基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

海上风电升压站平台高程确定标准的合理性研究

为保证海上风电升压电站建设的经济合理与安全可靠,合理确定海上风电升压电站平台高程十分必要。文中从波浪与潮位的遭遇组合、最大波高取值与现行相关标准的比较、最大波峰高度计算的合理性等方面,全面分析了确定海上风电升压站平台高程各组成项取值标准的合理性,研究认为现行标准明显偏高。建议海上升压站平台底部高程按"100年一遇极端高水位+重现期50年波列累积频率1%的最大波峰高度+安全超高"确定。结合工程实例计算分析,按本文建议可使海上升压站平台高程明显降低,从而节省工程造价,还可减轻升压站工程对周边风机的遮蔽影响,以达到多发电量的效果。     

最大似然法断层识别技术在秦皇岛28油田勘探中的应用

渤海地区新近系断裂体系复杂,受多期次构造运动影响,使得渤海油田的构造非常的破碎。在秦皇岛28构造的勘探评价过程中,发现局部地区断裂在平面呈现羽状分布,且存在掉向相反断裂带,这种特征是走滑断裂的依据之一,但仅依靠地质理论来确定是否存在走滑断裂是不客观的,需利用地震属性验证其客观存在性。在评价的过程中通过不同技术的组合应用及对比分析,发现常规的边缘检测、相干属性等技术很难对该区复杂断层进行有效识别。基于倾角中值滤波技术去除部分噪音的干扰,凸显断裂信息,应用最大似然属性技术识别出了较为清晰的"隐性走滑"断裂,结合平面特征,进一步落实构造,直接新增资源量约300万t。为扩大秦皇岛28油田的储量规模奠定了坚实的基础。在现今精细勘探阶段,推广应用微断裂识别技术,将会进一步提高复杂断块区断层系统解释的可靠性和精细程度,提高油田滚动勘探开发的钻探成功率。     

顾及卫星空间分布状态的 GNSS信噪比随机模型

为了研究随机模型对GNSS定位精度的影响,介绍了GPS/GLONASS/BDS组合伪距单点定位的函数模型以及几种当前常用的先验随机模型。结合各个模型的优缺点,提出通过指数函数引入空间分布改善因子,建立一种改进的信噪比随机模型,并设计相关多系统伪距单点定位试验对其性能进行分析。实验结果表明:改进模型的解算精度显著优于现存的几种先验随机模型,相比等权模型在三维定位精度上提升15%～30%,相比高度角模型提升15%～25%,相比信噪比模型提升5%～15%,相比现存的PDOP模型也有明显提升。改进模型在不同遮蔽情况、双系统和三系统组合定位时精度均优于现存的信噪比随机模型,从而验证了该定权算法的有效性。     

基于Landsat影像的杭州湾最大浑浊带年际变化研究

杭州湾最大浑浊带（turbidity maximum zone,TMZ）受自然和人类活动的双重影响,年际变化显著。为探究杭州湾水域TMZ和表层悬浮泥沙浓度的年际变化特征,优选1984-2015年间30幅Landsat卫星影像,建立杭州湾水域表层悬沙浓度反演模型,模型经实测数据验证,平均相对误差为23.3%。对每张卫星影像进行悬沙浓度反演,进而提取TMZ面积数据。结果表明,杭州湾悬沙浓度面积分布类型均为正偏分布,且偏态系数由0.63增长至2.03,高悬沙浓度区域占比不断缩小。杭州湾各区域悬沙浓度均呈下降趋势,北岸芦潮港站下降趋势最为显著,减幅达73%。杭州湾TMZ面积年化下降率为4.57%,大于长江和钱塘江年输沙量的年化下降率3.74%。河流来沙减少和潮滩围垦导致的当地泥沙来源减少及水流携沙能力降低是影响TMZ面积降低的重要因素。     

面向无人机倾斜影像的高效SfM重建方案

针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题,提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS（positioning andorientation system）信息;然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法（maximum spanning tree expansion,MST-Expansion）,最大程度地降低影像配对数;考虑到初始匹配的高外点率,设计了分层运动一致性约束（hierarchical motion consistency constraint,HMCC）算法,提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明,该方案能够在保证重建精度的前提下,实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

基于Python实现多源IGS数据快速获取

通过分析已有IGS数据获取程序存在的不足,结合现行IGS数据特点和数据处理需求,利用Python语言threading、ftplib、jdcal和gnsscal模块,编写IGS数据多线程快速获取程序,实现了多源IGS数据及产品的快速准确获取以及历史数据完好性和完整性检核,根据不同GNSS解算软件的数据组织结构、数据源、电脑性能和操作系统,实现快速定制和移植。通过运行测试,验证了程序的运行效率。     

基于模糊最大似然估计算法的遥感影像分割

针对模糊K-均值算法依赖于群集原型的初始估计和对于数据中所存在的子群数目做出假设的缺点,结合最大似然估计,提出了不依赖先验假设的模糊聚类法——基于模糊最大似然估计的遥感影像分割算法。该算法在模糊最大似然估计算法中用模糊协方差来计算后验概率,用后验概率矩阵代替隶属度矩阵来进行划分。先用模糊K-均值进行图像预处理,然后用模糊最大似然估计算法进行分割。此外,本文用性能指标参数——超体积指标FHV来评价最优的类别数目。本文通过对模拟影像和真实影像的实验,验证了该算法的有效性和准确性。     

基于D-InSAR的唐山矿区地表形变监测研究

针对传统的监测方法都是基于点位监测,耗时耗力且难以大面积监测,本文以唐山某矿1326工作面为研究区域,利用二轨法D-InSAR的方法,采用两景Sentine1-1A数据对该工作面进行监测与分析,将所求取的监测结果分别与水准测量数据、利用开采深陷预计方法所预计出的该工作面以及受到开采影响的周边建筑物的下沉值进行对比验证。实验结果表明,D-InSAR监测值与开采沉陷预计的值结果较为一致,能够较为精确有效地监测矿区地表形变以及开采范围内的建筑物沉降。