Saldanha Bay,South Africa I: the use of ocean colour remote sensing to assess phytoplankton biomass

The efficacy of ocean colour remote sensing in assessing the variability of phytoplankton biomass within Saldanha Bay is examined. Satellite estimates of chlorophyll a (Chl a) were obtained using the maximum peak-height (MPH) algorithm on full-resolution (300?m) data from the Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). Subsurface Chl a maxima often occur within Saldanha Bay below the mean detection depth of the satellite (1.5?m) during periods of thermal stratification. Consequently, the MPH product was poorly correlated to in situ data from 4?m depth (r² and average relative percentage difference [RPD] of 0.094 and 53% respectively); however, the coefficient of determination was much improved if limited to in situ data collected under conditions of mixing (r² and RPD of 0.869 and 89%, respectively). Composites of monthly MPH Chl a data reveal mean concentrations consistent with in situ seasonal trends of phytoplankton biomass, confirming the capability of the MPH algorithm to qualitatively resolve surface Chl a distribution within the bay.     

CryoSat-2卫星海冰区域波形识别及海冰干舷高确定

利用40%阈值法对CryoSat-2卫星波形数据进行重跟踪,将波形特征参数和海冰浓度相结合,对海冰和Lead(浮冰之间的开阔水域)进行有效识别。利用沿轨前后搜索算法计算海冰干舷高,并引用AWI结果,绘制2011~2013年北冰洋多年冰区域和一年冰区域平均海冰干舷高变化趋势图。比较本文结果与AWI结果的各年同期数据,验证本文结果的可靠性。     

基于iBeacon的精细室内定位方法研究

苹果公司发布的i Beacon作为一种粗精度位置感知服务体系,得到了广泛关注。针对更精细的广域位置服务,提出了基于i Beacon的无线指纹定位方法,并给出了图书馆的位置服务示例。     

一般地形大光斑激光测高回波模拟研究

国内对基于陆地模型的地表回波仿真的研究较多,主要分析了三种特定的地表模型:平面、阶梯、斜坡地形,取得了不错的进展,但是却不具有一般性。针对这种情况,本文从一般性地表模型出发,根据实际的地形三维离散点,用Delaunay三角形剖分拟合出地表模型,用剖分后的三角面片返回的能量代表整个地表返回的能量,拟合出回波波形。通过和GLAS系统获取的相同区域的实际回波波形进行相关性比较,结果发现两者具有很好的相关性,验证了算法的正确性。文章结论为后续继续深入开展激光大光斑内精细地形信息分析、激光测高数据与光学影像复合处理提供了理论基础,为发展我国自主的星载激光测高卫星的有关指标论证提供参考。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

北京市平原区2015年—2019年0.8 m地表反射率数据集

地表反射率产品作为最重要的定量遥感产品,是很多参量化遥感产品的基础数据源,可以被广泛应用于林业、农业、水资源、生态环境、城市环境等典型应用领域。对于米级高分辨率的遥感影像,国内外不提供反射率影像产品。目前主流的国产高分数据源大部分都是蓝、绿、红、近红4个波段的多光谱数据,缺少短波红外波段,难以满足陆地区域浓密植被算法或者清洁水体的短波红外信号近似看作零的假设条件,要完成精确大气校正、生产大范围的GF-2影像拼接的地表反射率产品,是一个挑战。为了更好的推广高分地表反射率的应用,本研究针对北京市平原区,运用全色和多光谱融合、几何精校正和相对辐射一致化算法,以Sentinel-2为参考影像,生成了一套几何精校正后的0.8 m地表反射率影像集。该数据集时间范围为2015年—2019年,每年一期,包含年度产品的覆盖情况及分布矢量,共计184景地表反射率影像,数据量总共为1.63 TB。     

简化磁力计非线性误差模型的快速校正算法

针对传统的磁力计校正算法中存在的误差模型复杂、计算时间长、需要保持水平姿态和已知航向信息等弊端,该文从磁力计误差特性入手,推导并建立了简化的磁力计非线性等效误差模型。基于动态调整策略对传统的LM算法进行改进,并利用改进的LM算法求解误差模型,减少计算过程中的迭代次数,实现了磁力计误差的快速估计。实验表明,该方法在有效保证磁力计校正精度的前提下,迭代次数减少25%,计算速度提高了65.59%。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。