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基于时空本体的数据库模型

构建时空本体的出发点是它能显式地表达地理时空数据所蕴含的学科感知知识,能有效实现不同学科间的信息共享.该文从本体论的角度,对动态变化的地理现象和事物概化,并归纳为时空对象本体、时空事件本体和时空过程本体;从数据库的实现角度,对三类本体进行增强型语义描述、概念化模型图论、元组表达和语义增强型查询.该模型注重描述和表达地理现象和事物的动态变化,也注重描述变化成因.最后,应用该模型研究海冰变化,以验证模型的实用性.     

融合升降轨SAR干涉相位和幅度信息揭示地表三维形变场的研究

针对InSAR技术只能监测地表在雷达视线方向上的形变的缺点, 详细介绍了融合升降轨SAR干涉相位和幅度信息监测地表三维形变的具体方法. 该方法主要分为3个步骤: (1) 利用升降轨SAR干涉相位监测地表在2个不同雷达视线方向上的形变; (2) 利用升降轨SAR幅度信息获取地表在2个不同方位向上的形变; (3) 采用最小二乘准则和Helmert方差分量估计融合上述4个不同方向的形变, 从而估计地表三维形变场. 以2003年伊朗Bam地震为例, 应用该方法成功地揭示了该地震引起的地表三维形变场, 结果显示Bam地区北部出现了明显地表下沉和沿近西南方向的水平运动, 而南部则出现地表隆起和沿近东南方向的水平运动. 上下、南北和东西3个方向上的地表形变场都很好地吻合了地震断层所在的位置, 最大形变量分别达22, 40和30 cm. 最后, 将此三维形变场与利用Okada模型模拟的三维形变场进行了比较, 证明了该方法能够得到可靠且精度较高的地表三维形变场.     

不等式约束秩亏网平差的算法研究

提出具有不等式约束的秩亏网平差模型,并设计了一种简单易行的算法。该算法将基准条件当作虚拟观测,基于库恩塔克条件,运用迭代的高斯消去法区分有效约束和无效约束,将不等式约束转化为等式约束的秩亏网平差问题求解。并以一个水准网的实例验证了算法的可行性与正确性。     

引入PD极化相干最优的三阶段植被高度反演算法

经典三阶段植被高度反演算法中地表相位和植被冠层相位估计不准确直接影响反演精度,特别是在植被稀疏区域,植被反演效果较差甚至出现反演失败现象。针对这一问题,本文将PD极化干涉相干优化方法引入三阶段植被高度反演中,提出了一种改进的植被高度反演算法。该方法利用PD极化干涉相干优化方法能最大限度分离相位中心的特性能够获得更准确的地表相位和植被冠层相位,从而提高植被高度反演的精度和稳定性。最后,利用ESA BioSAR项目数据进行试验,结果表明该算法相比经典三阶段算法稳定性更高,反演的地表相位、植被冠层相位和植被高度结果更加可靠。     

TerraSAR-X/TanDEM-X获取高精度数字高程模型技术研究

以双星系统(TerraSAR-X/TanDEM-X)下的bistatic数据模式为例研究了差分干涉获取高精度DEM产品的融合算法和技术流程.针对不同观测几何条件下(升降轨,不同入射角)观测数据的畸变和缺失,提出一种迭代的顾及垂直基线、阴影和叠影的数据融合新方法重建高分辨率高精度的数字高程模型,并对TanDEM-X融合的DEM在不同地物属性特征下(山区及高楼林立的城区)的精度进行定量分析.本文采用了两对覆盖珠海、澳门区域的升降轨TerraSAR-X/TanDEM-X干涉对进行融合处理,并通过收集的高精度Lidar数据进行精度比较分析.此外,本文还定量分析了TanDEM-X的DEM对常规DInSAR技术的改进,并与SRTM、ASTER的结果进行对比.结果表明:提出的升降轨融合方法较单一轨道平台能够较好地改正或减弱由于几何畸变引起的高程信息缺失或错误,通过与Lidar数据的对比发现TanDEM-X的融合DEM在山区的精度较高,其残差的标准差为3.5 m,较单一轨道(升、降轨)分别降低8%和22%,能够通过迭代的方法获取高分辨率(可达2~5m)、高精度的地形信息;而针对城区密集建筑物的复杂地形来说,融合的DEM的精度稍低,残差的标准差为11.8m,但较单一轨道(升、降轨)来说有较大改进,其残差标准差分别降低了28%和22%;而在分布较为稀疏的居民区,融合的DEM能够较Lidar数据获取更好的建筑物高度及外形信息,此时的残差标准差可达5m.同时,TanDEM-X的融合DEM作为外部DEM能够较SRTM和ASTER来说更好地去除地形信息,尤其在山区及高程建筑密集分布的城区,从而利于后续的相位解缠和形变信息的精确获取和解译,为更高精度的时序InSAR形变监测提供有利条件.     

改进的二维小波超分辨率重建方法

对传统的二维小波超分辨率重建方法进行了研究,针对原有方法小波分解高频分量双三次插值会引入噪声的情况,提出了一种利用傅里叶变换零填充重采样代替原有双三次插值的改进算法.获得精确的高频细节信息是单帧影像超分辨率重建过程的关键,改进方法利用傅里叶变换零填充重采样可获得频率域理想插值的优势,将其用来处理原图像小波分解后的高频,可在不引入噪声能量的同时对高频信息进行理想插值,使高频细节在重构过程中更加精准.通过理论分析和试验验证,改进方法优于传统方法,可较好地应用于遥感影像的超分辨率重建.     

P-范分布熵的近似估计

P-范分布复杂的概率密度函数表达式不利于熵的计算和实际应用,提出利用简单分布的熵组合近似估计P-范分布的熵,可简化计算过程。数值演算对比表明,P-范分布熵的近似估计误差均不超过0.09,尤其当1≤p≤2时,最大误差仅为0.008 8,可实证近似计算的有效性。