激光遙感技術(shù)精選(九篇)

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第1篇：激光遙感技術(shù)范文

關(guān)鍵詞：高光譜；冠層光譜反射率；逐步判別分析；特征參量選取

中圖分類號： S127 文獻標(biāo)識碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.09.007

Abstract： The canopy spectral data characteristic parameters of 5 fruit tree species （apple， pear trees， walnut， red dates， apricots） planted in the southern Xinjiang basin were selected， the object was to improve the classification accuracy of fruit tree species and screened for canopy species identification of the 5 species of the characteristic parameters， so as to provide reference for the high spectrum fruit tree identification data processing methods. The UniSpec-SC （Dan Tongdao） canopy portable spectrum analyzer produced by USA PP Systems were used for different species of spectral measurement， using stepwise discriminate analysis method for species identification and effective characteristic parameters on hyper spectral data selection after the discovery. The results showed that the characteristic parameters of total classification accuracy of species recognition was 86.67%， and significantly higher than that 72% of the total band. The effective characteristic parameters selected for stepwise discriminate analysis method were the blue edge area， blue edge slope， yellow edge area， near infrared platform， red edge area， blue edge position， yellow edge position， red edge position.

Key words： high spectrum； canopy spectral reflectance； stepwise discriminant analysis； feature band selection

高光譜遙感在為樹種的精細識別帶來可能性的同時，也帶來了數(shù)據(jù)冗余的問題。如何有效地利用高光譜數(shù)據(jù)的最大信息，同時又能較快地處理高光譜數(shù)據(jù)成為高光譜遙感研究的熱點和未來的發(fā)展方向[1-3]。在新疆林果產(chǎn)業(yè)化的進程中，特色林果產(chǎn)業(yè)的信息化建設(shè)明顯滯后，傳統(tǒng)調(diào)查方式以多光譜遙感和地面輔助調(diào)查為主，這不僅費時、耗力，且周期較長，而快速、準(zhǔn)確掌握特色林果資源布局、規(guī)模等基本信息已經(jīng)成為新疆特色林果產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展的迫切需求，林果樹種的遙感識別就是這一工作的核心內(nèi)容。因此，林果樹種的遙感識別在特色林果產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)經(jīng)營中具有重要的現(xiàn)實意義[4-6]。

綠色植被的光譜曲線雖然在整體趨勢上具有相似性，但是不同植被類型甚至不同個體間的光譜都會存在一些細微差異，這些差異性往往集中表現(xiàn)在植被光譜曲線的一些特征位置點和特征參量上。在可見光范圍內(nèi)，常用的特征位置點主要包括“藍邊”、“黃邊”、“紅邊”、“綠峰”、“紅谷”和 “近紅外平臺”等[7-10]，根據(jù)這些特征位置點還能夠延伸出藍邊斜率、黃邊斜率、紅邊斜率、包絡(luò)線斜率、藍邊面積、黃邊面積、紅邊面積和紅谷凈深度等特征參量[11]。不同植被在這些特征波段范圍的光譜反射率差異較大，它們不僅能反映出植被健康狀況的變化特征[12]，同時還能作為植被識別的主要特征波段[13]。有研究表明，在雪松、樟樹、側(cè)柏等主要城市綠化樹種的識別過程中，采用特征參數(shù)的選擇，經(jīng)距離判別分析后樹種的識別精度均可以達到95.00%以上[14]。而在樟樹、馬尾松、荷花玉蘭的識別中，采用特征參數(shù)的選擇，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別樹種識別總精度也可達到93.33%[13]。

可見，在樹種識別過程中，有效特征位置點的選擇能夠在很大程度上提高樹種識別精度。然而關(guān)于林果樹種的遙感識別的文獻并不常見，本研究以5種果樹不同的特征位置參量為數(shù)據(jù)源，利用逐步判別分析進行樹種分類識別并選擇最敏感的樹種識別特征參量。

1 材料和方法

1.1 材 料

試驗于2012年7月在新疆阿克蘇市紅旗坡農(nóng)場新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)教學(xué)科研實習(xí)基地（地理坐標(biāo)N41°17′56.42″～N41°18′56.16″、E80°20′23″～E80°20′56.16″，海拔1 215 m）進行。試驗對象為南疆塔里木盆地5種主栽果樹樹種：紅富士蘋果（Malus pumila Mill）、庫爾勒香梨（Pyru-bretschneideri Rehd）、核桃（Juglans regia Linn）、紅棗（Ziziphus zizyphus Mill）和杏（Armeniaca vulgaris Lam）。試驗區(qū)果樹為東西行向栽植。

