北京和广州地区云闪初始击穿电场变化特征

对比分析了北京和广州地区各100例云闪初始阶段前30 ms快电场变化波形上初始击穿脉冲的特征。依据脉冲的结构特征,两地区的云闪初始击穿脉冲可分为单极性单峰型、单极性多峰型、双极性单峰型和双极性多峰型脉冲,两地区均以单极性和单峰型脉冲为主。对脉冲参量特征的统计发现,脉冲的10%-90%上升时间、半峰值宽度地区差异性小于脉冲类型差异性;双极性单峰型脉冲的半峰值宽是单极性单峰型的1.2倍。不同类型脉冲过零时间的中值、平均值在10μs左右量级,且广州地区较北京地区的大;云闪初始击穿脉冲宽度平均值显著小于相同地区正地闪的,而脉冲间隔显著大于正地闪的。初始击穿脉冲最为集中的出现在云闪最初的1~2 ms,其比例随时间以显著的负指数分布下降。研究发现,双极性脉冲的过零时间与脉冲宽度之间、起始半周期峰值幅度与过冲幅度之间均存在较好的线性关系。     

地基探测与NCEP GFS模式预报云量在ARM SGP站点对比

使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。     

融合点、对象、关键点等3种基元的点云滤波方法

基元是影响点云滤波精度和效率的关键因素之一。本文提出了一种基于多基元的三角网渐进加密(MPTPD)滤波方法。它包括点云分割、对象关键点提取、基于关键点的对象类别判别3个主要阶段,且3个阶段的基元分别为点、对象、关键点。使用了4景机载激光雷达和摄影测量点云数据对MPTPD、三角网渐进加密(TPD)、基于对象的三角网渐进加密(OTPD)3种滤波方法进行了性能测试。试验表明,MPTPD方法具有整体上最优的性能:在精度方面,MPTPD与OTPD两种方法的精度相当,MPTPD方法的一类误差I、总误差T比TPD的相应误差分别低约22.07%和8.44%;在效率方面,多数情况下TPD、MPTPD、OTPD方法的效率依次降低,且MPTPD的平均耗时是OTPD平均耗时的57.93%。     

M-Quadtree索引:一种基于改进四叉树编码方法的云存储环境下空间索引方法

为了解决基于"键-值"模型的云存储环境仅支持简单的关键字查询,不支持多维空间查询的问题,提出了一种新的分布式空间索引方法——M-Quadtree索引。在索引构建过程中,设计了一种基于改进四叉树的空间数据划分方法,该方法规定了叶节点区域的最小数据量,通过四叉树叶节点的再合并,解决了划分后各子区域间存储量不平衡的问题,并且满足了MapReduce并行化要求。给出了MapReduce框架下M-Quadtree索引的快速构建、查询与更新算法,并在搭建的Hadoop平台进行了关键参数对索引效率的影响以及不同规模数据下索引的创建、查询和更新试验。与现有分布式空间索引的对比试验及分析结果表明,M-Quadtree索引在数据存储量负载均衡、算法并行化和空间查询效率等方面表现得更好。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

一种快速二维 Delaunay 三角网点定位算法

在构建二维Delaunay三角网的逐点插入法中,定位待插点所在三角形的快慢是影响整个算法构网速度的关键因素。针对目前已有算法存在的搜索路径长、搜索路径求解计算量大等问题,结合三角形重心的几何性质,对点定位算法进行改进,避免求三角形重心和相交边的过程。实验结果表明,文中算法较目前其他点定位算法能够有效地缩短搜索路径,减少点定位的计算时间,提高Delaunay三角网构网过程中点定位的效率。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。     

地球资源环境动态监测技术的现状与未来

针对国家全球化战略和迫切需要解决的全球环境和资源问题,本文阐述了国内外地球资源环境动态监测技术主要研究进展,发现存在地球资源环境监测高精度产品缺乏、动态监测能力不完备、遥感信息服务及时性和便携不足等主要问题。在此基础上,提出中国迫切需要发展面向全球和重点区域的持续、动态观测能力,建立全球视野的资源环境动态监测产品和应用系统,突破全球资源环境研究的理论和关键技术,建立全球资源环境遥感监测指标和技术体系,形成全球立体协同观测、资源汇聚优化、信息智能处理、云平台业务应用的自主技术体系,完善支撑任务驱动的数据汇聚、模型调度、产品生成等在线遥感信息服务能力,发布全球、洲际和全国高质量空间要素遥感信息产品、专题应用系统、技术报告等成果。最终为全球资源环境研究提供知识发现的数据和服务,支撑中国在全球资源环境监测评估、重大灾害事件监测预警、应对国家安全与全球变化等领域的服务。     

狄洛尼三角网构建的目标点快速定位

针对在狄洛尼三角网构建中现有的目标点定位方法存在算法不够稳定、定位路径不惟一等问题,该文在重心方向定位算法的基础上研究建立一种沿搜索方向移动重心的快速定位方法:当发生目标点与当前重心连线经过三角形顶点或者与某三角形边重合等特殊情况时,利用三角形间的拓扑关系得到下一搜索三角形,以此三角形的重心代替前一重心与目标点构成新的搜索方向,继续搜索,从而解决切点问题;同时采用混合积判定公式确定两条线段的相交关系。仿真实验证明改进方法的定位路径惟一,而且可以大大提高构网效率,算法更稳健。     

一种提高精密单点定位实时性的方法

由于要获取PPP需要的精密钟差文件至少有2d的时间延迟,因此通过提取IGS当天发布的超快星历中的卫星钟差数据,并对钟差数据进行插值,将插值结果做成标准格式钟差数据文件应用到PPP中,可以将精密单点定位的实时性提高为3~9h。基于Bernese软件,采用生成的钟差文件以及当天的超快星历文件对大量实测数据进行PPP。结果表明,对于4h的观测数据,该方法解算精度达到厘米级;当观测时间大于6h时,解算精度基本能够稳定在1~5cm。