DEM线状窗口邻域分析的月表撞击坑自动提取

月表撞击坑是月球最直观、典型的地质构造单元,月表撞击坑的提取与分析对于揭示月球地质演化进程具有重要意义。本文基于撞击坑地形特征,利用美国月球勘测轨道飞行器(LRO)获取的100 m分辨率数字高程模型(DEM)数据,提出了一种线状窗口邻域分析的月表撞击坑自动提取方法。月海和月陆两个不同样区的试验结果表明:月海样区的最佳提取窗口为1×7和7×1,最佳提取阈值为4.5;月陆样区的最佳提取窗口为1×9和9×1,最佳提取阈值为6。对比目视识别结果,该方法对月表撞击坑的有效提取率达到78%;评价因子结果显示,该方法对撞击坑的提取精度达到77%以上,提取质量达到70%以上。     

月球撞击坑分类检测研究

根据嫦娥二号采集的月球CCD影像,基于分类检测的方法,对撞击坑进行识别检测研究。针对简单撞击坑、撞击盆地和复杂撞击坑的不同形态特征和影像特征,采用不同的滤波和检测算子进行识别。结果表明,对直径在1.5 km以上且光照条件较好的简单撞击坑和撞击盆地识别效果较好;对于复杂撞击坑,由于其形态结构相对复杂,造成图像边缘特征不突出,因此识别率相对较低,有待进一步改进。     

全月球撞击坑的空间分布模式

以基于嫦娥探月工程公开数据识别的全月球直径大于500 m的106 016个撞击坑为研究对象,划分月海、月陆、经向、纬向研究区域,采用核密度估计与Ripley's K函数的规格化函数-L函数相结合的GIS点模式分析方法,研究全月球撞击坑的空间模式。研究结果表明,全月球撞击坑分布形成了三个聚集中心,南北两极核密度低,东半球核密度高,西半球核密度低,北半球核密度高,南半球核密度低;月陆地区的核密度大于月海地区的核密度,在撞击坑直径范围1~500 km范围内,月陆地区的撞击坑数量是月海地区平均水平的5倍;全月球撞击坑的L（d）曲线随距离变化的过程中在总体上呈现先增后减的态势,经向、纬向研究区位在不同空间尺度上的聚集程度存在差异。     

一种基于三维形貌的深空星体表面撞击坑自动提取方法

类地深空星体表面撞击坑的自动提取对着陆区选择、自主导航、星体演变研究具有重要意义。以三维形貌数据为基础,提出了一种基于等值线关系分析与形态学精确拟合的深空星体表面撞击坑自动提取方法。首先,从三维形貌数据中提取并保留满足圆度约束的等高线;其次,依据撞击坑的空间形态特征,分析这些等高线之间的相互关系,以初步确定撞击坑的位置;最后,应用形态学分析方法精确确定它们的边缘和位置信息。以月球月海带区域和火星水手峡谷东部区域的DEM数据进行实验,结果表明该方法与传统的撞击坑提取方法相比,具有更高的正确率、稳定性和实时性。     

融合嫦娥一号CCD影像与DEM数据的月球撞击坑自动提取和识别

针对现阶段月球撞击坑定量信息提取不足和误提取的问题,本文提出了一种融合CCD影像和DEM数据进行撞击坑的自动提取及识别的算法。（1）在太阳光照下,撞击坑的影像特征满足特定的规律,通过条件匹配在CCD影像中提取撞击坑;（2）在DEM中,利用撞击坑坑壁点的坡向值的连续性,对影像中误提取的撞击坑进行剔除;（3）在DEM中,利用撞击坑边缘点法向量的突变性,提取撞击坑边缘点并进行拟合,计算撞击坑的参数,通过坑底点云所占比例以及剖面线特征识别撞击坑的类型。经过“嫦娥一号”影像与DEM数据的验证,该算法在高纬度月球撞击坑分布均匀的区域应用效果较好。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。     

