采用PPI算法改进的一种数学形态学端元提取方法

自动形态学端元提取(automated morphological endmember extraction,AMEE)算法将结构元素内最纯像元与混合度最大的像元之间的光谱角距离定义为形态学离心率指数(morphological eccentricity index,MEI)来定量化地表示像元的纯净度。然而作为参考标准的混合度最大的像元在不同的结构元素内也是不同的,尤其是当结构元素内的纯净像元占大多数时,像元的均值光谱将更接近纯像元,此时像元的MEI越高,纯度反而越低。针对这一问题,本文提出一种像元纯度指数(pure pixel index,PPI)算法与AMEE算法相结合的端元提取算法PPI-AMEE。在结构元素内,利用PPI指数代替AMEE算法中的MEI指数来寻找最纯像元。变换结构元素时,只有最纯净的像元始终能够投影到随机生成的直线的两端,其PPI值会不断累计增大,而其他像元的PPI值则无法持续增大。累计记录每个像元的PPI值,直至满足迭代终止条件,最终形成一幅PPI图像,端元将在PPI值较大的像元中选取。PPI-AMEE算法只在相对较小的结构元素内运行PPI算法,然后再结合数学形态学中的膨胀操作对整幅图像进行处理,其同时兼顾了图像的光谱信息和空间信息。最后,采用模拟数据及美国内华达州Cuprite地区的机载可见光/红外成像光谱仪(airborne visible infrared imaging spectrometer,AVIRIS)高光谱数据对提出的PPI-AMEE算法进行试验验证。试验结果表明,PPI-AMEE算法的端元提取精度总体上优于AMEE算法和PPI算法。     

电离层延迟变化自模型化的载波相位平滑伪距算法

传统的单频载波相位平滑伪距算法因受到电离层延迟变化的影响,容易出现平滑结果发散和精度下降的问题,而现有的解决方案对精度提高有限或需要外部精密电离层改正数据的支持。本文研究了电离层的变化规律并建立回归模型,在此基础上提出了一种自模型化电离层延迟变化的单频载波相位平滑伪距算法。此算法利用伪距和载波观测量中含有的电离层延迟信息进行电离层延迟建模,从平滑伪距中扣除了历元间电离层延迟变化值,有效避免了平滑伪距的发散问题。利用自编软件GNSSer实现了电离层自模型化的载波平滑伪距算法,并采用静态与动态实测观测数据进行了定位试验和精度分析。算例结果表明:①长时段常规Hatch滤波受电离层影响非常严重;②自模型化电离层延迟可达厘米级的精度,在30 min窗口内,使用线性移动开窗拟合法效果最佳;③自模型化电离层改正可以有效消除平滑伪距电离层影响,随着时段窗口的增加,精度没有降低;④利用本文提出的算法进行逐历元单频平滑伪距单点定位,在静态与动态的NEU方向都达到了亚分米级别的定位精度,其中,动态定位测试中水平和高程方向精度为6.25和10.4 cm,比原始伪距分别提高了5.4倍和3.3倍。     

基于权重滤波的时空融合算法对比分析

多源遥感数据时空融合技术可生成高空间高时间分辨率的图像数据,有效解决了遥感应用中的遥感图像"时空矛盾"问题。ESTARFM和STNLFFM是目前常用的两种基于权重滤波的时空融合模型,本文对上述方法进行了对比分析,为模型选择提供依据。通过两组不同地表覆盖类型变化的实验,开展了模型精度对比分析,结果表明:当地表覆盖物时相变化属于物候变化时,两种算法融合结果均能还原出较为丰富的空间细节信息,且算法融合精度差异较小,效果相当;而当地表覆盖类型发生较大突变时,两种算法融合结果空间细节信息还原较少,同时,相比于ESTARFM,STNLFFM融合结果能够获取较高精度。     

