双笙子 发表于 2018-12-28 15:04:20

gis能帮助我们干什么

地理信息系统(GIS) 是一种具有信息系统空间专业形式的数据管理系统。在严格的意义上, 这是一个具有集中、存储、操作、和显示地理参考信息的计算机系统。例如,根据在数据库中的位置对数据进行识别。实习者通常也认为整个GIS系统包括操作人员以及输入系统的数据。

双笙子 发表于 2018-12-28 15:10:44

“GIS分析”包括许多可以用地理信息系统进行的操作。其范围从简单的要素显示,到构建复杂的、多步骤的分析模型。操作范围包括:显示数据的地理分布、查询GIS数据、识别附近要素、叠加不同图层、进行复杂分析。
显示数据的地理分布
    最简单的GIS分析或许就是显示数据的地理分布。这种分析,操作简单但意义十分重大。
http://www.dsac.cn/file/attached/image/20131127/20131127094734_2381.jpg
上图就是这种分析结果的显示图。警察部门可以通过绘制被盗地址地图来分析盗窃方式。他们还可以使用不同的符号来获取更多的信息,如盗窃时间、入户方式以及被盗物品的价值等。
查询GIS数据
    另一种GIS分析类型就是进行查询。查询可以使我们获得一些特定的要素信息。GIS查询方式有两种:属性查询和空间查询。
    属性查询是基于属性表的空间要素的查询。上文提及的警察部门就可以通过数据库属性的查询,从而获得一种特定类型的关于犯罪的数据表。
http://www.dsac.cn/file/attached/image/20131127/20131127094754_8353.jpg
上图是对CRIME_CAT字段的查询,查询条件是该字段的值为9,然后将查询结果显示在地图上。

双笙子 发表于 2018-12-28 15:12:43

空间查询是基于要素位置的属性查询。警察部门可以通过数据库的空间查询来查找发生在指定区域的犯罪情况。http://www.dsac.cn/file/attached/image/20131127/20131127094812_0453.jpg
空间查询的方式之一就是在地图上圈定矩形。上图中,警察部门已经选中了那些仅发生在矩形范围以内的犯罪活动。将这些犯罪活动综合起来研究,可以查看它们之间是否相关。
    警察部门还可以从其他图层选择多边形要素(如人口普查单元)来进行更为复杂的空间查询。不管是哪一种查询,我们都可以看到地图上的空间信息和属性信息,这是GIS最实用的功能之一。
识别附近要素
    GIS分析的第三种类型就是查找某一要素附近的情况。其中的一种方式就是创建围绕该要素的缓冲区。
    城市规划部门对规划中要建设的机场创建缓冲区,就可以确定该机场周围1000米范围区域内的情况。这个缓冲区可以与其他数据层结合使用,用来显示新机场附近有哪些学校和医院等设施。
http://www.dsac.cn/file/attached/image/20131127/20131127094829_8233.jpg
GIS分析的另一强大功能就是可以将某个分析过程的输出结果应用于另一个过程中。上图中,围绕机场的缓冲区可用来进行空间查询。如缓冲区内有两所学校和一所医院被选中,而缓冲区外的学校则未被选中。

双笙子 发表于 2018-12-28 15:15:47

叠加不同图层
    GIS分析的第四种类型是将不同要素的图层进行叠加。将一个图层和另一个图层进行叠加,可以获取新的信息。叠加操作有多种方式,但最终都是联接两个已存在的要素层,从而生成一个新的要素层。
    例如,一个农场主想知道有多少土地可以用来种植新庄稼,而这种庄稼不能种在山上,并需要高渗透性的土壤。
    在联合(union)叠加中,农场主叠加农场的两个已有图层数据:坡度分级的地表polygon图层和土壤渗透力polygon图层。叠加后,农场主就可以找出那些坡度低并且土壤渗透力高的区域。
http://www.dsac.cn/file/attached/image/20131127/20131127094853_9867.jpg
用户可以对图层要素进行几种不同的空间叠加和空间操作,包括:联合(union)、相交(intersect)、合并(merge)、消除(dissolve)和裁剪(clip)。
进行复杂分析
    可以将上述技术和许多其他技术结合起来进行复杂的GIS分析。在GIS帮助下,用户可以通过构建复杂的模型来解决复杂问题。因为GIS不仅能迅速完成某些工作,还可以通过每次用微小变化的参数来重复分析过程,并将分析结果进行对比。这样会提高用户的分析技能。

