基于实景激光扫描技术的室内导航系统的建立

随着城市化进程的发展,人们在室内的时间越来越多,室内空间的应用价值也越来越高。在智慧城市的发展过程中,大量的室内空间需要数字化,室内空间数据的获取手段和数据应用需要进一步挖掘。本文利用三维实景激光扫描仪对北方工业大学浩学楼进行数据采集,创建了实景展示和实景导航,重点介绍了M3扫描车获取点云数据,并将点云数据进行拼接、去噪等处理,最后分析了点云数据的精度。由此可以得出实景激光扫描技术在建立室内导航系统中的可行性、高效性和准确性。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

卫星测高数据监测青藏高原湖泊2010年—2018年水位变化

青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指标。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息。本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP）和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊2010年—2018年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较2003年—2009年趋缓,年均变化率0.159 m/a。从地域分布上,北部湖泊的水位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,2010年—2012年和2016年—2018年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其他时间水位相对稳定或略有下降。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

基于与Jason-2数据比对的Jason-3卫星高度计全球数据质量评估

Jason-3卫星高度计于2016年1月17日成功发射,2016年2月12日进入预定轨道,与Jason-2高度计同轨进入编队飞行阶段,并落后Jason-2高度计约1分20秒,两者相距约560 km。2016年9月1日,Jason-2高度计变换轨道,编队飞行阶段结束,两高度计进入平行轨道,以增加卫星高度计对地观测的空间覆盖。本研究主要开展了Jason-3高度计的数据质量的评估与检验,包括Jason-3高度计数据可用性和有效性的验证,以及Jason-3高度计和校正辐射计各参数的数据质量监测。重点开展了Jason-2与Jason-3高度计各项参数的综合比较,利用Jason-2与Jason-3高度计编队飞行阶段的数据精确评估了两高度计参数的一致性,并从全球数据角度分析了Jason-3高度计获取各参数的能力以及稳定性;通过与Jason-2互交叉点比较分析评估Jason-3高度计海面高度数据质量情况,验证Jason-3高度计数据精度。结果表明,Jason-3高度计的数据质量满足高度计测高的要求,具有与Jason-1、Jason-2、T/P等高度计相同或更高的测高精度以监测全球海平面变化,此外,Jason-3有效波高参数数据质量明显优于Jason-2高度计。     

2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较

为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波（PM）产品的海冰密集度（SIC）与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测（OBS）资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team（NT）、Bootstrap（BT）以及Climate Data Record（CDR）算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT（NT2）以及ARTIST Sea Ice（ASI）算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89（AMSR-E/AMSR-2 NT2）到0.95（SSMIS NT）,偏差的范围为-3.96%（SSMIS NT）到12.05%（AMSR-E/AMSR-2）,均方根偏差的范围为10.81%（SSMIS NT）到20.15%（AMSR-E/AMSR-2 NT2）。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。     

两种测高重力异常反演海底地形方法比较

针对基于测高重力异常反演海底地形理论众多、选取标准无法确定的情况,利用中国南海海域内的测高重力异常和船测水深数据研究比较了重力地质法(GGM)和SmithSandwell (SAS)法两种精度高、计算速度相对较快的海底地形反演理论。其中,GGM方法的密度差异常数Δρ由向下延拓技术确定为2.15 g·cm-3,SAS方法采用移去-恢复技术得到反演波段内重力异常和水深数据。结果表明:测线分布条件一定时,水深多在-1 000 m左右或反演区域岛礁、海山等复杂海底地形较多时选取SAS方法,水深主要在-3 000 m以深的区域或海底地形复杂程度不高时选取GGM方法则能获取更好的效果,其效果最优处与船测水深在检核点处的差值最优平均值能达-0.61 m,标准差可达14.67 m。     

基于核函数NPSSB模型的HY-2A卫星雷达高度计海况偏差研究

利用机器学习的方法,对14个周期HY-2A卫星高度计数据:风速、有效波高和海面高度差值进行训练,探究海况偏差和风速、有效波高之间的关系,创建海况偏差核函数非参数模型(NPSSB),并与参数模型中具有代表性的BM3、BM4模型进行对比。研究表明:(1)核函数NPSSB模型能够很好的反映SSB与U、SWH之间的关系,SSB与U呈二次函数关系,SSB与SWH呈反比例函数关系;(2)核函数NPSSB模型对SSB的模拟能力与训练数据集相关,数据量越多,模拟能力越好;(3)核函数NPSSB模型与BM3、BM4模型都存在0^-0.03 m的差值,随着风速和有效波高的增加,差值的绝对值越大。