1.2 樣株選擇

樣本選擇均為結(jié)構(gòu)良好的冠型，蘋果、核桃、杏為中冠型，香梨、紅棗為小冠型。選擇的樣本均掛果較多，蘋果、核桃處于著色期、香梨處于彭大期、紅棗處于開花坐果期、杏處于成熟期。共選擇總樣本209株。基本生長狀況如表1所示。

1.3 光譜數(shù)據(jù)采集

試驗時間選擇在南疆果樹生長最為旺盛的7月，在晴朗無風(fēng)的天氣條件下，選擇正午太陽高度角變化不大的時間段（北京時間12：00―16：00）進行5種果樹冠層光譜反射率數(shù)據(jù)測量。光譜測定儀器為美國PP Systems公司生產(chǎn)的UniSpec-SC（單通道）便攜式光譜分析儀，該型號光譜儀可以在可見光＼近紅外310～1 130 nm波長范圍內(nèi)進行連續(xù)測量，光譜分辨率為1 nm，最大視場角為20°。測量時，光譜儀探頭垂直向下，與冠幅距離約1.5 m左右并且根據(jù)所選樣本冠幅大小調(diào)整探頭與冠幅的距離，對冠層行測量。每個樣株重復(fù)測量5次。為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，每測一個單個樣本進行一次參考板矯正。在去除異常光譜曲線后每個樹種均保留30個樣本供研究。

1.4 特征參量定義

光譜曲線由于植被色素以及自身原因的會產(chǎn)生一定的峰谷值。由于植被的色素、微量元素的含量以及葉面結(jié)構(gòu)的不同都會導(dǎo)致不同的植被出現(xiàn)走勢類似，但依然有差別的光譜曲線，而這些光譜曲線都較明顯地出現(xiàn)在這些峰谷值上，這些具有代表性的波段處就形成了一些常用的特征位置點。因此，本研究擬采用這些特征位置點做樹種識別。在所選波段范圍內(nèi)，常用的特征位置點分別為“藍邊”、“黃邊”、“紅邊”、“綠峰”、“紅谷”、“近紅外平臺”等6個特征位置點（表2）。

2 結(jié)果與分析

2.1 果樹冠層光譜原始全波段數(shù)據(jù)光譜特征及精度分析

2.1.1 原始全段數(shù)據(jù)的光譜曲線特征 在去除光譜數(shù)據(jù)中受首尾噪聲影響的波段后，繪制南疆5種果樹冠層光譜曲線圖（圖1）。從圖1可以看出，5種果樹冠層光譜走勢整體上非常相似，但是在525～575 nm、675～720 nm以及750～850 nm這3個波段范圍內(nèi)曲線分離度較大，表現(xiàn)出了明顯的差異性。特別是在550 nm、680 nm這2個波段處5種果樹反射率差異極顯著（P

2.1.2 原始全段數(shù)據(jù)的樹種分類結(jié)果 采用逐步判別分析法進行5種果樹樹種的高光譜識別研究，從冠層光譜反射率數(shù)據(jù)的樹種識別結(jié)果（表3）中可以看出，樹種的總識別精度為72.00%，可分性較好的樹種為香梨，分類精度可達93.33%，其他4種果樹的分類效果相對較差，特別是蘋果識別精度僅有60.00%，大部分錯分為了杏和紅棗。

2.2 特征位置點選取與樹種識別精度評價

2.2.1 特征位置點選取結(jié)果 分別對5種果樹樹種（蘋果、香梨、核桃、紅棗和杏）的30個樣本分別取均值，得到相應(yīng)樹種的均值光譜曲線，分別計算出5種果樹樹種的冠層光譜的藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置、綠峰位置、紅谷和近紅外平臺6個特征位置點（表4和圖2）。同時，根據(jù)已選特征位置點計算8個特征參量：藍邊斜率（DA）、黃邊斜率（DE）、紅邊斜率（FE）、包絡(luò)線斜率（DF）、藍邊面積（SA）、黃邊面積（SB）、紅邊面積（SC）和紅谷凈深度（HE）。

