北京城市绿化的时空动态分析

城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用（LUC）数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数（NDVI）数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明：① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km² 增加到1405.54 km²,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

非线性参数估计的自适应松弛正则化算法

非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时，以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此，针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点，基于稳定泛函极小准则最优化思想，提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则，实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应，提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例，验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解，收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。     

欧洲计划于年末发射2颗伽利略卫星

【据每日GPS网站2020年3月31日报道】欧洲计划于2020年12月15日在法属圭那亚库鲁发射场发射2颗伽利略卫星。运载火箭采用俄罗斯的“联盟号”,并非“阿里安-6”。“阿里安”运载火箭将用于执行2021年中的伽利略卫星发射任务。伽利略计划于1999开始实施,2013年发射首颗卫星。     

局域观测网高精度电离层延迟估计和应用

针对用户对高精度电离层延迟产品的迫切需求,研究了基于局域参考站网络进行高精度电离层延迟的估计和内插方法,分析讨论了应用获取的电离层延迟进行单频单站数据处理的精度。结果表明,通过局域参考站观测可以实现优于7 cm的高精度电离层延迟服务。采用高精度的电离层延迟产品,单频单站用户2 h静态观测在N、E和U这3个方向的精度可分别达到3.5、5.5和8.6 cm。动态定位结果表明,受电离层延迟内插结果与解算模式影响,模糊度参数收敛速度较慢,但收敛之后,N、E和U这3个方向的均方根可分别达到3.1、5.2和7.0 cm。研究成果可为高精度电离层延迟的解算与产品服务提供理论依据与技术保障,并为单频单站用户在导航定位中的应用提供参考。     

基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究

引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果 Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。     

基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。     

GNSS接收机DCB短期时变特征分析和估计方法

提出一种使用非差非组合精密单点定位(PPP)估计和分析接收机DCB短时时变特征的方法。首先利用非差非组合PPP得到包含接收机DCB的重构电离层参数估值;然后通过IGS电离层GIMs格网模型内插剥离各历元站星斜向电离层距离延迟;最后通过最小二乘约束得到各历元接收机DCB解。由于格网本身精度(2～8 TECU)和插值精度限制,解算出来的接收机DCB并不能真实反映其短期时变特征。为此,提出利用站间单差或者历元间差分的方法还原其真实的变化态势。实验结果表明,所提出的方法能够正确估计接收机DCB,并能真实还原其短期时变特征,具有良好的适用性。     

一种整数相位钟法精密单点定位模糊度固定模型

星间单差法是常用的精密单点定位PPP模糊度固定方法,但是要面临基准星转换的问题。为此,提出了一种逐级模糊度固定模型,采用法国CNES发布的整数相位钟差产品,在PPP非差观测模型基础上逐一选取两颗卫星进行模糊度固定;得到多组单差模糊度固定解后,再以此构成约束条件进行滤波得到其他参数。实验选取了8个IGS站共48个观测时段进行模糊度固定实验。结果表明,模糊度成功固定后,位置三维误差平均值由5.60 cm减小到2.72 cm;位置误差标准差由3.64 cm减小到1.50 cm。仿动态条件下,模糊度固定后位置误差由6.02 cm降至4.75 cm。