潮滩表层沉积物含水量的高光谱预测模型与反演分析

潮滩土壤含水量具有变化频率快、空间变化大的特征,是影响潮滩地表反射率的重要因素。潮滩土壤含水量的精确提取,可为潮滩特征地物信息遥感反演提供基础。本文利用江苏大丰王港潮滩4种典型沉积物、449组不同含水量对应的实测光谱曲线数据进行特征分析,构建高光谱预测模型,实现了潮滩沉积物含水量的遥感反演。研究结果表明:(1)在短波红外波段,沉积物含水量与反射率之间存在良好的分段线性相关关系,分段点对应的含水量分别为42%和62%;(2)1165nm、1336nm、1568nm和1780nm特征波段反射率,对含水量变化具有良好响应,由特征波段组合计算得到的差值水指数DWI、比值水指数RWI和归一化水指数NDWI与含水量呈显著线性相关,可有效改善单波段反射率与含水量之间的分段线性关系;(3)3个水指数中,DWI反演的含水量精度优于RWI和NDWI,且对不同含水量大小均有良好适应性,而RWI和NDWI更适合含水量变化范围中等的情况;(4)对于粉砂、砂质粉砂、粉砂质砂和砂4种沉积物类型,DWI1336,1780验证组模拟含水量与实测含水量的相关系数,分别为0.891、0.915、0.920和0.905,均方根误差分别为9.87%、3.56%、4.24%和2.98%,表明由DWI构建的高光谱遥感反演模型,可有效实现潮滩表层含水量的时空变化预测。     

基于机载激光点云数据的山区道路提取

针对山区道路特点和机载激光点云数据处理的难点,依据道路点高程特点对原始点云滤波得到地面点集,利用点邻域内法向量和坡度、邻域内平面法向量偏角方差来描述山区完好道路表面的平滑特征提取候选道路点集,根据道路几何上连通的特性设置距离阈值对候选道路点集进行欧式距离聚类精化道路点,采用形态学细化方法提取道路线。以某一山区机载激光点云数据为例,实现道路提取方法,并验证方法的可行性。     

基于三维激光扫描仪的边坡形变监测研究

摘 要： 利用三维激光扫描仪获取铁路边坡形变数据，并对点云数据进行体素化处理，利用种子生长法对体素化后的数据进行分类，并拟合其空间参数；通过观测点云数据与目标数据分类结果拟合平面之间的距离，确定边坡形变的具体值；利用扩展卡尔曼滤波对多期数据进行统计分析，得到边坡形变的速率与加速率，预测边坡形变。     

运用Geomagic Studio实现点云数据的曲面重建及误差分析

曲面重建是逆向工程的关键,为了评定曲面重建的精度要进行相应的误差分析。研究基于三维激光扫描仪获取得到的某塑像表面完整点云数据,运用Geomagic Studio软件对点云数据经过三角网格化、曲面划分等处理构建精确曲面,从而实现此塑像表面的重建。为对重建的曲面进行误差分析,通过平面拟合方程系数以及平面拟合的中误差,验证Geomagic Studio软件中的标准偏差即是测量中由残差计算得到的中误差,进而通过Geomagic Studio软件得到所建模型与点云的标准偏差,实现曲面重建的误差分析。     

回波强度约束下的无人机LiDAR点云K-means聚类滤波

针对目前无人机激光雷达点云滤波过程中存在的效率低、误分割和精度差等问题,本文在对点云三维坐标进行K-means聚类得到不同聚类结果的基础上,引入最大-最小标准化方法对不同聚类结果的点云回波强度原始值进行标准化,得到 0-1范围回波强度规则值。针对不同聚类结果选择不同范围的回波强度规则值得到对应地面点云,以提升研究区点云的滤波精度并减少其地面点云的数据量。同时,对比利用K-means聚类对三维坐标和回波强度原始值进行滤波的结果。结果表明：对研究区点云去噪、抽稀预处理后得到107 372个点云数,利用K-means方法对三维坐标和回波强度原始值进行聚类滤波得到地面点数为66 713个,占点云总数的62.133%。通过使用本文方法可剔除过分割地表植被点13 648个,得到地面点云占点云总数的49.422%。该方法能够较好地保持地形轮廓并降低地面点云的数据量,从而为后期快速建立高精度DEM奠定基础。     

