基于迭代融合的InSAR技术获取数字高程模型研究

数字高程模型是重要的地理空间数据,可以提供丰富的地形信息.为了获得时效性好、分辨率高的数字高程模型,本文以南京市为实验区域,利用德国宇航局TerraSAR-X卫星同一轨道上的两幅StripMap模式SAR影像对,主从影像时间间隔只有66天,空间分辨率为3 m.采用InSAR技术,通过迭代的方法来提高获取DEM的分辨率,并结合JAXA/EORC提供的AW3D30数字表面模型与迭代后的DEM进行融合来解决阴影等问题,最终获取了南京地区的高精度数字高程模型.将实验结果分别与90 m分辨率的SRTM、30 m分辨率的ASTER GDEM、30 m分辨率的AW3D30进行相互对比分析.结果表明,相比三种常用的DEM而言,本文获取的DEM能够更精确的获取地面的细节信息,特别是对于分布稀疏的大型单体建筑物,能够很好的恢复其三维信息,但是对于建筑物分布较为密集的区域,由于传感器视线受阻,不能观测建筑物的全貌,阴影分布较多,导致此类区域的DEM结果不理想,还需进一步深入研究,提高精度及可靠性.     

TerraSAR-X/TanDEM-X获取高精度数字高程模型技术研究

以双星系统(TerraSAR-X/TanDEM-X)下的bistatic数据模式为例研究了差分干涉获取高精度DEM产品的融合算法和技术流程.针对不同观测几何条件下(升降轨,不同入射角)观测数据的畸变和缺失,提出一种迭代的顾及垂直基线、阴影和叠影的数据融合新方法重建高分辨率高精度的数字高程模型,并对TanDEM-X融合的DEM在不同地物属性特征下(山区及高楼林立的城区)的精度进行定量分析.本文采用了两对覆盖珠海、澳门区域的升降轨TerraSAR-X/TanDEM-X干涉对进行融合处理,并通过收集的高精度Lidar数据进行精度比较分析.此外,本文还定量分析了TanDEM-X的DEM对常规DInSAR技术的改进,并与SRTM、ASTER的结果进行对比.结果表明:提出的升降轨融合方法较单一轨道平台能够较好地改正或减弱由于几何畸变引起的高程信息缺失或错误,通过与Lidar数据的对比发现TanDEM-X的融合DEM在山区的精度较高,其残差的标准差为3.5 m,较单一轨道(升、降轨)分别降低8%和22%,能够通过迭代的方法获取高分辨率(可达2~5m)、高精度的地形信息;而针对城区密集建筑物的复杂地形来说,融合的DEM的精度稍低,残差的标准差为11.8m,但较单一轨道(升、降轨)来说有较大改进,其残差标准差分别降低了28%和22%;而在分布较为稀疏的居民区,融合的DEM能够较Lidar数据获取更好的建筑物高度及外形信息,此时的残差标准差可达5m.同时,TanDEM-X的融合DEM作为外部DEM能够较SRTM和ASTER来说更好地去除地形信息,尤其在山区及高程建筑密集分布的城区,从而利于后续的相位解缠和形变信息的精确获取和解译,为更高精度的时序InSAR形变监测提供有利条件.     

三种河流相对高程模型生成方法对比

相对高程模型（REM,Relative Elevation Model的缩写）表示相对于河流水面或活性河道的海拔高度,衍生于数字高程模型（DEM,Digital Elevation Model的缩写）,能够消除因河流纵向的地势造成的DEM表征不清楚,高差过大造成细节模糊地势的影响,从而在平面图上更为清晰地表征河流地形的细微变化,因而研究REM的生成方法及其适用性具有十分重要的意义。通过文献综述,选取美国加利福尼亚州内华达山脉的卡森河某河段为实验区,利用其高精度（米级分辨率）DEM数据,介绍核密度法、反距离加权法、横截面插值法三种REM生成方法。通过REM和DEM的对比,以及三种REM的效果对比,得出：当高程差过大时,DEM可视化方案往往不能很好地在河流地貌刻画中发挥作用,尤其是在解译时,利用REM可解决高差过大造成的细节模糊问题;横截面插值法主要的优势表现在可根据用户需要做适用性调整,相对而言鲁棒性强,较为灵活,但其自动化程度较低,且花费的时间较长,因此需较多的人工干预;核密度法耗时相对较少,REM结果很少有伪影或错误的相对高程值,但核密度法导致一些潜在的伪影或者错误的相对高度,体现在...     

