基于Sentinel-1时间序列的河冰表面物候提取研究

利用遥感技术识别河冰物候信息,能有效地评估河冰生长趋势,提高冰情信息化管理水平。以黄河内蒙古段为例,基于Sentinel-1时间序列遥感影像,综合曲线斜率法与动态阈值法提取了近5年（2015—2020年）黄河内蒙古段海勃湾库尾、三盛公闸下河段、三湖河口河段、头道拐河段以及万家寨库尾5个子段河冰物候（初冰日、完全冻结日、开始消融日、完全消融日）并分析其变化特征。结果表明：5个子河段初冰日和完全消融日的最优提取阈值分别为0.1、0.2、0.1、0.05以及0.05倍的Logistic曲线上下限差,识别偏差在3日以内;完全冻结日和开始消融日出现在Logistic曲线斜率最大（最小）值处,识别偏差在5日以内;5段近5年初冰日呈偏晚趋势,变化速率分别为1.4 d·a^-1、1.0 d·a^-1、0.8 d·a^-1、0.2 d·a^-1及0.4 d·a^-1;海勃湾库尾和头道拐河段从初冰日至完全冻结日的横向冻结速率正以0.2 d·a^-1和1.4 d·a^-1逐年增加,而巴彦高勒河段和万家寨库尾区以1.4 d·a^-1和1.0 d·a^-1逐年减少,三盛公闸下河段基本保持不变。研究成果可为冰凌洪水预测及河岸堤防修建提供科学依据。     

边坡岩土体抗剪强度的逆向迭代修正反演方法

针对已滑动或有明显变形的边坡,取定稳定系数值进行反演分析是确定岩土体抗剪强度的重要手段。当边坡滑动面穿越多层岩土体时,盲目地抗剪强度试算反演明显不合理。为解决此问题,构造以多层岩土体抗剪强度为输入,以GeoSlope计算得到的稳定系数、滑面剪入口和剪出口位置为输出的BP神经网络,基于取定的稳定系数和现场测定的滑动面剪入口和剪出口位置,通过重复执行“逆向反推-误差校验-样本修正”实现岩土体抗剪强度的逆向迭代修正反演。工程实例验证结果表明,该方法获取的岩土体抗剪强度基本合理,可供小型边坡防护工程设计参考。该方法成功地规避了BP神经网络以已知信息为输入、以待反演参数为输出的传统做法在解决该问题时为欠定的局限性,对样本库样本数量的要求降低且具有较好精度。     

回采工作面煤层动态标定预测技术应用研究

智能开采对于地质条件的不适应问题非常突出,特别是对煤层起伏和厚度的绝对精度提出了更高的要求。三维地震勘探横向分辨率高,能够对煤层起伏进行控制,但在地震解释时,煤层底板高程受时深转换计算影响,存在一定的误差。针对这一问题,以工作面三维地震数据和采掘过程中探煤厚数据为基础,通过不断更新速度场提高煤层底板时深转换绝对精度;同时利用迭代插值算法,不断更新工作面煤层厚度;通过对计算得到的数据进行误差统计和分析。在TJH304回采工作面进行试验,利用工作面巷道和切眼探煤厚数据并结合三维地震资料动态解释后,工作面推采前方煤层底板高程值和厚度值绝对误差变小;特别是距离当前采煤面30 m以内的4个验证点煤层底板高程值误差范围为0.37~0.58 m,煤层厚度值误差为0.32~0.44 m。结果表明,三维地震动态解释技术可最大化将三维地震和井下生产数据有效结合,不断提高煤层空间精度,为智能开采提供预想煤层模型。      

基于“阶跃”变形特征的降雨型滑坡预警判据探讨

由于滑坡灾害的发生具有随机性和复杂性,经常给人们生活造成严重的经济损失,甚至威胁生命安全,故建立滑坡预警判据及模型是减小损失的重要手段。文章首先确定了有效降雨量-变形速率-改进切线角为降雨型阶跃滑坡的预警关键判据。然后运用斜率单变点法确定滑坡“阶跃”变形曲线上的“破坏拐点”和“稳定拐点”并提取变形加速区间的详细信息,以此求解有效降雨量-变形速率-改进切线角综合预警判据阈值。最后,结合麻池村1号滑坡各发展阶段宏观变形特征,将时空演化规律有机结合,建立了4级递进式综合判据分级预警模型。结果表明：麻池村1号滑坡的运移形式为牵引式,在降雨因素的激发下,累计位移曲线呈典型的“阶跃”变形特征;麻池村1号滑坡变形受前期降雨影响,前期降雨与当期降雨组成一个降雨过程的时间间隔阈值为10 d,“前期+当期降雨”模式下对应的降雨阈值分别为24 mm、 32 mm;基于监测数据精细化分析以及改进切线角法获取的麻池村1号滑坡的位移速率阈值为12 mm/d。研究可为此类型滑坡灾害的预警提供理论基础和技术指导。     

地磁台站连续观测分钟值连接阈值选择

对流动地磁矢量观测数据进行日变通化时,需借助周边地磁台站长时段连续观测分钟值数据,以计算测点处观测时刻至通化日零时H、D和Z三分量变化量,而台站实际相对记录数据多存在相邻两日非正常台阶差值,需予以消除,以保证数据的连续性。选取满洲里、德都、蒙城、泰安、静海、隆尧、锡林浩特和长春8个固定地磁台站2020年5月相对记录数据,讨论H、D和Z分量的连接阈值。为筛选得到更多的台阶值,首选较小值进行连接尝试,分析台阶值在相邻两台站的同步性,并统计台阶值出现前后连续分钟值的正常波动幅度,讨论台阶值的合理性,进而对阈值进行调整,得到3个分量的合理阈值分别为1.0 nT、0.35 nT和0.4 nT。在实际应用中,由于不同台站的地磁观测数据质量存在差异,根据需要可适当提高阈值,尤其是Z分量阈值。     

遥感影像单类分类的白化变换法

提出一种基于白化变换的单类分类方法。该方法仅需要兴趣类别的训练样本。首先,基于兴趣类别对原遥感影像作白化变换,使兴趣类别的分布在各个方向上的方差相同。然后,确定一个距离阈值实现单类分类,根据切比雪夫定理,选择不同倍数的标准差作为阈值进行单类分类试验。结果表明,各个地物类别都在3~4倍标准差的区间内获得最高的分类精度。最后,以3倍标准差作为阈值的单类分类结果,与单类支持向量机方法比较,两种方法的分类结果非常相近,而基于白化变换的方法阈值选择简单,鲁棒性强。     

一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

基于阈值分割的LIDAR建筑物提取

在介绍常用的阈值分割方法的基础上,详述了基于阈值分割的LIDAR建筑物提取方法,对不同阈值分割方法的优越性与实用性进行分析。研究结果表明,阈值法是一种最简单最基本的图像分割方法。全局阈值能快速有效地分割噪声小、比较均匀的图像,动态阈值和c均值模糊阈值分割对不均匀图像能进行较好的分割,其中c均值模糊阈值分割法最佳。     

基于边缘检测的优化算法的小波阈值图像去噪

目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比.