应用GAMIT进行高精度GPS基线数据处理

GAMIT是美国麻省理工学院(MIT)与斯克里普斯海洋研究所(S1())研制的一个大型而复杂的GPS数据处理软件,是目前国际上优秀的高精度GPS数据处理通用软件之一.本文主要介绍了GAMIT的数据处理过程和使用方法,并结合实例对GAMIT数据处理结果精度进行了分析.     

宝丰县依法封填17座"黑毛土"井

目前,宝丰县国土资源局重拳出击,组织国土资源所、稽查队、铝黏土所等部门,在公安局、张八桥镇政府的配合下,采取联合行动,对位于张八桥镇闫洼村附近的违法开采"黑毛土"井实施封填.     

Ⅰ型Seyfert星系的3000包与其在双色图上的表现

本文从Ⅰ型Seyfert星系在双色图上的行为出发,假定可见光与紫外波段连续谱的主要成分包括幂律非热致辐射、黑体辐射、宽线区Balmer连续谱的复合辐射和高阶Balmer线辐射,计算了这些发射机制的参数,发现结果与从分光光度测量决定的参数符合很好。因此,本文结果对已测定色指数的Ⅰ型Seyfert星系可决定出其热致成分(黑体谱和Balmer连续谱)在全部辐射中占的比重;给出了研究类星体的可见光与紫外波段辐射机制的新方法。     

几种常见影像融合方法的比较

简述了多源遥感影像融合过程，并利用IKONOS-2的全色影像和多光谱影像，对常用的几种影像融合方法进行了试验与比较，同时对实验结果进行分析和讨论，结果表明小波变换融合算法总体优于其他几种融合方法。     

机载LIDAR点云高程数据精度检核及误差来源分析

利用GPSRTK系统对点云高程数据进行质量检核，通过对检核数据的分析，得出实际测量中不同地形情况下LIDAR测高数据能达到的精度，并分析了误差的来源。     

中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场时空分布与温跃层关系

为了解热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)适宜的温跃层参数分布区间,采用Argo浮标温度信息和中西太平洋渔业委员会(The Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC)的黄鳍金枪鱼延绳钓渔获数据,绘制了热带中西太平洋月平均温跃层特征参数和月平均CPUE的空间叠加图,用于分析热带中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场时空分布和温跃层特征参数间的关系。分析结果表明:热带中西太平洋温跃层上界深度、温度具有明显的季节性变化,而温跃层下界深度、温度季节性变化不明显,黄鳍金枪鱼中心渔场分布和温跃层季节性变化有关。全年中心渔场的位置分布在温跃层上界深度高值区域,随温跃层上界深度高值区域季节性南北移动。在新几内亚以东纬向区域(5°N~10°S,150°E~170°W)上界深度值全年都在70~100m之间,全年都是延绳钓黄鳍金枪鱼中心渔场。中心渔场上界温度多在26℃以上,但是在上界温度超过30℃区域,CPUE值较小。中心渔场主要分布在温跃层下界深度两条高值带之间区域,在温跃层下界深度超过300m和小于150m区域,CPUE值均偏低。中心渔场主要分布在下界温度低于13℃区域,下界温度超过17℃难以形成中心渔场。频次分析和经验累积分布函数计算其适宜温跃层特征参数分布,得出中西太平洋黄鳍金枪鱼适宜的温跃层上界温度和深度分别是27~29.9℃和70~109m;适宜的温跃层下界温度和深度分别是11~13.9℃和250~299m。文章初步得出中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场温跃层各特征参数的适宜分布区间及季节变化特征,为我国金枪鱼实际生产作业提供技术支持。     

综合测绘技术在古建筑现状勘察中的应用研究 ——以养心殿东配殿综合测绘项目为例

养心殿东配殿综合测绘,是养心殿研究性保护工作基础测绘的专题研究内容,通过三维激光扫描、近景摄影测量、传统手工测量等技术方法,全面采集了东配殿的空间、纹理、现状形制特征、历史遗迹等文物本体信息.同时,研究了各类测绘技术的适用性、支撑性、效率、成果利用价值、经济性等特性,通过比较分析,得出相应结论:三种测绘技术在全面数据采集过程中,各有优势,都无法相互取代,在技术选择及应用中,需要结合文物建筑的价值特征进行判断、组合,做到空间信息、图案纹理信息、构造细部信息的综合采集.     

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。     

基于时序SAR的德州地面沉降分析

InSAR技术具有测量时间短、速度快、精度高等优点,可有效取代传统测量.SBAS-InSAR技术作为一种时序SAR技术,形变监测精度高,可达毫米级,在地面沉降中得到广泛应用.本文以德州城区为研究区域,利用2016年3月-2018年6月获取的31景Sentinel-1A影像展开研究,并且对比SAR影像滤波常用几种方法,定性分析自适应滤波、Boxcar滤波和Goldstein滤波的去噪效果;通过SBAS技术得到研究区域的时序形变、年均沉降速率以及累积沉降量等结果,发现最大累计沉降量达56 mm.本文研究表明,德州城区整体稳定,中心城区外围部分沉降,中东部略有抬升.此结论对德州市的地质灾害防治工作有一定意义.     

一种改进的数值预报降水偏差订正方法及应用

对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。