月表地貌起伏形态分异特征及分级标准研究

月球地貌是月球表面发生的地质和地貌过程的结果,月球地貌单元的划分和等级分类体系的构建是月球地貌学研究的基础,也是月球地貌图制图的基础和关键科学问题。地貌学是研究形态和成因的科学,高程和起伏度是最基本的地貌指标。本文基于LOLA（Lunar Orbiter Laser Altimeter） DEM数据以及LOLA和SELENE TC（Terrain Camera）融合的DEM数据（SLDEM2015,文中简称SLDEM）,利用均值变点法确定月表起伏度计算的最佳窗口,并以起伏度100 m、200 m、300 m、700 m、1500 m及2500 m为阈值将月球表面分为微起伏平原（< 100 m）、微起伏台地[100 m, 200 m）、微小起伏丘陵[200 m, 300 m）、小起伏山地[300 m, 700 m）、中起伏山地[700 m, 1500 m）、大起伏山地[1500 m, 2500 m）及极大起伏山地（≥ 2500 m）地貌7个类型。划分结果显示：微起伏平原主要分布在月海平原区域、部分有玄武岩充填的撞击盆地的盆底区域以及撞击坑坑底区域;微起伏台地主要分布在月海和月陆区域的交界区域;微小起伏丘陵主要分布在月溪和皱脊等构造单元区域;小起伏山地主要分布在撞击坑中央峰及坑底断裂区域;中起伏山地主要分布在撞击坑坑底和坑壁过渡区域、撞击坑坑壁和坑缘过渡区域、撞击盆地盆底与盆壁过渡区域以及盆壁与盆缘过渡区域;大起伏和极大起伏山地主要分布在撞击坑坑壁区域及撞击盆地盆壁区域。本文确定的月表起伏度分级标准可以对月表数字地貌分类体系的构建和月球地貌图集的编研提供定量标准和重要参考。     

全月球撞击坑识别、分类及空间分布

撞击坑是月球表面分布广泛的地貌单元,是研究月球的最直接窗口。本文以嫦娥一号卫星获取的遥感影像和DEM,以及国际天文学联合会(IAU)公布的撞击坑名录为基础数据源,以全月球表面撞击坑为研究对象,采用遥感图像处理与专家知识融合的目视解译法确定撞击坑的边界,识别出全月球表面直径大于500 m的撞击坑共计106030个,采用累积频率和与IAU公布撞击坑对比两种方法对目视解译的撞击坑进行精度评价,其识别的总体误差率为10.97%;按照形态特征指标,将全月球撞击坑分为六大类,对比分析了不同类的撞击坑影像及形貌差异性;对全月球撞击坑分类进行统计分析,得出了不同类型撞击坑在月球表面的数量与密度特征及空间分布情况。     

月表高程分布特征及其分级标准初探

月球是地球的唯一天然卫星,也是现阶段深空探测的主要天体。月表形貌研究有助于了解月球的状态、结构和组成,能够为探究月球起源和演化等科学问题提供直接、可靠的证据。与地貌分类相比,月貌研究起步较晚,发展较为缓慢。尽管月貌研究已取得了一定进展,但月球形貌分类过程中仍旧缺乏对于形貌指标,如高程等的应用,对于形貌特征的描述仍存在部分缺失。本文通过分析月球表面高程的整体特征以及月海、撞击坑、南极艾肯盆地等典型地质构造单元的高程特征,认为-2500 m等高线能够较好的区分月海内部区域;-1500 m等高线能够较好的区分月海区域与月陆区域;1000 m等高线与南极艾肯盆地边界拟合程度较好;3000 m等高线能够较好地突出月陆地区撞击坑的边界。在此基础上,提出以-2500 m、-1500 m、1000 m、3000 m 4个高程值作为月球形貌分类体系中的高程分类标准,将月球表面划分为极低海拔、低海拔、中海拔、高海拔和极高海拔5个形貌类型。     

全月球撞击坑形貌特征的识别与多指标表达

全月球撞击坑数据是支撑月表形貌研究以及月球工程探测和科学研究的重要基础性数据,其全面性、精确性是衡量一个国家科技水平甚至综合国力的重要指标。基于嫦娥一号、Clementine多光谱等探月数据,智能化人工提取了全月球106030 个直径大于500 m的撞击坑,在IAU 公布的有名称的撞击坑及其描述形貌特征指标的基础上,建立了描述全月球撞击坑形貌特征的指标体系并获得了所有撞击坑指标的属性值。针对现阶段尚无一套完整的全月球撞击坑数据库的现状,采用面向对象的Geodatabase数据模型组织全月球撞击坑数据,构建了包含位置、大小、形状、坡度、方向、中央峰、辐射纹等7 个大类52 个小类指标的全关系型数据库,其可对撞击坑空间数据和属性数据进行一体化管理,实现了对撞击坑数据的存储、检索、处理和应用,为其他月球科学研究基于数据库进行数据挖掘和应用提供了海量基础数据,为后续月球其他资源数据库的构建提供借鉴。今后将进一步完善更新维护全月球数据库的工作。     

