GNSS多天线基线网单历元模糊度同步解算法

提出多天线基线网单历元模糊度同步解算法，其具体实现步骤为：1）根据宽巷组合模糊度易于固定的优点，采用附加已知基线长度约束法同步解算各基线的宽巷模糊度，得到dm~cm级精度的近似基线分量；2）将解算得到的各近似基线分量作为约束，同步解算各基线的基频模糊度，以获取mm级精度的基线矢量。该方法的关键在于检验各历元宽巷模糊度解算的正确性，以获取可靠的近似基线分量，为解算各基线的基频模糊度提供准确的基线先验信息。由于动态情况下各历元观测信息比较少，单纯依赖ratio检验不可靠，提出结合基线误差、单位权中误差、基线网模糊度闭合环及ratio值等对多组宽巷模糊度进行检验，避免ratio值设置不当导致模糊度检验中发生纳伪和弃真问题。实测数据结果证明，该处理方法使得模糊度解算的成功率提高1%~2%，可以获取移动平台更丰富的导航信息，提高其服务能力。     

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。     

基于灰色统计分析的北海市红树林景观美景度评价与估算

以北海市红树林分布区为研究区,设置调查样地,采用灰色统计分析与美景度评价相结合的方法,探讨了北海市红树林景观美景度及其影响的主要因素。研究结果表明,在研究样地中,木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落、桐花树(Aegiceras corniculatum)群落、红海榄(Rhizophora stylosa)群落、桐花树+秋茄(Kandelia candel)群落、白骨壤(Aricennia marina)+秋茄群落、海漆群落(Excoecaria agallocha)、白骨壤+拉关木(Laguncularia racemosa)群落、桐花树+无瓣海桑群落(Sonneratia apetala)、白骨壤群落的平均美景度值依次减小;北海市红树林景观美景度的影响因素为潮汐、鸟类活动、滩涂完整性、红树林与海堤结合状况和红树林斑块面积,其对红树林景观美景度的贡献率依次变小。     

喜马拉雅山脉中段土地覆被的垂直分异特征

喜马拉雅山脉中段的珠穆朗玛峰等地,海拔高差巨大、生境复杂多变、土地覆被类型多样且植被垂直带谱完整,是全球范围内研究土地覆被垂直变化的理想场所。本文基于30 m空间分辨率的土地覆被数据（2010年）和DEM数据,在ArcGIS和Matlab平台的支持下,提出并运用脊线法、样带法和扇区法3种山地南北坡划分方法,研究了喜马拉雅山土地覆被垂直分布与结构差异。结果表明：① 山地土地覆被分布具有明确的垂直地带性结构特征,喜马拉雅中部土地覆被垂直带谱为南六北四式,土地覆被垂直带谱中具有人类活动的特点。② 南北坡之间的土地覆被垂直带谱差异明显,南坡土地覆被类型完整多样,北坡相对简单;对同类型土地覆被而言,南坡较北坡分布高程低、幅度宽。③ 依据各类型分布面积比随海拔变化情况,土地覆被类型在南北坡上的垂直分布可分为4种模式：冰川雪被、稀疏植被和草地为单峰分布型,裸地为南单峰北双峰分布型。④ 3种划分方法中,南坡的土地覆被垂直带结构具有相似性,而北坡的土地覆被垂直带结构存在差异,扇区法较好地反映了土地覆被自然分布格局。     

轨道交通沿线土地溢价归公的政策与实践——以东莞市为例

轨道交通周边土地开发和溢价归公有助于缓解城市财政压力,推动公交都市建设。结合国外实施溢价归公的政策和实践模式,以东莞市为例,在资料收集、政策分析、文本和案例解读的基础上,探讨了中国城市政府在规划和建设轨道交通中,以土地溢价归公反哺轨道交通融资的政策安排和实施效果。结果表明：1）溢价归公的本质是以特定方式实现正外部效应的内部化,由于土地制度和税收体系的差异,欧美地区溢价归公主要依赖多样化的土地税收体系,而中国城市的实践主要借鉴了“轨道+物业”的联合开发模式;2）东莞市溢价归公策略的形成是综合开发规划编制和审批、沿线土地控制和储备、土地发展权转移、土地增值分配等核心环节有效协调的结果;3）东莞轨道交通沿线土地开发能形成可观的财政收益,潜在土地收益占轨道资金总需求的比例超过20%,但在实施过程中仍面临较大困难。东莞市案例能为其他城市轨道交通融资、土地开发和溢价归公的政策体系编制和有效实施提供一定的参考。     

海水中铯-137的γ能谱测量不确定度评估

为科学评价测量结果的可靠性，对海水中137Cs γ能谱分析方法的不确定度进行了评估。根据《化学分析中不确定度的评估指南》，分析不确定度的来源并逐一对各不确定度分量进行了量化，最终计算了合成相对标准不确定度。结果表明，影响海水中137Cs γ能谱测量不确定度的因素分别为样品源137Cs峰区计数、标准源活度、取样体积、化学回收率、本底137Cs峰区计数及标准源137Cs峰区计数，其中样品源137Cs峰区计数的不确定度贡献最为突出。对于137Cs活度浓度为1.28 mBq/L的海水样品，其合成相对标准不确定度为9.78%。     

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。     

基于ICSO的DGPS整周模糊度的求解方法

针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率.      

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题，通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次，设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法，改变传统的影像切片发布模式，建立实时影像服务方法，大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用，研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台，实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式，有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警，应用成效显著。     

基于LiDAR的农田地形环境三维重建方法

为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点，提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台，应用C++语言编写了系统数据的采集程序；在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定，研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法；同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数，对系统精度进行了评价；最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明，在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富，精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%，验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性，同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。