在450～900 nm波長范圍內(nèi)選擇的6個特征位置點“藍邊”、“黃邊”、“紅邊”、“綠峰”、“紅谷”、“近紅外平臺”分別用A、B、C、D、E、F字母表示。本研究的5種果樹冠層均值光譜曲線上的6個特征位置點分布非常集中，其“藍邊”、“黃邊”、“紅邊”、“綠峰”、“紅谷”和“近紅外平臺”6個特征位置點分別集中在524，598，724，553，676 ，753 nm附近。特征參量中藍邊斜率（DA）、黃邊斜率（DE）、紅邊斜率（FE）和包絡(luò)線斜率（DF）反映了524～553 nm、553～676 nm、676～753 nm和553～753 nm這4個波段范圍的光譜曲線特征。而藍邊面積（SA）、黃邊面積（SB）、紅邊面積（SC）和紅谷凈深度（HE）4個特征參數(shù)反映了490～530 nm、560～640 nm、680～760 nm以及553～753 nm這4個波段范圍內(nèi)的光譜曲線特征。由此可見，選擇的6個特征位置點和8個特征位置參量在光譜序列上的特定位置基本能夠表征出可見光至近紅外波段的植被光譜特征（表4和圖2）。

2.2.2 基于不同特征參數(shù)的果樹冠層光譜分類及精度分析 為檢驗上述6個特征位置點和8個特征參量的樹種識別效果，經(jīng)逐步判別分析后分類結(jié)果如下（表5）。

從樹種識別結(jié)果來看，與全波段數(shù)據(jù)的分類結(jié)果相比，經(jīng)過特征位置點和特征參量的提取后，樹種的總分類精度由全波段數(shù)據(jù)的72.00%提高到了86.67%。核桃的分類精度最高為96.00%，較原始數(shù)據(jù)有了明顯的提高，錯分幾率僅為3.33%，30個核桃樣本中僅有3.33%錯分為蘋果；香梨和紅棗的識別精度也相對較高，均為90.00%，錯分幾率為10.00%，香梨較原始波段的識別精度均有一定的下降，但是紅棗卻較原始數(shù)據(jù)的分類精度提高了16.67%；蘋果的分類精度有了大幅度的提高由原來的60.00%提高到了86.67%，錯分幾率為13.33%，與杏和紅棗發(fā)生了很大程度的混淆；杏的分類精度最低為70.00%，錯分幾率最大，為30.00%，大部分錯分為蘋果，并且與香梨發(fā)生了一定程度的混淆現(xiàn)象。由此說明，采用基于果樹冠層光譜特征位置點和特征參量進行果樹樹種識別時，5種果樹中核桃、香梨、紅棗和蘋果識別精度相對較高，而杏的識別精度相對較低。

2.2.3 樹種識別的有效特征位置點及特征參量提取 參與樹種識別的14特征參量經(jīng)逐步判別分析后僅保留了8個，包括4個特征位置點和4個特征參量。從他們所處的光譜波段來看，藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置和近紅外平臺分別位于524，598，724，753 nm波段；而藍邊面積、藍邊斜率、黃邊面積和紅邊面積分別位于490～530 nm、524～553 nm、560～640 nm和680～760 nm波段范圍內(nèi)，這些特征位置點和特征參量的波段分布范圍基本涵蓋了整個可見光和近紅外波段，且依樹種不同表現(xiàn)出較大差異，而這些差異可能是由于各樹種葉片色素含量、葉片形狀、大小、冠型等特征的差異所致。因此，可以認為這4個特征位置點和4個特征參量是進行5種果樹樹種分類的重要敏感波段區(qū)間（表6）。

3 討 論

根據(jù)光譜特征選擇的特征位置點具有穩(wěn)定性，或者是在一定范圍之內(nèi)的[11]。本研究根據(jù)光譜特征選取了6個特征位置點，分別為藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置、綠峰位置、紅谷位置以及近紅外平臺。有研究曾提出一種針對植被光譜維特征的提取模型，主要提取了8個特征位置點，認為這8個特征位置點十分恒定，分別為藍紫波段吸收峰、藍邊位置、綠峰位置、黃邊位置、紅谷位置、近紅外平臺和近紅外反射率最大點，對應(yīng)波段分別為404，525，556，573，671，723，758，900 nm。本研究選取的6個特征位置點均位于這些特征位置點的附近[11]。