双笙子 发表于 2018-12-28 15:22:08

净生态系统生产力(Net ecosystem productivity)是指净初级生产力中减去异养呼吸(Rh)消耗的部分之后的剩余部分。
    中国地域辽阔,跨越多个气候带,生态环境条件复杂多样,同时根据中国陆地碳汇的地域分布特点及其对气候变化的响应,得出了NEP中国分布的特点,NEP呈现北方高南方低、中部和西南地区高、东南地区低的格局;NEP正值(碳吸收)主要在西南地区西部、藏东南、三江平原、大兴安岭以及华北中西部,NEP负值(碳释放)主要在华中、西南南部、新疆北部、内蒙西北部、华北平原一些地区。

    多种卫星遥感数据反演安徽省净生产力(NEP)产品是地理国情监测云平台重点推出的生态环境类数据产品之一,该产品包括2000-2008年逐16天数据,值域-99—121之间,数据类型为32bit整型,数据经过专家论证与文献相结合等检测,数据质量良好。http://www.dsac.cn/file/attached/image/20140821/20140821145029_1078.jpg

中国生态系统净生产力(NEP)采用GLO–PEM模型,GLO–PEM模型基于GPP与APAR间成线性关系的理论基础上,因此NEP可以表示为:
NEP = NPP - Rh=(GPP - Ra)- Rh
    其中NPP为净初级生产力,Rh为异氧呼吸,Ra为自养呼吸,GPP为总初级生产力。

双笙子 发表于 2018-12-28 15:26:01

净初级生产力(NPP)是指植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分,是生产者能用于生长、发育和繁殖的能量值,反映了植物固定和转化光合产物的效率,也是生态系统中其他生物成员生存和繁衍的物质基础。其中涉及的主要参量包括光和有效辐射(PAR)、光合有效辐射分量(FPAR)、土壤湿度(soil humidity)等。
    多种卫星遥感数据反演贵州省净初级生产力(NPP)是地理国情监测云平台重点推出的生态环境类数据产品之一,产品包括2000-2009年全国逐8天三个波段RGB数据,值域2-252之间,数据类型为8bit整型。
模型算法
    GLOPEM-CEVSA模型建立在碳循环过程及其生理生态学理论基础上。通过模拟光能利用率,以植被生物量和气温及不同植被群落的维持性呼吸系数及温度关系模拟植被维持性呼吸(Rm)和生长性呼吸(Rg),获得植被净第一性生产力(NPP)。
    总初级生产力(GPP)与自养呼吸(Ra)之差即为净初级生产力(NPP)。


    公式中PAR为光合有效辐射,FPAR为植被吸收光合有效辐射比率,PAR与FPAR的乘积即为植被吸收的光合有效辐射量(APAR),是植被光能利用率。http://www.dsac.cn/file/attached/image/20140820/20140820152340_2138.jpg

双笙子 发表于 2018-12-28 15:32:43

利用卫星不同波段探测数据组合而成的,能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性,在近红外波段有很强的反射特性,这是植被遥感监测的物理基础,通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数,为二通道反射率之差,它对土壤背景变化敏感,能较好地识别植被和水体。
http://www.dsac.cn/file/attached/image/20140827/20140827172141_0566.jpg
(地理国情监测云平台)

增强型植被指数(EVI)是在归一化植被指数(NDVI)改善出来的,根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正,EVI大气校正分三步,第一步是去云处理。第二步是大气校正处理,校正内容除了NDVI已有的瑞利散射和臭氧外,还包括大气分子、气溶胶、水汽等。第三步是进一步处理残留气溶胶影响,方法是借助蓝光和红光通过气溶胶的差异。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正,所以在设计植被指数算式时,无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数,因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。
    多种卫星遥感数据反演山东省增强型植被指数(EVI)产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类数据产品之一,产品包括2000-2009年逐8天数据,值域0-10153之间,数据类型为32bit整型。该产品经过专家组验证,质量良好。
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