天绘一号03星无控定位精度改进策略

“全球连续覆盖模式”传输型摄影测量卫星系动态摄影,无控定位模式下难以达到框幅式像片定位水平.本文在天绘一号已有研究基础上,深化03星摄影测量无控定位精度改进模式的探讨研究.在相机参数在轨标定中增加对相机内方位元素的附加改正,解决相机结构宽高比(卫星条带摄影覆盖宽度与卫星轨道高度的比值)太小对主距标定结果的影响,进而削弱系统误差,提高卫星影像的平面定位精度.通过境外地区检测,无控定位精度达到高程2.4m (RMS),平面3.7m (RMS).检测结果表明,只依靠星上GNSS接收机、星敏感器,利用相机参数在境内标定结果,“全球连续覆盖模式”单航线卫星影像无控定位结果达到理论设计指标.     

东海陆架及邻区新构造运动特征

东海位于大陆板块与大洋板块接合部位,受两大板块活动的影响,新构造期海域活动强烈。我们结合最新收集资料文献,从地形地貌、地热异常、断块体的水平位移和垂直差异升降、活动断裂、地震活动及岩浆岩活动等方面,着重论述了东海陆架及邻区的新构造运动特征。为东海海域新构造分区、地震预测、区域稳定性评价等提供若干资料及依据。     

基于GPS RTK技术的海岸沙丘动态监测

根据沙丘地形的特点,探讨并实践RTK测量沙丘的基本方法与步骤,同时利用精度为毫米级的全站仪对RTK进行高程精度评定,其误差范围为2~7 cm,证明RTK精度能够满足沙丘动态监测的要求。数据结果分析表明昌黎新开口南侧沙丘高度降低,且整体向西南移动。     

昌黎黄金海岸沙丘动态变化及动因解析

利用多年实地观测数据,并结合多期遥感影像解译结果.系统分析了昌黎黄金海岸沙丘典犁地段的动态变化特征及其动因,结果表明:在盛行风作用下,受物源减少、植被固定和人为扰动等诸多因素影响.沿岸沙丘在整体向陆移动的背景下,移动距离由小到大依次为沙丘中段,北段、南段;沙丘迁移速度渐缓,由3.04 m/a减小到2.07 m/a;沙丘高度逐年降低,除个别年份高度呈现正增长外,其他年份均为负增长;沙丘向海坡坡度、背海坡坡度均减小,向海坡坡度变化更为明显.     

图像分析计算水系分形维数的改进方法与应用

水系分形维数的计算与分析,有助于深入理解其与地貌发育、流域径流和侵蚀产沙等过程之间的关系。从分形维数的计算原理,提出了一种在MATLAB环境下,能够同时计算水系计盒维数和信息维数的方法,改进了现有通过图像分析计算分形维数的不足。采用已知分形维数的规则分形集进行验证,结果表明:该方法单独对图像载体上的目标图形(关注区域)进行处理,不受其与整幅图像的比例的限制能够自动确定最佳的对目标图形进行网格分割覆盖的递减等分条件,计算精度高利用元胞数组实现了网格的自动分割,程序紧凑,可读性增强。最后以泾河、北洛河水系为例,说明了该方法的应用过程。本研究为水系分形维数的科学计算提供了新的思路。     

基于水供给服务空间流动模型的渭河流域水资源安全格局

基于VIC模型量化了渭河流域水资源供需平衡关系;构建了水供给服务流动模型,模拟了渭河流域2005年、2010年和2015年的水资源安全格局,利用地理探测器探寻了区域水资源安全的主要驱动力.结果 表明:①流域内水资源供需矛盾突出,平均每年有10.89％的地区经上游水资源补给后达到用水安全,补给不充分和未受补给的区域增加,...     

基于1DCNN和LSTM的单站逐时气温预报方法

针对海量气象观测数据间存在大量的物理噪声、与气温无关的冗余特征以及时间相关性,提出了一种将一维卷积神经网络(1DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的多信息融合气温预报方法。首先,运用差分法对气象观测数据进行预处理,得到平稳时间序列数据;其次,运用1DCNN提取与气温变化相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量;最后,运用1DCNN和LSTM构建多信息融合气温预报模型1DCNNLSTM,并以云南省昆明市历史气象观测数据为例,与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP)对未来24小时的逐时气温预报进行了比较研究。研究结果表明,1DCNN-LSTM的均方根误差(RMSE)相较于LSTM、1DCNN和BP最大降低了5.221%、19.350%和9.253%,平均绝对误差(MAE)最大降低了4.419%、17.520%和8.089%。为气温的精准预报提供了参考依据。     

重庆能见度特征分析及其与颗粒物浓度和气象影响因子的关系

利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据，对重庆能见度特征及其影响因子进行分析，采用神经网络方法建立能见度预报模型，分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现：重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征；雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度，表明低能见度受大气中水汽影响更大；雾在冬季比例明显增加，使得平均能见度在冬季明显降低，而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因；能见度日变化呈现单峰型，雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠，是造成夜间能见度低的一个重要原因；大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子，当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低，当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低；在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果，特别是秋冬季的预报效果改善明显。