基于Apollo图像的月表撞击坑自动提取

撞击坑是月表的主要形貌单元.研究月表撞击坑的形状与分布特征对描述月表撞击过程与演变规律有很大帮助.根据月表撞击坑的真实形状,提出了一套椭圆形撞击坑自动提取方法,其主要包括3个步骤:图像预处理、边缘检测与约束参数的Hough多椭圆分层检测.与人工提取结果比较,月表撞击坑自动提取的总体准确率在76％以上(其中比较大的撞击坑的检测率可以达到83％). 统计检测结果表明,当撞击坑的长半轴D＜ 160m时,其累积大小频率分布曲线撞击坑个数N与D-3.8有明显的线性关系.     

火星伊西底斯平原的壁垒撞击坑：遥感分析及环境启示意义

伊西底斯平原是中国首次火星探测任务“天问一号”的预选着陆区之一,地表广泛发育指纹地形和壁垒撞击坑。壁垒撞击坑具有一层或多层流态化的连续溅射物,一般被认为是地下富含水/冰的地层（以下简称“地下水冰层”）与超高速撞击体作用的产物,是分析火星当前和过去地下水冰层的关键研究对象。基于高分辨率影像,本文采用影像解译、形貌分析、撞击坑统计定年等方法,开展了伊西底斯平原壁垒撞击坑的遥感综合分析。解译发现该平原目前共存在120个壁垒撞击坑,它们的最小直径为1.5 km,连续溅射物平均分布在撞击坑周围约1.3个半径范围之内,且外观不规则程度（弯曲度）高。采用撞击坑直径—频率分布定年方法确定了15个连续溅射物保存完整的壁垒撞击坑的绝对模式年龄（地质年龄）,发现它们全部形成于亚马逊纪。根据连续溅射物与指纹地形的空间叠加关系,本文推断构成指纹地形的锥状物形成于2.38—3.24 Ga（早亚马逊纪）。它们更可能是大量岩浆流过湿润或冰冻地面时下覆（融化）水分迅速气化而发生爆裂并冲破岩浆形成的无根锥/伪火山口。根据撞击坑直径和挖掘深度之间的经验关系,本文揭示伊西底斯平原有利于形成壁垒撞击坑的地下水冰层的平均埋藏深度至少稳定保持在1 km,并可能因火星自转倾角周期性变化对气候的影响而发生0.1 km的小幅上升或下降。本文研究成果对于重建伊西底斯平原地下水冰环境演变历史具有重要科学意义,并有望得到中国“天问一号”巡视器和轨道器次表层探测雷达探测结果的验证。     

基于特征匹配的月球撞击坑自动提取研究

本文提出了一种基于特征匹配的撞击坑自动提取算法,该算法以单个撞击坑的5个典型影像特征为依据,用最大类间方差法将月面影像分割为暗区、亮区和背景3类;再使用区域生长将离散点聚合,通过特征匹配找出属于同一撞击坑的暗区与亮区,并利用八方向Sobel算子获取边缘控制点并拟合边缘。经过"嫦娥一号"和"嫦娥二号"部分遥感影像的验证,该算法对于纬度较高地区的月面影像提取效果较好,已成功应用到数字月球平台进行全月展示。     

透视投影下的月面撞击坑地形恢复算法研究

针对嫦娥三号将携带巡视器在月面展开科学探测任务过程中对高精度撞击坑地形的需求,提出了透视投影下基于SFS的月面撞击坑地形恢复算法。采用Lommel-Seeliger反射模型模拟月表反射,得到透视投影下的反射方程,通过撞击坑边缘点梯度约束以及地形表面连续性约束,将反射方程正则化,最终通过求解,实现了撞击坑在透视投影下的三维恢复。采用模拟影像和真实月面影像对算法的正确性和可行性进行了测试。实验表明,所提出的算法能够有效的进行透视投影下的撞击坑地形恢复,且精度高于现有SFS算法。     