在特征位置點和特征參量參與下能夠在很大程度上提高樹種識別的精度，本研究選取了14個特征位置點與特征參量，篩選出對果樹樹種識別敏感的8個參量（藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置、近紅外平臺、藍邊面積、藍邊斜率、黃邊面積和紅邊面積），樹種識別總精度為86.67%，明顯高與全波段參與的樹種分類的總精度72.00%。李永亮等運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法對樟樹、馬尾松、荷花玉蘭3種樹種進行了識別研究，在波段選擇時選用了“紅邊”、“紅谷”和“紅谷位置”3個特征位置點以及黃邊面積、紅谷面積、紅邊面積和紅邊寬度4個特征參量。結(jié)果表明，運用這些特征位置點和特征參量可以識別出了全部的馬尾松成熟林與樟樹幼樹，總識別精度可達93.33%[13]。何詩靜等[14-15] 在做城市樹種識別時，選取了藍紫波段吸收峰、藍邊位置、綠峰位置、黃邊位置、紅谷位置、近紅外平臺這7個特征位置點，作為樹種識別的主要波段，取得了95.00%以上的分類精度。這說明特征位置點與特征參量組合可以在很大程度上提高樹種識別的精度。但由于植被類型差異，所選的特征位置點和特征參量類型及數(shù)量也會有所不同。

4 結(jié) 論

（1）特征參數(shù)的選取能夠在很大程度上提高樹種識別的精度，本研究選取了14個特征位置點與特征參量，篩選出對果樹樹種識別敏感的8個參量（藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置、近紅外平臺、藍邊面積、藍邊斜率、黃邊面積和紅邊面積），樹種識別總精度為86.67%，明顯高與全波段參與的樹種分類的總精度72.00%。

（2）在基于特征參數(shù)光譜數(shù)據(jù)的南疆盆地主栽5種果樹樹種識別研究中，藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置和近紅外平臺4個特征位置點以及藍邊面積、藍邊斜率、黃邊面積、紅邊面積4個特征參量是樹種分類的重要敏感波段區(qū)間。從他們所處的光譜波段來看，藍邊位置、黃邊位置、紅邊位置和近紅外平臺分別位于524，598，724，753 nm波段；而藍邊面積、藍邊斜率、黃邊面積和紅邊面積分別位于490～530 nm、524～553 nm、560～640 nm和680～760 nm波段范圍內(nèi)。

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第2篇：激光遙感技術(shù)范文

②遙感技術(shù)興起于上世紀(jì)60年代，是指從遠距離感知目標(biāo)反射、輻射或散射的可見光、紅外線、微波電磁波，從而對目標(biāo)進行探測和識別的科學(xué)技術(shù)。人類目力有限，遙感技術(shù)的出現(xiàn)，讓人類仿佛擁有了另一雙可以無限感知地球的“千里眼”。

③今年4月22日，國務(wù)院總理主持召開了部署蘆山地震抗震救災(zāi)工作會議，在身后掛著一幅蘆山縣震后航空影像圖。這幅影像圖對抗震決策起到至關(guān)重要的作用。它是由中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所（以下簡稱遙感地球所）提供的。遙感作業(yè)時間是4月20日11點，距離地震發(fā)生剛剛過去3個小時。那么科研人員怎么利用遙感技術(shù)評估判斷地震災(zāi)情呢？

④遙感地球所航空遙感中心主任李震說：“遙感航拍得到的高分辨率影像，能請楚地辨識建筑物、道路、河流、車輛等地面信息?？蒲腥藛T運用專業(yè)知識，與震前的遙感觀測數(shù)據(jù)比對，就能夠判斷建筑物和道路的受損情況，道路上堆積的滑坡物大小、滑坡的土方量等等，發(fā)現(xiàn)潛在的山體垮塌、堰塞湖等次生災(zāi)害，并確定財產(chǎn)損失的基本情況，確定救援所需投入的人力、物力等?！笨傊?，利用遙感技術(shù)監(jiān)測和評估災(zāi)情，具有定位準(zhǔn)、速度快的特點，可以第一時間獲取災(zāi)情數(shù)據(jù)，服務(wù)抗震救災(zāi)。