高精度直升机机载LiDAR在高速公路改扩建勘测中的应用可行性研究

机载LiDAR在公路勘测方面的用途日益广泛。该文对直升机机载LiDAR在高速公路改扩建中的应用技术路线可行性进行了研究论证,从地面控制测量、点云数据获取、点云数据处理、成果应用等多个方面进行了阐述,通过分析LiDAR点云数据在5种不同地面控制点布设方案校正下的点云数据精度,论证了利用地面控制点对直升机机载LiDAR点云数据进行平面和高程校正的可行性。     

基于长度标准装置提高激光跟踪仪测量精度的方法

为了提高激光跟踪仪的测量精度，针对激光跟踪仪测量重复性高的特点，提出基于长度标准装置对激光跟踪仪观测值进行标定的方法。通过建立激光跟踪仪和激光干涉仪标定观测的函数模型和随机模型，依据最小二乘原理得到标定点观测值的改正数和标定点观测值平差值的精度，进而对目标点的观测值进行插值改正，获得激光跟踪仪对目标点观测值的改正数，最终实现对激光跟踪仪的观测值进行误差补偿。采用长度标准装置对Leica AT401激光跟踪仪进行水平方向标定及标定后的精度测试，激光跟踪仪经过水平方向误差补偿后，将其测量点相互之间距离与激光干涉仪测量的距离进行对比，距离差值的RMS从19.5 μm降低为10.2 μm，验证了该方法的可行性。     

基于全站仪交会测量的空间距离校准装置测量方法

空间距离标准装置是校准地面激光扫描仪的重要计量标准器,其标靶球的空间距离测量一直是其难点,目前大多是采用激光跟踪仪来测量。提出使用多台全站仪交会来进行标靶球的坐标测量,首先通过后方交会、免棱镜测量可以快速方便地得到特征点的概略坐标,然后通过互瞄建立定向基准,最后通过整体平差得到高精度的特征点坐标。实例证明,这套系统的精度优于0.1 mm,能够满足空间距离标准装置的校准精度要求。     

基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在三维激光扫描边坡沉降变形分析中的应用

利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列。通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度。基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形。通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导。     

强度体元基元下的机载LiDAR 3D滤波

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。     

Assimilating ASAR data for estimating soil moisture profile using an ensemble Kalman filter

Active microwave remote sensing data were used to calculate the near-surface soil moisture in the vegetated areas. In this study, Advanced Synthetic Aperture Radar （ASAR） observations of surface soil moisture content were used in a data assimilation framework to improve the estimation of the soil moisture profile at the middle reaches of the Heihe River Basin, Northwest China. A one-dimensional soil moisture assimilation system based on the ensemble Kalman filter （EnKF）, the forward radiative transfer model, crop model, and the Distributed Hydrology-Soil-Vegetation Model （DHSVM） was developed. The crop model, as a semi-empirical model, was used to estimate the surface backscattering of vegetated areas. The DHSVM is a distributed hydrology-vegetation model that explicitly represents the effects of topography and vegetation on water fluxes through the landscape. Numerical experiments were con- ducted to assimilate the ASAR data into the DHSVM and in situ soil moisture at the middle reaches of the Heihe River Basin from June 20 to July 15, 2008. The results indicated that EnKF is effective for assimilating ASAR observations into the hydrological model. Compared with the simulation and in situ observations, the assimilated results were significantly improved in the surface layer and root layer, and the soil moisture varied slightly in the deep layer. Additionally, EnKF is an efficient approach to handle the strongly nonlinear problem which is practical and effective for soil moisture estimation by assimilation of remote sensing data. Moreover, to improve the assimilation results, further studies on obtaining more reliable forcing data and model parameters and increasing the efficiency and accuracy of the remote sensing observations are needed, also improving estimation accuracy of model operator is important.     

