醉翁之意不在“山水” “奋进”号绘出绝密军事地图

“奋进”号航天飞机于今年 2月 11日在佛罗里达州卡纳维拉尔角的肯尼迪太空发射中心升空 ,载有来自美国、德国、日本的 6名宇航员 ,第二天即展开工作 ,利用新研制出的三维测绘雷达测绘地球立体地貌。经过 11天紧张的工作 ,于 2月 2 1日完成了地球测绘任务。“奋进”号这次太空之旅的任务对外声称是地貌测绘 ,但说穿了 ,其实就是为了测绘军事价值极高的立体地图。地图绘制完成后 ,五角大楼的专家们就可以对全球军事与经济目标一览无遗 ,从而掌握最清晰最详尽的地理信息。这次测绘 ,取得了从北纬 6 0°到南纬 5 4°之间的数据 ,把地球 75 %的…     

普通测量学、地形测量学

CH20060810对SRTM3和GTOPO30地形数据质量的评估=Quality Evaluation of Topographic Data from SRTM3and GTOPO30/陈俊勇(国家测绘局)∥武汉大学学报(信息科学版).-2005,30(11).-941~944高分辨率的地形数据在基础地理信息系统、地球重力场建模和大地水准面求定等工程中至关重要。SRTM有3″×3″(SRTM3)和1″×1″(SRTM1)两种分辨率。就全球而言,SRTM3的原始数据已于2004年解密。SRTM3的高程基准是EGM96的大地水准面,平面基准是WGS84;标称绝对高程精度是±16m,绝对平面精度是±20m。SRTM3的数据只覆盖60°N至54°S带…     

多源星载SAR地形干涉测量精度分析

星载InSAR技术具有高效率、高精度获取全球DEM数据及其他增值产品的优势，是地形测绘领域的研究热点。本文综合利用国内外多源星载SAR影像数据，开展地形干涉测量试验及精度对比分析，旨在为全球测绘提供技术参考。现有的X/C/L波段卫星SAR系统，如COSMO-SkyMed、GF-3、ALOS-2获取的干涉数据集，在青海典型复杂地形实验区均成功获取了DEM数据产品。分析结果表明，在3种典型数据源中，基于COSMO-SkyMed干涉测量DEM的精度与细节质量相对较高，GF-3干涉结果次之，ALOS-2数据也实现了较好的地形测图精度。相关结果从侧面论证了国产GF-3数据具备在空间基线合适的条件下获得高精度DEM数据产品的潜力。     

星载SAR水下地形和水深遥感的最佳雷达系统参数模拟

根据星载合成孔径雷达 (SAR)浅海水下地形和水深成像机理 ,建立了浅海水下地形和水深雷达后向散射截面仿真模型。该模型包括奈维 斯托克斯方程、谱作用量平衡方程和雷达后向散射模式。利用该模型仿真结果 ,探讨了不同波段 (P、L、C和X)、不同极化 (VV和HH)和不同入射角 (2 0°— 70°)的星载SAR测量浅海水下地形和水深的能力。研究结果表明 ,浅海水下地形和水深遥感的最佳波段为P波段 ,L波段次之 ,C波段比X波段要好一些。VV极化SAR的测量能力要强于HH极化。 2 0°— 40°是星载SAR测量浅海水下地形和水深的最佳入射角范围。     

一种利用卷积神经网络的干涉图去噪方法

干涉图滤波是合成孔径雷达数据处理的关键,引入卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）进行干涉图去噪。首先,采用自编码器结构进行非监督学习,将干涉图去除局部地形坡度相位,所得残余噪声作为模型输入;然后将模型输出结果与去除的局部地形坡度相位相加,生成滤波结果。利用航天飞机成像雷达数据和哨兵一号A(Sentinel-1A)卫星数据,通过与Goldstein滤波器、均值滤波器、Lee滤波、Frost滤波、改进的去噪卷积神经网络（denoising convolutional neural network,DnCNN）进行对比实验,结果表明,该方法对干涉图相位质量有很大的改善,不仅能够较大程度地抑制噪声,而且能够更多地恢复出图像细节,保持干涉条纹边缘连续性。     

利用残差地形模型空域法精化局部地球重力场

陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短...     

利用弹性反馈神经网络融合ASTER GDEM和SRTM1高程数据

由于数据获取与后期处理方式不同,先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermalemissionandreflectionradiometerglobaldigitalelevationmodel,ASTERGDEM)和航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)数据在高程精度上存在差异,采用弹性反馈（resilient backpropagation,RProp）神经网络算法对二者进行融合处理,实现优势互补以提升高程精度。选取两个黄土丘陵沟壑地貌样区分别用于模型建立与效果验证,1∶10 000高程精度为参考数据,在建模样区应用RProp神经网络算法构建ASTER GDEM高程校正模型、SRTM1高程校正模型、ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,同时应用误差反向传播(back propagation,BP)神经网络建立ASTER GDEM与SRTM1高程融合模型,将这些模型的高程精度优化效果进行对比,并在验证样区检验RProp融合模型的可行性。结果表明,RProp融合模...     

