GPS/BDS/GLONASS/Galileo多系统融合在中国区域的仿真分析

通过STK软件对GPS、BDS、GLONASS、Galileo四个系统的星座结构进行仿真,并选择单系统与多系统组合定位的方式对中国区域内的可见卫星数、GDOP值和定位精度进行覆盖分析。结果表明,GPS/BDS/GLONASS/Galileo四系统组合定位在我国的GDOP值可达0.7~0.8,定位精度可达3~4m,优于其他方式的组合定位;同时四系统组合定位下的GDOP值降低,定位精度更好,GDOP值与定位精度的波动异常得到了抑制,导航定位的性能与稳定性也得到了相应的提升。     

高精度甚长基线干涉测量理论时延软件的实现

针对甚长基线干涉测量天文观测、深空探测和空间阵列项目对高精度理论时延计算的需求,该文进行了高精度理论时延计算软件的具体实现。首先介绍了河外射电源和探测器理论时延计算模型;然后详细阐述了理论时延计算软件的系统架构及其具体实现;最后将该软件与DiFX软件和嫦娥工程甚长基线干涉测量软件的计算结果进行对比分析。比对结果显示:对于河外射电源,理论时延差最大为几百个皮秒;对于探测器,理论时延差小于2ns,这表明该软件能够用于地面验证试验。     

海潮负荷效应对我国及周边IGS站的影响

针对近海区域海潮变化复杂且海潮负荷效应显著,而全球海潮模型在近海区域精度较低的问题,该文提出了将全球海潮模型NAO.99b和区域模型osu.chinasea.2010相结合,分析海潮对中国大陆及周边地区IGS站的影响。使用GAMIT软件解算IGS站实测数据,通过海潮负荷计算软件SPOTL对解算结果进行改正,并对改正效果进行对比和分析。结果表明,海潮负荷对中国及周边区域站点的影响主要体现在垂直方向,对一些站点的影响可以达到厘米级;海潮负荷对站点坐标的改正效果明显,特别是日本的种子岛站改正效果接近30%;站点改正效果从沿海到内陆逐渐减弱。     

Urban change detection related to earthquakes using an adaptive nonlinear mapping of high-resolution images

We propose a nonlinear mapping method for detecting geographical changes. In our system, two images photographed at different points of time are checked based on an iterative nonlinear mapping. The system automatically extracts feature changes of aerial imageries by computing distribution of the image matching score. We evaluate the change detection ability by using the receiver operating characteristic under misregistration cases, including rotational misalignments.     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

全息位置地图概念内涵及其关键技术初探

针对在泛在信息与大数据时代下,传统数字地图存在的局限性与面临的挑战,本文在原有概念基础上,拓展了全息位置地图概念内涵,即在泛在网环境下,以位置为纽带动态关联事物或事件的多时态(multitemporal)、多主题(multi-thematic)、多层次(multi-hierarchical)、多粒度(multi-granular)的信息,提供个性化的位置及与位置相关的智能服务平台;基于上述内涵,本文阐述了全息位置地图的重要组成与特征,并就泛在信息获取、语义位置关联和多维动态场景构建与表达等3个方面的关键技术进行了探讨。     

椭球面上绘制大地线的算法

针对传统二维线划图无法表达大区域地理要素的问题,该文提出了一种在椭球面上绘制大地线的算法。以等间距内插空间直线逼近空间曲线这一思想作为基础,通过Bessel大地主题正、反算及克莱劳方程,实现大地线内插与绘制的综合分析与解算。实验结果表明,该方法较好地解决了在参考椭球面上难以精确绘制大地线的问题,对传统地图向三维椭球面线划图的转换与应用具有一定的参考价值。     

CORS网区域重力场变化与地面稳定性跟踪监测方法

为了实现地面稳定性降低时间与地点、持续作用时间与空间影响分布的全面跟踪监测,该文基于卫星定位连续运行站(CORS)站网观测数据,结合地表水、大气及海平面变化资料,提出了CORS站网时变重力场及负荷形变场精化的已知负荷移去恢复法,建立了基于时变重力场的确定性地面稳定性变化定量辨识准则。以丽水温州地区为例,利用2015-2017年CORS网及有关水文观测数据进行计算分析,根据40起已发生的历史地质灾害(险情)事件对结果进行验证:丽水温州地区的CORS网具备区域重力场变化与地面稳定性跟踪监测能力,具备地质灾害灾变过程追踪与前兆捕获能力,CORS站网的地质灾害前兆提前捕获率可达92.5%。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

兼顾志愿者地理信息的国家应急测绘公众服务平台设计

随着互联网技术的进步和新一代网络信息传播模式的深入发展,志愿者地理信息的研究和应用日益广泛,但由于其规范性和均一性方面的缺陷,在应急公共服务领域,志愿者信息的有效利用依旧是亟需突破的难题。本文将重点介绍国家应急测绘公众服务平台设计思路和总体架构,并结合志愿者地理信息特点,探讨该类信息在国家应急测绘公众服务平台建设中的处理流程和应用模式,力求在应急信息资源共享和服务平台共建方面进行新的尝试,为我国突发事件应急体系建设提供有益实践。