滑窗滤波和电离层二次时间差的周跳探测与修复

针对大磁暴条件对周跳探测的影响,该文联合电离层二次时间差以及基于宽巷组合的前后滑动窗口滤波方法进行周跳探测,采用优化的阈值设计算法,对探测出来的周跳立即修复得到实数解,而后取整得到整数周跳,并借鉴验后单位权中误差精度指标用于周跳修复准确性评价,该指标能够有效确保周跳修复的可靠性。实验结果表明,即使在大磁暴条件下,该算法依然能够实现对模拟周跳有效的探测与修复,并且无不敏感周跳。     

基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法

Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。     

基于地基真实孔径雷达的边坡动态监测研究与应用

滑坡是仅次于地震的发生最频繁、造成损失最严重的地质灾害之一,给人民群众生命和财产安全带来了巨大威胁。为了能够对危险滑坡进行动态监测,采用GPRI-Ⅱ地基雷达系统,研究了滑坡形变时序分析关键技术,制定了地基雷达数据时序处理流程,并应用于浙江绍兴某道路边坡稳定性监测。实验结果表明,该边坡存在1处明显的形变区域,位于施工现场堆积区,最大形变量达到3.5 mm/d。目前在观测条件满足的情况下,地基雷达可以达到亚毫米级的形变监测能力,已经成为灾害预警和治理的重要手段之一。     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。     

基于信噪比检验的双参数岭型Kalman滤波及其在BDS星地联合定轨中的应用

将Kalman滤波病态性诊断与处理相结合,提出基于信噪比检验的双参数岭型Kalman滤波。在分析Kalman 滤波的病态性以及岭型 Kalman 滤波的缺陷后,引入信噪比统计量度量每个待估参数受病态性影响的大小,将待估参数区分为涉扰参数和非涉参数,并利用两个岭参数对两类参数进行不同强度的修正,结合广义岭估计思想给出两个岭参数的选取方法。该算法在降低状态参数估计方差的同时尽量减少岭型Kalman滤波引入的偏差。利用STK仿真5颗GEO卫星+24颗MEO卫星+3颗IGSO卫星的北斗卫星星座并进行分布式自主定轨,结果表明提出的新算法能够有效改善病态性对Kalman滤波的不良影响,且相对于岭型Kalman滤波具有更高的定轨精度。     

基于改进的主成分分析法提取GRACE时变重力场信号

针对主成分分析法提取时变重力场模型信号中存在信号泄漏和去条带噪声不明显的问题,提出对球谐位系数主成分分析的改进方法。首先对球谐位系数进行主成分分析,提取主要的模态,再对不同模态根据其自身噪声特点选择合适的滤波方法和参数,最后在此基础上进行信号提取。以CSR发布的2005-01~2013-12(108个月)GRACE时变地球重力场模型进行实验,提取2006-06和2006-12等效水高数据和改进前的主成分分析进行比较,表明此方法在有效地剔除条带误差的同时又使得信号泄漏减小。     

青海门源MS6.4地震微震检测与目录完备性研究

利用模板匹配方法对2016-01-21青海省门源县M_S6.4地震进行遗漏地震检测以及补充单台震相到时研究。鉴于主震后短时间内目录遗漏较多,故对主震后3 h的连续波形进行检测。主震后3 h内青海测震台网记录到的余震事件共332个,其中单台57个。选取主震后M_L2.0以上余震112个作为模板事件,通过匹配滤波的方式扫描出遗漏地震123个,约为台网目录的40%。利用波形互相关提取震相到时的方法对单台事件补充其他台站震相到时,对单台事件重定位,最后得出41个单台事件的震中位置。基于包络差峰值振幅与震级的线性关系估测了检测事件的震级参数,最后将检测后的余震目录与台网余震目录在主震后3 h内的最小完备震级进行了对比分析,结果发现,检测后最小完备震级从M_L1.1降到了M_L0.6,得到青海测震台网在门源地区最小完整性震级为M_L0.6。