民用InSAR地形测绘卫星工程关键技术

InSAR地形测绘是SAR卫星最为典型的应用任务之一。SRTM与TanDEM-X卫星分别开创了10 m精度以及4 m精度的全球DSM先河。L波段差分干涉SAR(L-Band Differential Interferometric SAR,L-SAR)卫星是我国第一组L波段干涉SAR编队卫星系统,卫星可完成1∶5万比例尺地形图测绘任务。随着L-SAR卫星的示范效应逐步扩展,国产小卫星也逐步跟进,以高景二号和宏图一号代表的小卫星开启了小卫星测绘先河。本文从卫星工程的角度,阐述了SRTM、TanDEM-X以及L-SAR卫星的关键技术,较为全面地介绍了当前SAR卫星的发展状况,有助于理解卫星工程的层次性特点,并讨论SAR卫星的未来趋势,为面向行业应用的卫星研制提供参考。     

基于DEM的低相干区SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)进行DEM提取和微小地表形变测量的关键技术之一.常规的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形平坦区域可以获得可靠的结果,但是在地形起伏较大的区域却容易产生误差的传递,致使其结果无法准确反演地表形变信息.为此,提出了一种基于DEM的SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法借助美国航天飞机测绘任务(SRTM)获得的DEM信息指导SAR干涉图解缠,以提高解缠的速度和精度.通过与常规卡尔曼滤波解缠算法的结果比较分析表明,利用SRTM DEM地形信息指导卡尔曼滤波相位解缠尤其能够提高低相干区域相位的解缠精度.     

天绘二号卫星工程设计与实现

天绘二号卫星系统是我国首个基于干涉合成孔径雷达技术的微波测绘卫星系统,也是我国第1个近距离编队卫星系统,是国际上继德国TanDEM-X系统后的第2个微波干涉测绘卫星系统,并在国际上首次提出了通过设计双频成像解决干涉相位绝对模糊问题的方法,彻底摆脱了对地面控制数据的依赖。该系统工作于X频段,设计分辨率为3 m,处于500 km的太阳同步轨道,由两颗对等的卫星组成,采用异轨道面卫星编队、一发双收雷达收发模式的技术体制,可以快速测制全球数字表面模型和雷达正射影像。本文通过对干涉基线体制、卫星编队构型及雷达收发模式的选择,提出了天绘二号卫星技术体制;并从系统任务、主要性能及组成3个方面进行了工程设计;从总体论证、关键技术攻关及验证、型号研制3个阶段阐述了工程实现情况;最后介绍了卫星系统在轨测试验证情况。测试结果表明,所有指标达到了工程设计要求,产品精度与TanDEM-X系统相当,满足1：5万比例尺测图精度要求,从而验证了天绘二号卫星工程设计思路正确,工程实现的方法合理可行。     

卫星轨道和大气延迟误差联合校正的山地DEM提取

针对轨道误差和大气延迟误差是制约ALOS PALSAR数据快速获取大面积及高精度数字高程模型的主要因素这一问题,该文提出一种基于埃尔米特(Hermite)插值和高程大气模型对两种误差进行联合矫正的方法。首先,采用埃尔米特插值法对轨道矢量数据进行插值,以提高去除平地效应的效果;然后,建立高程与相位之间的线性模型,去除与高程相关的大气延迟误差;最后,进行相位高程转换得到数字高程模型。利用陕西省彬县地区的两景ALOS PALSAR数据进行实验分析。结果表明,该方法获取的数字高程模型以航天飞机雷达地形测绘使命为参考的均方根误差为14.48m,比常规干涉方法获取的结果有很大的提高,证明了该方法的有效性。     

利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的单层位模型

本文提出了处理卫星重力梯度数据以确定高分辩力重力场模型的单层位法并对其中的独立估计法进行了误差分析，数字结果显示：当卫星高度为200km，卫星数据网格宽度为15′，卫星重力梯度数据的精度为2×10~(-3)E时，利用独立估计法可得到分辩力为1°×1°（100km）的全球重力场模型，其重力异常精度小于1（mgal）；若卫星高度降至160km，卫星重力梯度数据的精度达到3×10~(-4)E，则获得的重力场模型的分辩力可提高到0.5°×0.5°（50km），其重力异常精度仍小于1（mgal）。     