利用VLBI观测量对月球天平动参数解算及着陆器定位和测速的改进

在嫦娥三号探月工程中,月球天平动参数是影响其着陆器定位精度的重要参数,研究月球天平动参数估计方法对于中国探月工程的发展具有重要意义。目前,月球激光测距（lunar laser ranging,LLR）是解算月球天平动参数的常用方法,该方法通过数值拟合将拟合系数放在历表文件中供用户读取。首先,基于差分甚长基线干涉测量技术（very long baseline interferometry, VLBI）解算月球物理天平动参数,其仿真结果表明,与DE421星历的插值结果对比,其欧拉角$\Omega$、$i$和$\mu$的改进值分别补偿至-0.692 4″、0.009 6″和-0.009 7″;然后,基于补偿后的月球物理天平动参数求解着陆器坐标和速度,结果显示,相比于补偿前, 着陆器在X、Y、Z方向的定位精度分别提高了24.204 m、0.405 m、1.996 m,速度误差的估计精度也分别提高了0.010 6 m/s、0.013 5 m/s、0.007 2 m/s。上述研究结果可为未来月球天平动参数解算的相关研究提供参考。     

利用LSTM网络预测月球物理天平动参数

利用中国探月甚长基线干涉测量（very long baseline interferometry, VLBI）观测数据改进月球物理天平动参数的预测精度,对于着陆器和巡视器的精密定位具有重要意义。利用VLBI单点定位模型解算得到“嫦娥三号”（Chang’E-3,CE-3）着陆器的坐标和物理天平动,分别采用循环神经网络（recursive neural network, RNN）和长短期记忆（long-short term memory, LSTM）网络进行物理天平动的预测。选取月球着陆器的坐标和VLBI观测量作为输入量,将3个欧拉角Ω, i, μ作为输出量,将11 323个样本用于训练,2 315个样本用于测试,2 315个样本用于验证,1 000个样本用作与预测结果进行对比。结果显示, 验证集的数据经过1 000次训练和9次迭代训练后的梯度约为6.2×10-5(″)/s,证明了LSTM网络与RNN的可靠性。LSTM网络和RNN的3个欧拉角的预测精度分别达到了97.8%、99.7%、97.2%和95.2%、98.5%、95.8%,LSTM网络的预测精度更高。与DE421星历对欧拉角的预测结果进行比较,结果证明了LSTM网络预测精度更高。     

结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演

重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正（direct standardization,DS）算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6, 模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度。     

月球地形特征认识及增强可视化

长期以来人们生活在地球上,已形成了基于地球的习惯式视觉感受与空间认识,对其他星体地貌与现象的认知和识别成为新的挑战。基于月球与地球地形地貌上的差异性认知,研究地球认知转移的月球地形地貌的增强可视化,能够让人们更加直观地认识月球地形地貌。对比分析月球与地球的地形在地貌类型、地表色彩体系和地形起伏的异同性,建立基于地球认知转移的月球地形增强可视化的认知基础;构建月球与地球地形可视化要求的相似性和差异性,对撞击坑、月海、月陆、月溪等月球的典型地貌和区域地形进行了晕渲参数调整,分析月球地形在不同参数下的晕渲效果,实现月球地形增强晕渲可视化;揭示了月球地形可视化既要借鉴地球可视的认知转移（如暗色-低地形,亮色-高地形）,又要打破地球特定思维造成的可视化误解（如白色-雪线、绿-植被）,制作符合月球自身特征的可视化体系。     

中国月球地形制图研究进展

月球地形制图是了解月球形貌构造,开展月球工程探测及科学研究的基础性工作。自从发射嫦娥一号月球探测卫星以来,中国正式步入月球与行星制图研究的行列。首先,回顾了国内外月球探测与地形制图的基本情况;然后,结合中国嫦娥工程中在月球地形制图领域的研究工作,从月球地形制图标准体系建设、月球地形制图产品研制、月球地形制图理论及技术研究3个方面介绍了中国在月球地形制图领域开展的研究进展和取得的初步成果;最后,总结了当前月球地形制图研究领域中存在的关键理论和技术难题,并探讨了下一步亟需开展的研究工作,可为中国未来的月球地形制图研究提供借鉴。     

