大别造山带红安地块康家湾构造混杂岩锆石U- Pb年龄和Hf同位素组成及其地质意义

扬子克拉通北缘中元古代—新元古代地质构造演化一直是地学界研究的热点。本文报道了大别造山带红安地块康家湾混杂岩中榴闪岩岩块和含石榴子石白云钠长片岩基质中锆石U-Pb年龄和Hf同位素组成。结果表明,康家湾混杂岩中榴闪岩岩块的原岩形成时间为1064±10 Ma,且经历了183±3 Ma的流体作用过程;中元古代锆石Hf同位素组成(ε_Hf(t)=4.7～12.3)接近当时的亏损地幔值,指示榴闪岩原岩(玄武质岩石)可能来自亏损的地幔源区部分熔融作用;混杂基质中碎屑锆石年龄谱可大致分为2576 Ma、2065～1698 Ma、1071～560 Ma和254～156 Ma四组,暗示其物源可能主要来自于近源的秦岭-大别造山带前寒武纪基底;基质中最年轻的岩浆锆石年龄为～240 Ma,表明康家湾混杂岩的最终就位时间可能在晚三叠世到早侏罗世之间。综合秦岭-大别造山带新元古代构造演化过程,本研究认为大别造山带红安地块与扬子克拉通庙湾蛇绿岩、神农架弧等共同构成了一套中元古代末期—新元古代早期岛弧增生造山体系,从而支持扬子克拉通可能由一系列微陆块逐渐拼合而成。     

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。     

基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。     

北京市平原区2015年—2019年0.8 m地表反射率数据集

地表反射率产品作为最重要的定量遥感产品,是很多参量化遥感产品的基础数据源,可以被广泛应用于林业、农业、水资源、生态环境、城市环境等典型应用领域。对于米级高分辨率的遥感影像,国内外不提供反射率影像产品。目前主流的国产高分数据源大部分都是蓝、绿、红、近红4个波段的多光谱数据,缺少短波红外波段,难以满足陆地区域浓密植被算法或者清洁水体的短波红外信号近似看作零的假设条件,要完成精确大气校正、生产大范围的GF-2影像拼接的地表反射率产品,是一个挑战。为了更好的推广高分地表反射率的应用,本研究针对北京市平原区,运用全色和多光谱融合、几何精校正和相对辐射一致化算法,以Sentinel-2为参考影像,生成了一套几何精校正后的0.8 m地表反射率影像集。该数据集时间范围为2015年—2019年,每年一期,包含年度产品的覆盖情况及分布矢量,共计184景地表反射率影像,数据量总共为1.63 TB。     

植被生态遥感参数定量反演研究方法进展

植被参数是生态遥感定量反演的热点和难点,也是生态系统研究的基础性参数。本文在广泛阅读国内外公开发表的文献资料基础上,将现有的植被生态遥感参数概括为物理类、生化组分类、能量和功能类3大类,系统梳理了每类参数定量反演的主要模型方法,进行优缺点和适用性分析,对现阶段存在的不足和未来发展趋势进行了探讨。物理类植被生态遥感参数主要介绍了植被覆盖度、生物量、叶面积指数、树高等研究进展,生化组分类植被生态遥感参数主要介绍了植被含水量、叶绿素含量和光合能力等研究进展,能量类植被生态遥感参数介绍了光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射等研究进展,功能类植被生态遥感参数主要介绍了植被生产力和碳交换量等研究进展。存在的主要问题包括混合像元分解、病态反演、物理模型应用过程中的误差传递、数据融合的尺度效应和空间变异性、模型耦合的最优方案确定问题。     

复杂地势下轻小型无人机LiDAR自主航线设计

针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型无人机载LiDAR航线自主敷设的软件很少等问题,参照轻小型机载LiDAR的特点,该文提出一种复杂地势下基于DEM改变航高的航线设计方法。以延庆某山区进行试验。结果表明:该方法适当放宽分区高差限制,综合考虑地形信息、飞机性能等要素,使得单条航带点云密度得到保证,提高航线规划效率,节约飞行时间。将考虑DEM与未考虑DEM两种方式对比,确保重叠度,满足工程点云密度,便于后期数据处理。     

无人机与卫星影像的叶面积指数遥感反演研究

针对卫星遥感影像获取的叶面积指数精度较低的问题,该文结合无人机低空航拍影像和卫星影像,基于最小二乘法建立了一种叶面积指数遥感反演方法,并与卫星影像像元二分模型进行了比较。结果表明:从单一植被类型到整体植被叶面积指数的反演,新方法均优于卫星影像的像元二分法,两者整体相对误差分别为27%和35%。4种植被类型中,草本植物对模型的反演精度影响较大,两者相对误差分别为32%和56%。使用该方法准确计算了长汀县相关区域叶面积指数分布,与他人结果一致。该方法提高了卫星遥感影像获取叶面积指数的精度,为大面积高精度估算区域植被提供了一种方法。     

InSAR技术支持下的高速铁路沿线沉降监测与预测

针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高.     

融合纹理信息的实景三维模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法难以保留局部细节特征的缺点,该文提出了一种融合纹理信息的网格简化算法.该算法通过高斯滤波和拉普拉斯运算对纹理贴图预处理来获取像素点的纹理高低值,并以此改变边折叠代价来优化简化效果,从而有效保留三维网格模型的细节特征,助于多层次细节特征等后续操作.该文依据倾斜摄影获取影像构网生成的三维网格数据为试验数据,采用该文算法进行试验,并与传统QEM算法比较.结果表明,该文算法简化效率及简化精度均高于QEM算法.     

智慧城市时空大数据云平台建设探讨

随着社会经济及城市建设的不断发展,建立智慧城市成为城市转型与国家可持续发展的有力举措。智慧城市时空大数据云平台具备数据获取、挖掘分析、时空数据服务等能力,为智慧城市的智能化带来可能。本文分析了传统智慧城市存在的问题,阐述了大数据时代智慧城市建设的技术路线及关键技术等方面的内容。