基于ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据融合高精度提取南极地区地形信息

为了更好地保证从中山站到DomeA的南极内陆冰盖考察,该考察路线沿线的地形信息是必需的．虽然Radarsat南极制图计划fRAMP）能提供迄今为止最高精度的全南极数字高程模型（DEM）,其最高水平分辨率为200m,但其真正的水平分辨率根据源数据的比例尺和区域覆盖密度不同而不同．对于冰架和内陆冰盖地区,水平精度约为5km．在东南极内陆冰盖地区和远离山脉地区该DEM的垂直精度估计为±50m,因此更高精度的地形数据还不存在．为了满足将来对地形信息更高精度的要求,由于ASTER光学影像具有高的空间分辨率05m）,而ICESat／GLAS测高数据有较高的高程精度（13．8cm）,因此本文融合ASTER立体数据和ICESat／GLAS测高数据提取了该考察路线高精度数字高程模型．首先选择一些测高数据点作为ASTER提取DEM过程中的高程控制,以减少匹配错误．由于从75°～81°S范围没有合格的ASTER立体数据覆盖,并且在该范围内ICESat轨道覆盖度大,观测数据比较密集,因此在该区域仅使用ICESat测高数据提取DEM,最后生成覆盖整条路线的DEM．分析结果表明DEM精度得到很大的提高,DEM的绝对垂直精度某些地区优于15m,除了影像009—001外,其余所有结果精度都在30m以内．其内部精度优于15m,某些情况下优于7m．生成的结果达到1：50000制图标准．结果表明在南极地区,综合利用各种遥感数据提取南极地区冰面地形信息是一种经济有效的手段．     

稳态河道高程剖面分析的新方法——积分法

以稳态的河水动力侵蚀方程为基础,分析河道高程剖面,可以得到河道陡峭系数,从而反映区域基岩隆升速率的空间分布特征。利用传统的坡度-面积分析法计算陡峭系数时,需要对原始高程数据进行平滑、重采样和微分等一系列操作来计算坡度,这会造成信息丢失和重复引入误差。而近5a来逐渐得到推广应用的积分方法,通过直接求解河水动力侵蚀方程,将稳态的河道高程剖面变换成1条直线,直线斜率即河道陡峭系数,避免了计算坡度带来的缺点。同时,该方法用积分函数表示基岩河道高程剖面,可以将陡峭系数和其他一些地貌参数(坡度长度指数、面积高程曲线积分)联系起来,为用这些参数表示区域构造活动信息提供理论依据。此外,该方法还可用于判别分水岭迁移方向。因此,综合这些优势,积分法在分析流域地貌特征和进行构造地貌的研究中具有广阔的应用前景。     