全球36 km格网土壤水分逐日估算

土壤水分是陆面生态系统和能量循环的核心变量之一,利用微波遥感技术获得的土壤水分产品的时间分辨率一般是2-3 d,因此精确地获得具有较高时间分辨率的土壤水分成了人们关注的焦点。本文尝试将SMAP (the Soil Moisture Passive and Active）土壤水分和MODIS光学数据相结合,利用广义回归神经网络进行全球36 km土壤水分的估算,提升SMAP土壤水分的时间分辨率。结果显示,广义回归神经网络估算土壤水分与SMAP保持了高相关性(r = 0.7528),但其却保留了较高的误差 (rmse = 0.0914 m³/m³)。尽管如此,估算的土壤水分能够很好地保持SMAP土壤水分的整体空间变化,并且提升了土壤水分的时间分辨率（1 d）。此处,本文研究了SMAP土壤水分与MODIS光学数据之间的关系,这对今后利用机器学习进行SMAP土壤水分降尺度研究提供了重要的参考价值。     

基于Landsat 8 QA云标识的云影识别方法研究

Landsat系列卫星数据是对地观测研究中应用最为广泛的遥感数据源之一,但是Landsat数据易受云及云影的影响,因此,在Landsat数据的应用中,云和云影的识别十分关键。美国地质调查局（United States Geological Survey,USGS）在其分发的最新的Landsat 8 数据中新增了一个质量评估（Quality Assessment）波段,能快速提供高精度的云掩膜,然而并不能识别云影。本文在Landsat 8 QA波段云识别基础上,对影像的近红外和短波红外波段进行种子填充变换,提取影像中的潜在云影,采用非监督分类的方法识别影像中的水体,将水体从潜在云影中去除。利用太阳方位角和太阳高度角对云及云影相对位置的影响,对云和云影进行匹配,识别真实的云影。利用全球云和云影验证数据集对本文的云影识别结果进行了精度评价,结果表明：不同生态区域云影识别精度达到87%以上。与Fmask云影检测方法相比,本文方法所需波段数更少,流程简单,简化了云高度估算和视角问题,可以快速、准确地识别云影,对基于Landsat 8数据的定量分析或时序研究有重要价值。     

土壤水分微波反演方法进展和发展趋势

土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。     

Stability analysis of an unsaturated soil slope considering rainfall infiltration based on the Green-Ampt model

Based on the principle of saturated infiltration and the Green-Ampt model, an unsaturated infiltration model for a soil slope surface was established for either constant moisture content, or depth-varying moisture content and the slope. Infiltration parameters in the partially saturated slope were revealed under sustained rainfall. Through analysis of the variation of initial moisture content in the slope, the ponding time, infiltration depth, and infiltration rate were deduced for an unsaturated soil slope subject to rainfall infiltration. There is no ponded water on the surface of the slope under sustained low-intensity rainfall. The results show that the infiltration parameters of an unsaturated slope are influenced by the initial moisture content and the wetting front saturation, the soil cohesion and rainfall intensity under sustained rainfall. More short-term slope failures can occur with the decrease of cohesion of the soil of the slope. The ponding time and infiltration depth differ considering constant or different initial moisture content respectively in the soil slope. Then, best-fit curves of the infiltration rate, ponding time, and infiltration depth to the wetting front saturation were obtained with constant or different initial moisture contents. And the slope failure time is roughly uniform when subject to a rainfall intensity I5 mm/h.     

