遥感科学基地，是国家级一流学科。
该实验室依托武汉大学的地理信息科学专业，开展卓有成效的科研工作。
实验室的教授和主管过硬，学术平台极高，学习氛围优良，实验设备较为先进，研究生科研项目较多。
3. 北京师范大学地理学与遥感科学学院北京师范大学是中国教育部直属的一所综合性大学，其地理信息科学专业是全国最早建立的遥感和地理信息系统专业之一。
地理学与遥感科学学院是北京师范大学的子学院，是国内地理信息科学学科领域具有很高声望的重点学院。
学院的研究方向主要涵盖GIS、遥感、空间信息技术等学科的研究。
学院设备先进，师资力量雄厚，拥有一支经验丰富的研究团队，培养了很多业内的专业人才。
4. 武汉大学地球信息科学与技术学院武汉大学地球信息科学与技术学院目前是国内领先的地球信息科学教育、科研机构之一，具有很高的学术声誉和较强的教学研究力量。
学院开设的地理信息科学专业，是国内和国际学术界和企业界普遍认可的卓越专业。
测绘工程专硕研究生就业方向
测绘工程专硕研究生就业方向全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：测绘工程是一门涉及地球表面相关数据获取、处理和应用的学科，专业发展涵盖测绘工程及地理信息系统两个方向。
目前，随着我国经济的快速发展和科技的不断进步，测绘工程专业的研究生在就业方向上也有了更多选择。
本文将主要介绍测绘工程专业研究生的就业方向，帮助有意投身该领域的同学更好地规划自己的职业发展路径。
一、科研院所科研院所是测绘工程研究生就业的重要方向之一。
这些机构对人才的需求量大，尤其是具有较高研究水平和实践经验的人才。
研究生在科研院所工作，可以参与各种测绘工程项目的研究与开发，进行相关技术的创新与应用。
通过不断的实践和研究，可以提高自己的科研水平，成为该领域的专家和学术带头人。
二、地理信息系统公司地理信息系统公司专注于地理信息科技的研究和应用，在测绘工程专业研究生中也是一个热门的就业选择。
这类公司通常参与各种测绘工程项目的规划与实施，在城市规划、土地管理、环境保护等方面具有重要作用。
在地理信息系统公司工作，可以接触到最新的科技成果和行业动态，提高自己的专业能力，并且有较好的晋升空间。
三、测绘单位测绘单位是测绘工程专业研究生的重要就业对象之一。
这类单位包括国家测绘局、地方测绘局、测绘院校等，担负着地图测绘、测绘工程、地理信息服务等工作。
在测绘单位工作，可以接触到行业的基础数据和信息，了解行业的运作机制和发展趋势，提升自己的专业技能和实践能力。
四、地产开发公司地产开发公司是测绘工程专业研究生的另一就业选择。
随着城市化进程的加速和城市规划的不断完善，地产开发公司对地理信息和测绘数据的需求日益增加。
测绘工程专业研究生在地产开发公司可以参与项目的规划、设计和施工管理，为城市的发展和建设提供技术支持和服务。
测绘工程专业研究生的就业方向多样化，根据个人的兴趣和能力选择适合自己的岗位是关键。
无论选择哪个就业方向，都需要不断提升自己的专业知识和技能，保持对行业的热情和敏锐的洞察力，为自己的职业发展打下坚实的基础。
实验室简介地理信息系统实验室
实验室简介地理信息系统实验室实验室简介：地理信息系统实验室地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）实验室是一个专门从事地理信息系统研究与应用的科研机构。
本实验室由一支由地理学、计算机科学和测绘工程等相关领域专家组成的团队，致力于地理信息系统的创新技术研究以及相关应用的开发与推广。
一、实验室设备地理信息系统实验室拥有一系列先进的设备和软件工具，以满足不同研究项目的需求。
其中包括：1. 大型计算机服务器：用于处理大规模数据、模拟计算和运行复杂的地理信息系统模型。
2. 多功能工作站：配备高性能的处理器和大容量的存储设备，用于数据分析、可视化和系统开发。
3. 高精度全球定位系统（GPS）接收器：用于采集和定位地理数据，支持实地测量和空间数据的快速获取。
4. 遥感影像采集设备：包括航空和卫星遥感影像获取系统，用于获取高分辨率的地理数据，支持地理信息的遥感分析研究。
5. 地理信息系统软件：拥有各类GIS软件和数据处理工具，如ArcGIS、QGIS、ENVI等，用于数据处理、空间分析和地图制图等工作。
二、实验室研究方向地理信息系统实验室的研究方向主要涵盖以下几个方面：1. 空间数据采集与处理：研究新型的空间数据采集技术，包括遥感影像解译、数字化测量和GPS定位等，以及空间数据的整理、存储和管理等方面。
