基于带谐重力场的测高卫星轨道设计

推导了一组测高卫星轨道设计的理论公式,介绍了相关方法,并编写了一套软件。分别以激光测高卫星ICESat和雷达测高卫星HY-2A为例,基于31阶地球带谐重力场,给出了其平均轨道参数与密切轨道参数。轨道模拟显示,卫星经过各自的回归周期之后,其星下点均能精确回到初始位置,并且长半轴、轨道倾角、偏心率和近地点幅角均没有发生长期和长周期的变化,符合参考轨道要求。     

Jason-2测高卫星对湖泊水位的监测精度评价

湖泊水位是评估湖泊水量变化的重要指标。本文以洪泽湖、高邮湖及洞庭湖为研究对象,利用集中度的概率密度函数方法(CPDF)来提高Jason-2测高数据精度,分析了降水量与各个湖泊水位变化的相关性,并基于实测水位数据对比评价了Jason-2测高卫星原始GDR数据和CPDF方法处理后的卫星数据的精度。结果表明:①Jason-2原始GDR数据点的分布存在疏密之分,大部分数据分布相对集中,且有一定的周期变化,但评价结果显示精度较差,故原始GDR数据不能直接用于湖泊水位监测;②CPDF方法可以极大提高测高卫星的水位数据精度,洪泽湖与高邮湖的均方根误差分别由1.92 m与1.74 m减少到了0.32 m和0.36 m,相关系数由0.28和0.04提高到了0.85和0.72。对于南北宽度较窄且日水位变化较大的湖泊(如洞庭湖),CPDF方法提高原始GDR结果的精度有限;③洞庭湖降水与水位相关性最强,高邮湖次之,而洪泽湖降水与水位成不显著的负相关,是洪泽湖水利工程对于水位的调节导致了这一结果。本研究对于利用测高卫星获得湖泊水位值,进而对湖泊进行动态监控,特别是在填补资料匮乏地区湖泊水位数据方面具有重要意义。     

用卫星测高和船测重力资料联合反演海洋重力异常

基于多颗卫星最新测高资料联合解算的全球平均海平面和中国近海船测重力异常数据,采用3种方法 (Stokes公式逆运算法、垂线偏差法、最小二乘配置法)分别计算了中国近海及其邻域(0°～40°N,105°～145°E)2′× 2′重力异常,重点对3种方法的优缺点及其计算结果进行了比较和分析。结果表明,在海底地形起伏较为强烈的南 海盆地,与船测重力异常比较,最小二乘配置法(LSC)计算精度较高,达到11.2×10-5ms-2。     

基于星载激光测高估计南极冰盖高程变化

利用NSIDC公布的ICESat运行期间的19个任务期的观测数据, 采用重复轨迹分析方法估计近年来南极冰盖高程的时空变化。结果表明,南极大陆冰盖整体上呈现消融趋势,基于不同的GIA模型和ICESat激光测高数据的南极大陆冰盖高程变化的趋势约为 -1.17~-1 cm/a。     

基于多源卫星遥感的暴雨灾情时空动态信息的提取

强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。     

基于ICESat-2数据的高程控制点提取和精度验证

ICESat-2(Ice, Cloud and land Elevation Satellite-2)数据的平面定位精度达到米级,高程定位精度达到亚米级,但受各种外界因素的影响,部分激光足印点的高程精度较差,不能用作高程控制点。针对上述问题,本文提出一种适用于ICESat-2数据的多参数联合的高程控制点提取方法。该方法首先利用内置参数辅助检查激光足印点数据质量,滤除异常激光足印点,然后参考内置DEM（Digital Elevation Model）数据进行高程粗差剔除,最后结合云量标记、坡度参数以及时间标记属性参数设置阈值精细筛选,保留满足质量检查、坡度小、云量少的激光足印点作为最终高程控制点,并利用高精度参考高程数据进行精度验证。为验证本文方法的有效性,选取郑州西部、北科达他州西南部、印第安纳州北部地区的ICESat-2激光数据（高程平均绝对误差分别为3.711、0.582、0.333 m）进行高程控制点提取实验,实验结果表明,筛选后的激光足印点平均绝对误差分别达到0.827、0.393、0.131 m,该提取方法在多种地形场景下均能够提取出一定数量且精度较高的高程控制点,不仅能为1：50 000以及1：10 000立体测图提供数据支撑,还能为全国甚至是全球高程控制点提取和高程控制点库建设提供参考。     

基于资源三号测绘卫星DSM的复杂地形水系提取精度分析——以云南省高海拔山区为例

针云南省楚雄地区为研究区域,采用1:25万水系数据为参照,基于资源三号测绘卫星DSM(ZY-3DSM)数据自动提取水系,并从河流分支点和水系因子两方面分析其精度,再与SRTM DEM提取的水系进行比较。结果表明:(1)从河流分支点来看,ZY-3 DSM提取的水系精度普遍高于SRTM DEM,在中海拔丘陵和中海拔台地上点位精度比后者高50%以上,在低海拔平原和中海拔平原上点位精度比后者高25%以上;(2)就水系长度和分级而言,ZY-3 DSM提取的水系总长度比SRTM DEM约长15%,一级和二级河流数目比后者多18%;(3)从水系密度和河网套合差来看,ZY-3 DSM提取水系与1:25万水系吻合度较好,水系密度相似度高于SRTM DEM约3倍,河网套合程度前者高于后者45%。总之,基于ZY-3 DSM提取的水系精度较高,完全符合测绘标准规范,且各方面均优于SRTM DEM提取的水系。     