多源遥感技术在汶川震后高精度数字高程模型重建中的精度分析

汶川地震后,震中地区地表形态遭到很大破坏.在该地区开展科学研究急需高精度数字高程模型支持,重建震区数字高程模型十分必要.本文以高精度重建该地区数字高程模型为目标,综合ALOS PRISM获取的三轨立体像对、ALOS PALSAR雷达影像和欧空局发布的汶川地震ENVISAT雷达影像等资料,采用光学遥感立体测图技术、InSAR技术,并融合已有全球数字高程模型,研究建立覆盖此地区15m分辨率的数字高程模型.在利用中国地壳运动监测网络和陆态网络工程项目实测的GPS数据进行高程精度分析后表明:ALOS PRISM DEM精度优于10 m(95％置信度);ALOS PALSAR DEM精度优于10 m(95％置信度),而ENVSAT ASAR DEM在平原、丘陵地区精度优于20 m(95％置信度).研究证明:ALOS PRISM能进行高精度的地形测量,ALOS PALSAR在山区仍可获得高精度数字高程模型,ENVISAT ASAR在平原地区的精度较高.因此融合光学、雷达遥感技术完全满足获取高精度、高分辨率震区数字高程模型的需要,这为在困难地区建立高精度数字高程模型提供了一个很好的途径.     

高空间分辨率数字高程模型测量技术及其在活断层研究中的应用

首先分析了获取数字高程模型(DEM)的高分遥感立体测量、合成孔径雷达干涉测量技术、激光雷达测距技术和运动重建技术等技术手段,以及现阶段高空间分辨率数字高程模型(VHR DEM)提取技术的主要特点,实际应用中需根据研究区地形地貌特点选择合适的VHR DEM获取技术;然后,结合最新研究成果着重阐述了VHR DEM在活断层识别及几何结构分析、同震位移与累积位移获取和古地震研究等领域的最新应用;最后指出,VHR DEM由于其高精度、高空间分辨率的特点,正逐步改变传统活断层的研究方法,使得对活断层的研究进入到了前所未有的精细化水平.      

基于嫦娥一号卫星激光测高数据的月球数字高程模型

利用嫦娥一号激光高度计获取的800多万个有效记录点科学数据,描述了一种基于Kriging插值方法来生成空间分辨率为0.25°×0.25°全月球均匀网格的数字高程模型.即对激光高度计科学数据进行加权插值,通过引进以距离为自变量的变差函数来计算权值.因变差函数既可以反映激光测高数据的空间结构特性,又可以反应激光测高数据的随机分布特性,故采用Kriging方法插值可以得到较理想的月球高程模型.同时,基于生成的全月球数字高程模型得到了月球的汉麦尔投影、麦卡托投影、正面、反面、南极、北极等月球地形图.该模型也与国际上的月球模型Clementine、ULCN2005与CLTM-s01进行了对比.由于嫦娥一号激光测高数据达800多万个记录点,得到的月球数字高程模型的精度更高.     

入洞高程对黄土隧道洞口段动力响应特征的影响分析

针对桥隧耦接过程中隧道面临的入洞高程及仰坡坡度的问题,采用三维数值模拟的方法,通过设置不同坡度与不同入洞高程的模型,探究隧道及仰坡在这两种因素共同影响下的动力响应。研究结果表明:(1)在振动荷载作用下,隧道拱顶的位移随着距洞口距离的增加而减小,位移峰值位于距洞口y=0m断面处,不同坡度、不同入洞高程模型均符合这一特征。(2)随着仰坡坡度的增加,隧道入洞高程的选择也应趋于增大,文中定义的隧道截面最大位移差Δ_(max)可尝试为衡量地震动力响应提供一种新的判断思路。(3)隧道的存在对坡面的动力响应有一定影响,这种影响在洞口1~1.5倍跨径范围内最明显。     

基于微信与LBS云的应急避难场所信息服务系统研究及实现

为解决一直以来应急避难场所信息服务形式单一化、用户体验不佳、软件不易推广的现状,陕西省地震局结合微信这一在移动通讯领域得到广泛应用的即时通信平台和百度地图高性能集群式LBS云技术,设计并实现了一套应急避难场所信息服务系统。本文详细阐述了系统架构以及用户信息管理和位置上报、应急避难场所云数据存储和检索、避难路线规划导航等关键技术实现思路和方法。该系统具有使用便捷、易于推广、云计算性能高、人性化设计等优势,目前,已成为陕西省地震局最为重要的信息服务平台,为公众灾后紧急疏散提供了便利,提升了地震部门信息服务的有效性和针对性,为防震减灾信息化服务提供了新的思路和方法。     

