面向城区和山区的ERA5再分析地表温度降尺度

地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数,如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区,在ERA5 0.1°分辨率地表温度订正基础上,构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度,并与Landsat 8 TIRS反演地表温度进行对比分析,以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明：不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征,纹理精度显著提高,但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大,城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16—1.79 ℃、1.61—2.49 ℃,地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象;随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大,总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大,而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。     

利用流域边界和坡向差自动提取山脊线

目前山脊线的提取方法以地表曲率分析为主,其成果山脊线连续性差,实用性较难保证。其他基于流水模拟的方法也有提取成果与山脊线定义不相符等缺点。本文介绍了一种整合地表曲率分析和流水模拟2种方法各自优势来提取山脊线的方法。该方法以地表流水模拟提取的流域边界为基础,并以边界两侧地形坡向差值为地表曲率代用指标,对流域边界进行筛选来提取山脊线。本文方法具有成果山脊线连续性好、地形代表性高的特点;并能够正确提取绝大多数的地形山脊线,具有较高的几何精度。     

利用洪涝模型进行城市内涝风险快速识别与预警

中国越来越多的城市面临暴雨内涝问题,如能提前发布内涝预警,可防患于未然。基于水力学的精细化洪涝模型可对城区暴雨、洪水在河道、地表、管网的流动过程进行全程模拟,获得地表内涝积水过程、范围、水深等信息,为实现内涝识别和预警提供数据支撑。在利用精细化洪涝模型构建暴雨-内涝情景库的基础上,提出了利用情景匹配模式针对预报降雨发布城市内涝预警的方法。城市地表复杂,排水设施数据质量参差不齐,采用多模式概化方法尽可能详细地刻画决定内涝模拟效果的局部微地形,地表模型与管网模型采用多种耦合方式,实现了城区内涝的精细化模拟,能够进行内涝风险的精准化快速识别。以中国北京市城区为例,通过城区精细化洪涝模型对多种降雨条件下的暴雨情景进行模拟与分析,构建了北京城区的暴雨-内涝情景库。以道路和桥区为重点关注对象,在暴雨预报之际,结合暴雨与情景库特征参数快速识别有内涝风险的道路、桥区及其他区域并依此进行内涝风险预警,可指导相关部门合理安排交通管制、有效部署排涝力量。     

基于随机森林算法的地表温度降尺度研究

地表温度(land surface temperature,LST)是地面能量平衡等模型中的重要参数之一。高时间分辨率的遥感LST可通过降尺度处理实现空间分辨率的提高,这对详细的LST时空分布监测具有重要意义。以北京市为研究区,选择Landsat8 OLI/TIRS数据,通过改进的单窗(improved mono-window,IMW)算法反演LST作为验证数据,在计算归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化差值建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)等多种遥感指数并模拟至1 000 m空间分辨率的基础上,联合空间分辨率为1 000 m的MODIS/LST产品,利用随机森林(random forest,RF)模型实现LST(100 m空间分辨率)降尺度,并与多因子回归方法和基于植被指数的LST锐化算法(TsHARP)2种常用降尺度方法进行对比。实验结果表明:以模拟Landsat/LST作为降尺度数据源,RF方法降尺度LST的均方根误差(root-mean-square,RMSE)为2.01 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.16 K和0.44 K;针对MODIS/LST降尺度时,RF方法的RMSE为2.29 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.42 K和0.50 K;针对不同地表类型,RF算法降尺度效果不同,其中高植被覆盖区表现最优,RMSE为1.81 K;城镇表面因其空间异质性,RMSE则达到了2.75 K。     

基于GL30人口空间化尺度适宜性探究

人口统计数据的空间化能真实地反映人口空间分布情况,对研究人口分布的区域差异及其发展过程起指导作用,在此过程中,空间化格网尺度效应影响着模型的精度。为探究人口空间化的尺度适宜性问题,本文以四川省为研究区域,基于全球地表覆盖数据(Globle Land 30,GL30)及其派生的网格数据,对四川省2010年人口普查统计数据进行了人口空间化模型的尺度效应探究。通过基于人口密度、地表覆盖类型实现了研究区域的二次分区,实现了模型精度的提高。在此基础上,探究了县级尺度上在30 m、240 m、450 m、660 m、870 m、1 080 m 6个网格尺度上人口空间化的精度,得出县级尺度上在450 m网格尺度下,人口空间化精度最优。     

基于小波分析的线状特征数据无级表达

利用小波分析提出了线状特征空间数据的多尺度一致性无级表达模型，研究了基于该模型获取整数尺度上的地理信息，以及通过增量、连续地增补细节来获取分数尺度上的过渡地理信息，从而获取任意尺度上不同详细程度的地理信息的方法，动态地实现了线状特征空间数据的无级表达，并给出了实验结果。     

ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPSIPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。     

多频率多极化地表辐射参数化模型

发展了针对对地观测系统被动微波辐射计AMSR-E应用的裸露地表辐射模型。首先，利用1993年法国INRA地面试验数据对AIEM在宽波段高频率和大角度的辐射信号模拟能力进行评价。验证结果表明，AIEM模型模拟值与地面实测数据吻合很好，说明AIEM模型能很好模拟宽波段和大角度的辐射信号。在此基础上，用AIEM模型建立了一个针对AMSR-E传感器参数配置．包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库。利用AIEM模拟数据和地面实测数据对目前人们使用的半经验地表模型进行了比较和分析，发展了多频率多极化的地表辐射参数化模型——Qp模型。该模型中，地表粗糙度对辐射信号的影响通过粗糙度参数Qp来表示。参数Qp可简单表示为均方根高度与相关长度的比值（s／l）。从Qp模型与AIEM模型模拟的发射率比较结果来看，它们之间的绝对误差很小，不超过10^-3因而，本文发展的参数化模型可用作模拟地表辐射的前向模型，如用于估算AMSR-E传感器的亮温值，同时模型的发展有利于提高人们对辐射机制的理解和认识。     

VLBI、卫星网和地面网联合平差的数学模型

本文同时顾及地面网尺度系统误差和卫星网尺度系统误差对各自网点坐标的影响,对联合平差中常用的两种7参数转换模型:Bursa模型和Molodensky模型进行了分析比较,在此基础上,提出了一种新的7参数转换模型;建立了甚长基线(VLBI)、卫星网和地面网联合平差的数学模型,并用模拟数据进行了数值分析,得到了一些有益结论。     

南京城市降雨淹没模拟及径流分析

针对强降雨引起的城市积涝以及相应次生灾害等问题,提出了一种基于暴雨洪水管理模型、GIS技术以及DEM数据、排水管网数据、降雨数据等数据的建立南京市暴雨积涝模型的方法,并利用该模型模拟了径流及淹没效果。结果显示:该模型是利用经验值率定方法对模型参数进行率定,率定结果较为符合实际情况,因此该模型能较好地模拟南京市的降雨积涝情况。通过对不同类型的降雨数据进行模拟分析,得出径流量的大小与降雨量强烈正相关,相关系数达0.9以上。径流的产生量还与降雨历时和平均降雨强度等其他因素有关。虽然南京主要降雨为峰值小、平均强度低的小雨,但是当降雨量超过设计排涝能力时,在地势低洼的地区容易出现积涝。     

基于卷积神经网络的地铁保护区风险源识别北大核心CSCD

城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段。为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别。首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位。试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点。     

一种面向虚拟地球的海面动态可视化优化方法

现有的虚拟地球中的海面可视化方法主要采用投影网格的方式组织海面格网,这种特殊的网格组织方式,导致其在反映不同海域差异性特征时存在缺陷。基于全球离散格网的海面可视化方法由于能够与虚拟地球离散的空间剖分相匹配,有效弥补了投影网格法的缺陷,因此更符合虚拟地球海面仿真应用的需要。然而现有的离散格网法存在绘制效率差、场景加载慢、需要修补格网缝隙等问题,限制了其应用发展。对此,本文在现有离散格网法基础上进行优化:首先,在数据结构上对传统等经纬度离散格网进行扩展,设计了一种面向GPU绘制的多尺度海面网格模型来组织管理海面格网;其次,为了实现风场驱动下的海浪动态绘制,在多尺度海面网格模型的基础上提出了一种支持实时风场更新的海浪动态绘制方法;同时,考虑到格网缝隙修补对系统效率的影响,本文针对海面格网特点并结合GPU技术提出了一种高效的海面格网缝隙修补方法。最后通过对比试验验证了本文方法的可行性和有效性。试验结果表明,本文方法绘制效率稳定,加载速度快,且能弥补现有方法在功能上的缺失,因此应用范围更加广泛。     

Fourier-based multi-scale representation and progressive transmission of cartographic curves on the internet

ABSTRACT

Automatic generation of multi-scale representations from the same spatial data source has been the research focus in map generalization for a long time. Based on the Fourier technique, this paper proposes a continuous, multi-scale representation model for progressive transformation of cartographic curves on the Internet. In our method, all the curves, whether closed or open, are depicted as periodical functions which are further expressed as Fourier series. The convergence degrees of the Fourier series are explored for different kinds of curves, and truncating frequencies are derived based on the similarity between the original and reconstructed curves. Using information theory and the Radical Law in cartography, the relationship between map scales and Fourier frequencies is established. Based on the proposed multi-scale model, we also introduce the principles and implementation of a progressive transmission method. Our method is evaluated using the contours from a topographic map. The results show that our model is a valid approach to multi-scale representation of cartographic curves.     

