多源卫星观测的全球海洋次表层温度异常信息提取

基于表层卫星遥感观测的中深层海洋遥感对于了解海洋内部异常及其动力过程有重要意义。如何从现有的海洋表层遥感观测资料提取海洋内部关键动力环境信息场是具有挑战性的海洋遥感技术前沿。本文采用支持向量回归(SVR)方法,通过卫星遥感观测获取的多源海表参量(海表高度异常(SSHA)、海表温度异常(SSTA)、海表盐度异常(SSSA)和海表风场异常(SSWA)),选择最优参量输入组合,感知海洋次表层温度异常(STA),并用实测Argo数据作精度验证。结果表明SVR模型可准确估算全球尺度的STA(1000 m深度以浅);当SVR输入变量为2个(SSHA、SSTA)、3个(SSHA、SSTA、SSSA)、4个(SSHA、SSTA、SSSA、SSWA)时对应的平均均方差(MSE)分别为0.0090、0.0086、0.0087,平均决定系数(R2)分别为0.443、0.457、0.485。因此,除了SSHA和SSTA外,SSSA与SSWA的输入对SVR模型的估算有积极影响,有助于提高STA的估算精度。在全球增暖与减缓背景下,该研究可为从表层卫星遥感观测提取海洋内部热力异常信息研究提供重要技术支持,有利于拓展卫星对海观测范围。     

全球海洋次表层温度异常遥感反演的季节时空变化特征

卫星遥感反演海洋内部多时相、大尺度热力结构信息对于了解海洋内部复杂、多维的动力过程有重要意义。本文采用随机森林回归模型，利用卫星遥感观测的海表参量（海表高度异常（SSHA）、海表温度异常（SSTA）、海表盐度异常（SSSA）和海表风场异常（SSWA）），反演不同季节、不同深度层位（1000 m深度以上）的海洋次表层温度异常（STA），并用Argo实测数据作精度验证，采用均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）以及决定系数（R²）评价模型在全球及洋盆尺度上的反演精度。结果显示，全球海洋16个深度层位的平均R²在春、夏、秋、冬四季分别为0.53、0.60、0.54、0.66，NRMSE分别为0.051、0.031、0.043、0.044。随着季节的变化，模型反演性能有所波动。模型在印度洋的反演效果最佳，不同季节、不同深度层位上的平均R²和RMSE分别为0.71和0.18 ℃，而大西洋的反演精度最低，平均R²和RMSE分别为0.46和0.25 ℃。研究表明随机森林模型适用于全球不同季节的STA遥感反演，且在不同洋盆上均有较好的反演效果；不同季节上，上层STA有明显变化信号，空间异质性显著，但300 m以深，STA信号较弱且基本不随季节变化。本研究可为长时序、大尺度海洋内部参量信息遥感反演与重建提供依据，有助于进一步发展深海遥感方法。     

基于小波降噪和神经网络的GPS高程时序预测模型

全球定位系统（GPS）时序数据预测的工作中发现，通常时序数据中含有的噪声会干扰数据预测的结果.为了降低时序数据中噪声对预测结果的负面影响，将提升小波阈值降噪技术和长短期记忆（LSTM）神经网络相结合，实现一种GPS时序数据降噪预测模型.该模型在预测之前首先利用提升小波与平滑阈值函数对GPS时序数据中的噪声进行剥离，然后构建多层LSTM神经网络对时序数据进行单步预测.通过实验与多种时间序列预测模型进行对比，结果表明所提出的LSTM预测模型对GPS时间序列的预测具有较强的适用性和较高的准确性.      

GF-6影像应用于林地与非林地识别的潜力分析

为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像（GF-6）在林地与非林地上的识别贡献，本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区，采用特征优选（RFE）与随机森林（RF）相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库；然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类，并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明：GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要，引入红边信息可将总体分类精度提升2%，其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显；多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%~4.1%，单时相分类结果6月最好，9月次之，12月最差；特征优选可以有效减少数据输入维数（46到15），并取得最高分类精度，在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献，具有较强的应用意义。     

基于Allan方差和SVR的MEMS陀螺仪随机误差分析与预测

为了使低成本MEMS陀螺仪数据的精度更高，本文提出了一种混合核函数支持向量回归（SVR）的MEMS陀螺仪随机误差预测模型，并通过粒子群优化（PSO）算法对模型参数和核函数参数进行优化；同时通过Allan方差法对SVR预测前后的MEMS陀螺仪随机误差数据进行分析。试验结果表明：混合核函数SVR对MEMS陀螺仪随机误差的预测准确度可达99.99%；当MEMS陀螺仪所处状态不同，但噪声特性相同时，可采用统一的SVR预测模型预测随机误差，研究结果为进一步用于MEMS陀螺仪的实时误差补偿中提供依据。     

长短时记忆网络TS-InSAR地表形变预测

预测地面沉降对于城市基础设施损害的早期预警和及时采取补救措施具有重要意义。本文提出基于时序InSAR数据采用长短时记忆网络（LSTM）模型来预测地面沉降。以香港国际机场为研究区域,基于Sentinel-1A升轨影像利用时序雷达干涉技术（TS-InSAR）获取2015年—2020年机场时序地面沉降监测InSAR结果;利用机场时序InSAR形变结果建立堆叠式LSTM预测模型,并将预测结果与InSAR真实结果进行对比分析。结果表明,2015年—2020年香港国际机场地表垂直方向的平均形变速率为-19—5 mm/a。预测值与真实值的拟合均方根误差和平均绝对误差均较低,分别为0.75 mm和0.61 mm,同时其相关系数为0.99,表明LSTM预测模型在点级尺度上具有良好的性能,能够基于时序InSAR数据较准确预测地面沉降。但预测过程中发现,LSTM模型不适合长期预测,长期预测会出现失效性。本文提出的堆叠式LSTM预测模型可以作为一种有效方法来预测地表形变,尽管LSTM模型只是适用于短期预测,但其预测结果可用于辅助决策、早期预警和减轻危害。     

