川藏公路中段地质灾害现象的航空遥感研究

川藏公路巴塘至林芝段位于我国青藏高原东南部,该地区是现今地壳运动十分强烈的地区之一,地形起伏强烈,气候变化多样,因此地质灾害十分发育,川藏公路就穿过这样一个复杂的地区。为查明公路沿线的地质灾害分布情况,90年代初,地矿部航空物探遥感中心沿川藏公路进行了彩色红外航空摄影,比例尺为1∶6万。通过彩色红外航片的解译及野外实地观测,圈定出滑坡、泥石流及崩塌等灾害现象,并对这些灾害的强度、活动性及其对公路的影响进行分析,最后对灾害成因及治理方法提出了建议。     

地面沉降时空形变场的构建方法研究

由于离散分布的精密水准测量数据只能对点状沉降信息进行监测分析,描述特定时间点的静态空间趋势,无法表达区域性地面沉降整体时空变化.该文提出一种地面沉降时空形变场的构建方法,在多项式拟合法构建形变场的基础上考虑时间项,通过探索地面沉降量与坐标、时间的关系,对区域地面形变的整体效果进行拟合,构建地面沉降时空形变场.该方法顾及...     

居民区"15分钟生活圈"公共服务设施配置研究

针对如何衡量居民小区"15分钟生活圈"公共服务设施建设情况的问题。该文采用基于GIS的网络分析法和空间自相关等方法,结合POI数据,分析了东营区"15分钟生活圈"可达范围内的公共服务设施的达标情况和空间相关性,并得出结论:(1)东营区的居民小区和公共服务基础设施空间分布整体都呈现"东-西双核心向边缘递减"的特点;(2)东营区"15分钟生活圈"可达范围内的不同公共服务设施覆盖率差异明显,覆盖率最好的是公交站点,最差的是小学;(3)东营区居民小区的公共服务设施达标率较好,达标率在70%以上的居民小区占到近80%;(4)东营区有超过10%的居民小区处于低低聚集区,应优先提升基础公共服务设施建设。     

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。     

顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

国土坡度图成果质量评定及现存问题探讨

坡度图成果作为第三次全国土地调查的重要组成部分,直接影响国家对土地利用规划、土地管理等多方面应用。在满足国家级质检复核的基础上,本文探索了省级质量检查验收的标准,并对生产过程中产生的问题提出解决的办法。     

融合空间和时序遥感信息的深度学习水稻提取

为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法.构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提...