结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。     

耕地暴雨灾情动态信息的遥感提取

根据暴雨降水天气引起的灾害信息特征,利用基于卫星遥感观测的植被指数NDVI时序数据变化检测方法,在空间和时间上提取了暴雨灾害受灾动态信息。不同于常规的仅提取受灾空间信息的方法,该方法还能提取灾害开始和灾害影响过程中的时间信息。以2016年7月发生暴雨灾害的安徽省巢湖地区为实验区,利用NDVI时序数据进行了应用实验验证。结果表明,利用该方法可有效提取常规受淹、受灾强度的空间信息;结合对应年降水的时间变化特征发现,该方法提取的受灾开始时间数据揭示了持续强降水导致的土壤水分饱和对作物生长的影响,能为国家灾害救助和灾后耕地恢复提供决策依据。     

单基准线向量解算法在GPS变形监测中的应用

GPS测量目前在三峡库区变形监测应用较为广泛,但常规数据处理中,网平差这一步骤导致了因某点测量误差偏大而导致的整个监测网中其他监测点测量误差偏大,为解决这一问题,介绍了单基线向量解算法,并利用该方法对长屋滑坡2005年3月-2007年3月的监测点数据进行解算,提出了该方法能减少测量误差和内业工作量,并能运用于实际工程。     

航空影像和快鸟卫星影像结合更形地形图的方法探讨

介绍了利用航空影像和快鸟卫星影像相结合的方法更新1：10000地形图的方法。由于生产区域的航空影像是2002年航摄的,现势性较差,随着当地经济的飞速发展,部分地区变化较大,新增地物较多。因此,确定了利用航空影像和0．61m的OuickBird影像相结合的方法更新该区域的1：10000地形图,经过实践证明,该方法可以推广使用。     

MODIS植被指数时间序列Savitzky-Golay滤波算法重构

利用Savitzky-Golay(S-G)滤波方法对若尔盖高原湿地区2000—2009年MODIS16d最大值合成的NDVI时间序列数据进行了重构,并与中值迭代滤波法、傅里叶变换法进行了比较。结果表明,基于S-G滤波的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列在直观及像元的时间序列曲线上均取得了较好的效果,对提高该数据产品质量有很大帮助,通过该方法重构后的高质量的NDVI时间序列对利用该数据源对若尔盖湿地生态系统监测提供了良好的基础。     

基于MODIS时间序列数据的滤波降噪新方法

去噪的效果对MODIS时序数据产品的应用有很大影响。过去二十年里,出现了很多去噪方法(例如,MVC,BISE,小波变换,拟合函数等等),这些方法大多分为两个步骤:使用质量标记,然后采用具体滤波方法或进行曲线拟合。这些方法多数是参考了质量信息或其他辅助数据后选出时间点值。本文指出,可以在以上两步间增加一个去除尖峰信号的过程。该方法首先选择三个定位点以确定曲线,然后进行双向棘波检测,利用设定的阈值去除异常的尖峰信号,并选择Savitzky-Golay平滑滤波器作为该方法的实例检验。结果表明,该方法改善了时序曲线的可视化效果,当结合实际场景时,曲线解译效果有较大改进。通过加入该步骤,其他滤波方法也能得到相似的改进。     

附加虚拟信号精化水汽层析模型的方法

在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）水汽层析中,受卫星星座和接收机几何分布的影响,穿过层析区域的射线条数有限。针对该问题,设计并实现了一种附加虚拟倾斜路径信号精化水汽层析模型的方法,该方法能够增加穿过研究区域的射线条数和射线穿过的网格数,使层析结果更加逼近真值。利用香港卫星定位参考站网2015年5月共31 d的GPS网实测数据和气象数据进行实验,并结合无线电探空数据验证该方法的可行性及精度。结果表明,该方法能够提高层析结果的精度,与传统层析方法相比,该方法在均方根（root mean square,RMS）、水汽密度廓线和误差分布上均优于传统方法。     

盖茨比曲线下的基尼系数算法的改进及应用——以北京市为例

介绍了盖茨比曲线下的基尼系数概念,分析其计算方法的局限性并进行了讨论。在收入五分法的基础上,利用多项式拟合曲线代替传统的洛伦兹曲线求北京市2012年的基尼系数,验证模型的拟合程度,并重新计算了我国2003—2013年11年的基尼系数,与国家统计局调查数据进行对比,结果验证了该方法的合理性及与统计数据的趋势性一致,根据11年数据预测出2014—2016年北京市基尼系数及相对误差。本文对基尼系数的计算方法的研究,为计算盖茨比曲线的参数提供了一种新的思路。     

江苏沿海滩涂利用模式遥感影像解译和时空变化分析

为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93％以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地...     

