我国农民转移就业的空间区位选择

我国富余农业劳动力转移的途径,主要表现为就地转移和异地转移。鉴于过去30年我国八成以上的农民转移到城市不仅没有带来城乡居民收入差别的缩小。反而导致城乡差别明显扩大。孕育了难以转型的农民工特殊社会群体,今后应当把转移农民就业渠道的重点放在发展乡镇企业,壮大县域经济上,即实行农民的就地转移。     

偏远型旅游地开发对应谱分析——以湖南省桂东县为例

偏远型旅游地存在区位偏远、地形阻隔偏远与综合偏远三种基本类型,其特点有资源品级差异大,原生态色彩强;远离客源市场,市场进入难度大;旅游成本高,开发偏难.文章从旅游产品、旅游市场与道路设计三个维度构建偏远型旅游地开发对应谱体系,即对应于三类产品:垄断性产品、效益性产品、公费性产品;四类市场:自驾车市场、教育市场、公费市场、奖励市场;道路设计三化:景观化、多样化、体验化.最后以湖南省桂东县旅游业的发展为案例,进行了实证研究.     

基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法

提出了小波分析和方向滤波相结合的有云遥感图像目标检测方法。首先对原始遥感图像进行小波分解,采用比率-平均边缘检测法检测人造目标的边缘方向,在该方向上进行Frost滤波,有效抑制云层干扰的同时突出了人造目标及其边缘信息;然后进行阈值分割并剔除大块云层,根据区域的平均边缘梯度剔除小块云层,实现了有云遥感图像的舰船目标检测。实验证明,该方法能减少遥感图片云层对舰船检测的影响,并具有较高的目标检测率。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换（Graphic Wavelet Transform,GWT）的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

海洋环境监测高频地波雷达的研究现状与发展趋势

高频地波雷达作为一种海洋遥感的重要手段，已有30多年的历史，它可用于海洋表面风、浪、流等状态参数的提取，还可用于目标探测，在专属经济区的监测中，高频地波雷达具有无可比拟的优势。本文介绍了高频地波雷达的发展历史和研究现状及其应用领域，详细叙述了武汉大学研制的高频地波雷达OSMAR2000的体系结构、性能指标和信号处理方法，最后对该研究领域的发展趋势作了简要分析。     

基于物联网的无人值守远程计量系统的设计与实现

针对厂矿计量系统的计量节点多,计量操作繁杂,人力成本较高,而且工作环境差,难于防范计量过程的作弊行为等诸多弊端,提出一种基于物联网的无人值守远程计量管理系统的设计.设计方案在充分利用已有硬件资源的基础上,通过RFID射频技术自动识别车牌、红外压边智能检测和视频监控技术等,对数据进行综合分析与管理,达到远程计量无人值守的目的.不但能使计量的数据信息及时准确,还能有效防止计量过程的作弊行为,进而实现优化企业资源配置,降低生产运营成本,提高管理效率,提升企业的市场竞争力.     

基于遥感的土地复垦植被覆盖度评价

研究目的：利用遥感技术对土地复垦后的土地质量评价指标——植被覆盖度进行评价。研究方法：利用ERDAS软件通过建模实现植被覆盖度提取,对结果影像进行分级统计。研究结果：土地复垦后的试验区植被覆盖度比复垦前高。研究结论：评价结果符合实际情况,利用遥感技术对土地复垦后的植被覆盖度进行评价是可行的。     

基于GIS和RS的蓄滞洪区和谐发展的技术路线

应用遥感与地理信息系统技术构建基于GIS模型的蓄滞洪区空间数据库,对蓄滞洪区内的基础地理数据进行存储、管理,并对空间数据进行可视化和空间分析等操作;运用RS技术对蓄滞洪区内的土地利用、生态环境变化等情况进行动态监测,建立蓄滞洪区发展指标体系;探求蓄滞洪区的和谐发展模式,为蓄滞洪区的可持续发展提供科学依据。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。     

高分1号冬小麦解译面积核算方法研究

[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。