Jason-2高度计电离层GIM误差分析及修正研究

基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据，分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异，结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异，GIM校正值普遍高于双频校正值，说明GIM高估了电离层路径延迟，GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程，将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据，修正后的GIM值与双频校正值十分接近，在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下，可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。     

基于GAMMA的D-InSAR技术在矿区地面沉降监测中的应用

详细介绍了专业的雷达数据处理软件GAMMA和基于GAMMA的双轨D-InSAR数据处理流程;对济宁地区真实L波段的ALOS PALSAR数据进行了双轨D-InSAR处理,完成了从干涉数据的读取到形变图生成的整个流程,并生成了一系列清晰的结果图;结合GIS软件得到研究区的沉降位置、分布和沉降量等信息。研究表明:利用GAMMA软件可以对雷达影像进行双轨D-InSAR处理,得到清晰的中间结果图;双轨D-InSAR可以对矿区进行地面沉降监测,进而掌握由于煤矿开采引起的地面沉降分布和沉降程度,为煤矿区的合理开采和可持续发展提供一定的理论依据。     

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。     

中国城市价值链功能分工及其影响因素

价值链的空间重组正在深刻的改变着城市体系的经济景观,建立在价值链分工基础上的城市功能结构的研究已经成为经济地理学的重要课题。将中国上市公司500强企业网络划分为公司总部、商务服务、研究开发、传统制造、现代制造、物流仓储和批发零售七种类型功能区块,研究了中国城市价值链功能分工及其影响因素。结果发现：沿着价值链的功能分工已经成为中国城市体系经济景观的显著特征,功能多样化城市和功能专业化城市并存于中国城市体系,东部地区和城市密集地区的城市在价值链分工中占据了更好的地位;中国城市按照价值链中的优势功能可以划分为九种类型,少数城市转变为承载公司总部、研究开发、商务服务等多样化功能的高等级中心城市,而大量中小城市则转变为传统制造专业化基地;市场潜力、关键资源、区位条件、营商环境等城市属性特征是城市功能分工的重要影响因素,城市资源、区位可达性等属性特征的增强将提高城市成为总部基地、商务中心和研究基地的概率,而降低城市成为传统制造基地的概率。     

GNSS-R DDM波形仿真的时延与多普勒间隔研究

DDM波形是GNSS-R技术用于反演地球物理参量的基本观测量,其仿真结果的可靠性直接影响GNSS-R的理论研究及项目工程参数设计。利用GREEPS仿真软件分析了时延间隔与多普勒间隔对DDM波形仿真结果可靠性的影响,得到了用于获取可靠DDM仿真波形的时延与多普勒间隔参数。研究表明,时延和多普勒间隔越小,DDM仿真波形与理论波形吻合度越高;当时延间隔取1/16个GPS L1 C/A码元、多普勒间隔取50 Hz时,DDM仿真波形与理论波形几乎完全吻合,二者的相关系数大于0.99;时延间隔对DDM仿真波形峰值位置的影响远大于对峰值信噪比的影响;而多普勒间隔对DDM仿真波形峰值位置与信噪比的影响相当。     

基于ROMS和4DVAR的沿轨与网格化SSH数据同化效果评价

Remote sensing products are significant in the data assimilation of an ocean model. Considering the resolution and space coverage of different remote sensing data, two types of sea surface height(SSH) product are employed in the assimilation, including the gridded products from AVISO and the original along-track observations used in the generation. To explore their impact on the assimilation results, an experiment focus on the South China Sea(SCS) is conducted based on the Regional Ocean Modeling System(ROMS) and the four-dimensional variational data assimilation(4 DVAR) technology. The comparison with EN4 data set and Argo profile indicates that, the along-track SSH assimilation result presents to be more accurate than the gridded SSH assimilation, because some noises may have been introduced in the merging process. Moreover, the mesoscale eddy detection capability of the assimilation results is analyzed by a vector geometry–based algorithm. It is verified that, the assimilation of the gridded SSH shows superiority in describing the eddy's characteristics, since the complete structure of the ocean surface has been reconstructed by the original data merging.     

基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。     

SAR影像中叠掩与阴影区域的识别 ——以湖北巴东为例

SAR影像中叠掩和阴影区域的识别是滑坡监测中的首要工作，本文针对这一工作利用雷达卫星成像时的几何模型与图像处理中形态学方法综合识别叠掩与阴影区域，以ALOS-2数据为例，对比该地区雷达强度图像，验证了本文试验方法的可靠性。     

地基InSAR技术在门头沟滑坡灾害监测中的应用

InSAR技术在地表监测应用方面被广泛研究,相比传统监测手段有其独特优势。本文通过对门头沟区二斜井地基INSAR滑坡监测的数据采集、处理与分析等过程的论述,介绍了地基InSAR技术在门头沟区二斜井滑坡灾害监测的应用,充分验证了地基INSAR技术在滑坡灾害应急监测应用中的优势,展示了地基InSAR系统在恶劣环境下的较强适应力,肯定了地基InSAR技术监测的应用前景,为今后同类应急监测项目提供一定的参考。     

基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星，搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式，具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率，在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心（NSIDC）海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集，分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性，建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度，本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析，SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14；与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18，这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。