时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟

高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C₀)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C₀与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C₀ 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。     

诱发因素影响下的滑坡参数优化预测模型研究

在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。     

时变参数PGM（1,1）模型在变形监测中的应用研究

给出了时变参数PGM（1,1）模型的数值解法,比较了其与GM（1,1）、PGM（1,1）模型的预测精度,分析了灰区间作为预测结果的可靠性。     

基于粒子群优化的支持向量机在地表沉降预测中的应用

讨论了利用粒子群优化（PSO）算法来优化选择支持向量机（SVM）参数的原理，分析了三种方法在地表沉降预测中的实例，结果表明PSO-SVM模型预测精度高。     

恶意软件的特征、危害性及其防范与清除方法

恶意软件已成为社会公害,其泛滥是继网络病毒、垃圾邮件后互联网世界的又一个全球性问题。本文简要介绍了恶意软件的特征及其危害性,指出了防范恶意软件的一些具体措施,列举了清除恶意软件的常用方法。     

数字地面模型(DEM)和正射影像(DOM)的设计与实施

从1:2000比例尺数字地面模型(DEM)和1:2000比例尺正射影像(DOM),设计与实施过程入手,系统的阐述了数字地面模型(DEM)和正射影像(DOM)的设计与实施过程和方法。成果的精度经全野外实地全站仪检测比较,符合成图的精度要求,结论认为这项成果能够广泛应用于测绘生产中应用。     

国土资源部电子政务基础平台（E-LARP）的设计与实现

本文从建设目标、技术路线、软件总体框架及软件构成等四个方面通过阐述了国土资源部电子政务基础平台,并对基于基础平台进行国土资源政务信息化建设所需具备的条件、适用范围和应用模式进行了分析。     

我国导航与位置服务的进展及思考

导航与位置服务是继移动通信、移动互联网之后又一发展非常迅速的新兴信息产业。本文首先详细分析了导航与位置服务产业的发展现状及其特点，探讨了导航与位置服务产业链及其产业布局的构成。然后，根据该产业的特点，进一步阐述了导航与位置服务产业发展的前沿技术及趋势；这些前沿技术涉及协同精密定位、社会感知与计算、与5G相融合的通导一体化、与无人机器人相融合的智能导航等。最后，以服务于国家现代化发展重大需求为导向，给出了我国导航与位置服务产业发展的一些思考，主要包括关键技术推广、人才培养、重大战略规划、核心芯片与软件平台、标准制定等5个方面。     

地图中半线半面符号的设计与研究

针对地图中的一类特殊符号,提出了半线半面符号的概念,对这类符号的构造特点进行了研究,在此基础上,采用面向对象的思想对该类符号进行了结构化描述,并在计算机环境下实现了半线半面符号的自动绘制。     

科技发展趋势及对测绘的影响

本文分析了信息技术、空间技术等与测绘相关的各领域科技发展趋势和特点,总结了科技进步对测绘发展的重大影响,指出科技进步使测绘的工作对象、服务主体、应用范围等持续拓展,推动了地理信息更好更快发展。     

测绘成果检查验收管理系统的设计与实现

测绘成果检查验收工作是保证测绘产品质量的重要工作,本文研究如何将办公自动化与质量管理体系相结合,形成与测绘成果检查验收单位工作相一致的管理系统,协调项目中不同角色人员的工作,方便单位领导监控检查验收工作进度与结果,有助于数据的统计。     

国土资源科技成果管理与发布信息系统设计与开发

国土资源科技成果管理与发布信息系统设计依托于国土资源部内外网和单机版环境,采用成熟先进的．NeT、数据库、XML等技术,实现了各类数据的管理、查询与维护。系统包括科技成果登记管理发布子系统、科技奖励申报管理发布子系统、外事资料和考察报告汇交子系统和科技成果网4个子系统。系统设计具有先进性、开放性和安全性等特点。     

园林三维数字化测绘研究与应用

运用三维激光扫描技术实现园林三维数字化测绘。以苏州园林为对象,通过对三维激光扫描技术在园林三维数字测绘中的方法和数据处理过程研究,实现复杂的古典园林数字化精准测绘,取得了满意的结果。该应用将会对有效保护我国丰富的园林文化遗产起到重要的作用。     

浅析数字化测绘与信息化测绘的关系

信息化测绘是在数字化测绘的基础上发展起来的,二者既有联系又有区别.为了从概念和形式上解数字化测绘和信息化测绘的异同,从测绘信息获取与处理、信息产品形式和存储方式,以及测绘产品服务保障的不同侧面进行分析,试图从测绘生产、测绘产品及服务的全过程描述信息化测绘的优势和特点,从而加深对信息化测绘的认识,明确信息化测绘发展所需的技术支撑条件,了解信息化测绘在实时化服务方面的本质特性.