无人机低空遥感在填海工程动态监测中的应用

目前,填海工程动态监测主要采用陆域RTK测量与水下侧扫测量相结合的监测手段。文中在填海工程动态监测过程中开创性地使用无人机低空遥感监测手段,通过获取填海过程中高分辨率遥感影像,结合实测填海坡脚线数据,能更直观地展示填海过程中的界址与面积变化情况。同时也可以对已形成陆域部分进行动态监测,可以作为填海工程动态监测的有效补充手段。今后,随着机载激光测深技术的发展,将激光测深设备搭载到无人机平台上,可以对填海工程进行海陆一体化监测。     

无人时代的海洋测绘技术展望

针对海洋测绘面临的问题,分析了无人时代技术特征和无人海洋平台发展。讨论了无人海洋测绘新理念与发展机遇,论述了无人海洋测绘技术体系,展望了无人海洋测绘技术新的应用领域,以及在海洋经济、海洋可持续发展中的应用前景。提出了制定我国无人海洋测绘技术发展战略规划等建议。     

一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则

根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则能通过简便的参数设置,即可以较好地实现不同尺度目标的图像分割,同时又能对纹理区域进行有效分割,能获得良好的区域边界和较好的抗噪声性能,并在海岸带大比例尺无人机正射影像的图像分割实践中得到了较好验证。     

Google Earth在填海工程动态监测中的应用

根据国家海洋局海域管理要求,填海工程在施工过程中需要对其进行海域使用动态监测。填海工程界址和面积以及岸线变迁监测的技术手段主要包括GPS测量、水深测量和水下侧扫等。文章结合Google Earth海量免费高分辨率遥感影像优势且支持二次开发特点,探讨Google Earth在填海工程动态监测内、外业工作中的应用;基于Google Earth开发一套外业数据采集及Google影像下载软件,为其在填海工程动态监测中的常规化应用提供便捷工具。应用结果表明,Google Earth可为填海工程动态监测外业测量工作提供实时定位及快速叠加分析,Google影像可为填海过程分析提供参考数据并为成果图件制作提供底图数据,Google Earth可作为填海工程动态监测工作中高效的辅助工具。     

基于高分辨率卫星和无人机的广西滨海盐沼面积变化监测

滨海盐沼作为重要的海岸带生态系统，在海岸保护、生物多样性维持、固碳减污等方面发挥了重要的生态服务功能。及时准确地监测滨海盐沼分布情况和动态变化，对于科学地管理和保护本地滨海盐沼生态系统意义重大。本研究基于2019年和2021年多源国产高空间分辨率卫星数据，结合无人机自主性强、灵活机动、不受云遮挡影响的优势，对广西壮族自治区滨海盐沼开展遥感跟踪监测。研究结果表明，广西2021年滨海盐沼总面积为1 341.40 hm2，其中，北海市、防城港市和钦州市3个海滨城市的滨海盐沼面积分别为1 247.82 hm2、49.73 hm2和43.85 hm2。与2019年相比，广西2021年滨海盐沼总面积减少108.96 hm2，其中，北海市互花米草（Spartina alterniflora）面积减少107.05 hm2，钦州市短叶茳芏（Cyperus malaccensis）和芦苇（Phragmites australis）面积减少1.91 hm2，防城港市滨海盐沼面积不变。广西当地对入侵种互花米草的治理卓有成效，互花米草大范围减少，但局部区域的互花米草分布仍呈不断增长的趋势，仍需重视对互花米草的监测与防控工作。     

广东和广西滨海盐沼遥感调查与分析

滨海盐沼作为重要的湿地生态系统,有极大的社会、经济和生态价值。文章采用多源国产高空间分辨率卫星数据,结合野外现场调查,对广东和广西滨海盐沼开展遥感调查与分析。2019年年底,广东和广西滨海盐沼分布面积分别为1 258.00 hm2和1 450.36 hm2。广东14个沿海市除茂名市外均有滨海盐沼分布,珠海市、江门市、湛江市的分布面积分别为438.89 hm2、331.83 hm2和162.36 hm2,占广东滨海盐沼总面积的34.89%、26.38%和12.91%。广西3个沿海市均有滨海盐沼分布,北海市、防城港市和钦州市的分布面积分别为1 354.87 hm2、49.73 hm2和45.76 hm2,占广西滨海盐沼总面积的93.41%、3.43%和3.16%。广东和广西互花米草分布面积分别为327.96 hm2和1 312.02 hm2。广东海岸带互花米草主要分布在江门市、阳江市、湛江市和潮州市,分布面积分别为179.07 hm2、73.64 hm2、69.72 hm2和5.52 hm2。广东近5年海岸带互花米草面积较为稳定,没有大范围暴发式扩散。广西海岸带互花米草主要分布在北海市和钦州市,分布面积分别为1 309.04 hm2和2.98 hm2。广西海岸带互花米草面积比最早引种时增加了1 311.08 hm2。互花米草在广西北海东海岸、铁山港、廉州湾和大风江口不断扩张,廉州湾的互花米草仍处于种群扩散的暴发期,需加强对互花米草的监测和防控工作。     

面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法

车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,通过分析格网内部点云的空间分布特征（平面距离、高程差异、点密集程度等）确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。     

GRACE Level-2数据的RTS状态平滑EI北大核心CSCD

GRACE Level-2球谐系数反演得到的全球地表质量变化存在明显的南北条带噪声，严重影响区域地表质量异常估计的精度。DDK滤波引入信号协方差矩阵和正则化因子，能较好地削弱条带误差，同时保留更多的真实信号。采用状态空间模型表示球谐系数在相邻月份之间的联系，进而通过卡尔曼滤波实现去条带，即为状态空间DDK滤波方法(SS-DDK)。本文提出的SS-DDK方法状态向量只包含球谐系数，反映条带误差统计信息的协方差矩阵被用作状态空间模型中观测噪声协方差矩阵，采用幂律模型设计过程噪声协方差矩阵，通过迭代法求解方差分量因子，最后输出RTS平滑解代替卡尔曼滤波解作为最终数据处理结果。结果表明，在全球范围内，SS-DDK结果不存在明显的条带误差；计算各约束解与mascon解质量异常差异的均方根(RMSD),SS-DDK的RMSD为10.36 cm,小于任意一种DDK滤波。对比五大区域135个月所有约束解的等效水柱高、年振幅及RMSD发现，在格陵兰岛，SS-DDK所导致的信号失真更少，仅为49.8 cm;在其他区域，SS-DDK的去条带和保留信号的能力与DDK3—5滤波有不同程度的相似，在某些时段优于所有DDK滤波。对估计结果进行不确定性分析，SS-DDK解全球的不确定性大小为2.20 cm,其在所选区域的不确定性大小介于DDK2和DDK3之间。对比大地水准面阶误差的结果说明，SS-DDK解的噪声水平低于DDK4—8,保留信号能力与DDK2—3相当。增添仿真试验进一步说明SS-DDK在去条带和保留信号方面具有较好的性能。