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。     

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。     

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。     

三峡水库运行后洞庭湖洪涝灾害遥感研究

利用洞庭湖区洪水位下的国产高分辨率影像和无人机航摄数据开展洞庭湖区洪涝灾害和堤垸溃缺监测,并结合20世纪90年代高洪水位下的遥感影像和洞庭湖区水文站点数据,分析了三峡水库运行后的湖泊蓄水、堤垸防洪情况。监测结果表明:(1)城陵矶水位达到三峡水库运行后的最高水位(34.47 m)时,洞庭湖的水域面积为2 245.26 km2,仍有435.03 km2的洲滩出露水面,主要分布在七里湖和目平湖,且大通湖水域面积与平水期水域面积变化不大,说明即便在高洪水位下,这3个湖泊的蓄洪能力也极为有限,七里湖和目平湖应作为未来清淤的重点;(2)国产卫星数据可满足洪涝灾害的宏观性应急监测需求,无人机技术是开展局部区域应急监测的有效手段;(3)遥感影像显示洞庭湖的堤垸基本无内涝淹没区域,与20世纪90年代高洪水位时的内涝灾情形成鲜明对比,说明洞庭湖的洪涝灾害防治工程成效显著。新华垸的溃决,也说明三峡水库的运行并不能从根本上解决洞庭湖的洪涝灾害隐患,洞庭湖区的防洪工作任重而道远。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。