高分辨率遥感影像配准与变化检测一体化处理

为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。     

检索词优化与空间自适应的深网POI获取方法研究

针对检索词库构建困难、数据请求量受限制等相关问题,该文提出一种基于独立覆盖率排序和空间自适应剖分的深网POI信息搜索方法,通过候选检索词初步构建、贪婪式探测搜索、检索词优化降维、空间自适应剖分爬行等主要流程,利用逐步逼近POI搜索的最大覆盖最优解,实现对深网POI信息的全量获取,大幅度提高深网POI数据的召回率与采集效率,该方法对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。     

利用深度学习模型进行城市内涝影响分析

城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。     

光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别

2018-10-11和2018-11-03,金沙江上游西藏自治区江达县波罗乡白格村附近先后发生两次大规模高位滑坡堵江。虽经人工干预处置后进行泄流,但还是对下游居民和交通设施造成了严重损失,其上下游是否还存在类似的大规模滑坡隐患,成为白格滑坡灾害发生后社会各界关注的焦点问题。首先利用高精度光学卫星影像对白格滑坡上游30 km和下游100 km范围内的滑坡隐患进行人工目视解译和定性评价,共识别出滑坡隐患51处,其中下游70~100 km范围内有10处具有堵江风险的滑坡隐患。在此基础上,对具有堵江风险的重点区域（白格滑坡下游70~100 km范围内）收集存档ALOS PALSAR-1和Sentinel-1A雷达卫星数据,利用短基线差分干涉测量技术开展滑坡隐患地表形变定量探测和分析评价,共探测出7处具有较显著形变的滑坡隐患,其中3处堵江风险较大,为白格滑坡上下游地质灾害防治和川藏铁路选线提供了参考。     

GNSS全自动解算软件研发及精度评估

根据载波相位差分定位技术,利用待定点周边稳定的CORS站网形成的区域误差改正模型,对待定控制点观测数据的噪声进行自动剔除,对电离层、对流层和多路径进行差分改正,研发GNSS全自动解算软件,并利用广西卫星定位基准站与待定控制点的GNSS观测数据对软件进行测试。结果表明,GNSS全自动解算软件具有较好的内外符合精度,其解算的三维坐标精度满足D级以下等级控制点的要求,可为工程测量应用提供新的自动化解算方案。     

GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

基于蓝牙的电子水准仪数据传输系统研发

当前电子水准仪采用传统的串口有线通信方式,在外业测量中存在磨损大、操作不便、工作效率低等问题,将对电子水准仪数据传输效果和项目的顺利实施造成较大影响。利用蓝牙技术实现了电子水准仪与掌上电脑之间数据的无线传输通信,以无线代替有线数据采集方式,使得电子水准仪能在野外可移动地、方便灵活地采集数据,具有一定的实用价值。     

激光点云分类质量检查与解决方案探讨

点云分类中"人工判别编辑"的好坏直接影响DEM质量。目前,分类成果的质量检查主要要采取人工逐屏浏览检查方式,该方法耗时长,检查不全面。针对该问题,本文对点云分类常见质量错误进行归纳分类,并提出相应的解决方案,三种解决方案采用三种不同算法。从实验结果可以看出,采用本文的检查方法能够快速准确地定位错误位置,在保证检查完整率的同时大幅度数提高检查效率。     

投稿指南

1.收稿范围《遥感学报》是中国精品科技期刊和中国遥感领域的权威学术刊物学报主要刊登遥感及其相关领域的具有创新性、前沿性和探索性的学术论文内容涉及遥感基础理论、技术方法以及遥感数据的应用.重点涵盖以下儿个方面:遥感卫星平台;遥感载荷和传感器的设计与调试;遥感数据获取、分析和解译及通导遥融合技术;遥感数据处理方法;遥感在大气、海洋、农林、生态、环境、灾害、国土、资源、安全等各个领域的监测和应用:欢迎国内外学者赐作!     

GPS／GLONASS／BDS／Galileo系统载波相位观测值质量对比分析

目前,全球卫星导航系统(GNSS)已进入以GPS、GLONASS、BDS、Galileo四系统为代表的多系统并存的时代,多系统多频率观测值的综合应用极大地提升了GNSS的服务能力. GNSS自身的数据质量是取得高精度结果的先决条件之一,也是多系统精密定位随机模型构建的关键. 为避免码分多址和频分多址机制不同的影响,本文采用几何无关和M-W组合方法,基于科廷大学实测零基线数据对四系统的载波相位单差残差序列对比分析,并利用高度角随机模型中的正弦模型和指数模型对载波相位观测值精度随高度角变化建模,获得适用于不同系统不同频率观测值的随机模型. 实验分析表明,单差残差序列随高度角变化情况在不同系统不同频率表现出不同特性;Galileo系统L1、L2观测值精度相当,均在0.9 mm左右,其他系统则表现出L2精度比L1精度更差的性质. 高度角加权模型拟合结果表明,正弦模型和指数模型对GPS和Galileo系统的L1、L2精度序列拟合一致性较好,而BDS系统使用正弦模型拟合效果略差,GLONASS系统则不适合采用正弦模型评估L2观测值精度.