基于有理函数和像方仿射变换组合模型的高分辨率卫星影像区域网平差

提出基于有理函数和像方仿射变换组合模型的GeoEye-1卫星影像区域网平差法,研究其平差精度是否满足大比例1:5000测绘或1:20110地形图修测的要求.试验与分析表明：在本试验区域中,利用基于有理函数模型的CeoEye-1卫星影像区域网平差方法时,所需要的定向点在15个左右即可.由此得到的定向点精度和检查点精度可以满足国家1:5 000地形图的要求.     

TOPEX/Poseidon卫星监测博斯腾湖水位变化及其与NINO3 SST的相关性分析

利用TOPEX/Poseidon(T/P)卫星10年（1992~2002）监测博斯腾湖水位变化的GDR数据,经过数据的地球物理改正、编辑、约化和滤波后,分别采用小波分析和傅里叶分析得到了博斯腾湖水位变化的平均周期为1034d,363d,182d和47d。季节性变化是湖泊水位变化的主项,利用最小二乘法得到了周年振幅为0.7196m,半年振幅为0.5322m,因此季节性变化的主周期是周年,次周期是半年。博斯腾湖水位变化变化趋势为0.2012m/a,说明在全球气候变暖趋势下,博斯腾湖水位在升高。由博斯腾湖月水位变化的时间序列与NINO3 SST进行相关性分析,发现在NINO3 SST 发生6个月后,博斯腾湖月水位变化序列与NINO3 SST数据相关性最大(-0.2784),表明厄尔尼诺事件对我国西部气候影响的具有一定的滞后性。     

基于潮汐变化的潮滩淹没模型构建

潮汐的变化带来海岸线的不断演变,位于潮间带的潮滩在潮汐作用下,会产生周期性的淹没与干出。从研究潮汐变化模型与潮滩地形模型入手,对两种模型进行运算、融合,构建出基于潮汐变化的潮滩淹没模型。实验表明,此模型可以很好满足潮滩淹没三维可视化仿真的需要。     

星载SAR地形辐射校正模型及其效果评价

根据合成孔径雷达(SAR)严格成像几何模型和辐射定标公式建立了地形辐射校正(TRC)模型。通过实验,从定性和定量两个方面评价了TRC模型的有效性。比较了基于投影角和基于当地入射角两种计算有效散射单元面积的方法,对根据初始定位模型计算有效散射单元面积的合理性进行了分析。     

GPS高程拟合的几种常用方法

对GPS高程拟合的几种常用方法进行了较为细致的讨论,给出了具体的数学模型,结合实测数据对各种拟合方法的特性进行了分析比较。     

云蒙湖流域不同坡度的土壤侵蚀特征

针对定量分析土壤侵蚀在各坡度等级上的空间分布研究较少的现状,该文选用通用的土壤流失预报方程,对云蒙湖流域1986—2010年间的土壤水力侵蚀状况进行了定量的估算,以探讨不同坡度上的土壤侵蚀特征,并进一步分析了土壤侵蚀变化与人类活动的关系。分析得出:土壤侵蚀强度发生在人类活动比较频繁的区域上(8~25°坡度)更为严重;2010年比1986年强度以上所占比例在15°坡度等级上相对更低,在15°坡度等级上有所增加;云蒙湖流域主要土壤侵蚀量发生在25°坡度上;2010年比1986年耕地面积减少、林地和居民用地面积增加是土壤侵蚀降低的主要因素。     

恶劣环境下GPS/BDS混合双差模糊度固定性能分析

针对在恶劣观测环境下每个GNSS系统只观测到较少的几颗卫星,采用标准双差模型很难实现整周模糊度固定的问题,该文对GPS/BDS系统间混合双差模型进行研究,利用该模型计算出GPS/BDS系统偏差。在此基础上,利用实验分别对模拟和真实恶劣观测环境下的模糊度固定性能进行分析,实验结果表明,恶劣环境下GPS/BDS系统间混合双差模型表现良好,相较于经典的双差模型可将模糊度固定平均所需时间分别缩短43%和33%,模糊度固定成功率分别提高107%和31%。     

顾及像面畸变的卫星视频稳像

卫星视频每帧影像外方位元素数值存在差别,相邻帧影像间的同名点在像面位置不同,且由于每帧影像均存在几何畸变,经典的帧间的投影变换模型、仿射变换模型等视频稳像的配准模型不能精确描述帧间的同名点关系。针对该问题,本文提出顾及像面畸变的卫星视频稳像算法,基于仿真的卫星视频,验证了该算法的可行性和精度。     

基于三维激光扫描技术的盾构隧道变形分析

为保证地铁隧道建设过程中的安全,对其进行变形监测是必不可少的工作.传统测量方法采用特征点位进行隧道断面监测,存在数据量较少、点位不够全面等缺点,且工作量较大,工作效率低.针对这一问题,本文将三维激光扫描技术应用于盾构隧道监测,利用获取的三维激光点云对盾构隧道进行监测.为验证其可靠性,将其与全站仪数据进行联合分析.实验表...     

结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法.该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征.首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差.然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征.随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果.最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图.本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验.结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度.