GNSS-R DDM波形仿真的时延与多普勒间隔研究

DDM波形是GNSS-R技术用于反演地球物理参量的基本观测量,其仿真结果的可靠性直接影响GNSS-R的理论研究及项目工程参数设计。利用GREEPS仿真软件分析了时延间隔与多普勒间隔对DDM波形仿真结果可靠性的影响,得到了用于获取可靠DDM仿真波形的时延与多普勒间隔参数。研究表明,时延和多普勒间隔越小,DDM仿真波形与理论波形吻合度越高;当时延间隔取1/16个GPS L1 C/A码元、多普勒间隔取50 Hz时,DDM仿真波形与理论波形几乎完全吻合,二者的相关系数大于0.99;时延间隔对DDM仿真波形峰值位置的影响远大于对峰值信噪比的影响;而多普勒间隔对DDM仿真波形峰值位置与信噪比的影响相当。     

顾及空间非平稳特征的遥感干旱监测

遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

雷达遥感六十年：四个阶段的发展

雷达遥感问世60年来已经历了4个阶段的发展,其在对地观测中的作用正日益凸显,已经广泛应用于不同领域。4个阶段分别是单波段单极化阶段,多波段多极化阶段,极化和干涉阶段,以及以双/多站或星座、高时序高分宽幅、3维成像为代表的新阶段。本文结合作者长期在雷达遥感领域的研究经历,总结和回顾了雷达遥感的阶段发展和具有里程碑式的代表性技术;从观测技术、数据处理和应用角度阐述了新阶段雷达遥感的发展趋势,以及雷达遥感与人工智能和大数据结合的思考;最后着眼未来,介绍了月基雷达对地观测平台的前瞻性研究。     

中国区域MuSyQ叶面积指数产品验证与分析

对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ（Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system）叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据,从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明：（1） MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下,时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品（MODIS c5,GLASS LAI）在整体上有很好的一致性（RMSE=1.0,RMSE=0.81）,但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定;（2） 与LAI地面测量数据相比,MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好（最高相关性（R²=0.54）和较低总体误差（RMSE=0.96））,其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上,MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度,可靠的空间分布和连续稳定的时间分布,且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。     

上海市集中测绘成果管理系统的建设与维护

本文在深入调研上海市集中测绘成果管理系统的基础上,通过对系统的建立与长期维护的总结,简要的介绍了系统实现的功能与系统架构,总结了系统建设过程中的思路与做法。着重阐述了系统在整合测绘处理与成果管理、保持基础数据的现势性方面所取得的成果,总结了系统在建设与使用过程中的优缺点,为其它地区建立或改造测绘成果系统提供借鉴。     

玉米作物极化SAR数据模拟

通过重点研究玉米叶子的空间位置、指向角分布,分析玉米作物的结构特点,建立玉米的三维结构模型和场景,发展针对玉米作物的极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据模拟方法。利用该模拟方法和实地获取的玉米参数模拟极化SAR数据,通过与散射计实地测量的多极化、多角度后向散射系数进行对比,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物的后向散射系数;通过分析模拟极化SAR数据获得的HH-VV、HH-HV、VH-VV之间的相位差,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物散射的相位信息;通过分析模拟数据的极化响应图和Cloude H-α分类图,从散射类型角度验证了模拟极化SAR数据的有效性。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

城市交通网络分形维数的不确定性估计、控制与分析

长度-半径维数模型作为描述城市交通网络复杂不确定性现象的一种分形分维方法,其自身存在的不确定性往往被忽视,且相关研究更是鲜见报道。故针对该模型在分形维数测算全过程中存在的不确定性问题,本文率先开展了系统剖析、定量估计和质量控制研究。首先对数据源、矢量化处理、测算中心、尺度选择、以及分维数模型估计等一系列环节进行了不确定性估计与分析,其中首次给出了分形维数在一定置信水平下的不确定性度量区间,并依据误差传播理论对误差的传递和累积进行了描述;然后着重提出了基于LMed S(Least Median of Squares)的质量控制方法。最后通过对拉萨市的算例实验表明:道路的矢量化过程、测算中心和测算尺度的选择都会导致分维的不确定性;并在对数据质量进行控制的基础上,通过置信区间对长度-半径维数模型的不确定性进行了在一定概率水平下的首次度量;同时结合区域现状对研究结果给出了合乎实际的解释。本文在描述表征不确定性问题的分形几何和分形维数的基础上,系统地揭示了其自身不确定性的本质,不仅进一步丰富了分形分维理论,为控制其质量奠定理论基础,而且可为城市交通网络分形维数的地学应用提供可靠的科学依据。