2. 空间分析和模型构建：开展地理信息系统的空间分析方法研究，包括地理数据挖掘、空间统计分析和模型构建等，以揭示地理现象的空间规律和内在关系。
3. 地理信息可视化与应用：探索地理信息的可视化表达方式，开发交互式地图制作和展示技术，在地理信息系统应用领域开展实证研究和决策支持系统的开发。
4. 地理信息系统与城市规划：结合城市规划需求，研究城市地理信息系统的应用，包括城市土地利用规划、交通规划和环境保护等方面。
5. 地理信息系统与自然资源管理：研究地理信息系统在自然资源管理中的应用，包括土地资源调查、水资源管理和生态环境保护等方面，为资源合理利用提供支持。
地理空间信息技术国家级虚拟仿真实验教学中心建设实践
地理空间信息技术国家级虚拟仿真实验教学中心建设实践作者：袁磊杨昆来源：《价值工程》2017年第07期摘要：虚拟仿真实验教学是学科专业与信息技术深度融合的产物。
基于云南师范大学地理空间信息技术国家级虚拟仿真实验教学中心建设实践，阐述了中心建设的理念与思路，重点探讨了虚拟仿真实验教学资源建设、教学管理与共享服务平台建设、师资队伍建设等方面的做法与实践成效，以期对相关类型虚拟仿真实验教学中心建设提供借鉴。
Abstract： Virtual simulation experiment teaching is a depth fusion product of discipline and information technology. Based on construction and practice of national center for virtual simulation experimental teaching of geospatial information technology of Yunnan Normal University， this paper elaborates the idea and the thought of the center construction， and describes the method and practice of constructions for teaching resources， teaching management and sharing service platform， teaching staff and so on. It is expected that this research can provide reference for the construction of the related virtual simulation experiment teaching center.关键词：地理空间信息；虚拟仿真；实验教学中心；实验室建设Key words： geospatial information；virtual simulation；experimental teaching center；construction of laboratory中图分类号：G482 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）07-0191-030 引言人类进入20世纪90年代以来，随着计算机技术、网络技术、通信技术的发展，以地理信息系统、遥感、卫星导航定位等高新技术为核心的地理空间信息技术迅速发展，并与云计算、物联网、大数据、移动互联网等新一代信息技术深度融合[1]，已广泛应用于资源环境管理、地理环境模拟、生态环境监测、灾害应急评估、地理位置服务、城市规划、民族文化、电子商务、智能物流、智能交通、智慧旅游、智慧教育、公共卫生、智慧城市、资源共享等国民经济和社会发展的各个方面[2-5]，成为人类合理有效地利用资源、解决经济和社会可持续发展重大问题的核心支撑技术之一[6]。
2023年空间信息与数字技术专业考研院校
2023年空间信息与数字技术专业考研院校空间信息与数字技术是一门新兴的学科，是指利用遥感技术、地理信息系统、全球定位系统等现代技术手段，对地球表面或地球内部进行空间信息获取、加工、处理和分析的一门学科。
该学科的发展离不开高等院校的支持和培养，下面介绍几所主要的2023年空间信息与数字技术专业考研院校：1. 武汉大学武汉大学的遥感科学与技术学院是国内著名的遥感院校之一，是我国高水平大学重点学科，该院士拥有一支优秀的教学科研团队和先进的实验室设施。