美国航天飞机雷达地形测绘使命简介

对美国最近刚完成的航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）的背景，主要硬件的功能，数据的处理与分发及其主要的数字产品作了扼要介绍。     

InSAR技术在海岛礁测量中的应用

针对海岛（礁）地形测绘面临的困难,应用雷达干涉测量（InSAR）技术提取了海岛（礁）数字高程模型及海岛岸线。介绍了雷达干涉测量的基本原理及数据处理流程,利用厦门地区的ERS-1/2串联飞行的雷达数据,进行了相关实验,提取了某海岛的数字高程模型;提出了一种基于InSAR相干图的海岛岸线自动提取方法,该方法主要通过对InSAR技术生成的相干图进行自适应阈值分割、边缘检测等处理,自动获取海岛岸线信息。实验证明InSAR技术是进行不易/不宜到达的海岛（礁）地形测绘的一种有效的技术手段。     

基于卷积神经网络的数字高程分辨率提高方法

现行公开的全球数字高程模型(DEM)是利用卫星雷达成像(SRTM)或遥感倾斜摄影反演计算得到的,目前公开免费的数据最高水平分辨率为30 m,付费数据约为10～15 m,两种模式下的分辨率均不能满足工程设计的精确度要求。分辨率的进一步提升较为困难,主要受制于卫星传感器的分辨率、采样率等。尝试设计一种新方法来提高数字高程的分辨率,即基于已有的高精度实地测绘数据,采用全卷积神经网络的图像超分辨率算法构建卫星高程数据与实地测绘数据之间的映射关系,从而提高公共DEM的分辨率。实验结果表明,该方法将卫星数字高程的水平分辨率提高了3倍,且不同地区地形样本的峰值信噪比均能提升2 dB左右。     

“天绘一号”卫星无地面控制点EFP多功能光束法平差

无地面控制点卫星摄影测量是实现全球测绘的有效手段。实现无地面控制点摄影测量主要途径包括:一是卫星姿态稳定度达到1×10^-6(°/s);二是高精度的姿态测定系统;三是摄影测量光束法平差处理。以往受制于技术等因素, 实现无地面控制点摄影测量只能依靠摄影测量光束法平差技术。“天绘一号”卫星研发了集相机在轨标定、全三线交会光束法平差、角元素低频误差补偿及偏流角效应改正为一体的EFP多功能光束法平差技术, 并通过“天绘一号”卫星影像数据对该技术进行了验证。实验结果表明:无地面控制点定位精度达到10.3 m/5.7 m(平面/高程), 满足测制1:5万比例尺地形图精度要求     

星载激光测高技术在地形测绘中的应用研究

当前地形测绘技术已由过去的野外测绘发展为利用多种手段进行自动测绘,而利用机载或星载激光雷达进行地形测绘是一种先进的测绘手段,目前在国际上已被普遍采用。该方法与传统的野外测绘比较,具有全天候、精确性高、实时性强等诸多优点。本文主要介绍利用星载激光雷达和航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)来建立地面高程模型的方法,并对其结果进行综合评价。     

基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例

为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明:在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8;SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m;当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。     

InSAR时空基线对DEM精度的影响分析

InSAR是获取全球DEM的重要手段。然而InSAR地形测绘过程中极易受各类干涉要素的影响,其中基线是重要的干涉要素之一。本文采用天津地区40景TerraSAR-X影像构成的780个干涉对,定量分析了时空基线对InSAR地形测绘的影响,试验结果表明,空间基线越大,高程精度越高,两者呈幂函数关系;时间基线越大,高程精度越低,两者呈线性函数关系。因此在地形测绘过程中,应在确保相干性的前提下采用尽量长的空间基线,同时确保足够短的时间基线,消除时间失相干的影响。本文为国产SAR卫星的构型设计提供了技术参考。     

采用小波分析的SRTM DEM与ASTER DEM数据融合

为了利用航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)与先进星载热反射和反辐射仪数字高程模型(ASTER DEM)的互补信息,提出基于小波分析的多源DEM数据融合方法,以我国秦岭典型高山峡谷地貌类型区为试验样区,选取相同位置的SRTM DEM与ASTER DEM数据,通过重采样、数据配准等步骤形成融合数据源;对小波分解的低频系数作基于邻域像素关联性的融合,高频系数采用像素点绝对值取大的融合,生成融合DEM。并把融合前与融合后的数据分别与1∶5万高程库数据作精度比较,总体统计与抽样检查表明融合DEM精度较源数据均得到了提高。该融合技术为应用SRTM DEM与ASTER DEM生成精度和可靠性更高的DEM产品提供了可行方案。