黄海、东海区域漫衰减系数光谱遥感反演及激光测深性能评估

本文在总结和比较中国现有黄海、东海海域漫衰减系数反演算法的基础上,利用水色测量数据分析得到漫衰减系数Kd(532)与Kd(490)之间的关系,为激光测深系统(以CZMIL为例)的性能评估提供了基础。利用MODIS二级数据产品评估了中国黄海、东海海域在CZMIL海道测量模式下最大可测水深的空间分布。研究结果表明CZMIL在黄海、东海海域可测水深基本在0—50 m,该区域的面积占研究区域面积的比例为76.2%,为浅海海域开展激光测深作业提供了测深能力评估的依据和方法。     

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。     

复杂背景下的仿蝇视觉遥感异常检测

本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。     

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。     

星地多源数据的区域土壤有机质数字制图

土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。     

一种适用于电离层层析成像的TV-MART算法

针对电离层电子密度重构问题,提出了一种综合利用总变差最小化(toalvariation,TV)与乘法代数重构算法(multiplicativealgebraicreconstructiontechnique,MART)的电离层层析成像算法。该算法对反演模型的参数施加总变差约束,以提高反演过程的稳定性和结果的精确性。通过模拟数据和实测数据对模型的重构结果进行验证,结果表明,相对于乘法代数重构算法,该算法能够有效地提高电离层电子密度的重构精度。     

多维时空场数据的多模式张量表达模型

对数据量及复杂度日益激增的多维时空场数据进行有效的管理与分析是当前GIS必须解决的重要瓶颈。本文通过引入具有多维统一与坐标无关特性的张量数学结构,研究了多维时空场数据的多模式表达模型,实现了地学数据的张量表达以及面向分析的多维张量数据流与任务流构建。针对不同类型的数据管理与分析需求,通过定义基于原始张量、张量分解以及层次张量分解的三类张量数据表达及应用模式,实现了面向不同应用场景的多维时空场数据的管理与分析。在此基础上,设计了基于张量的多模式数据分析框架以及应用分析业务流模板。对上述关键技术进行算法实现并基于卫星测高数据对相关性能进行了测试与验证。结果显示,基于张量的新型海量时空场数据的多模式表达模型可以很好地支撑海量时空场数据的管理、分析与存储,并在存储空间占用,检索与分析效率上具有明显优势。     

基于成本最优路径的划界线与实际地形自动匹配

针对当前划界工作中主要采用手工操作实现划界线与实际地形匹配的现状,提出了基于成本最优路径分析实现自动匹配的基本原理,研究了自动匹配的关键技术。首先,基于悬挂特征栅格的反向追踪构造地形特征网络,并借助划界法理对其进行特殊处理。其次,构建成本图层,应用成本最优路径分析实现了划界线与实际地形的自动匹配。最后,通过实验对匹配结果的可靠性进行评价,验证了本文自动匹配方法的有效性和可靠性,并对划界工作提出了若干建议。     

高分七号卫星激光测高仪无场几何定标法

无场几何定标是未来多波束激光测高卫星面临的一个关键问题。本文针对高分七号（GF-7）线性体制全波形激光测高仪,提出了一种基于地形和波形匹配的无场分步定标方法。在深入分析高分七号卫星激光测高仪特点的基础上,构建了严密几何定位模型,采用公开版的地形参考数据和某地区1∶2000高精度的DOM和LiDAR-DSM基础地理信息成果,开展了在轨无场几何定标试验,显著提高了高分七号卫星激光测高数据精度。在2020年上半年受新冠肺炎影响未进行外场定标期间,有效解决了激光测高数据处理无定标参数的实际困难。本文对无场定标结果与高分七号实际外场定标结果进行对比验证,结果表明,无场定标结果与实际落点位置的平面误差为11.597±3.693 m,最小值为7.115 m,平坦地区高程精度优于0.3 m,虽然略低于外场定标结果,但能满足1∶10 000高程控制点测量需求。