在研究生教育方面，该院开设了遥感与地理信息系统、地球物理学与空间信息、测绘科学与技术等3个专业方向，是考研空间信息与数字技术的优秀选择。
2. 中国科学技术大学中国科学技术大学是一所综合性大学，其地球和空间信息科学学院也是全国一流的遥感院校之一。
该院教授都是业内的专家，在教学和研究领域处于国际先进水平。
该校研究生教育方面，开设了地球物理学、测绘科学与技术、地质资源与地质工程、遥感科学与技术等4个方向，都与空间信息与数字技术密切相关。
3. 中国矿业大学（北京）中国矿业大学（北京）物探与信息技术学院的成立，旨在发展与矿山、地质等领域相关的物探和信息技术，并提供更多的科研和教育资源。
该院包括5个研究机构，其中物理探测技术与仪器是空间信息与数字技术专业考研的研究方向之一。
该院在遥感和GIS的教学方面拥有很强的优势，其研究生教育方向涵盖物理探测技术与仪器、地球物理勘查、地质资源与地质工程、测绘科学与技术等。
4. 华侨大学华侨大学是一所以工科为主，在测绘工程、地理信息科学、卫星遥感、地球物理学等领域有较高研究水平的大学。
该校测绘与地理信息学院下设有测绘科学与技术、地理信息科学、空间信息与数字技术三个研究方向，三个方向都涵盖具体的应用研究，目前该校已成为我国特色遥感与GIS高层次人才培养和遥感应用技术创新的重要基地之一。
总之，空间信息与数字技术是未来发展的热门领域之一，在不断推进数字化、信息化、智能化的大背景下，该领域市场需求量巨大，而这几所院校都在这个领域有着很好的发展。
湖南省地理空间数据共享管理办法
湖南省地理空间数据共享管理办法（征求意见稿）第一章总则第一条［目的依据］为加强地理空间数据管理，规范地理空间数据的共享，促进地理空间数据的应用，满足经济建设、社会发展和人民生活需要，依据《中华人民共和国测绘法》《政务信息资源共享管理暂行办法》《湖南省信息化条例》等法律法规，结合本省实际，制定本办法。
第二条［适用范围］在本省行政区域内开展地理空间数据共享及相关活动，适用本办法。
本办法所称的地理空间数据，是指与地理空间位置及其时态有关的自然、经济、社会等信息，包括基础地理信息数据和专题地理空间数据。
第三条［基本要求］地理空间数据共享应当遵循统筹管理、全面汇集、按需共享、保障安全的原则。
第四条［共享主体及内容］地理空间数据以共享为原则，以不共享为例外。
县级以上人民政府及有关部门、事业单位､国有企业在履行公共管理和公共服务职能过程中使用政府财政资金及其他国有资金为主投入产生的地理空间数据，应当无条件进行共享，法律另有规定的除外。
共享单位依法享有无偿获取地理空间数据共享服务的权利。
鼓励其他单位将合法拥有的地理空间数据参与共享。
第五条［政府职责］县级以上人民政府应当加强对地理空间数据共享工作的领导和协调，建立地理空间数据共享机制，依法保障和加强对基础地理信息数据建设和更新的投入。
第六条［部门职责］省测绘地理信息行政主管部门负责全省地理空间数据共享工作，具体职责：（一）汇集和管理地理空间数据；（二）生产和更新基础地理信息数据；（三）统筹省级遥感影像数据；（四）建设和维护共享平台；（五）编制和修订共享目录；（六）通过地理信息公共服务平台向社会提供地理信息公共服务。
市（州）、县（市、区）测绘地理信息行政主管部门主管本行政区域内地理空间数据共享工作，负责地理空间数据的汇集和管理、基础地理信息数据的生产和更新、通过地理信息公共服务平台向社会提供地理信息公共服务。
县级以上人民政府其他有关部门负责组织采集、更新和管理专题地理空间数据，参与地理空间数据共享资源池的建设，向共享服务机构无偿提交专题地理空间数据进行汇集。
《测绘学概论》学习心得(3篇)
《测绘学概论》学习心得测绘学是一门应用科学，涉及地理信息、测量、GIS等多个领域。
在学习《测绘学概论》这门课程期间，我对测绘学的基本概念、原理和实践技术有了深入的了解。
在这里，我想分享一下我的学习心得，总结一下我在这门课程中的收获和体会。
首先，我认为了解测绘学的基本概念是学好这门课程的关键。
测绘学是一门关于地表信息获取、处理和应用的学科，包括地理测量、空间数据处理和地图制图等方面。
通过学习测绘学概论，我了解到了测绘学的发展历史、学科体系和主要研究内容。
这使我对测绘学有了全面而深入的认识，为后续的学习打下了基础。
其次，学习测绘学概论需要掌握一些基本原理和方法。
