论数字城市工程及其技术体系

分析了数字城市的内涵,基于数字工程思想,总结了数字城市的工程结构与技术体系,进而阐述了数字城市的意义与建设策略。     

泰国水稻种植面积月变化的遥感监测

介绍了光学和微波遥感影像相结合进行泰国水稻种植面积监测方法。泰国雨季雨量充足 ,气温适合 ,同一时间耕地上水稻的物候多样 ,每月水稻种植面积都发生变化。利用旱季的TM影像 ,获得耕地信息。同时利用TM影像覆盖的雷达区域进行非耕地去除 ,进行非监督分类 ,提取反映水稻种植不同生长期的雷达影像后向反射系数特征 ,建立各种类型的分类模型 ,采用监督分类的方法对全景雷达数据进行水稻种植情况调查 ,并分别予以识别和统计 ,反映研究区水稻月种植情况。分类结果通过类别检验和面积量算检验进行精度评价和分析。     

基于GRACE与降水的干旱研究分析

针对干旱问题,采用GRACE重力卫星数据进行反演监测,并对该技术在监测应用中的问题进行了研究.以陕西省与四川省为例,分析了陆地总水储量及降水对干旱的影响,采用基于两者相结合进行计算的干旱指数来检测干旱的发生,并与实际干旱情况及其他干旱指数进行对比,结果表明:该指数能够较好地检测出实际干旱事件且与其他干旱指数有较强的相关...     

阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法EI北大核心CSCD

本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。     

顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

国家测绘档案目录数据库升级迁移技术研究及实践北大核心CSCD

针对国家测绘档案目录数据分类多及历史原因造成的数据库欠缺整体规范性、无规范化空间定位索引等问题,为提高测绘档案的管理和服务效率,通过深入分析国家测绘档案目录数据特点、选取试验数据,规范化处理测绘档案目录数据、制作空间定位索引数据,采取渐进式测绘档案目录升级技术方案,在测绘档案业务管理系统开发建设的同时,顺利地实现了历史测绘档案目录数据的迁移和升级,避免了以往系统先建成而目录数据尚未完成迁移改造对测绘档案业务工作的影响。     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

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。     

低空无人机交叉口悬停影像抖动纠正

低空无人机影像在交通规划、城市管理、应急监控等领域正逐渐体现出其独到的优势,而将影像快速、准确地纠正与配准则是其发挥功用的必要前提。以拍摄于道路交叉口上方的无人机悬停视频为研究对象,探讨对其实现影像抖动纠正配准的方法。视频中的连续影像包含大量的近似地物及移动地物,难以直接采用传统的空间域或频率域方法进行配准。由此,提出了一种基于横道线识别的影像配准方法,经由图斑提取、筛选分类、轴线拟合及影像配准等步骤,实现了影像任意帧间的配准。利用无人机悬停拍摄的交叉口视频进行了验证,结果表明,该方法稳健、有效。