光学信息分解被动微波土壤湿度方法

土壤水分是一个重要生态参量,以被动微波反演土壤水分,不受天气影响,且其算法成熟.但是星载被动微波数据的空间分辨率较低,可适合大区域尺度研究.本文将1km分辨率光学数据MODIS和25km分辨率被动微波数据AMSR- E2级土壤湿度产品结合,利用NDVI-Ts特征空间,去除植被影响,结合前人提出的裸土蒸散模型,将研究区被...     

贵州省不同地貌形态类型土壤侵蚀强度变化的定量分析

如何揭示不同地貌形态类型区土壤侵蚀强度变化,尤其是在生态环境比较脆弱的喀斯特区域,是地方生态保护战略实施亟需研究的关键问题之一。本文基于ALOS、ZY-3、GF-1、Landsat和GDEMV2遥感影像数据,以及2762条野外采样验证数据,参照国家在喀斯特与非喀斯特地区土壤侵蚀不同分类标准,实现10 m×10 m分辨率的贵州省2010年和2015年土壤侵蚀空间信息数据提取。进而结合贵州省地貌数据,通过构建贵州省土壤侵蚀的时空分析模型,实现对不同地貌形态类型,尤其是喀斯特区域和非喀斯特区域的土壤侵蚀强度的时空变化进行定量分析。结果显示：在2010—2015年,贵州省中—高海拔区域土壤侵蚀变化的动态度高于低海拔区域,土壤侵蚀强度总体呈下降趋势,下降总面积达6468.13 km2。喀斯特区域的土壤侵蚀变化广度高于非喀斯特区域的土壤侵蚀变化广度,而且变化趋势基本上是从高一级的侵蚀强度向低一级的侵蚀强度变化。高盆地、中山、高中山土壤侵蚀强度减弱趋势明显高于其他地貌类型的趋势,但高中山仍是喀斯特与非喀斯特区土壤侵蚀增强变化较为明显的区域。这说明自21世纪以来,在贵州喀斯特区域实施的生态修复工程和生态环境保护政策在土壤侵蚀防治过程中发挥了主导性作用,在今后贵州省进行土壤侵蚀防治的过程中,除了喀斯特区域的防治外,还需要同时注意非喀斯特区域的防治。     

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Effect of rainfall on a colluvial landslide in a debris flow valley

A colluvial landslide in a debris flow valley is a typical phenomena and is easily influenced by rainfall. The direct destructiveness of this kind of landslide is small, however, if failure occurs the resulting blocking of the channel may lead to a series of magnified secondary hazards. For this reason it is important to investigate the potential response of this type of landslide to rainfall. In the present paper, the Goulingping landslide, one of the colluvial landslides in the Goulingping valley in the middle of the Bailong River catchment in Gansu Province, China, was chosen for the study. Electrical Resistivity Tomography (ERT), Terrestrial Laser Scanning (TLS), together with traditional monitoring methods, were used to monitor changes in water content and the deformation of the landslide caused by rainfall. ERT was used to detect changes in soil water content induced by rainfall. The most significant findings were as follows:(1) the water content in the centralupper part (0~41 m) of the landslide was greater than in the central-front part (41~84 m) and (2) there was a relatively high resistivity zone at depth within the sliding zone. The deformation characteristics at the surface of the landslide were monitored by TLS and the results revealed that rainstorms caused three types of deformation and failure: (1) gully erosion at the slope surface; (2) shallow sliding failure; (3) and slope foot erosion. Subsequent monitoring of continuous changes in pore-water pressure, soil pressure and displacement (using traditional methods) indicated that long duration light rainfall (average 2.22 mm/d) caused the entire landslide to enter a state of creeping deformation at the beginning of the rainy season. Shear-induced dilation occurred for the fast sliding (30.09 mm/d) during the critical failure sub-phase (EF). Pore-water pressure in the sliding zone was affected by rainfall. In addition, the sliding L1 parts of the landslide exerted a discontinuous pressure on the L2 part. Through the monitoring and analysis, we conclude that this kind of landslide may have large deformation at the beginning and the late of the rainy season.