Jason-2高度计电离层GIM误差分析及修正研究

基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据,分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异,结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异,GIM校正值普遍高于双频校正值,说明GIM高估了电离层路径延迟,GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程,将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据,修正后的GIM值与双频校正值十分接近,在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下,可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。     

作物胁迫无人机遥感监测研究评述

作物胁迫是全球农业发展的一个重要制约因素,实现快速、大范围、实时的作物胁迫监测对于农业生产具有重要意义。传统的作物胁迫监测方式,如田间调查、理化检测和卫星遥感监测总是受到各种田间条件或大气条件的制约。随着无人机和各种轻量化传感器的快速发展,其凭借高频、迅捷等优势为各种作物胁迫监测提供了一套全新的解决方案。本文在介绍了目前主流的多种无人机和传感器的基础上,首先对目前无人机遥感用于作物监测的主要胁迫类型进行了梳理,然后重点阐述了基于光谱成像和热红外传感器进行作物胁迫无人机遥感监测的应用和技术方法,最后提出了作物胁迫无人机遥感监测尚需解决的关键问题,并展望了未来无人机遥感用于作物胁迫监测的前景。     

基于深度域地震成像的中沙海槽盆地东北部结构构造研究

文章基于叠前深度偏移地震成像分析, 结合前人重磁反演等地球物理资料成果, 对中沙海槽盆地东北部结构构造进行探索研究。研究表明: 中沙海槽盆地东北部发育新生代地层, 厚度在1500~2500m之间, 地层层速度为1500~ 3500m·s^-1, 不存在中生界沉积层, 盆地基底为海山或前寒武系基岩及岩浆岩隆起。中沙海槽盆地新生代陆源海相烃源岩丰富, 盆地新生界地层厚度大, 盆地凹陷、断裂发育, 具有一定的油气勘探潜力。     

InSAR干涉纹图小波-维纳组合滤波方法

为了提高InSAR干涉纹图滤波效果,针对传统维纳滤波和小波滤波的不足,本文提出一种小波-维纳组合滤波方法,该方法充分利用了小波分析和维纳滤波的优异特性,将其应用于卫星图像处理。结果表明:小波-维纳组合滤波法具有小波分析的多分辨率特性和维纳滤波的自适应特性,滤波效果优于小波滤波和维纳滤波。     

基于亚像元分析技术的洞庭湖区洪水淹没提取

遥感成像技术具有成本低、效率高、时效性好等特点,被广泛应用于洪涝灾害监测工作。但受空间分辨率的限制,遥感影像中普遍存在混合像元现象。传统的硬分类方法无法精细化的提取地物信息。本文利用MOD09A1数据,将亚像元分析技术应用于洞庭湖区洪水淹没范围提取,提取结果与MNDWI阈值法进行了比较。实验结果表明亚像元分析技术,总体精度高达88.27%,Kappa系数达到0.67,优于MNDWI阈值法,能够实现洪水的精细化提取。     

利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡

针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。     

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。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

一种适用于CGCS2000坐标框架的多源数据融合方法

针对单一的GPS技术并不能准确地确定地球质心,无法真正地实现地心坐标参考框架,为了满足CGCS2000坐标框架对高精度地球质心和高精度尺度基准的需求,未来的CGCS2000坐标框架将是多源空间大地测量技术融合的组合框架,该文提出了一种适用于CGCS2000坐标框架,并基于GPS、VLBI、SLR等大地测量技术的数据融合方法,利用该方法进行多源大地测量观测数据融合得到组合坐标框架,将得到的结果与ITRF综合解进行比较。结果表明:GPS、VLBI、SLR测站各方向坐标平均误差值约20mm,速度场各方向平均误差约1mm/a,水平方向速度场误差小于垂直方向速度场误差,误差较大的测站多居于板块分界带及其边缘。基于实验结果表明,该方法可以满足CGCS2000坐标框架对多源数据融合的要求。     

甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究

采用合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术对甘肃黑方台地区潜在的黄土滑坡开展了多时相编目、长时序监测以及失稳模式识别研究。首先,采用不同空间分辨率、不同波长的历史存档合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据对黑方台地区2006-12至2017-11间的潜在滑坡开展了识别研究,在2006-12至2011-03和2016-01至2016-11两个时间段均识别出数10处不稳定坡体,实地调查和光学遥感影像验证了InSAR技术识别结果的可靠性与准确性。然后,对典型不稳定滑坡体采用高空间与高时间分辨率的TerraSAR-X数据开展了长时序监测,结果表明,在InSAR监测期间,累积形变最大的滑坡体在随后的时间里均发生了滑动,并成功地捕获到滑坡体形变加速的时间点。最后,利用升降轨SAR数据开展了黄土滑坡二维形变监测研究,基于滑坡的二维形变特征并结合地形图以及光学遥感影像进一步研究了滑坡的失稳模式,现场调查结果验证了所获得滑坡失稳模式的准确性。