⑤今年1月，我國中東部地區(qū)發(fā)生了數(shù)次極端強霧霾，主流觀點認為，污染物排放量大，靜穩(wěn)天氣、擴散條件不利，區(qū)域污染和本地污染貢獻疊加等是導(dǎo)致強霧霾的主要原因。遙感地球所陳良富研究員基于遙感衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析提出，除了人為排放引起的本地污染濃度上升這一內(nèi)在原因外，水汽、浮塵是造成霧霾來襲、能見度急劇下降的重要外部原因。

⑥目前，對霧霾主要靠地面監(jiān)測，但地面監(jiān)測站只能監(jiān)測地上幾米高范圍內(nèi)的PM2.5數(shù)值。而灰霾隨高度變化，分布不一樣。利用激光遙感手段能獲得霾的垂直分布情況，反映整個區(qū)域霾的二維甚至三維情況。如果不科學(xué)地認識極端強霧霾的發(fā)生機理，就容易判斷錯誤，認為都是由排放的污染物引起的，在治理上進入誤區(qū)。要得出科學(xué)判斷，僅憑地面一種觀測手段是不夠的，還需要衛(wèi)星遙感觀測手段來補充，更全面客觀地掌握大氣污染狀況。

⑦另外，遙感技術(shù)對自然遺產(chǎn)和文化遺產(chǎn)的發(fā)現(xiàn)和保護的作用也不容小覷。應(yīng)用遙感技術(shù)，美國考古學(xué)家發(fā)現(xiàn)了沉沒海底數(shù)千年的古埃及名城亞歷山大；希臘考古學(xué)家用紅外影像在科林斯灣發(fā)現(xiàn)了公元前373年毀于地震的古城“Hekike”；遙感地球所郭華東課題組利用雷達遙感技術(shù)發(fā)現(xiàn)了阿拉善高原干沙覆蓋下的古河湖串聯(lián)系統(tǒng)和明、隋古長城……遙感技術(shù)也十分適用于文化遺產(chǎn)保護，它的優(yōu)勢在于能獲得物體的三維圖像。若能及早對文化遺產(chǎn)進行三維掃描，將來就可按照計算機模型對其進行復(fù)原。更重要的是，科學(xué)家還能依據(jù)這些數(shù)據(jù)分析破壞發(fā)生的原因，如溫度、風(fēng)力、濕度等，從而指導(dǎo)文物部門進行更加精細的修復(fù)。

⑧總之，近些年，我國遙感技術(shù)發(fā)展迅速，在_______________等方面廣泛應(yīng)用。

（文章選自2013年5月13日《人民日報》，有刪減）

【閱讀訓(xùn)練】

1.請聯(lián)系全文內(nèi)容，將第⑧段空白部分補充完整。

2.閱讀下面句子，聯(lián)系上下文，探究括號中的問題。

（1）人類目力有限，遙感技術(shù)的出現(xiàn)，讓人類仿佛擁有了另一雙可以無限感知地球的“千里眼”。（為什么說遙感技術(shù)是“千里眼”？）

（2）這幅影像圖對抗震決策起到至關(guān)重要的作用。（加點詞為什么不能刪去？）

3.第⑦段中列舉美國、希臘、中國等國專家應(yīng)用遙感技術(shù)的事例有何作用？

4.閱讀下面材料，結(jié)合文章內(nèi)容，回答問題。

材料：龍門石窟位于洛陽市區(qū)南面12公里處，歷經(jīng)東西魏至宋，雕鑿斷斷續(xù)續(xù)達400年之久，至今已有1500余年歷史。它密布于伊水東西兩山的峭壁上，南北長達1公里，現(xiàn)存窟龕2345個，題記和碑刻2680余品，佛塔70余座，造像10萬余尊。其中最大的佛像高達17.14米。最小的僅有2厘米。這些都體現(xiàn)出了我國古代勞動人民極高的藝術(shù)造詣。但其風(fēng)化侵蝕嚴(yán)重，如何加以保護一直是個難題。

