GNSS-R DDM波形仿真的时延与多普勒间隔研究

DDM波形是GNSS-R技术用于反演地球物理参量的基本观测量,其仿真结果的可靠性直接影响GNSS-R的理论研究及项目工程参数设计。利用GREEPS仿真软件分析了时延间隔与多普勒间隔对DDM波形仿真结果可靠性的影响,得到了用于获取可靠DDM仿真波形的时延与多普勒间隔参数。研究表明,时延和多普勒间隔越小,DDM仿真波形与理论波形吻合度越高;当时延间隔取1/16个GPS L1 C/A码元、多普勒间隔取50 Hz时,DDM仿真波形与理论波形几乎完全吻合,二者的相关系数大于0.99;时延间隔对DDM仿真波形峰值位置的影响远大于对峰值信噪比的影响;而多普勒间隔对DDM仿真波形峰值位置与信噪比的影响相当。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

中国区域MuSyQ叶面积指数产品验证与分析

对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ（Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system）叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据,从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明：（1） MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下,时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）在整体上有很好的一致性（RMSE=1.0,RMSE=0.81）,但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定;（2） 与LAI地面测量数据相比,MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好（最高相关性（R²=0.54）和较低总体误差（RMSE=0.96））,其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上,MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度,可靠的空间分布和连续稳定的时间分布,且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。     

荆江河道GPS与全站仪边长及方向改化

在区域范围较大的工程测量中,需对方向和边长观测值作归化改正和投影改正,但这一点常被许多测绘工作者忽略,因而造成不能对工程测量的结果加以正确的处理,甚至怀疑观测精度不够,还需加以复测,这给工程的进度造成了不良影响。以在荆江河段河道演变监测控制测量中对方向和边长观测值作归化改正和投影改正为例,阐述了边长及方向归化改正的具体方法及改化过程,通过改化计算,同时也说明全站仪导线边长测量成果经改化后能满足后续工程勘测精度的要求。     

玉米作物极化SAR数据模拟

通过重点研究玉米叶子的空间位置、指向角分布,分析玉米作物的结构特点,建立玉米的三维结构模型和场景,发展针对玉米作物的极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据模拟方法。利用该模拟方法和实地获取的玉米参数模拟极化SAR数据,通过与散射计实地测量的多极化、多角度后向散射系数进行对比,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物的后向散射系数;通过分析模拟极化SAR数据获得的HH-VV、HH-HV、VH-VV之间的相位差,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物散射的相位信息;通过分析模拟数据的极化响应图和Cloude H-α分类图,从散射类型角度验证了模拟极化SAR数据的有效性。     

方差-协方差分量估计公式等价性的进一步证明

通过附有条件的间接平差模型进一步证明各类方差-协方差分量估计公式之间的等价性。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

城市交通网络分形维数的不确定性估计、控制与分析

长度-半径维数模型作为描述城市交通网络复杂不确定性现象的一种分形分维方法,其自身存在的不确定性往往被忽视,且相关研究更是鲜见报道。故针对该模型在分形维数测算全过程中存在的不确定性问题,本文率先开展了系统剖析、定量估计和质量控制研究。首先对数据源、矢量化处理、测算中心、尺度选择、以及分维数模型估计等一系列环节进行了不确定性估计与分析,其中首次给出了分形维数在一定置信水平下的不确定性度量区间,并依据误差传播理论对误差的传递和累积进行了描述;然后着重提出了基于LMed S(Least Median of Squares)的质量控制方法。最后通过对拉萨市的算例实验表明:道路的矢量化过程、测算中心和测算尺度的选择都会导致分维的不确定性;并在对数据质量进行控制的基础上,通过置信区间对长度-半径维数模型的不确定性进行了在一定概率水平下的首次度量;同时结合区域现状对研究结果给出了合乎实际的解释。本文在描述表征不确定性问题的分形几何和分形维数的基础上,系统地揭示了其自身不确定性的本质,不仅进一步丰富了分形分维理论,为控制其质量奠定理论基础,而且可为城市交通网络分形维数的地学应用提供可靠的科学依据。     

运用社交网络分析淹水空间信息之关联性

随着社交网络的普遍发展,大量的讯息透过智能手机发布在个人的微博或其他社交网站。台湾地区的社交网站以脸书(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千万笔的讯息量,大多数的讯息多以食衣住行或个人讯息为主,但从本研究所撷取自2010年至2015年的数据中显示,公众在社交网站所分享的信息中具有降雨、淹水或相关灾情的讯息,而这些讯息具有极高比例的正确性。由于社交网站无法提供私人讯息,故本研究将从社交信息中,以地点为单位撷取大量的数据信息再辅以语意关键词萃取出有关可作为淹水预判的讯息数据。为检核资料的可性度,本研究透过历史台风数据FLO-2D仿真重建淹水之空间信息进行检核。从研究比对分析中发现,经萃取后的公众信息其与灾害的关联性及正确性相当显着,故透过社交网站中大量的非结构讯息,透过语意及空间的转换,可萃取转化为防灾信息,对广域的都市治理而言,此一讯息将可作为预判区域淹水或防救灾情报之有效参考。