空间碎片轨道协方差传播及其动态校正

轨道误差传播研究在空间碰撞风险分析、任务规划等空间态势感知领域具有重要作用。轨道误差常用误差协方差矩阵表达,其传播方式主要有线性传播模型与非线性传播模型两种。线性传播模型通过状态转移矩阵外推初始协方差矩阵,计算快速,但因将高度非线性化的轨道动力学问题线性化描述,导致传播精度随时间快速降低。非线性传播模型精度高但计算慢,难以进行大规模碎片群的轨道误差传播。在轨道误差传播特性分析的基础上,提出了一种获得较为真实的空间碎片轨道预报误差的方法,分3步进行:初始协方差矩阵的构建、初始轨道协方差线性传播以及基于实测数据对轨道预报协方差的动态校正。经大量案例统计分析,结果表明,校正后的轨道预报协方差,相较于线性传播结果,精度提高了60%以上,可服务于空间碰撞风险分析等高精度空间任务。     

基于GIS的住宅小区人居环境评价

为了了解住宅小区尺度上的人居环境状况,以"天地图·宜兴"地理信息服务平台为数据源,利用GIS空间分析技术提取了10项评价指标,构建了住宅小区人居环境评价指标体系;并结合层次分析法对宜兴市11个典型住宅小区人居环境进行了综合评价。根据评价结果对11个住宅小区的人居环境质量进行了总体与样点相结合地分析,从广度和深度上为各样点人居环境问题提出了切实可行的整治建议。     

基于Hilbert编码索引的海洋环境数据库优化

利用Hilbert曲线能保持空间连续性的特性,提出一种基于Hilbert编码索引的海洋环境数据库存储结构优化方法。实验表明,该方法实现了立体格网化的多源海洋环境观测数据在关系型数据库中的组织管理,有效提高了空间范围查询能力。     

基于ArcGIS Engine与XML的通用空间数据建库系统

基于ArcGIS Engine与XML实现通用的空间数据建库系统,使用可扩展标记语言定制出符合各种数据标准的数据模型。通过ArcGIS Engine接口开发技术建设空间数据库、匹配数据、检核数据,减少多类型建库工作的重复性与错误,提高建库工作的灵活性、复用性,能辅助各行业信息系统从业者完成繁琐复杂的空间数据建库工作。     

重庆市主城区城市空间扩展遥感监测研究

以2000~2013年多源遥感影像为数据源,结合专题资料,根据一定的判别原则提取了重庆市主城区4个时相的城区范围。通过对主城区城市扩展强度、城市用地增长弹性系数的计算,分析了城市空间扩展的时空变化情况;通过对主城区城市扩展空间象限方位、分形维数、紧凑度、重心转移的计算,分析了城市外部形态特征的演变。结果表明,重庆市主城区外部城市空间形态保持健康稳定的发展趋势;城市空间形态变化受政策和制度因素引导和调控;城市空间扩展形态受多种影响因素综合作用。     

徐州市交通网络发展空间格局变化监测分析

以徐州市为研究对象,从网络密度和便捷度两个方面构建了交通网络发展空间格局指标体系,综合测度了徐州市交通网络发展水平;并利用探索性空间数据分析方法对徐州市交通网络发展空间格局进行了研究。结果表明,(1)2015~2016年,徐州市少部分地区交通网络密度逐步增大,大部分地区(除邳州市)趋于均衡布局;(2)2015~2016年,徐州市交通网络便捷度增强趋势不明显,增强地区主要集中在邳州市;(3)近2a交通网络通达度逐步增强的区域以中心城区为主,大部分地区交通网络通达度增强效应不明显。     

2016年四川省PM2.5浓度时空分布研究

PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.     

基于GIS的西宁市生态敏感性分析

国土优化开发和土地集约型利用是生态文明建设的重要一环,生态敏感性分析为优化国土空间和土地的开发利用提供参考基础,也可促进区域生态环境的可持续发展。借助GIS技术,选取高程、坡度、水域、NDVI和土地利用类型5个生态敏感性因子,利用层次分析法(AHP)确定因子权重,采用空间叠加分析对生态敏感度定量分析,将所得到的生态敏感的高低分为高度敏感区、中度敏感区、低度敏感区和非敏感区,对各个生态敏感区进行综合分析,得到西宁市单因子和综合生态敏感性分析结果,并对西宁城市群的开发提出分区保护与建设的对策建议。     

多尺度空间分析技术遥感影像去雾方法

基于多尺度空间分析技术构建了两种影像去雾方法。多时相参考影像去雾方法利用同一地区没有雾的影像作为参考,运用多尺度空间分析技术获取地面低频信息将雾去除。自动影像去雾方法是基于拓扑分析的多尺度空间分析技术,分析影像的纹理和特征信息,将同一场景中的雾和地面信息分离,从而获得去雾后影像。通过青岛地区大量遥感影像数据测试,证明该方法是非常有效的。     

基于数据同化的长春市雾霾反演与空间特征分析

近年随着长春地区冬季雾霾天气的频繁出现,大气可吸入颗粒物(PM2.5)已成为长春地区的主要空气污染物之一。遥感技术与污染物模型相结合是近年来预报空气质量的一种有效方法。本文以2015—2016年长春市冬季雾霾天气为例,利用MODIS遥感影像获取的气溶胶光学厚度(AOD),反演长春市地表PM2.5浓度值,得到长春市空气污染物空间分布图,并分析长春市空气污染物的时空分布特征。同时利用AOD反演的PM2.5浓度值作为数据同化资料,对长春市地表PM2.5浓度值进行预报,预测结果令人满意。研究结果表明:数据同化与遥感信息技术结合进行雾霾预测是一种有效的手段,可为雾霾反演的数据提供可靠的信息。