无定河下游全新世古洪水研究

对无定河流域野外考察,在其下游苏家圪坨（SJGT）地点发现夹有古洪水滞流沉积物（SWD）的全新世剖面。古洪水SWD厚度30 cm,具有平行微薄层理特征,且直接覆盖在东汉文化层之上。室内分析结果表明古洪水SWD有着与2012年洪水SWD相似的沉积学特征,以粗粉沙为主,分选良好,磁化率和烧失量较小,说明它记录了一次无定河下游的大洪水事件。文化层光释光（OSL）测年结果显示该次古洪水事件发生在1 900~1 700 a BP。古洪水洪峰水位和洪峰流量分别为765.9 m和10 530 m³·s^-1。同时利用2012年洪水洪痕水位验证,在同一断面用相同参数恢复洪峰流量为1 030 m³·s^-1,实测洪峰流量为1 000 m³·s^-1,误差为3.09%,说明古洪水洪峰流量恢复结果合理可靠。研究结果延长了无定河下游洪水数据序列,对水资源、水能源的开发利用提供了科学依据。     

移动测量技术在城市绿化普查中的应用

在新时代的城市建设中,绿化建设对于美化城市面貌和提高市民居住舒适度显得十分重要,那么城市绿化普查工作则成为绿化建设工作中的重要一环。为了改进传统绿化普查工作,本文提供一整套基于移动测量技术的城市绿化普查方案,搭配自主研发的GIS采集软件和实景三维管理平台,采集绿化信息的效率和精度显著提高,更可以优化城市绿化管理方法。     

机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。     

起伏海面的雷电电磁场传播特征及其对闪电定位精度的影响

为了研究起伏海面对雷电电磁传播的影响,本文利用Barrick表面阻抗理论和Wait近似算法,采用改进二维分形海面模型模拟起伏海面,利用数值模式,分析起伏海面的雷电电磁传播特征,并进一步讨论了起伏海面对时差法闪电定位系统定位精度的影响。结果表明:起伏海面对垂直电场和磁场的峰值的影响不显著,但会引起波形的上升期时间的延长,浪高越大,影响越明显;随着观测距离的增加,雷电垂直电场波形的上升时间逐渐变长;风速的变化与雷电垂直电场波形的上升时间成正比;由于海面起伏引起雷电电磁场波形在传播中的变化会影响基于时差法闪电定位系统的定位精度,定位误差可达几至十几公里。     

德保县农业气候资源的保护对策

针对目前德保县在农业气候资源利用中的存在问题,提出保护当地农业气候资源的几点应对策略。     

Status of Satellite Orbit Determination and Time Synchronization Technology for Global Navigation Satellite Systems

In the form of satellite ephemerides and clock parameters, the space datum and system time information of one global navigation satellite system (GNSS) is transferred to users. With the continuous updating in the satellite payload such as the high-precision atomic clock, the monitoring and tracking technique such as the inter-satellite link, and in the data processing technique, the accuracy and real-time performance of the satellite ephemeris and clock error products are steadily improved. Starting from December 27th, 2018, the BeiDou Navigation System 3, or BDS-3, has provided the accurate and reliable basic positioning, navigation, and timing (PNT) service for the users in the countries within the “one belt and one road”. This paper has summarized the faced challenges of the precise orbit determination and time synchronization from the regional BDS-2 system to the BDS-3 global system, and the specific solutions at the control segment. In addition, this paper has compared the BDS with other GNSS systems in terms of technical characteristics. Finally, aiming at a higher accuracy and more reliable PNT service, the road map of precise orbit determination and time synchronization technique for the next generation navigation systems is discussed, which will provide a reference for developing the global navigation satellite systems with an even higher accuracy.     

差分层析SAR技术研究现状分析

差分层析SAR是在层析SAR基础上发展起来的一种四维信息反演技术。它不仅实现了对雷达目标的三维分辨能力,同时可以获取目标的形变速率信息,可实现对目标方位-距离-高度-时间四维成像,这对实现城市基础设施动态形变监测、古建筑风险评估、重要工程安全监测等应用具有重要实际意义和价值。本文基于差分层析SAR成像原理,分析了成像处理过程中存在的问题,总结了差分层析SAR成像算法研究现状和特点;最后列举了差分层析SAR技术的主要应用领域,并对其技术发展趋势进行了展望。     

海洋自主航行器多海湾区域完全遍历路径规划

海洋自主航行器在对海底地形测绘和水文信息搜集过程中,简单锯齿形完全遍历路径规划算法对多海湾海底地形探测易出现重复区域和遗漏区域的问题。本文提出了遗漏海湾和重复海湾及其进入点、退出点和门户的路径规划环境表达概念,并将其应用在基于行为的锯齿形完全遍历路径规划改进算法中,有效地减少了海洋自主航行器全覆盖地形测绘的重复区域和遗漏区域。在网格化定常流场海域内,对某一阻力特性已知的自主水下机器人进行了完全遍历路径规划仿真,验证了基于重复和遗漏海湾搜索行为的完全遍历路径规划算法的遍历性和不重复性,并降低了区域全覆盖地形测绘任务的耗能。最终,通过小型无人艇湖试验证了算法在完全遍历路径规划中的节能性和实用性。     

南大西洋两岸盆地海相烃源岩特征与控制因素

南大西洋两岸盆地漂移期层系油气资源十分丰富,通过对两岸重点盆地漂移期主力烃源岩发育层位、生烃潜力、识别特征和分布范围对比分析,明确两岸发育早、晚两套主力海相烃源岩。其中,晚期的赛诺曼-土仑阶海相烃源岩分布范围较广。整体上,两岸北段和赤道段盆地漂移期主力烃源岩地化指标优于中段和南段盆地,西非一侧海域盆地烃源岩地化指标优于南美一侧盆地。在对重点钻井的矿物元素化验分析、沉积相和古地理分析基础之上,总结了局限海湾的古地理背景和沉积相带类型控制优质海相烃源岩发育程度和分布范围的规律,并进一步指出南大西洋两岸北段和赤道段盆地漂移期成熟生烃灶平面分布范围内的深水沉积砂体是主要有利勘探方向,以找油为主,中段含盐盆地内紧邻盐微盆的漂移期深水沉积砂体勘探潜力次之。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。