测绘学的基本原理包括观测原理、数据处理原理和结果表达原理等。
通过学习这些原理，我了解到了测绘学的工作流程和技术手段，如全球卫星导航系统、遥感技术和地理信息系统。
对于这些方法，我通过实际操作和案例分析进行了练习，掌握了相应的技能。
另外，我觉得学习测绘学概论还需要注重实践能力的培养。
测绘学是一门实践性很强的学科，学习过程中需要进行大量的实验和实地测量。
通过实践，我学会了使用各类测量仪器，如全站仪、GPS和激光扫描仪等，也学会了处理和分析测量数据。
这些实践经验对我今后从事相关工作非常有帮助。
此外，学习测绘学概论还需要关注新技术和前沿领域的发展。
测绘学是一个不断发展和创新的领域，新技术和方法层出不穷。
在学习过程中，我关注了一些新技术，如三维测量、虚拟现实和地理信息系统的应用等。
通过了解这些新技术，我能够更好地把握测绘学的发展趋势，为以后的学习和工作做好准备。
总的来说，学习《测绘学概论》是一次很有意义的经历。
通过学习，我不仅了解了测绘学的基本概念和原理，还学会了使用相关设备和软件进行实践操作。
这不仅提高了我的专业能力，也培养了我的科研能力和创新意识。
我相信这些知识和经验将在我的未来工作和学习中发挥重要作用。
《测绘学概论》学习心得（二）《测绘学概论》学习心得在学习《测绘学概论》这门课程的过程中，我深刻体会到了测绘学的重要性和广泛应用。
地图制图与地理信息工程排名
081603 地图制图学与地理信息工程北京航空航天大学--计算机学院-- 地图制图学与地理信息工程北京师范大学--资源学院-- 地图制图学与地理信息工程首都师范大学--资源环境与旅游学院--地图制图学与地理信息工程中国地质大学（北京）--地球科学与资源学院-- 地图制图学与地理信息工程中国地质大学（北京）--信息工程学院--地图制图学与地理信息工程北京建筑工程学院--测绘与城市空间信息学院-- 地图制图学与地理信息工程中国石油大学（北京）--资源与信息学院-- 地图制图学与地理信息工程太原理工大学--矿业工程学院、采煤工艺研究所-- 地图制图学与地理信息工程东北大学--资源与土木工程学院-- 地图制图学与地理信息工程吉林大学--地球探测科学与技术学院-- 地图制图学与地理信息工程武汉大学--资源与环境科学学院-- 地图制图学与地理信息工程武汉大学--测绘遥感信息工程国家重点实验室-- 地图制图学与地理信息工程山东科技大学--地球信息科学与工程学院-- 地图制图学与地理信息工程同济大学--土木工程学院-- 地图制图学与地理信息工程福州大学--福建省空间信息工程研究中心-- 地图制图学与地理信息工程中国石油大学--地球资源与信息学院-- 地图制图学与地理信息工程山东农业大学--资源与环境学院-- 地图制图学与地理信息工程山东农业大学--信息科学与工程学院-- 地图制图学与地理信息工程中南大学--信息物理工程学院-- 地图制图学与地理信息工程中国地质大学--地球科学与资源学院-- 地图制图学与地理信息工程中国地质大学--信息工程学院-- 地图制图学与地理信息工程安徽理工大学--安徽理工大学专业列表-- 地图制图学与地理信息工程新乡医学院--新闻与传播学院-- 地图制图学与地理信息工程西南交通大学--土木工程学院-- 地图制图学与地理信息工程电子科技大学--通信学院-- 地图制图学与地理信息工程成都理工大学--地球科学学院-- 地图制图学与地理信息工程东南大学--交通学院-- 地图制图学与地理信息工程南京师范大学--地理科学学院-- 地图制图学与地理信息工程中国矿业大学--资源与安全工程学院-- 地图制图学与地理信息工程。
利用标签辅助地理空间数据分类
别区分能力，适用于分类。对于词语 i 在文档 j 中的
TF-IDF 值，其表达式为：
TFIDF(wij) = tfij ´ log( N )
dfi
式中， tfij 为词语 i 在文档 j 中出现的频率； N 为总
文档数目； dfi 为包含词语 i 的文档数目。
除此之外，系统标签还包括由用户信息或用户行为
图、三维景观、影像数据等 7 大类型 。全国地理信息
[2]
需要的内容。
收稿日期：2019-10-30。
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第20 卷第 5 期
地理空间信息
2） 易忽略数据的共性特征。传统分类方式一般
2.1
大众标签
大众标签是指由所有用户共同参与标注而形成的
