隔河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统的灵敏度分析

简要介绍了隔河岩大坝外测变形ＧＰＳ自动监测系统的概况,从模拟试验及用多种资源所进行了外部检核评定的该系统的灵敏度,表明该系统能用于精度要求很高的大坝外观形变监测。     

ECMWF资料的边界层伸缩水汽加密算法

针对欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)数据在研究小区域气象时空间分辨率较低的问题,研究了基于边界层伸缩的空间水汽加密思想,建立了基于ECMWF的空间水汽、地表气压和地表温度的加密模型。该模型可依据加密区域DEM分辨率实现任意密度的加密结果。利用美国GPSIPW示范网络中夏季连续两个月的GPS水汽观测值和地表实测气象数据进行了实验,结果表明,该模型结果较ECMWF原始数据,在空间水汽、地表气压和地表温度的精度上均有较大提高。     

黄河三角洲Sentinel-3高精度时空连续海陆表面温度反演

海陆表面温度是理解全球变化与人类活动的关键参数。针对已有温度反演产品海陆边界时空不连续的问题,本文采用Sentinel-3海陆表面温度辐射计(SLSTR)光学与热红外影像,通过植被指数阈值法逐像元计算陆表与海表发射率,基于分裂窗算法反演得到黄河三角洲陆海表面时空连续温度产品。结合地面温度观测和欧洲中期天气预报中心提供的全球中等分辨率数值大气再分析产品,验证了本文陆海温度产品(均方根误差优于1.1K)反演精度高于现有公开的全球产品,可为全球时空连续温度产品反演提供参考。     

大地水准面高对InSAR大范围地壳形变监测的影响分析

由于InSAR数据处理所用的WGS84参考椭球系统与通用的DEM高程系统(EGM96大地水准参考面)不一致,在InSAR形变监测分析中会引入大地水准面高导致的误差.本文利用覆盖青藏高原北部阿尔金断裂带西段的27景Envisat ASAR宽幅模式数据和44景条带模式数据,研究了大地水准面高与InSAR大范围形变测量不确定性的关系:(1)模拟分析表明对于100 m的垂直基线,8.8 m的DEM测量误差,若研究区域存在20 m的大地水准面高的变化,对宽幅或条带模式InSAR形变测量造成的影响将由3 mm增至10 mm左右;(2)实例验证表明对于不同的研究区域,大地水准面高与该地区地形变化存在较大相关性,对于同一研究区域,垂直基线的大小决定了大地水准面高对InSAR不确定性的影响程度;(3)对于大地水准面高有较大梯度变化的研究区域,组合短基线方法与去除轨道平面的方法难以消除大地水准面高的影响.使用基于WGS84高程系统的DEM,可以为InSAR形变测量分析提供统一的高程基准,有效避免大地水准面高误差的影响.     

综合遥感解译2022年Mw 6.7青海门源地震地表破裂带

2022-01-08中国青海省门源县发生Mw 6.7地震,直接导致兰新高铁受损停运,引起了国内外的高度关注。为了评估交通网的受损情况,提出一种综合光学遥感影像、合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像、无人机影像和激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据解译地震地表破裂带的技术框架。针对此次门源事件,首先,获取高分1号（GF-1）、高分7号（GF-7）、Sentinel-2光学遥感影像和Sentinel-1A SAR影像,根据GF-1和GF-7光学遥感影像确定地表破裂带的空间分布特征,并利用光学像素偏移量技术估计东西向和南北方向二维地表形变场;其次,利用SAR像素偏移量技术获取距离向和方位向地表形变场, 同时利用差分干涉技术获取雷达视线向的地表形变(即距离向);然后,采用运动结构恢复技术处理无人机影像获取高精度的数字地表模型;最后,综合利用上述信息精确确定地震地表破裂的空间分布和地表形变特征。结果表明,此次地震东西向最大形变量约为2.0 m,距离向最大形变量约为1.5 m,该破裂带总长约为36.22 km。结合门源地区公路交通网,基于机器学习方法支持向量机模型对历史地质灾害点的分布以及地表破裂带进行分析,发现此次地震对高速公路带来的影响最大,对乡道的影响最小;交通干线G0611和G338东南段具有很高的灾害风险。所提技术框架可精密地解译地表破裂,在地震减灾中直接发挥作用。     

黄河流域森林覆盖时空变化及驱动因素分析

为探究1990—2020年黄河流域森林覆盖时空变化及其驱动因素，本文基于土地覆盖、自然因素及人类活动数据，使用转移矩阵、Theil-Sen Median和Manna-Kendall趋势分析、地理探测器进行了研究。结果表明：(1)黄河流域森林覆盖范围扩大，覆盖面积增加近2万km²;(2)1990—2020年，黄河流域168个县的森林覆盖率呈增长趋势，仅两个县的森林覆盖率减少；(3)基于地理探测器的结果表明，短波辐射对森林覆盖分布解释力最大，交互探测表明，降雨和高程的交互作用对森林覆盖分布解释力最强。本文可为黄河流域生态环境高质量发展提供科学参考。     

影像大地测量学发展现状与趋势EI北大核心CSCD

随着遥感卫星系统的逐渐增多，影像为研究地球形状和大小等大地测量参数提供了更高精度、更高分辨率的数据支持，推动了大地测量学科的发展，也衍生出影像大地测量学(Imaging Geodesy)。影像大地测量学是大地测量、遥感科学、数字摄影测量、计算机视觉等学科的交叉融合，在减灾防灾、环境保护和新能源开发利用等领域发挥了重要作用。本文梳理了其发展历程、定义内涵、关键技术、研究内容和发展趋势5方面的内容。基于遥感卫星系统和影像处理技术的发展历程，本文将影像大地测量学的发展划分为起步萌芽、初期飞跃、深度创新和全面应用4个阶段。顾及研究对象空间位置的不同，影像大地测量学的主要研究内容包括地球大气环境观测与反演、地球表面环境监测与演化以及地球内部物理结构与动力学反演。引入数字高程模型反演、大气水汽监测、活动滑坡探测与监测、地震周期研究以及土壤湿度监测等应用案例，分析了影像大地测量学的现代应用。最后，提出多源海量影像的融合和近实时化处理是目前影像大地测量学面临的主要挑战。本文研究将有助于大地测量学者对影像大地测量学内涵的了解和认识，进而更好地应用于教学和科研工作中，以及服务国家重大战略和工程建设。