太阳山断裂带及周边地区多源遥感断层构造解译与分析

利用多源遥感数据及SBAS-InSAR技术,多尺度多角度开展太阳山断裂带及周边地区的断层遥感解译与对比分析工作。结果表明,研究区共发育6条主要断裂,其中太阳山断裂带构造地貌特征明显,由4条主干断裂组成,即岗市-河洑断裂、太阳山西侧断裂、肖伍铺断裂、仙峰峪断裂,主干断裂表现出线性陡坎、断层沟谷、湖泊边界、山体断错等异常地貌特征。SBAS-InSAR结果显示,研究区在2017-01~2019-10累积最大沉降量为62.59 mm,最大抬升量为59.42 mm,断裂控制着区域构造格架,影响地面抬升与沉降的分布格局,其中太阳山地区沉降与抬升的形变分布特征与构造带走向一致,可间接反映遥感解译的准确性。     

基于Moore-Penrose广义逆及立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法

针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。     

海洋测绘专业教育的发展现状

沿海经济建设、舰船通航安全、国土权益维护和海洋科学研究等各方面均需要海洋测绘提供保障或支撑,海洋测绘人才需求广泛。海洋测绘学科和专业主要培养海洋测绘地理信息获取、分析、处理、表达和应用服务各方面各层次人才,核心课程主要涉及海洋测量、海图制图、海洋地理信息工程等方向的内容。主要从海洋测绘需求、专业教育的意义、国内外相关专业设置及比较与分析等方面,介绍了国内外海洋测绘专业教育的发展现状,并针对当前我国面临的海洋测绘研究生层次培养的人才数量偏少、民用海洋测绘工程技术人才严重缺乏的问题,提出了加快民用海洋测绘本科教育的发展建议。     

影响InSAR测高精度因素的相关性分析

从基线沿水平向分解和沿视线向分解的InSAR基本原理出发，分析讨论了InSAR高度测量的精度，详细给出了分解时的斜距、基线、相位以及高度等量的误差之间互不影响和相互影响下时目标高度精度的影响公式。从公式表迭可以看出，这些量独立时对目标高度精度的影响是不独立时的特殊情况。     

受限自然语言查询在GIS中的应用

简单论述了空间信息系统的自然语言查询问题；在应用范围受限的条件下，提出了主要以自然语言中的关键词构造模式库来反映射查询语句的思想方法；建立了系统的体系结构，并对空间操作算子、空间查询语句、模式库的结构等关键问题进行了讨论。     

顾及多因素影响的双线性变形模型及其动态参数估计

为了描述变形体的非线性变化规律，同时为了顾及外界环境因素对变形体的影响，本文建立了时不变和时变双线性混合回归变形模型与时不变和时变双线性动态系统变形模型。给出了双线性变形模型的动态参数估计。算例说明，对非线性变化趋势的变形体建立双线性变形模型的有效性和实用性。     

InSAR技术在沂沭断裂带地表形变监测中的应用研究

针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。     

非线性最小二乘参数平差

在分析线性化的非线性参数平差的近似直接解法与近代解法基础上,利用非线性最小二乘的精确正交性条件方程,推导出顾及到二次项的非线性参数平差的一种新的计算公式。为了公式表达的简洁,精度评定的需要以及非线性平差本质的分析,在公式推导过程及最终的平差计算公式中,引入了矩阵分解及非线性度量曲率矩阵。最终算例分析说明该方法的有效性及实用性。     

病态方程基于Liu估计的一种迭代估计新方法

当线性回归模型的设计矩阵病态时,最小二乘（least square,LS）估值方差大且不稳定,已不是一种优良估计。为了减弱病态性,许多有偏估计法如岭估计、主成分估计、Liu估计等被提出。基于Liu估计,引入迭代的思想,提出了一种新的有偏估计法—迭代估计法。借助对称正定矩阵的谱分解,将迭代公式转化为便于解算的解析表达式,并证明迭代公式在修正因子d∈[-1,1]是收敛的。基于Liu估计中修正因子d的确定方法,在均方误差最小的情况下给出最优修正因子d的确定公式。最后,分别利用LS估计、岭估计、Liu估计和提出的迭代估计对两个算例进行计算并给出实验结果。在第一个算例中,对观测向量添加不同的扰动,结果表明迭代估计法具有更强的抗干扰能力;第二个算例的结果表明,迭代估计法所得结果更接近于真值,即迭代估计法在均方误差意义下优于LS估计、岭估计和Liu估计。