月表形貌特征研究进展及趋势分析

在月球探测及科学研究过程中,对月表形貌特征的认识和分析是月球探测计划的关键任务之一,有助于理解和揭示月球的形态特征及空间分异规律,对于分析月球岩石构造、估算月表年龄、反演月壤厚度、恢复月球的起源和演化历史等都具有重要意义。从月表形貌特征的塑造及表达、宏观特征的分析与定量刻画、月表撞击坑的识别与分类及空间分异特征等几方面进行了归纳和分析,提出了未来月表形貌的研究方向,包括全月球形貌特征的多级分区划分、撞击坑类型的划分、全月球撞击坑空间分异特征及规律的研究、基于撞击坑空间分布探讨月球演化、基于形貌特征的比较行星学研究等。     

基于“嫦娥一号”数据的月表撞击坑特征的多参数统计分析

撞击坑是月表最主要的地貌形态,相关研究多采用撞击坑深度和坑口直径比值作为月球形貌研究依据。事实上撞击坑的形状不是典型的圆锥,而是上大下小的截锥形。依据"嫦娥一号"影像图和全月球数字高程模型数据,获取了1000个撞击坑坑唇等效半径r₁、坑底等效半径r₂,撞击坑的深度h,进而对r₁、r₂、h三个参数进行了统计分析和聚类分析。结果表明:(1)撞击坑数目与r₁和r₂的分形维数分别为D₁=1.88、D₂=1.51,都大于地球撞击坑的分维数1.16,表明月表撞击坑复杂度受到外界的影响较地球低,且坑唇的复杂度比坑底高;(2)r₁-r₂之间具有很好的线性正相关关系,聚类结果将其分为三类,决定系数分别为R₁²=0.685、R₂²=0.886、R₃²=0.974;(3)对r₁-r₂-h三者进行线性拟合,决定系数R₂=0.968,表明三者之间同样具有显著线性关系,且月表撞击坑的形成过程以及形成之后都处于相似的动力环境下。     

基于栅格数字高程模型提取特征地貌技术研究

本文对近年来基于栅格数字高程模型提取特征地貌技术进行了详细的研究,认为该技术的关键在于两个方面：一是如何定义地貌形态结构,二是提取算法的设计。本文提出了基于地貌学角度来定义地貌形态结构的方法,利用有限个数的形态要素的空间组合和对比分析来获取特征地貌,并可以对各种特征地貌形态进行符合物理意义的改进。     

基于共享单车轨迹的精细路网更新方法

城市道路数据的完整性和实时性是保障位置服务和规划导航路径的关键支撑。该文提出一种基于共享单车轨迹数据的新增自行车骑行道路自动检测和更新方法:首先,结合缓冲区方法和轨迹—路网几何特征检测增量轨迹;其次,基于分段—聚类—聚合策略提取更新路段,利用多特征融合密度聚类算法与最小外包矩形骨架线法提取增量道路中心线;最后,基于拓扑规则完成道路更新。以广州市共享单车轨迹为例,将该方法与传统栅格细化法进行实验对比,结果表明:该方法能有效更新道路网络,且在2 m和5 m精细尺度范围内提取的新增道路覆盖精度提升14%左右;在7 m尺度下精度达90%以上,在10 m尺度下精度达96%以上。     