利用SLR数据进行广播星历精度评估

论述了利用SLR观测数据进行广播星历精度评估的原理、方法及计算模型。通过理论分析及对比试算,得出该方法所能达到的精度为0.03 m,与微波观测数据计算结果存在近50 mm的系统差,验证了方法的可行性。该方法为广播星历精度评估提供了独立的外部检核条件,克服了利用精密星历评估必须事后进行的缺点,达到了实时处理的效果。采用2005年SLR观测数据对GPS 35卫星广播星历精度进行了实测数据评估,给出了有益的结论。     

基于CRF模型的高分辨率遥感影像变化检测

针对传统高分辨率遥感影像变化检测方法大多直接利用光谱信息进行计算,导致检测精度不高的缺陷,提出了一种基于条件随机场模型（CRF）的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法利用CRF模型融合差值影像的光谱项和空间项,在融合过程中,引入EM迭代策略不断更新影像检测结果,提高变化检测精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。     

A land-cover change detection method using data-oriented composite-kernel-based one-class support vector machine

In many change detection applications, the focus is often on one specific change class. The one-class support vector machine (OCSVM)-based change detection method has been proved effective for dealing with such problems, which only requires samples from the change class of interest as the training data. However, this classical method only uses a single kernel which limits its separating capabilities in real-world applications. To further improve the efficacy of the OCSVM-based change detection method, this paper proposes an improved change detection method that uses a data-oriented composite-kernel-based one-class support vector machine. It utilizes the feature information entropy of the training data to determine the kernel weights in constructing a composite kernel. Experimental results on two data-sets demonstrate that the proposed method outperforms the existing classical OCSVM-based change detection method and the traditional composite-kernel-based method with relatively few false alarm errors, and shows good potential for further applications.     

基于要素的地形图数据更新方法研究

针对地形图数据库更新问题,提出一种基于要素的地形图数据更新方法。根据地形图数据更新的特点,将地形图数据的更新分为变化检测和数据入库两部分,在变化检测中利用缓冲区分析、几何量算等方法检测地形图数据中发生变化的要素,并写入临时库,赋予其特定的属性值,根据临时库中变化要素的不同变化情况,对数据库中的数据进行相应的更新操作。实验表明,本文提出的基于要素的地形图数据更新方法能实现地形图数据的更新,具有较大的应用价值。     

GIS知识引导的正射影像变化检测及更新

针对数字正射影像变化检测问题的复杂性,提出了一种基于GIS知识引导的多维变化模板分析方法,探讨了由粗到细的四叉树变化检测模板生成方法和一些利用GIS知识的专家打分方法。利用此方法,对一个实验区不同时期的数字正射影像进行了变化检测和正射影像库的更新,达到了预期的目的。     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

基于多时相DOM的线性文化遗产自动化监测

提出一种将遥感技术应用到线性文化遗产的自动化监测方法,即基于多时相数字正射影像图（digital orthophoto map,DOM）,运用多波段差值法以及面向对象分类监测方法,对线性文化遗产（以苏州宝带桥段遗产保护区为例）进行了自动化监测研究。实验结果表明,两种方法均可用于线性文化遗产自动化监测,但面向对象的分类监测法对连续的、大面积的地物变化更有效,多波段差值法对离散的地物变化更加敏感。该研究为我国线性文化遗产自动化监测与保护提供了思路,具有一定的推广价值。     

微粒群优化方法的遥感影像变化检测研究

针对目前多时相光谱直接变化检测方法存在训练样本分布限制和样本特征组合单一的缺陷问题,本文将微粒群优化方法引入遥感信息变化检测领域,构建了基于微粒群优化方法的遥感信息变化检测方法,在变化监测的过程中,通过变化规则的自动搜索和建立,实现了遥感影像变化信息的一次性直接提取。在方法验证过程中,选择北京为实验区,成功实现了应用微粒群优化方法对实验区2000年至2006年、2006年至2009年两个时间段的遥感影像进行了土地覆盖类型的变化信息检测,并将应用微粒群优化方法与决策树（C4.5和PART）、最大似然等方法的变化检测结果进行了对比分析。结果表明,微粒群优化方法能够自动搜索变化规则,得到的变化规则比决策树方法更简单,并能够获得更高的检测精度。     

基于变化向量分析的土地利用／覆盖变化动态监测（Ⅰ）——变化阈值的确定方法

本文以北京市海淀区为例，把变化向量分析方法引进到了当前国内的土地利用／覆盖变化监测中，针对变化向量分析方法中变化阈值确定的难题，提出了一种双窗口变步长阈值搜寻的新方法，从海淀区的实例研究结果看，变化的检测精度可以达到87％以上，表明变化向量分析法在解决阈值问题后，确实可以有效地提取土地利用／覆盖变化信息。     

一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法

由于街景影像具有地物尺度多样化、地物界限不明确、地物光谱信息复杂等问题,造成应用统计方法、机器学习等方法对复杂度高的街景影像变化检测性能欠佳.因此提出一种结合语义分割模型和图割(GC)的街景影像变化检测方法.该方法首先采用Camvid数据集训练DeeplabV3+网络得到的迁移学习模型对两个时期的街景影像进行语义分割;...     

基于比值法的多源多时相数据城区变化检测

针对中、低分辨率影像采用常规分类方法进行变化检测无法取得理想效果的问题,本文提出了一种基于比值法的雷达数据和光学影像相结合的城市变化检测方法。该方法综合雷达数据和光学影像的优势,以赣州定南县为研究对象,首先利用比值法分别对两种数据源进行城市变化检测,然后通过分析城区地物目标散射特性,对多个时相变化情况进行真彩色合成,最后结合城市建设规划进行分析验证,从而完成城市实时动态变化检测。试验结果表明,利用多源多时相数据进行比值法可成功地提取出试验区域的变化信息,在城区建筑变化检测中,纹理信息更清晰,准确性更高。