基于多维景观扩张指数的城市紧凑度分析研究

城市紧凑度是反映城市空间形态的重要指标.基于二维平面上建设用地斑块与原有建设用地斑块之间的缓冲区或者共同边分析是现有研究中测度新增建设用地紧凑或者扩散的主要方式,但是这类方法忽视了斑块内部三维建筑物的高度以及斑块之间的距离.为了更加客观准确地评价微观斑块尺度实际紧凑程度,本文提出了多维景观扩张指数(Multi-dimensional Landscape Expansion Index,MDLEI),通过对中国36个主要城市建设用地图斑中的建筑物图斑进行提取,分别使用景观扩张指数(Landscape Expansion Index,LEI)和MDLEI计算建筑物图斑的扩张指数,并对各市两种扩张指数分别占所有城市均值总和的比例进行比较来确定该城市的紧凑度是否被高估.主要结论为:在扩张模式的识别上,MDLEI识别出的飞地式扩张斑块的数量和面积均高于LEI对应结果,表明LEI高估了扩散型增长斑块的紧凑程度;根据MDLEI计算得到的各市扩张斑块紧凑度,发现紧凑度较高的城市均分布在胡焕庸线以东,其中紧凑度最高的厦门、深圳、杭州、上海均为东南沿海城市,总体呈现出东高西低,南高北低的紧凑度分布状态.多维景观扩张指数能较为准确地识别微观层面扩张斑块的紧凑度,为政府因地制宜进行建设用地扩张管理和存量规划提供科学有效信息.     

建筑物侧面轮廓线约束的高分辨率遥感影像建筑物高度估算方法

针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题，提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先，利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度，再将遥感影像进行旋转，使建筑物像点位移沿水平方向；然后，利用Canny算法进行轮廓检测，并构建一定长度的矩形形态学结构元素，对轮廓图像进行形态学开运算，以提取侧面轮廓线，再利用Hough变换与建筑物角点约束，对所提取的轮廓线进一步筛选；最后，根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证，并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明，利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m，且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。     

顾及卫星空间分布状态的 GNSS信噪比随机模型

为了研究随机模型对GNSS定位精度的影响,介绍了GPS/GLONASS/BDS组合伪距单点定位的函数模型以及几种当前常用的先验随机模型。结合各个模型的优缺点,提出通过指数函数引入空间分布改善因子,建立一种改进的信噪比随机模型,并设计相关多系统伪距单点定位试验对其性能进行分析。实验结果表明:改进模型的解算精度显著优于现存的几种先验随机模型,相比等权模型在三维定位精度上提升15%～30%,相比高度角模型提升15%～25%,相比信噪比模型提升5%～15%,相比现存的PDOP模型也有明显提升。改进模型在不同遮蔽情况、双系统和三系统组合定位时精度均优于现存的信噪比随机模型,从而验证了该定权算法的有效性。     

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。