青藏高原东北缘马衔山夷平面特征指标的提取与分析

夷平面研究在地貌演化和新构造运动,特别是青藏高原隆升过程研究中占有极其重要的地位,准确界定夷平面分布范围是开展夷平面定量--半定量研究的重要基础.截至目前,前人已利用计算机图像处理技术和目视解译等方法开展了相关工作,并取得重要研究进展.然而,以往利用坡度高程指标提取夷平面时存在一定的随意性和主观性.青藏高原内部及其周边地区发育系列夷平面,其中高原东北缘马衔山地区较好的保存了两级夷平面.被夷平的地层为前寒武系马衔山群混合岩,山顶面上发育冰缘地貌,主夷平面波状起伏,上有岛山和晚新生代沉积,局部覆盖有40 m左右红粘土和30 m以上更新世黄土,并在局地残留3 m以上风化壳,是开展夷平面研究的理想地区.为探讨如何确定提取夷平面的最佳坡度高程指标,本文基于夷平面的特殊地貌几何形态,利用均值变点分析法和最小误差法确定了提取夷平面的最佳高程和坡度指标,并据此对马衔山地区的两级夷平面的分布范围进行提取和统计分析.最后结合剖面线,坡向分布图和区域地质资料探讨了夷平面的构造变形特征.研究发现马衔山地区两级夷平面最佳坡度指标均为12°,山顶面和主夷平面高程主要分布在3470~3640 m和2670~2870 m;统计分析表明山顶面面积约为6.4 km²,平均高程为3559 m,主夷平面面积约为15.5 km²,平均高程为2771 m;而夷平面的变形特征主要受控于区域断层.     

基于DEM的复杂地形流域特征提取

利用流域数字高程模型(DEM)构建数字水系模型并提取流域水系特征是分布式水文过程模拟的重要前提。提出了面向分布式水文过程模拟和流域特征提取的数字水系模型,并针对现有方法对复杂地形DEM中含有的平地、洼地及其嵌套情形的处理不足,提出了栅格水流分类、填洼分类与归并及有效填平处理、河谷平地的出流代价法构建栅格流向和流序等新的处理方法,并在开发的软件系统得到实现。使用该方法创建的黄土岭流域数字水系模型和提取的水系等流域特征结果表明:本文方法可有效应对复杂地形流域的处理,提取的流域水系特征与实际自然水系比较吻合,能够有效地消除现有方法在地形平坦区域容易产生的平行河道、奇异河道、河道变形等不足。     

1:50000 DLG建立DEM适宜栅格尺寸的确定

利用数字线划图(Digital Line Graphic,DLG)插值建立数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)时,栅格尺寸影响对所生成的DEM质量,并且不同地形类型区DEM的适宜栅格尺寸应该是不同的,如何确定不同地形类型区适宜的栅格尺寸成为亟须解决的问题。本文以1∶50 000 DLG数据为基础,在东北漫岗丘陵区和黄土丘陵沟壑区选择典型样区,基于信息含量和采样定理两种方法确定DEM适宜栅格尺寸,并通过地形形态分析、等高线套合分析和水文地貌关系分析三种方法对结果进行验证。实验结果表明,基于1∶50 000 DLG建立DEM时,东北漫岗丘陵区适宜栅格尺寸可设为20 m,黄土丘陵沟壑区可设为10 m。本研究为通过DLG插值建立DEM时适宜栅格尺寸的确定提供了参考。     

基于高分辨率DEM的黄土地貌正负地形自动分割技术研究

黄土地貌正负地形自动分割是构建地表空间分布式机理-过程模型的基础。在分析黄土高原地区典型地貌坡面形态及汇流过程特征的基础上,提出了基于5m分辨率栅格DEM自动分割黄土正、负地形的技术方案。该方案首先利用坡面上下游栅格点的坡度对比识别沟沿线点,然后利用汇水模型提取沟沿线点约束的上游汇水区域,从而实现正、负地形的自动分割。在黄土塬区及丘陵沟壑区的实验结果表明,该方法的优点是提取精度高,人工干预少,在不同地貌类型区域内有很好的应用适宜性。     

融合多源数字信息的流域水系提取方法研究

由于DEM数据不包括河流、湖泊(水库)及流域边界和堤坝等信息,因此常规仅依靠DEM提取水系的方法不能反映平坦区域及受人类影响强烈区域水系的真实特征。该文建立了融合DEM、河流、湖泊水库、流域边界和堤坝等多源数字信息的流域水系提取方法,对多源信息进行栅格化,采用所提出的高程-距离函数对DEM进行校正,使得提取的数字水系与实际水系精确拟合。将该方法应用于山区太湖西苕溪流域老石坎水库及其上游集水区和平原丘陵分布区的淮河史灌河蒋家集站、梅山、鲇鱼山水库区间流域,提取的河网结构与地图信息拟合较好。     