北京房山站神经网络高程时间序列分析

为了更好地分析高程时间序列的变化规律,使其能更好地应用到地壳运动监测.本文对房山站观测数据先采用PanTa方法剔除异常值,然后进行混沌动力学系统检验.经检验可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统.因此对数据进行正则化RBF网络相空间重构和小波神经网络滤波,然后再对数据进行加窗谱估计、最小差距拟合和去除趋势FFT周期拟合计算分析.计算结果显示,北京房山站高程时间序列的平均谱功率为7694W,年周期为0.994～1.109(年),半年周期为0.438～0.617(年),年周期为0.247～0.378(年).分析计算结果表明,该时间序列斜趋势不明显,随机性不明显,其存在着年周期性、半年周期性和季周期性,其中年周期最为明显.     

利用ICESat数据确定格陵兰冰盖高程和体积变化

两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84cm·a^-1,体积变化速率为-301.37±15.16km^3·a^-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性.     

基于EGM2008重力场模型的GPS高程转换方法及精度分析

研究利用重力场模型直接进行GPS高程转换的方法,即模型高程异常法和模型重力位法.根据误差传播定律,导出了由重力场模型位系数方差计算模型高程异常以及模型正常高的误差公式,并对影响两种GPS高程转换方法精度的因素进行分析.利用具有代表性的EGM96、EIGEN-51C和EGM2008重力场模型及某线路GPS/水准数据对两种方法进行实验研究与精度分析,结果表明:理论公式及实验结果都显示两种高程转换方法是等价的,转换精度相当;两种方法使用过程中,均可能需要系统偏差校正;EGM2008重力场模型具有非常好的分辨率及精度,在局部区域,基于EGM2008模型的GPS高程转换精度有望达到cm级.     

BGS全面启动地学信息服务

<正>2017年6月,英国地质调查局(British Geological Survey,BGS)推出地学信息服务网页,由此标志其重要服务之一的地学信息服务全面启动。近几十年来,BGS一直在开展相关的地学信息服务,为了更加全面、系统地服务用户并提供解决方案,BGS推出了BGS Informatics。我们对其做一简要介绍。1 BGS地学信息服务能力(1)专业化地管理数字数据和模拟数     

美国1989财政年度预算建议:基础地学研究经费增加

美国总统里根提出的1989财政年度预算(其8年任期的最后经费计划)没有多少令人兴奋的内容,但解决了一些问题,似乎不会在国会引起多少反对意见。提议的预算中美国国家科学基金会(NSF)和美国国家航天局(NASA)的经费有很大增加,而美国国家海洋大气局(NOAA)和美国地质调查局(USGS)的许多联邦计划的经费却有所削减。经过去年整整一年的沉默之后,白宫在新的预算中拨出大笔款项重新支持太空站和雄心勃勃的空间计划。即使国会不热心支持该项计     

三峡水库不同间距高程消落带草本植物群落物种多样性与结构特征

植物群落结构特征与其生境具有重要关系.三峡水库消落带独特的水文状况和不同地区地理条件的差异导致其不同区域不同水位高程的植被群落结构差异.为研究三峡水库消落带典型区域植被群落结构特征,调查分析了位于三峡水库腹地的消落带上、中、下部3个不同间距高程(145~155、155~170、170~175 m)的草本植物群落物种组成、生物多样性和结构特征.结果表明:共发现49种草本植物,上、中、下部分3个高程物种数分别为4、18、45种,随高程的增加物种数呈较为显著的增加;3个高程草本植物平均盖度、平均密度和平均高度范围分别为(2.58%±1.29%)74.83%±2.57%、(43.58±85.93)466.08±48.04株/m²和(4.89±0.56)77.02±9.31cm.综合分析表明,三峡水库腹地小范围流域消落带草本植物物种组成和结构趋于简单化,由于受水淹胁迫影响及不同高程微生境的差异,不同高程消落带植物多样性有所差异,呈现出的群落特征也有所不同,因此应充分考虑不同水位高程物种组成和结构的差异性特征,分类(区)配置物种搭配、优化种间关系可促进消落带草本植物多样性以及群落结构的改善.     