第3篇：激光遙感技術(shù)范文

[關(guān)鍵詞]信息化測繪； 技術(shù)預(yù)見； 信息化測繪體系

中圖分類號：G201 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）03-0050-01

1 引言

20世紀(jì)90年代以來，技術(shù)預(yù)見已經(jīng)成為一股世界潮流， 無論日本、德國、英國等發(fā)達國家還是發(fā)展中國家都積極醞 釀、開展國家技術(shù)預(yù)見活動。當(dāng)前， 技術(shù)預(yù)見活動不僅推廣到世界上許多國家，并開始得到諸如聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織、 亞太經(jīng)濟合作組織、國際經(jīng)濟合作與發(fā)展組織等國際組織的 重視和運用， 全球性的技術(shù)預(yù)見趨勢已經(jīng)形成。 測繪科技進步與創(chuàng)新是測繪事業(yè)發(fā)展的不竭動力。當(dāng)前，我國測繪現(xiàn)代化已全面完成數(shù)字化測繪技術(shù)體系建設(shè)，正邁進信息化體系建設(shè)的新階段。為此，需要在國家層面 開展技術(shù)預(yù)見活動， 以便調(diào)動全局力量，集中有限資源在 重點的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，加快測繪科技進步與創(chuàng)新。本文針對信息化時代測繪發(fā)展的地理信息獲取實時化、處 理自動化、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化、應(yīng)用社會化的總體發(fā)展趨勢，預(yù)測提出了未來15年影響測繪發(fā)展的12項關(guān)鍵技術(shù)。

2 信息化測繪的基本特征

準(zhǔn)確把握信息化測繪的基本特征，是做好信息化測繪 關(guān)鍵技術(shù)預(yù)測工作的重要基礎(chǔ)和前提。1）數(shù)據(jù)獲取實時化 地理信息數(shù)據(jù)的獲取主要依賴于空間對地觀測技術(shù)手段，包括快速衛(wèi)星定位技術(shù)、航空航天遙感技術(shù)等， 可以動態(tài)和快速地獲取測繪定位數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)和其他測 繪需要的數(shù)據(jù)。 2）數(shù)據(jù)處理自動化在地理信息數(shù)據(jù)的采集、處理、管理、更新和應(yīng)用過 程中廣泛采用自動化、智能化技術(shù)，可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快 速或?qū)崟r處理，滿足經(jīng)濟社會發(fā)展和人民生活的緊迫需求，滿足地理信息快速更新、實時更新的需要。3）信息服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化地理信息傳輸交換和服務(wù)主要在網(wǎng)絡(luò)上進行，可以對 分布在各地的地理信息進行檢索、訪問、瀏覽、下載和支付，任何人、在任何時候、任何地方都可以得到所需要的、權(quán)限范圍內(nèi)的地理信息服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)化地理信息分發(fā)服務(wù)是信息化測繪的突出標(biāo)志。4）信息應(yīng)用社會化 地理信息服務(wù)領(lǐng)域更加廣泛，為社會提供的產(chǎn)品更加多樣化，企業(yè)成為服務(wù)的主體，地理信息應(yīng)用無處不在，地理信息資源得到高效利用，并在經(jīng)濟社會發(fā)展和人民生活中發(fā)揮更大的作用。

3 信息化測繪重大關(guān)鍵技術(shù)遴選的基本思路

1） 要與國家科技發(fā)展的總體戰(zhàn)略部署相銜接 測繪是經(jīng)濟社會發(fā)展的一項基礎(chǔ)性工作，測繪科技發(fā) 展必須與國家科學(xué)和技術(shù)發(fā)展的總體規(guī)劃緊密銜接。為此，要加強與 國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要 （ 2006年- 2020年 ）中的相關(guān)重大專項和前沿技術(shù)的銜接。2） 要符合信息化測繪體系建設(shè)的基本要求當(dāng)前，國內(nèi)外測繪正朝著地理信息數(shù)據(jù)獲取實時化、 處理自動化、產(chǎn)品知識化、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化和應(yīng)用社會化的方 向發(fā)展。未來影響測繪發(fā)展的重大關(guān)鍵技術(shù)，必須是能夠 有力地引領(lǐng)和推動測繪信息化發(fā)展的、能夠使測繪保障服務(wù)手段和方式產(chǎn)生革命性變化的核心技術(shù)。3） 要綜合考慮各類技術(shù)的代表性和前瞻性為使所遴選的技術(shù)更具代表性、前瞻性、影響力、全局 性和實用性， 需加以綜合分析和統(tǒng)籌考慮。本文研究提出的 關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下三種類型： 第一類是極具前瞻性和國 際前沿性的技術(shù)。

4 信息化測繪的重大關(guān)鍵技術(shù)