栅格化属性精度损失的评估方法及其尺度效应分析——以四川省1:25 万土地覆被数据为例

选择在600 m~30 km 16 个尺度上,在ArcGIS 中利用常用的面积最大值法(Rule ofMaximum Area,RMA) 对2005 年四川省1:25 万土地覆被矢量数据进行栅格化,并采用两种属性精度损失评估方法：传统的常规分析方法和一种新的基于栅格单元分析方法,来对比分析在这两种评估方法下RMA栅格化的属性(这里是指面积) 精度损失随尺度的变化特征。结果表明：(1) 在同一尺度下采用基于栅格单元方法分析所得的研究区平均属性精度损失大于常规分析方法分析得到的平均属性精度损失,且二者之间的差异在1~10 km内很明显,当栅格单元大于10km时,两种方法得到的平均属性精度损失的差值稳定,且其随尺度的变化曲线趋于平行;(2) 基于栅格单元分析方法不仅能够准确地定量估计RMA栅格化的属性精度损失,而且能客观地反映属性精度损失的空间分布规律;(3) 对四川省1:25 万土地覆被数据进行面积最大值法(RMA)栅格化的适宜尺度域最好不要超过800 m,在该尺度域内数据工作量适宜,且RMA栅格化属性精度损失小于2.5%。     

我国首次申报月球地理实体命名获批

本报北京消息 来自国家国防科技工业局的消息称,2010年8月2日,国际天文学联合会（IAU）批准了由我国科学家利用绕月探测工程全月面影像数据首次申报的月球地理实体命名,将月面三个撞击坑分别命名为蔡伦、毕舁和张钰哲,实现了我国月球探测工程科学应用成果在月球地理实体命名上零的突破。     

基于众源轨迹数据的道路中心线提取

从众源轨迹数据中提取道路几何数据相对于传统的道路数据获取方法具有低成本、高现势性的优点。然而,由于轨迹数据采样稀疏、数据量大、高噪音等特征使得道路中心线提取仍显困难。针对该问题,提出一种基于约束Delaunay三角网的道路中心线提取方法。首先对预处理后的车辆轨迹线构建约束Delaunay三角网,根据整体长边约束准则删除长边以提取道路面域多边形;然后对道路面多边形二次构建Delaunay三角网,提取道路中心线。利用北京市一天时间的出租车轨迹数据进行算法实验,将实验结果与栅格化方法结果进行定性定量地评价分析。结果表明该方法提取的道路中心线数据在几何、拓扑精度方面比栅格化方法提高约10%以上。另外,以复杂环形道路为例,证明了该方法比栅格化方法更适合于复杂道路结构、较大密度差异的轨迹数据。因此,该方法不仅适合大数据处理、结果精度高,且算法成熟、易于实现。     

月面高差堪比地球

运行已满一年的我国首颗探月卫星嫦娥一号,在国际上首次获得月球南北极高程数据。昨天,中科院上海技术物理研究所透露,该所采用国产核心部件研制的星载激光高度计,通过中科院国家天文台地面数据处理与合成,已成功获取全月球表面的数字高程模型图,其中包括此前不详的月球南、北两极高程图。     

基于LSWI和NDVI时间序列的水田信息提取研究

利用多时相的Landsat TM/ETM+和DEM数据,分别采用直方图匹配(HM)和准不变特征点(PIFs)方法对影像序列进行相对辐射校正,减少了影像的光照和大气条件在时间上的不确定性,提高了归一化植被指数(NDVI)和地表水分指数(LSWI)的计算精度。根据水稻在不同生育期表现出的生理特征,基于LSWI和NDVI时间序列及高程特征,采用二叉树方法提取了浙江省金华市水田信息。经过验证,在空间上水田信息的提取精度达到92.3%,在县域尺度上提取面积与统计年鉴具有0.97的相关度。     

基于对象方法的南岭山区雨雪冰冻灾害遥感检测与空间分析

:针对2008年初的南方雨雪冰冻灾害,以受灾严重的广东南岭山区为研究区域,采用面向对象的方法进行森林植被破坏遥感检测研究,首先得到林地分布图,然后用K均值聚类法进行基于对象NDVI差值的森林受灾程度分级,得到灾害等级地图,最后用分带统计法对灾害的空间分布形态进行了分析.林地提取的总体精度为95.33%,灾害分级的总体精度为87.27%,Kappa系数为80.74%.灾害空间分析表明:高程上,600～1 600 m主要为重度、中度受灾;600～1 300 m,高程越高,受灾比例越大;1 300～1 600 m,比例有所下降;400 m以下和1 600 m以上主要为轻度受灾;坡度上,随着坡度的增大,重度、中度受灾比例有所增加,但差异并不十分明显;坡向上,各级灾害比例几乎没有差别.     

基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究

应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。