中国海膨胀巴夫藻(定鞭藻门,巴夫藻纲)的首次纪录

2015年5月,我们从天津近海分离出一株黄绿色具鞭毛的单细胞藻。这珠藻细胞形态不规则,从圆形到细长型都有出现。绝大多数细胞具有很强的运动能力,一些细胞也可以形成静止的群体。结合形态学、超显微结构观察以及分子生物学分析,我们将这株藻鉴定为定鞭藻门,巴夫藻纲的膨胀巴夫藻。在此之前,中国近海只有绿色巴夫藻的记录,绿色巴夫藻对于水产养殖起到了很重要的作用。巴夫藻纲的其他物种尚无中国海记录。这是膨胀巴夫藻在中国海的首次记录。     

基于小波分析的海洋磁力测量数据调差方法

针对传统测线网平差法在测区检查线数据缺失或测线网不规则布设时,测线系统差难以调整的问题,研究了基于小波多尺度分析的海洋磁力测量资料调差方法,利用小波多分辨率分析的功能,从低频真实磁异常信息中分离出相对高频的测线系统差,并讨论了小波分解阶数的选择对调差效果的影响。仿真分析表明,当二维小波分解阶数为1,一维分解阶数为4时,调差效果最好,分离出的测线系统差与仿真误差差值的均方差仅为0.29nT,均值仅为-0.35nT,验证了小波多尺度分析法用于海洋磁力测量数据调差的可行性。     

GRACE卫星时变重力场去相关滤波参数选取分析

直接采用GRACE时变重力场模型反演地球表层质量变化的结果会呈现严重的南北方向条带状误差。滑动窗口拟合多项式方法是一种有效的经验性去相关滤波方法,能有效削弱中高纬度地区条带状误差。球谐系数去相关滤波起算阶数、滑动窗口宽度以及拟合多项式阶数是影响去相关滤波方法效果的关键因素。采用GRACE RL05时变重力场模型数据对去相关滤波的参数选取进行了实验分析,得到了去相关滤波的经验参数,实验结果表明:GRACE时变重力场模型去相关滤波起算阶数应取15阶,滑动窗口宽度应取5或7个点,拟合多项式阶数应设为3阶或4阶。     

GNSS/SINS组合导航的改进Sage-Husa自适应滤波算法

针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。     

对渐进三角网点云数据滤波算法的改进

针对渐进三角网滤波算法（PTD）进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷,本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进,将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序,将为地面点可能性更大的点优先判定,从而获取更加精确的TIN;另一种是引入薄板样条曲线（TPS）插值法,对PTD算法进行改进,将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值,从而减少误判。结果表明,使用以上两种改进算法,综合考虑第1类误差和第2类误差影响,在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优,对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。     

单体建筑物点云数据的CSF净化处理

从场景整体点云数据中提取单体建筑物的点云是建筑物单体三维建模的基础。然而,现有点云提取方法在提取建筑物点云数据时往往包含部分植被、地面等非建筑数据点,不利于建筑物对象建模。针对该问题,本文提出使用CSF方法对初步提取的建筑物点云数据进行净化处理。该方法首先将场景点云数据投影生成点云图像,根据图像特征初步提取单体建筑物点云数据;然后对获得的单体建筑物点云数据采用CSF方法进行净化处理,可以获得较为纯净的单体建筑物点云数据。本文以南京师范大学仙林校区部分区域为研究对象对该方法进行了验证。结果表明,该方法可以较好地对建筑物点云数据进行净化,得到较为纯净的单体建筑物点云数据,为基于点云数据的建筑物单体模型构建打下了良好的基础。     

利用高频GPS数据反演地震要素

介绍了利用高频GPS观测数据反演地震要素的原理和方法. 以2019年7月4日和7月6日发生在美国加州里奇克莱斯特的地震为研究对象,首先利用PRIDE PPP-AR软件进行动态精密单点定位解算以获得测站的位移时间序列,然后使用S变换对位移时间序列去噪,再根据去噪后的时间序列提取地震波的振幅与周期,并提出双重3-sigma法则以分别提取地震波的体波和面波到达时,最后据此反演出地震的震中位置、震级以及发震时刻. 根据本文提出的方法反演得到的震中位置与美国地质勘探局（USGS）发布的位置偏差在10 km左右,震级偏差在0.2级左右,发震时刻偏差在20 s以内. 结果表明,利用高频GPS数据可以较为准确地反演出地震要素.      

基于无人机航测及水下地形测量的水利工程高精度DEM构建研究

DEM是水利行业最主要的基础地理数据之一,本研究根据无人机航测构建密集点云,再对密集点云进行滤波处理,分类地面点,派生出高精度地面DEM,结合水下地形测量,绘制水下地形图,插值得到研究区高精度河道DEM。对地面DEM和河道DEM进行叠加处理,得到研究区整体DEM数据,通过质量检查可知,DEM的高程精度处于较高的水平。本研究工作提出的DEM构建方法,大大减少了野外地面点的测绘工作,作业效率高、DEM精度高,数据具有高时效性,为各项水利工作的开展提供了保障。     

GNSS/声学联合定位的自适应滤波算法

海底控制点布设是构建海洋时空基准的重要环节,而可靠的海洋基准定位模型及方法又是实现高精度海底控制点布设的前提和基础。应用广泛的走航船测量方式兼具灵活性和可控性,但载体异常扰动影响不可避免,易导致海底控制点联合定位模型解算失真。针对这一问题,本文提出一种基于自适应选权滤波的GNSS/声学联合解算方法。首先推导了统一海面及水下观测过程的GNSS/声学联合定位数学模型;然后研究了在联合模型的自适应滤波解算中对载体异常扰动的判别标准,给出了各状态参数自适应因子的构造方法;最后通过仿真和实测数据进行了试验验证。结果表明:引入自适应滤波算法后,能有效改善状态扰动对GNSS/声学联合定位的异常影响,提升其定位稳定性及定位精度;当分别对各类状态参数的自适应因子进行合理构造后,滤波效果可达最佳。