泸定Ms 6.8地震诱发滑坡应急评价研究

2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。     

一种新的北斗卫星钟差预处理方法

为了提高卫星钟差预报的精度,针对钟差数据中量级较小的误差,提出了一种基于中位数的小波阈值法钟差数据预处理策略。首先,利用小波阈值方法将钟差数据进行分解,得到分解后的高频系数和低频系数。然后,利用中位数法处理各层影响阈值设置的高频系数,通过处理后的高频系数计算阈值,从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后,用北斗二号卫星钟差数据进行了验证,结果表明,利用所提方法处理后的钟差数据建模,小波神经网络（wavelet neural network,WNN）模型预报的精度提高约14.1%,预报稳定性提高约19.7%。该方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差,改善钟差数据质量,从而提高模型钟差预报的精度。     

一种基于LM算法的多波束横摇残差改正方法

针对多波束测深系统由于存在运动残差而产生横摇误差,从而导致数据条带边缘呈现“波浪”状周期性起伏的问题,提出了一种基于列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt,LM）算法的多波束横摇残差改正方法。该方法首先建立水深与横摇残差之间的函数关系式,然后采用非线性最小二乘LM算法并结合剖面趋势线构建思想进行横摇残差提取,最终实现对海底地形的改正。实例计算结果表明,改正后地形过渡更加平滑,趋近真实海底;左、右舷剖面水深标准差降低约50%,而剖面水深均值则几乎不变;对两组横摇序列进行相似性计算,初步判断横摇残差包含延时与杆晃影响。所提方法能够较准确地提取系统横摇残差,改正后海底地形起伏相对标准差明显降低,有效地削弱了运动残差对多波束测深数据的影响。     

2022年汤加火山喷发对中国大陆地应变观测的影响分析

2022年1月15日汤加火山剧烈喷发产生了波及全球的大气重力波,距离火山8 736~12 758 km的中国大陆所有地应变观测站清晰记录到由此产生的短时地表应变变化。应用小波分析方法系统分析了中国近200个地应变观测站记录数据的时空响应与频率特征,主要表现为:由大气重力波激发的短时地表应变变化的持续时间约为1.5 h,其中能量最强的变化集中在前40 min,面应变平均变幅约为186×10-10,呈现出单脉冲起伏状变化,形态具有很强的一致性,具备兰姆波传播属性;短时地表应变变化的平均传播速度约为310 m/s,与大气重力波传播速度基本一致。部分观测站还记录到绕地球一圈后再次到达的大气重力波对地表的作用。这是首次通过大范围布设的高精度地应变观测仪记录到大气重力波作用于地表的痕迹,有助于认识地壳运动和大气圈层相互影响的机制。     

铁路隧道钻爆法施工智能管理的安全质量进度知识图谱构建方法

复杂艰险的山区环境和不确定的地理地质条件是影响铁路隧道施工建设安全、质量和进度的关键因素,面向智能化、精准化的施工管理,提出一种铁路隧道钻爆法施工安全质量进度知识图谱构建方法。首先,根据铁路隧道施工建设过程中与安全质量进度关联的人机料法环5类关键要素的概念与语义关系,设计了模式层自上而下和数据层自下而上双向协同的构建方式;然后,抽取实体及关系并进行融合、存储,完成模式-数据关联的知识图谱构建;最后,以某新建铁路隧道出口工区施工事件为例构建实例图谱。结果表明,该方法构建的知识图谱精细刻画了影响安全、质量和进度的关键要素属性、要素间语义关联关系以及互馈作用关系等,为铁路隧道钻爆法施工全过程的安全质量进度整体性、系统性的智能化管理提供了关键支撑,也为铁路隧道工程数字孪生奠定了基础。