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第20 卷第 5 期
刘
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曦等：利用标签辅助地理空间数据分类
等方式产生的标签。以淘宝网为例，淘宝卖家上架全新
的商品时，会被标记为新品，能够得到一定的扶持；平
台还会针对买家的消费行为或个人信息添加不同的人
[11]
群标签，为不同的人群推荐不同的商品 。这种方式充
又按照文化教育、医疗卫生、行政区划等 20 多个专题
目标数据。例如，某个用户需要从图 1 中查找感兴趣
区域内的“喀斯特地貌”分布情况，在缺少专业知识
进行分类。在省级地理信息公共服务平台中，湖北省
的情况下，无法按照“现状数据—遥感测绘—地理国
将数据分为目录与元数据、地理实体数据、电子地
情监测—矢量要素—地貌类型单元”的顺序逐级找到
地理空间数据库技术分析与选型
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第43卷第11期2020年11月Vol.43，No.11Nov.， 2020地理空间数据库技术分析与选型唐芝青，唐先龙（湖南省第二测绘院湖南长沙410119）摘要：利用地理空间信息服务经济社会发展和百姓生活的前提是如何存储和管理好海量地理空间数据。
本文对地理空间数据库技术进行了研究，并分析当前市场主流数据库系统的优势和不足，指出各自的适用场景，以供 地理空间数据库系统建设者参考。
关键词：地理空间数据库；关系型数据库；非关系型数据库；数据库选型中图分类号：P208文献标识码：A 文章编号：1672-5867（ 2020） 11-0079-03Selection and Analysis for Spatial Database inGeospatial Framework ConstructionTANG Zhiqing, TANG Xianlong(The Second Surveying and Mapping Institute of Hunan Province , Changsha 410119, China )Abstract :The premise of using geospatial information services to serve economic and social development and people's lives is how tostore and manage massive geospatial data. This paper studies the geospatial database technology, and analyzes the advantages and dis advantages of the current mainstream database system , and points out their adaptation scenarios for the reference of geospatial database system builders.Key words : geospatial database ； relational database ； non-relational database ； database selection0 引 言随着互联网+、物联网、数据仓库、区块链、大数据共 享概念的衍生和发展，人们越来越多地享受着基于位置的服务，比如去哪儿、美团外卖、滴滴出行、高德导航为我 们的住宿、出行带来了极大便利，在这些便利背后离不开 空间数据的支持。
地理信息工程国家重点实验室
地理信息工程国家重点实验室20XX年度开放基金课题申请指南地理信息工程国家重点实验室（以下简称实验室）的主要任务是面向国家经济建设和国防重大战略需求，瞄准地理信息工程学科前沿，以地理信息工程所涉及的“基础－手段－方法－产品－应用”为主线，开展地理信息工程基础研究和应用基础研究，研发具有自主知识产权的地理信息技术系统和仪器设备，解决全球地理空间信息基础设施建设与智慧地球构建中的重大科学问题和关键技术问题。
主要研究方向为时空基准维持与精化、新导航理论与技术、地理信息空天探测与无控处理、地理信息基础设施建设与应用服务。
实验室鼓励与实验室主要研究方向相符的学科交叉和创新研究，为在本实验室中进行的科学研究提供资助。
