基于短基线集InSAR技术监测北京地区地表形变

短基线集差分干涉测量(SBAS-InSAR)技术是在传统DInSAR技术基础上发展起来的一种更高精度的长时序变形监测方法,可有效地克服传统DInSAR在微小形变监测中受时空去相干以及大气效应等因素的影响,已成为当前InSAR技术的研究热点.本文利用ENVISAT ASAR传感器获取的22幅C波段影像数据,基于短基线集差分干涉测量技术对北京地区地表沉降进行监测,获取每个观测时刻的形变累积量,得到研究区的形变序列图,进而分析了该区域地表沉降特征,结合地质环境监测成果,初步讨论了2003至2010年间北京地区区域地表沉降成因.     

基于"双评价"的哈尔滨市国土空间开发利用现状研究

"双评价"作为国土空间规划编制的基础性工作,明确了农业生产和城镇建设最大规模及适宜性空间.本文基于哈尔滨市"双评价"国土空间开发适宜性评价结果,运用ArcGIS软件中空间叠加分析方法对哈尔滨市国土空间开发利用现状和冲突空间分布情况进行分析;结合承载规模评价结果和国土空间开发利用现状,对哈尔滨市农业生产和城镇建设超载规模进行分级;针对国土空间开发利用突出问题和风险,分析国土空间布局优化的路径及具体措施.     

反射率因子和径向速度共同约束反演多普勒雷达风场

多普勒雷达可以提供降水回波区的风场信息。为了充分运用雷达资料分析中小尺度天气过程,本文假设反射率因子在短时间内的运动满足拉格朗日守恒,提出了采用连续两次的反射率因子回波和径向速度数据共同约束的方法来反演风场,在反演过程中避免了对径向速度的分布进行假设。针对连续两个时次之间反射率回波运动中产生的不同程度的误差做了模拟风场试验,结果表明,当回波运动随机误差不超过40%时,反演结果较为可靠。另外,本文还利用此风场反演方法进行两次中尺度天气过程的实例分析。结果表明,该方法反演的风场与实际风场结构相符,具有一定的应用价值。     

An integrated land vehicle navigation system based on context awareness

In the complex urban environments, land vehicle navigation purely relying on GNSS cannot satisfy user needs due to the loss of satellite signals caused by obstructions such as buildings, tunnels, and trees. To solve this problem, we introduce a GPS-/MSINS-/magnetometer-integrated urban navigation system based on context awareness. In this system, the data from the Micro Strapdown Inertial Navigation System (MSINS) are used to analyze and detect the context knowledge of vehicles, whose sensor errors can be compensated by the heuristic drift reduction algorithm for different motion situations. When GPS is available, the vehicle position can be estimated by unscented Kalman Filter, whereas in the case of GPS outages, the vehicle attitude is provided by an attitude and heading reference system and the motion constraints-aided algorithm is used to complete the positioning. In the experiment validation, the integrated navigation system is set up by low-cost inertial sensors. The result shows that the proposed system can achieve high accuracy when GPS is available. For most of the time without GPS, the system can guarantee the positioning precision of 10 m and compensate the errors of MSINS effectively, which fully satisfies positioning needs in complex urban environments.     

一种改进的GOCE卫星几何法轨道速度确定方法

对目前常用内插方法确定GOCE卫星速度的精度进行深入分析与比较,结果表明:常规方法在GOCE几何法轨道速度确定中精度欠佳。在分析切比雪夫多项式拟合方法基本原理及算法的基础上,提出含有多余观测量的切比雪夫多项式拟合方法,该方法在获取几何法轨道速度时,通过选取合适的内插节点数,内插精度较常规方法有了很大提高,三维精度可达到0.3 mm/s。新方法能为基于GOCE卫星几何法轨道的重力场恢复提供强有力的支撑。     

K-GM（1，1）模型在岩体变形监测中的应用

传统GM （1,1）模型存在着长期预测效果差、模型精度不高等问题,卡尔曼滤波能够排除建模过程中随机干扰因素,滤波值能够反映更真实的数据情况。为了能更好地提高变形监测的预测精度,基于传统GM （1,1）模型和卡尔曼滤波,提出K‐GM （1,1）模型,利用该模型对岩体变形监测数据进行建模预测,并与传统GM （1,1）模型预测结果进行对比分析,结果表明,K‐GM （1,1）模型具有较高的预测精度,可作为变形监测的一种新方法。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。     

重要性权值的驾车导航POI表达规则

在导航电子地图中,针对驾车任务的POI自适应表达是提高导航电子地图信息传输效率的关键。针对这一问题,提出了基于重要性权值的驾车导航POI表达规则。首先,分析了POI重要性权值的影响因素;其次,从影响因素出发,研究了基于权值的POI规则表达的各规则项;最后,设计了POI自适应表达规则库,并在嵌入了数据处理规则库的绘图软件上进行了技术实现。试验结果表明,利用基于权值的POI表达规则进行地图表达,可以提高地图内容的层次性与清晰性,优化驾车导航服务。     

应用遥感影像制作矿区大比例尺地形图

本文在专业的遥感和地理信息系统软件平台支持下,利用Aster立体像对和IKONOS高分辨率遥感影像分别提取矿区地形信息和地物信息,结合矿区的实际特点,参照地形图制作规范对矿区大比例尺地形图的制作进行了分析和探讨,结果表明利用遥感影像进行矿区大比例尺地形图制作不但周期短、速度快、时效性强,而且精度完全能够满足生产需要,是一种实用可行的方法。     

多基站逐次逼近定位算法研究

复杂网络环境下的终端定位,常会出现3G基站对AOA参量获取不足的情况,GSM基站无法提供足够数目的TOA/TDOA观测值来实现位置确认。针对提高混合网络环境中定位精度的问题,本文提出一种多基站逐次逼近的定位算法,该算法的优势在于逐次减小基站与移动台间的距离,使得信号测量误差随之降低。仿真结果表明,逐次逼近定位算法的评价误差较小,且有较高的稳定性,具有较好的推广前景。