室内三维点云空间自动划分与规则化方法北大核心CSCD

精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。     

高精度时空信息崩滑坡灾害监测技术

我国部分地区地质灾害爆发频率高,多年来崩滑坡、泥石流等高危险性地质灾害严重威胁我国人民财产与生命安全。因此,地质灾害及时预警一直是我国在应急方面亟待解决的难题。随着北斗、GPS等全球卫星导航系统的建设组网,GNSS技术逐渐成为当前提供时空位置信息的重要手段,具有数据实时性、设备低功耗、搭建便捷化等特性,成为解决地质灾害监测与预警的理想技术手段。本文利用BDS+GPS+GLONASS时空信息数据,构建了面向地质灾害监测的中长基线毫米级精度的崩滑坡监测解算方法,确定了双差观测的载波相位解算模型。最后在重庆新浦区域展开试验应用,实现了基于高精度时空信息的毫米级滑坡灾害的监测与预警。为预计该区域的地质灾害提供了数据支持,为人民的生产生活提供了技术保障。     

2021年夏季中国大陆涝渍灾害时空分布分析

涝渍害是中国除干旱以外对农作物影响最严重的气象灾害,涝渍害的发生和发展对人民的生命和财产安全以及农作物的生长发育产生巨大的影响。2021年7月至8月间,中国北方多地降水达到历史观测极值,而相应时期地面的涝渍害发生和发展状况及其时空特征并未得到有效研究。因此,本研究首先利用中国大陆土壤水分站点日数据和被动微波遥感卫星SMAP反演土壤水分日产品获取中国高精度表层土壤湿度数据（0—10 cm）;随后,结合田间持水量数据计算土壤表层相对含水量。在此基础上,以连续10 d土壤相对含水量大于等于90%为标准,分析中国大陆2021年7月1日—8月25日的涝渍害时空分布情况。结果表明：（1）融合后的土壤水分产品较原始的SMAP微波土壤水分产品精度具有明显的提高;（2）中国东北地区水稻田种植区的土壤相对含水量大于等于90%的最长持续天数均为56 d,土壤的水分长期处于饱和状态,说明了本文方法能够较为准确的反应出土壤涝渍害的情况;（3）中国东北及华北地区受灾较为严重,其中黑龙江的西部和河北、河南、山东发生的涝渍面积最大。中国大陆耕地部分受涝渍灾害区域占到总耕地面积的1/2左右,重灾区面积为1.940×10⁵ km²;（4）黑龙江的西部及河北、河南、山东等地较往年降水偏多,这与涝渍害受灾区基本吻合。     

单基线TanDEM-X InSAR相干性反演森林高度EI北大核心CSCD

由RVoG模型演变的SINC函数模型运用到TanDEM-X InSAR数据反演森林高度时面临观测信息不足的问题,且无法适应不同的森林场景。本文针对这一问题,提出小范围LiDAR数据辅助下基于TanDEM-X InSAR相干性的森林高度反演方法,此方法无须全局高精度DEM产品提供地表相位信息而仅利用相干性即可获取森林高度信息。为验证此方法的可行性,采用西班牙境内两个典型试验区的TanDEM-X InSAR数据进行验证,并利用LiDAR树高数据进行精度评定。结果表明,单基线TanDEM-X InSAR相干性可用于反演森林高度,两个试验区的精度分别为2.34 m和1.74 m。     

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。     

融合工程地质资料与GNSS高精度监测信息的黑方台党川黄土滑坡稳定性研究

针对当前滑坡稳定性评价方法难以准确获取评价结果的突出问题,本文提出了一种融合地下水、工程地质钻孔信息及灌溉资料等工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性评价方法。首先,基于高分辨率影像、高精度DEM、地层地貌等多源异构数据,建立滑坡精细三维地质模型体;然后,将滑坡外部高精度GNSS监测数据作为模型外部约束条件,进一步构建起融合工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性综合评价模型。本文方法能够将滑坡外部大地测量高精度监测数据与工程地质数值模拟手段有机融合,实现了滑坡外部形变信息与内部变形机制的有效耦合。通过我国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川实际发生的两起滑坡失稳事件验证表明,本文方法可有效地提高滑坡稳定性评价结果的精度及可靠性,获取了与试验区域滑坡实际失稳情况相一致的结果:HF06/07 GNSS监测点首先失稳,其次是HF09监测点失稳,最后是HF05监测点失稳。基于本文方法获取的滑坡失稳顺序与实际滑坡发生顺序高度一致,显著优于现有的滑坡失稳数值模拟法。     

地基GNSS大气水汽探测遥感研究进展和展望

大气水汽是表征极端天气事件和气候变化的重要参数,准确监测与分析水汽含量对于精准预测各类灾害性天气事件与研究气候变化具有显著意义。作为新兴的大气水汽探测方法,GNSS大气水汽探测技术得到了广泛的关注与应用研究,随着多频多模GNSS系统的发展,全球服务能力的逐步完备和地面基础设施的不断加强,地基GNSS大气水汽探测遥感技术水平得到显著提升,为基于空间大数据揭示气候变化、极端天气过程提供了强有力的数据支撑和发展契机。本文首先系统阐述了GNSS大气水汽探测遥感技术及其应用的发展过程;然后介绍了近年来包括对流层延迟、大气可降水量等多类型GNSS大气参数高精度反演的研究进展,特别是对GNSS大气反演在极端天气短临预报及气候变化现象解释两个方向的研究工作进行了科学探析;最后,阐明了GNSS大气水汽探测遥感技术面临的主要挑战及未来研究展望。