基于卫星高度计资料分析南海热含量的年际变化特征

本文从海面高度异常与海洋热含量变化的线性关系出发,利用1992～2004年多颗卫星融合海面高度资料,对南海海域的热含量异常进行了计算.这一计算结果与基于气候态温盐资料计算的热含量季节变化具有很好的一致性.本文得到的结果还显示南海热含量异常具有明显的长周期变化,表现为:1992～1998年基本保持比较稳定的年际变化特征,1998年之后,热含量出现明显的跃变,这一跃变一直维持到2001年,在2002年开始出现热含量的递减趋势.对此时间序列进行谐波分析可以看出,南海热含量异常除了具有显著的年变化周期外,还存在明显的0.5、1.5、2.4、4年和6年的变化周期.进一步分析还发现,南海12月份热含量异常可以作为南海夏季风爆发的一种预报指标.     

立式储液罐地震破坏快速评估方法

本文采用大型有限元程序ANSYS对立式储液罐的地震反应进行了非线性数值分析,考虑了罐体和内部液体的相互作用,得到了3个不同容积的储罐,在不同峰值的地震动时程输入下的反应结果。结合地震灾害中立式储罐的地震破坏现象和特点,以及现有的立式储罐地震破坏预测方法,提出了立式储罐的地震破坏快速评估方法。     

南极中山站全天信息采集系统

南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。     

复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究

高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要.现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分...     

基于间接平差的ICP点云配准算法研究

点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。     

一种由粗到精的地面激光点云多层级配准方法

提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。     

Ecosystem carbon storage under different scenarios of land use change in Qihe catchment,China

Regional land use change is the main cause of the ecosystem carbon storage changes by affecting emission and sink process.However,there has been little research on the influence of land use changes for ecosystem carbon storage at both temporal and spatial scales.For this study,the Qihe catchment in the southern part of the Taihang Mountains was taken as an example;its land use change from 2005 to 2015 was analyzed,the Markov-CLUE-S composite model was used to predict land use patterns in 2025 under natural growth,cultivated land protection and ecological conservation scenario,and the land use data were used to evaluate ecosystem carbon storage under different scenarios for the recent 10-year interval and the future based on the carbon storage module of the In VEST model.The results show the following:(1) the ecosystem carbon storage and average carbon density of Qihe catchment were 3.16×107 t and 141.9 t/ha,respectively,and decreased by 0.07×107 t and 2.89 t/ha in the decade evaluated.(2) During 2005–2015,carbon density mainly decreased in low altitude areas.For high altitude area,regions with increased carbon density comprised a similar percentage to regions with decreased carbon density.The significant increase of the construction areas in the middle and lower reaches of Qihe and the degradation of upper reach woodland were core reasons for carbon density decrease.(3) For 2015–2025,under natural growth scenario,carbon storage and carbon density also significantly decrease,mainly due to the decrease of carbon sequestration capacity in low altitude areas;under cultivated land protection scenario,the decrease of carbon storage and carbon density will slow down,mainly due to the increase of carbon sequestration capacity in low altitude areas;under ecological conservation scenario,carbon storage and carbon density significantly increase and reach 3.19×107 t and 143.26 t/ha,respectively,mainly in regions above 1100 m in altitude.Ecological conservation scenario can enhance carbon sequestration capacity but cannot effectively control the reduction of cultivated land areas.Thus,land use planning of research areas should consider both ecological conservation and cultivated land protection scenarios to increase carbon sink and ensure the cultivated land quality and food safety.     

电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。     

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。