点群多尺度表达不确定性评估方法研究

空间数据的不确定性评估是保证数据质量的重要手段.由于点群多尺度表达的不确定性非常复杂,评价指标和评估模型是点群多尺度表达不确定性评估需要亟待解决的关键问题.本文围绕点群的多尺度表达和空间分析流程,确立了点群多尺度表达不确定性的评估内容为位置不确定性和空间分析结论的不确定性,建立了点群及其多尺度表达位置不确定性的评价指标...     

基于六边形格网的城市内涝洪水演进方法研究

基于六边形格网建模的方式研究城市内涝洪水的演进过程,采用离散格网的方法,建立了一种基于规则多尺度离散格网的城市几何模型,通过三维地形测量数据和二维建筑物矢量数据的融合,形成了规则的地表格网模型,该模型同时考虑了城市地形和建筑等特殊阻拦体。在此基础上,提出了一种逆向的水流推演方法,由洪水的状态反算演进过程,即以洪水的水淹深度为基础,通过与出(排)水口的连通性,计算水淹的范围,由此实现了城市内涝洪水的模拟推演。试验表明,本文方法能够有效地实现城市内涝场景的演进推演,可以为城市防减灾与应急决策提供科学依据。     

极坐标数字摄影测量理论与空间信息坐标体系初探

空间信息获取手段的多样性与数据处理的严密数学法则约束不变性,是航空航天新技术发展伴生的新矛盾。例如推扫式、变角摆头凝视、变焦距成像,航空平台动姿态、大角度飞行,高重叠、短基线效应,给处理收敛性、效率、精度、抗干扰性等带来挑战。为此基于仿生机器视差角原理和航空航天平台到地面成像的锥体投影本质,引入极坐标数学表达。文章探求了高分辨率影像稀疏性特征及病态奇异性和非收敛性破解方法,建立了一套视差角矢量极坐标处理数学模型,初步形成了极坐标理论;该方法在近景摄影测量与自由网光束法平差模型中,精度、效率、抗干扰性均有数量级提高,并在国际公开源代码3年以上,应用良好;在航空摄影测量及绝对网平差模型试验中进行了有效性验证,初步证明性能优于直角坐标处理方法;最后,给出多种应用、航天平台动姿态高阶解算特征,可望为航空航天多尺度全姿态空间信息（获取-组织-管理-存储-处理-应用）极坐标新体系构建奠定基础。     

网络环境下三维模型的多尺度数据组织方法

本文针对网络环境下海量三维模型数据的传输与可视化要求,探讨了三维模型数据多尺度组织方法.设计了基于点索引的三维模型几何数据结构,结合多尺度纹理表达,构建三维模型多尺度数据结构.在此基础上,基于四叉树结构构建分层分块的三维模型数据多尺度存储结构,从而适应三维模型数据的多尺度分块调度与传输,并通过实验验证该方法能根据三维场...     

指数型多尺度影像序列的C-V模型SAR岸线快速自动分割

为提高SAR影像岸线自动分割的精度和效率,针对传统二进制(影像序列生成的金字塔步长底数为a=2)多尺度C-V模型对初始条件敏感、收敛速度低的问题,提出指数型(影像序列生成的底数为a≥1)多尺度影像序列生成方法,本方法将传统多尺度影像序列的生成方式的底数2量化为a≥1的任意数,并应用筛选因素进行自动地快速识别海岸线。从海岸线分割结果和所需时间方面与已有传统二进制C-V模型算法进行对比,实验表明本文算法在保证精度的条件下单次迭代逼近海岸线的计算量上小于传统即二进制多尺度C-V模型的单次迭代计算量,总迭代次数有所减少,时间效率有所提高,提高了岸线自动分割的精度和效率。     

基于流域GIS空间建模的雨洪模拟方法

基于多层次GIS空间分析模型技术,系统地建立了从流域雨洪过程相关影响因子栅格化处理到产汇流过程模型的集成化模拟方法,首次实现了对流域内任意栅格单元内河道断面的径流过程线的可视化测算。同时还对于模型中单元水流长度与河道单元流速率定方法进行了优化改进。实例分析结果表明:模型结构更为严谨、参数设置更为科学,改进的技术方法对于福建汀江十年一遇洪水场次的模拟结果精度有明显提高,能够满足相关海绵城市规划应用需求。