使用高分辨率的地形数据作为地震场地条件替代指标的研究

近年来,从美国航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）30弧秒（arcsec）的数字高程模型（DEM）中提出一种估计全球地震场地条件或者地下30m的平均剪切波速（Vs30）的新方法。在缺少基于地质和岩土的场地条件分布图的地区,使用该方法的前提是通过Vs30的测量值和地形坡度的相关性,可以把地形坡度作为一个可靠估计Vs30的替代指标。在这里,我们来检验使用高分辨率（3弧秒和9弧秒）的数字高程模型数据是否能够解析出比使用低分辨率航天飞机雷达地形测绘数据更详细的Vs30数据。在全球范围内,并不能全部获得比30弧秒更高分辨率的数字高程模型数据。然而,在存在这些数据的许多地区,这些数据被用来解译地形坡度的精尺度变化,并最终解译Vs30。我们使用美国地质调查局地球资源观测和科学（EROS）数据中心的国家高程数据集（NED）,在美国几个地区研究使用高分辨率的数字高程模型数据来估计VS30,这些地区包括加利福尼亚州的旧金山湾地区、洛杉矶、加利福尼亚州及密苏里州圣路易斯市。我们将这些结果与全球范围内都能获取的台湾台北市使用9弧秒航天飞机雷达地形测绘数据的例子作比较。使用较高分辨率的美国国家高程数据集重新得到更精细尺度的地形坡度变化,这可更好地与地质和地貌特征相关联,特别是在丘陵—盆地之间的过渡带,确保使用30弧秒的航天飞机雷达地形测绘数据是可行的。然而,统计分析表明,与低分辨率地形所得到的Vs30测量值相比,测量值很少或者没有得到改善提高。这表明一些地形平滑处理可能会提供更稳定的Vs30估计。此外我们发现,在精度高于30弧秒的航天飞机雷达地形测绘数据有遮盖的地区高程变化范围过大,不能解译出可靠的坡度,特别是在较低坡度的沉积盆地．     

地学书签

何为“天地图” “天地图”为国家测绘地理信息局旗下的地理信息服务网站,于2010年10月21日正式开通,是目前中国区域内数据资源最全的同类网站,集成了全国各级测绘部门和相关企业、专业部门的地理信息资源。     

三峡库区消落带不同水位高程植被和土壤特征差异

植被和土壤是消落带生态系统的重要组成部分.本研究选择三峡库区腹地忠县境内的3个地质地貌和土地利用历史相似的近自然消落带,对不同水位高程(160 m和170 m)植被群落和土壤特征进行研究,结果表明:一年生草本在消落带植物物种数中比例高达72.4%,而多年生草本仅为27.6%;不同水位高程植被物种组成完全相同,且盖度、生物量、生物多样性指数均没有显著差异;随着水位高程变化,群落优势物种存在一定差异,即160 m高程优势种为多年生狗牙根(Cynodon dactylon),而170 m高程为一年生白酒草(Conyza japonica);土壤容重、含水量、pH、有机质、总氮、总磷在160 m和170 m水位高程间均没有显著差异.因此,160 m和170 m水位高程在淹水时间和深度上的差异造成群落优势种的不同,而对当前植被和土壤特征并没有显著影响.     

基于RBF神经网络的GPS/水准高程异常拟合

通过对离散GPS/水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题.本文将径向基函数(RBF)神经网络方法应用于GPS/水准高程异常拟合,提出了一种新型网络学习方法.该方法首先通过对GPS/水准数据点进行Delaunay三角剖分,以其对偶Voronoi图的节点来构造选择基函数中心,再通过...