基于PSInSAR的成都地区地表沉降空间分布研究

针对成都地区土地规划利用的需要,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术(Permanent Scatterer InSAR,PSInSAR)对成都地区地表沉降空间分布情况进行了实验研究。结果表明,在该研究时段内研究区域最大沉降量达到24 mm,最大抬升量达到18 mm。研究区西北至东南方向地表在研究时段内发生了抬升,东北至西南方向出现了地表沉降现象,并对可能造成地表沉降的主要原因进行了分析。     

三维探地雷达在城市地下管线探测中的应用

城市的扩建、旧城的改造以及水生态建设等都离不开对城市原有地下管线的调查,精准探测地下管线的分布情况是保障管线安全和确保市政工程正常运行的重要工作.为提高城市地下管线探测精度,本文采用三维探地雷达在东莞进行管线探测研究.结果表明,三维探地雷达能显示不同方向、不同埋深、不同类型的地下管线,在城市地下管线探测工作中应用效果显...     

Landsat 8全色影像阴影的扁平冰山出水高度提取

冰山出水高度是测量冰山厚度进而估算冰山体积的一个重要几何参数,是定量评估冰山对海洋的淡水输入量的基础。冬季冰山在海冰上成影且阴影较长,本文提出利用阴影测高模型高精度测量冰山出水高度的方法。试验选择2016年8月29日、9月7日和9月16日中心太阳高度角分别为5.43°、7.49°和11.01°的3期Landsat 8全色15 m影像,以独立扁平冰山为例,自动提取冰山在海冰上的阴影长度计算冰山出水高度,并利用不同时相同名成影点进行交叉验证评估测量精度。结果显示：阴影长度测量误差优于1个像元,在太阳高度角低于11.01°时,全色15 m影像提取的冰山出水高度均方根误差（RMSE）低于2.0 m,平均绝对误差（MAE）低于1.5 m。由此表明：在冬季低太阳高度角下,Landsat 8全色15 m影像可用于高精度测量冰山出水高度,具有大范围测量南极冰山出水高度的潜力。     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。     

结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类

结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。     

3维场景植被冠层多波段模拟研究进展

植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

基于自然语言处理的大气质量舆情空间化方法

为了弥补由于固定监测站点稀疏而造成的局部区域大气污染事件的漏查漏检,提出了基于自然语言处理(natu-ral language processing,NLP)的大气质量舆情信息空间化方法,通过使用中文分词、词性标注等方法对舆情数据中地址信息进行提取和有效的筛选组合,实现了投诉点的地址匹配和空间定位,并以热力图的形式实现...