基于"双冒泡法"的SAR影像冰山识别

利用威德尔海区域2016年的Sentinel-1ASAR影像数据,采用"双冒泡法"的sigma-on-mu探测器探测冰山边缘区域,并通过对边缘像元进行交换排序和凸显最大像元的方式识别冰山。以人工识别法为基础,通过与自动识别法的对比,定量地分析了"双冒泡法"的识别偏差。研究结果表明,"双冒泡法"识别的冰山线性尺寸和面积等信息中纵横向最大长度分别为24.52km和11.16km;面积为220.833 6km2;单体识别偏差率为2.87%,低于自动识别法(7.5%);平均偏差率为2.48%,亦低于自动识别法(7.27%)。同时,基于"双冒泡法",提出了较小冰山边界的手动分离法(像元≤100),与自动识别方法相比,该方法的手动分离以具体的像元边界为基准,提高了对较小冰山的识别精度。     

组合粗差探测的MHSS ARAIM算法

针对目前MHSS ARAIM (multiple hypothesis solution separation advanced receiver autonomous integrity monitoring)算法存在的抗差能力弱、计算子集过多、计算量过大等不足,提出一种组合粗差探测的MHSS ARAIM算法。该算法先用粗差探测方法对原始数据进行粗差识别与剔除,而后用MHSS ARAIM算法处理经粗差探测后的数据,可弥补MHSS ARAIM算法的不足。对若干IGS和全球连续监测评估系统iGMAS(international GNSS monitoring and assessment system)监测站观测数据进行计算和分析。结果表明:在航行LPV-200阶段,该算法应用于GPS和BDS导航的性能优于MHSS ARAIM;在假设单故障情况下,该算法对GPS和BDS观测数据的有效监视门限EMT(effective monitor threshold)的精度分别提高了22.47%和9.63%,对VPL(vertical protection level)的精度分别提高了32.28%和12.98%;在假设双故障情况下,对EMT的精度分别提高了80.85%和29.88%,对VPL的精度分别提高了49.66%和18.24%。     

利用模糊密度聚类和双向缓冲区自动识别热点区

通过数据挖掘手段获取聚集模式（即热点）等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提。点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界（热点区）的探测。首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足,进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法。该方法借鉴模糊集理论,通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法,用以提取点群的聚集模式;在此基础上,将模糊隶属度作为对象间的影响程度,采用正负缓冲区建立热点边界。以郑州市城区的科研机构点为例进行实验,结果表明,提出的方法既能有效区分空间点的类型（噪声点与非噪声点）,又能生成连续平滑的热点边界,总体效果优于对比方法。     

甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究

采用合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术对甘肃黑方台地区潜在的黄土滑坡开展了多时相编目、长时序监测以及失稳模式识别研究。首先,采用不同空间分辨率、不同波长的历史存档合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据对黑方台地区2006-12至2017-11间的潜在滑坡开展了识别研究,在2006-12至2011-03和2016-01至2016-11两个时间段均识别出数10处不稳定坡体,实地调查和光学遥感影像验证了InSAR技术识别结果的可靠性与准确性。然后,对典型不稳定滑坡体采用高空间与高时间分辨率的TerraSAR-X数据开展了长时序监测,结果表明,在InSAR监测期间,累积形变最大的滑坡体在随后的时间里均发生了滑动,并成功地捕获到滑坡体形变加速的时间点。最后,利用升降轨SAR数据开展了黄土滑坡二维形变监测研究,基于滑坡的二维形变特征并结合地形图以及光学遥感影像进一步研究了滑坡的失稳模式,现场调查结果验证了所获得滑坡失稳模式的准确性。     

光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别

2018-10-11和2018-11-03,金沙江上游西藏自治区江达县波罗乡白格村附近先后发生两次大规模高位滑坡堵江。虽经人工干预处置后进行泄流,但还是对下游居民和交通设施造成了严重损失,其上下游是否还存在类似的大规模滑坡隐患,成为白格滑坡灾害发生后社会各界关注的焦点问题。首先利用高精度光学卫星影像对白格滑坡上游30 km和下游100 km范围内的滑坡隐患进行人工目视解译和定性评价,共识别出滑坡隐患51处,其中下游70~100 km范围内有10处具有堵江风险的滑坡隐患。在此基础上,对具有堵江风险的重点区域（白格滑坡下游70~100 km范围内）收集存档ALOS PALSAR-1和Sentinel-1A雷达卫星数据,利用短基线差分干涉测量技术开展滑坡隐患地表形变定量探测和分析评价,共探测出7处具有较显著形变的滑坡隐患,其中3处堵江风险较大,为白格滑坡上下游地质灾害防治和川藏铁路选线提供了参考。     

基于地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法

从新闻纯文本数据中识别地名信息并确定对应的最佳空间尺度与事件所属地点,是准确抽取新闻事件发生地点的关键。针对上述目标,提出了基于隶属关系地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法。在完成地名实体识别和歧义消除的文本数据预处理工作的基础上,提出了一种顾及新闻结构的方法消除语义干扰等噪声的影响;通过引入虚父节点构建合理准确的隶属关系地名树,结合最小包围盒的概念实现了最佳空间尺度的选取,使用地名实体权重和实体相关性完成了事件地候选集推荐排序,从而合理定位事件发生地。实验证明,所提出的新闻文本地理信息抽取方法可以较高的准确率获取新闻所对应的最佳空间尺度和相应的事件地点。讨论和解决了新闻文本地理信息抽取涉及的空间尺度问题,使得新闻文本中抽取的地理信息具有更好的可用性和可解释性,在丰富地理信息数据来源的同时,可实现数量呈几何级增长的网络新闻自动地域划分,有助于人们对各类事件空间态势的关注与认知。     

基于时间序列Sentinel-1A数据的水稻识别

基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。     

海洋环境对猎雷声呐探测识别的影响及对策建议

猎雷是各海军强国重点发展方向,猎雷作战中首要的就是探测识别水雷。从传播损失、混响、 目标强度以及海流、潮汐等多个方面分析了海洋环境对猎雷声呐探测识别的影响,并从猎雷作战角度提出了有关参数设置、作战方式、数据处理等对策建议,可为部队探测识别水雷等目标提供有效参考。     

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取

以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。