1） 現(xiàn)代測繪基準(zhǔn)體系建設(shè)與維護技術(shù) 現(xiàn)代測繪基準(zhǔn)體系建設(shè)與維護技術(shù)是指構(gòu)建和維護與現(xiàn)代空間信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r相適應(yīng)的現(xiàn)代測繪基準(zhǔn)體 系的技術(shù)的總稱，主要包括國際地球參考框架精化技術(shù)、 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換技術(shù)、厘米級大地水準(zhǔn)面精化技術(shù)、天體參考 框架構(gòu)建技術(shù)、高精度衛(wèi)星自主定軌技術(shù)等。當(dāng)前，世界各國都在不斷建設(shè)和完善各自的測繪基準(zhǔn)體系， 地心坐標(biāo) 系統(tǒng)取代參心坐標(biāo)系統(tǒng)已經(jīng)成為一種趨勢，實現(xiàn)全球高程 系統(tǒng)的統(tǒng)一已不是遙遠的將來，利用地面跟蹤衛(wèi)星的觀測資料發(fā)展全球低階重力場模型和高精度全球大地水準(zhǔn)面正方興未艾。該項技術(shù)的實現(xiàn)，將把傳統(tǒng)的參心、局域、靜態(tài)的測繪基準(zhǔn)體系改建成具有高精度、全地域、動態(tài)、多 功能、三維、地心等特點的新體系，實現(xiàn)對地球形態(tài)完整 和精確的認知，帶來大地測量領(lǐng)域的歷史性進步。 2）衛(wèi)星精密測高技術(shù)衛(wèi)星精密測高技術(shù)是指基于衛(wèi)星重力探測技術(shù)和廣義相對論理論獲取高精度海拔高程的技術(shù)的總稱。3）綜合導(dǎo)航定位技術(shù) 綜合導(dǎo)航定位技術(shù)主要包括單點快速高精度定位技術(shù)、 地下智能探測和定位技術(shù)、水下高精度定位技術(shù)和室內(nèi)定 位技術(shù)等。4）移動測量技術(shù)移動測量技術(shù)主要包括多傳感器集成技術(shù)、傳感器時 間和空間同步技術(shù)、系統(tǒng)檢校技術(shù)、地理參考技術(shù)、道路 幾何特征的快速重建和交通標(biāo)志的自動提取技術(shù)等。 5） 主動遙感測圖技術(shù) 主動遙感測圖技術(shù)是常規(guī)可見光紅外遙感的重要補充， 指利用不同載體搭載的傳感器向地面發(fā)射電磁波，根據(jù)地 面反射或散射回來的電磁波對地面進行成像或建模的技術(shù) 的總稱，可分為激光遙感成像技術(shù)和微波遙感成像技術(shù)兩大類。6）智能化地球觀測衛(wèi)星技術(shù) 智能化地球觀測衛(wèi)星技術(shù)是構(gòu)建智能對地觀測系統(tǒng) （IEOS）的重要關(guān)鍵技術(shù)，主要包括小衛(wèi)星技術(shù)、衛(wèi)星編隊與組網(wǎng)技術(shù)、多源衛(wèi)星遙感影像自動處理技術(shù)、數(shù)據(jù)高速傳輸技術(shù)和新型傳感器技術(shù)等。當(dāng)前， 智能對地觀測系統(tǒng)已經(jīng)逐步從理論走向?qū)嶋H，衛(wèi)星編隊與組網(wǎng)技術(shù)已從設(shè)想發(fā)展到試驗探索階段，小衛(wèi)星技術(shù)也有了長足發(fā)展。

6 結(jié)束語

本文在對土地利用基礎(chǔ)圖件更新技術(shù)體系綜合評價分 析的基礎(chǔ)上，分析了 RS/GIS/GPS技術(shù)應(yīng)用于土地利用基 礎(chǔ)圖件更新的優(yōu)越性，提出了一套基于3S集成技術(shù)的 土地利用基礎(chǔ)圖件更新技術(shù)方法與流程，并將其應(yīng)用于縣級110 000比例尺的土地利用圖件與數(shù)據(jù)更新。針對我國具體國情和圖件更新作業(yè)特點，構(gòu)建了土地利用基礎(chǔ)圖件 與數(shù)據(jù)更新軟件系統(tǒng)，將整個圖件更新作業(yè)流程一體化功能集成，通過實踐應(yīng)用不斷對軟件優(yōu)化和完善，滿足了土地利用更新調(diào)查應(yīng)用需求，實現(xiàn)了土地利用基礎(chǔ)圖件的快速更新。

參考文獻

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