结合变差纹理特征的极化SAR建筑物震害信息提取

快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

利用CEEMD分析中国沿海GNSS站高程时序变化

利用完备经验模态分解方法（CEEMD）对我国沿海地区6个GNSS基准站（2010—2018）的高程时序数据进行了处理分析。结果表明：CEEMD在高程时间序列分析中具有一定的优越性，可准确分解出各GNSS站高程时序中存在的周、月、季节、年等变化周期项，其中周年运动是主要贡献项，各站高程时间序列的短周期变化与潮汐变化周期具有密切关联性；沿海GNSS站的地面沉降既具有区域的一致性，又存在区域间差异性，其中D区DBJO、DZJJ站呈现先下降后上升的趋势，N区NZUH、NWZU站呈下降趋势，B区的BZMW呈上升趋势，而同海区的BLHT站则呈显著的下降趋势。     

运用GD-PBIBD编码的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题，本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码，将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱，通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点，对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数；然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上；最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据，运用该算法嵌入指纹后，对其进行线性和非线性模拟攻击，成功提取指纹序列，利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单，在码长一定的情况下，较BIBD码可容纳更多的用户，效率高；算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好，也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击，追踪到所有叛逆者，可用于矢量空间数据版权保护，为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。     

高分六号宽幅相机在轨几何定标及精度验证

高分六号宽幅相机能够实现单相机成像幅宽优于800 km,对大尺度地表观测和环境监测具有独特优势。在轨几何定标是光学遥感卫星几何处理的关键环节,直接影响影像的几何质量。本文充分考虑高分六号宽幅相机超大视场的畸变特性以及多谱段的成像特点,提出宽幅相机在轨几何定标方法,采用基于探元指向角的几何定标模型补偿宽幅相机系统误差,通过绝对定标和相对定标方法联合估计各波段的内外定标参数。利用Landsat 8影像、资源三号DSM为参考数据,对宽幅相机进行绝对定标处理,再利用ASTER GDEM为参考数据进行相对定标处理,其几何定标结果表明,高分六号宽幅影像绝对定位精度在3像素左右,内部几何精度能稳定在1像素,且波段间配准精度在0.3像素以内,表明在轨几何定标后高分六号宽幅影像几何质量得到了明显的提升。     

基于像元二分模型的地表植被覆盖度估算模块化设计与实现

地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。     

基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校

安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。     

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。     

香坊老工业区搬迁改造监测分析

利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。     

海南省连片贫困地区农户致贫风险分析

农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。