同时，欢迎自带资金利用本实验室公共开放平台进行研究工作或科研合作。
一、课题申请对象国内外各高等院校、科研机构和其它从事地理信息工程研究的相关单位和部门的科研工作者，均可向本实验室提出课题申请。
开放基金课题主要支持实验室固定人员以外的科研人员，如客座人员和外单位研究人员的申请。
二、主要研究方向时空基准维持与精化针对我国存在时间基准、空间基准使用不统一的现状以及国防和国民经济建设对时空基准高度一致性的需求，保持精确度高、稳定性强、可靠性好、备份完整的时间基准，保持精确、可靠、自主、天地一体的空间基准，开展时空基准维持和精化的理论方法研究。
主要包括：高精度时间比对算法；异地联合守时方法；高精度远程时间比对与传递；基于脉冲星的时间基准建立与保持；时间基准监测与评估方法；参考框架维持与更新；重力基准建立与维持；磁力基准建立与维持；高程基准建立与维持；地球定向参数确定理论与方法；海洋大地基准建立理论与方法研究。
新导航理论与技术针对我国陆、海、空、天、电各类用户对新导航技术不断发展的需求，以构建自主、安全、可靠的地（海）面、航空、航天、深空和水下导航体系为目标，开展GNSS导航、X射线脉冲星导航及水下地球物理场辅助导航等新的导航技术研究。
利用测高重力异常建立南中国海海底地形模型
利用测高重力异常建立南中国海海底地形模型欧阳明达;孙中苗;翟振和;刘晓刚【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2015(35)3【摘要】论述了频率城内海深反演的基本原理,简要分析海底地形和海洋重力异常的函数关系.基于未补偿板块响应函数模型,利用测高重力异常和ETOPO1海深模型对南中国海海底地形进行反演,经ETOPO1模型和实测水深检核,反演出的海深模型相对精度在10％左右.该技术不需要船测数据作为控制,需要先验的海深模型作为参考,在浅海以及多海山地区精度较差,并存在过低估计海山峰值的问题.【总页数】5页(P490-494)【作者】欧阳明达;孙中苗;翟振和;刘晓刚【作者单位】信息工程大学地理空间信息学院,郑州市科学大道62号,450001 ;西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054 ;地理信息工程国家重点实验室,西安市雁塔路中段1号,710054 ;西安测绘信息技术总站,西安市西影路36号,710054;西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054 ;地理信息工程国家重点实验室,西安市雁塔路中段1号,710054;西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054 ;地理信息工程国家重点实验室,西安市雁塔路中段1号,710054;西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054 ;地理信息工程国家重点实验室,西安市雁塔路中段1号,710054【正文语种】中文【中图分类】P223.7【相关文献】1.利用多源卫星测高资料确定海洋重力异常的研究 [J], 张胜军2.利用多代卫星测高数据反演海洋重力异常及大地水准面 [J], 梁子亮;陈路;解琨;岳建平;吉渊明3.多波束测深海底数字地形模型的建立 [J], 马建林;金菁;来向华4.声纳测深结合DGPS方法建立海底地形模型 [J], 王鸿龙5.两种测高重力异常反演海底地形方法比较 [J], 彭聪;周兴华;王颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GEE云平台与Sentinel数据的高分辨率水稻种植范围提取——以湖南省为例
基于GEE云平台与Sentinel数据的高分辨率水稻种植范围提取——以湖南省为例桑国庆;唐志光;毛克彪;邓刚;王靖文;李佳【期刊名称】《作物学报》【年(卷),期】2022(48)9【摘要】准确获取大范围的水稻种植空间分布信息对调整农业生产结构和保障粮食安全至关重要。
本文以湖南省为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,协同Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI数据,根据水稻物候期极化(vertical transmit/horizontal receive,VH)后向散射系数、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的变化特征构建水稻提取决策树模型,开展高分辨率水稻种植范围遥感提取,并进行精度验证。