卫星雷达测高波形修正方法研究

利用Jason-1 SGDR数据分析Tseng波形修正法存在的问题,通过修改参考波形选取策略和异常点插值的定权策略提出改进的波形修正算法。实验表明,改进算法能够避免Tseng法导致的波形前缘变形问题,提高近海海面高的精度。     

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合成孔径雷达高度计波形重跟踪算法的近岸精度分析

针对近岸区域,基于Sentinel-3A合成孔径雷达观测数据,选取多阈值、ICE1、IceSheet和SAMOSA四种波形重跟踪算法,利用全球范围内27个验潮站海面高数据,分析近岸20 km范围内4种波形重跟踪算法的精度。结果表明,多阈值算法在近岸6 km范围内可保留最多的有效波形,且与验潮站海面高数据具有最高的相关性和最小的均方根误差;SAMOSA算法在离岸距离大于5 km时相对大地水准面稳定性最高,更适用于开阔海域。     

利用卫星测高技术研究地面沉降的初步探讨

基于雷达波卫星测高技术,通过数据处理获取华北平原和华东地区的地面沉降数据;优化地球物理参数和环境改正数,利用高精度SRTM模型进行地形坡度改正,通过改进的阈值算法提高测高数据的观测精度。将获取的地面沉降速率与GNSS基准站观测结果进行比较,偏差为-3.4±9.1 mm/a,相关性为0.88。采用阈值法和改进阈值法进行波形重跟踪改正的偏差分别为-3.2±5.5 mm/a和-2.9±4.1 mm/a,相关系数分别为0.94和0.97。实验结果表明,卫星测高可应用于地面沉降监测研究,尤其在缺少GNSS或传统水准监测数据的偏远地区的地面沉降监测中具有重要的研究价值。     

全球海潮模型最新进展及在中国沿海精度评估

介绍TPXO、FES、Chinatide、MIKE Global Tide、Utide等典型海潮模型,总结归纳其同化潮汐数据来源和最新的海洋地形数据,利用我国沿岸长期验潮站以外的26个中短期潮位观测站评估TPXO等海潮模型预报精度。结果表明,全球海潮模型对我国沿海M2分潮的预报精度普遍较低,且主导了几种海潮模型在中国海域的整体预报精度;相比MIKE Global Tide和TPXO7.2,TPXO8、TPXO_Yellow Sea 2010和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度更高。     

基于主波峰的自适应波形重跟踪算法研究

构建基于主波峰的自适应波形重跟踪算法（AMWRT）。首先提取主波峰,然后对主波峰分别应用经典的重心偏移法（OCOG）及阈值法（threshold）进行波形重跟踪,并进行精度比较,得到最优的观测水位。将AMWRT、OCOG和threshold法应用于长江中游地区,结果表明：1）测高卫星观测的长时间水位序列与水文站实测数据趋势较为一致;2）AMWRT算法相较于OCOG法及threshold法表现良好,比其中表现最好的经典threshold_0.5法的精度提高了30%,其绝对平均误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低至0.55 m和0.72 m。     

基于马尔可夫链和最大后验准则的模拟静止气象卫星数据地表组分温度反演

地表组分温度比像元混合温度具有更强的物理意义和实用价值,是定量遥感反演的一个重要研究方向。本文以马尔可夫链和最大后验准则地表温度尺度转换方法,结合静止气象卫星数据高时间分辨率的特点,通过模拟静止气象卫星数据地表组分温度反演进行分析和验证。在研究过程中,地面被简化为由植被和土壤两组分组成,同时假设邻近像元的植被和土壤组分温度相同。鉴此,本文通过模拟构建20×20像元大小的静止气象卫星混合像元图像,并对各像元各时刻温度添加均值为0标准差为2K的随机误差,最终应用所提算法估算各像元各时刻的植被和土壤组分温度大小。精度分析结果表明,该算法能够较为精确地反演植被和土壤组分温度,且误差基本控制在2K以内。此外,本文还进一步讨论了算法的适用性及其对混合像元温度误差、植被覆盖度误差,以及邻近像元植被覆盖度变化范围的敏感度。分析结果再次证明,该方法对混合像元温度误差和植被覆盖度误差都具有较低的敏感性,在最大温度误差条件(均值为1.8K,标准差为5K)和最大植被覆盖度误差(均值为0.18,标准差为0.2)的条件下,各组分温度的估算精度分别能控制在3K和2K以内,满足精度要求。但是,由于组分温度初值的确定方法,对所计算窗口内植被覆盖度变化范围有较强的敏感性,反演结果与植被覆盖度变化范围相关,要求窗口内植被覆盖度变化范围足够大才能满足初值估算的精度要求。     

HJ卫星图像水稻种植面积的识别分析

 HJ-1A/1B卫星具有较高时空分辨率,是提取水稻等农作物种植面积的潜力数据源。本文以江汉平原腹地的监利县及周边相邻区域为研究区,根据水稻物候历,选取样区水稻生长关键期的多时相HJ-1A/1B卫星数据,利用水稻移栽期的水分信息和生长期的归一化植被指数(NDVI)变化信息,结合陆表水系数(LSWI)、短波红外波段的反射率(R_IRS-B2)、差归一化植被指数(DNDVI),构建了HJ卫星数据的水稻种植面积识别方法,提取了研究区2009-2011年水稻种植面积,得到面积精度和样本点精度均不小于90%,Kappa值不小于0.80的结果。