结果表明:本模型能够准确实现多云多雨地区的水稻种植范围遥感制图;基于混淆矩阵计算水稻总体分类精度为93.97%,Kappa系数为0.908,单、双季稻F1-score均超过91%,可为亚热带多云雨且稻田破碎分布区的水稻种植范围遥感提取提供参考。
湖南省水稻分布受地形和气温的影响明显,主要分布在海拔200 m以下,坡度小于6°,年均气温大于17℃的区域;双季稻集中分布在岳阳、常德和益阳市,而单季稻种植分布相对零散。
【总页数】12页(P2409-2420)【作者】桑国庆;唐志光;毛克彪;邓刚;王靖文;李佳【作者单位】湖南科技大学/测绘遥感信息工程湖南省重点实验室;湖南科技大学/地理空间信息技术国家地方联合工程实验室;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所【正文语种】中文【中图分类】S51【相关文献】1.基于Sentinel-1数据时序特征的热带地区水稻种植结构提取方法2.基于MODIS 时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析3.基于GEE平台与Sentinel-NDVI时序数据江汉平原种植模式提取4.基于多时相Sentinel-1水稻种植范围提取5.基于GEE云平台和Sentinel-2数据的监利市虾稻田提取因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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地理空间信息湖南省工程实验室
2013年度开放研究基金课题申请指南
一、简介
地理空间信息湖南省工程实验室主要以地球空间信息的采集、处理、分发与应用为工程应用背景，研究领域涉及地理信息技术、遥感技术、测绘技术、环境监测技术等，旨在打造湖南省地理空间信息获取、处理与应用的工程实验基地。
实验室的建成将与湖南科技大学地图学与地理信息系统硕士点相互支撑，共同推进湖南科技大学地理空间信息学科的发展，进一步奠定了湖南科技大学地理空间信息学科（含测绘、地理信息、遥感、导航）在湖南省省属高校的优势地位。
二、开放研究课题申请指南制定的原则
为促进地理信息科学理论及技术的发展，加强与国内外学者的交流，本实验室特设立开放基金。
本指南突出下列原则：
1.着眼于国民经济和地理信息学科长远发展的需求，跟踪国际学科前沿。
2. 支持具有开拓性、创造性和前瞻性的地理信息新理论新技术的研究。
3. 欢迎交叉学科的合作研究，支持地理信息理论与技术相结合的研究项目。
4. 鼓励和支持青年科技工作者申请本实验室开放基金，并欢迎到实验室进行项目合作和学术交流。
三、开放研究课题的研究内容
3.1 GIS理论与方法
1. 智慧城市关键技术及其应用
2. GIS理论与算法模型
3.2 遥感技术与应用
1.遥感图像智能处理研究
2.定量遥感建模与参数反演研究
3.3 监测手段与技术
1. 工程与变形测量新技术的研究
2. 灾害监测与预报新技术的研究
3.4 3S技术集成与应用
1. 湖南省湘江流域水文生态资源环境研究
2. 湖南省湘江流域城市演变、民居景观研究
四、开放研究课题的申请办法
1. 课题申请人的研究方向需与开放基金指南中的研究内容相符，申请人和课题需能够依照地理空间信息湖南省工程实验室《开放研究基金管理办法》的相关规定；能够达到上述条件的国内外人员均可提出申请。
2. 申请者必须填写《开放研究基金课题申请书》，经所在单位同意后，加盖公章，寄地理空间信息湖南省工程实验室。
3. 课题申请得到批准后，申请者应与地理空间信息湖南省工程实验室签订合同，按合同计划进行工作，接受实验室的检查和监督。
4. 研究成果由实验室和申请者及其所在单位共享，论文发表或成果署研究人
员姓名，并同时冠以地理空间信息湖南省工程实验室和研究人员所在单位名称。
5. 2013年度资助项目3项，每个项目资助金额为1.5万元。
课题研究周期一
般为2年，第一年拨款1万元，项目执行一年后提交《开放基金中期进展报告》，专家审核通过后再拨付剩余经费。
湖南科技大学
地理空间信息湖南省工程实验室
二〇一三年一月。