利用InSAR-GIS监测西安地面沉降的分析研究

针对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面存在的一些局限性问题,研究通过GIS数据库管理InSAR监测数据和相关区域的地理、水准及GPS数据等辅助数据,以及利用GIS空间分析功能对监测结果进行分析的方法与实现。以西安地区InSAR数据为研究对象对提出的方法进行实现,试验结果表明,GIS技术与InSAR技术相结合用于地面沉降监测可以有效地解决在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面的局限性问题。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

融合航空影像的LiDAR地物点云分类

点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。     

机载GPS数据传输系统的升级改造

升级改造后的系统利用450M集群和GPRS／CDMA移动通讯网络的数据信息进行目标与监管中心之间的双向数据通讯（在没有GPRS网络的情况下切换到GSM通讯）。通过研发,实现了飞行系统通过接收到的GPS信号在地理信息系统（GIS）和图形界面上实时、直观地显示飞行相关数据（经、纬度位置,飞行高度,飞行速度,飞行方向,标注飞行轨迹）和显示作业状态的功能。而地面系统通过数据通信实时接收飞行系统发回的数据,实时地将上述增雨飞机飞行和作业状态等信息同时在地面的监控中心显示出来。同时,软件系统设计充分考虑降雨飞行中可能需要的测量、计算等应用需求,还具备飞行轨迹的距离测量;设定任意航行目标点,根据飞行速度计算到达时间;保存飞行、作业数据;任意速度回放飞行、作业过程等主要功能。由于该系统提交的是全国地图,使得该系统的应用范围更广,具有较强的实用性。     

基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法

为研究应用紫外-可见光-近红外-热红外遥感数据识别海上溢油的方法,利用机载多光谱溢油监测设备获取了舟山海域多光谱遥感数据,并利用野外地物光谱仪获取了水体和油膜的反射光谱。通过提取并分析机载多光谱遥感图像上多目标的影像特征和光谱响应特征,利用决策树分类法对海上油膜相对厚度的分布进行分类和制图。研究表明,基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法总体分类精度达93.7%,能够准确区分薄油膜和厚油膜,可有效提取海洋溢油污染信息,完全能够满足海洋溢油污染遥感监测需求。     

基于LIDAR数据的建筑轮廓线提取及规则化算法研究

建筑轮廓线提取与规则化是LIDAR数据处理和建筑三维建模的重要步骤和技术难点.首次将"Alpha Shapes算法"应用于LIDAR数据处理,实践证明该算法简洁高效、运行稳定、提取精度高,适用于任何形状的建筑轮廓线提取,并具有一定自适应性和滤波功能,非常适合LIDAR点云数据提取建筑轮廓线.同时,提出了改进的"管子算法"用于原始轮廓线的简化,提出了适用于四边形的"矩形外接圆法"和适用于多边形(大于四边且边数为偶数)的"分类强制正交法"以进一步实现轮廓线的规则化,最终解决了离散点云提取规则建筑轮廓线的核心问题.实践证明,本文所述算法适用于凸凹多边形建筑内外轮廓线的提取与规则化.     

集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图

以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。     

InSAR与概率积分法联合的矿区地表沉降精细化监测方法

结合InSAR与概率积分法的优势,提出一种InSAR和概率积分法联合进行矿区地表沉降的精细化监测方法.该方法首先计算InSAR时序累积沉降盆地,进而建立判别大梯度形变的约束条件,区分沉降边缘与沉降中心.对于形变较小的沉降边缘,保留InSAR结果,而对于大梯度沉降中心,则结合InSAR与概率积分模型建立矿区工作面的沉降盆地,并通过空间插值,获取地理坐标系下连续的地表沉降信息,最终得到完整的矿区地表沉降结果.论文以山东某矿区为研究区域,采用2016年10月16日 2018年3月4日期间的21景SAR影像和工作面水准实测数据对该方法的可行性和精度进行了验证.结果 表明,该方法能够在减少水准监测工作量的前提下,获得与实际情况相吻合的沉降结果,其监测能力明显优于常规InSAR和概率积分法,可有效弥补两种技术单独在矿区地表沉降监测中的不足,获取更为准确、可靠的矿区地表沉降信息.     

《中国大陆现代垂直形变图集的编制与资料整编》项目数据集

2015—2019年,由中国地震局第一监测中心牵头,自然资源部大地测量数据处理中心和武汉大学等单位共同完成科技部科技基础性工作重点专项,系统拯救、整编和共享20世纪50年代以来全国垂直形变测量数据,编制不同时空尺度的地壳垂直形变图,为强震中长期预测、地壳动力学研究、地形变灾害研究与防控及相关的国民经济建设服务。本文介绍中国大陆20世纪60年代—21世纪10年代不同时段1:400万和1:2 400万垂直形变图,其活动构造相关的地理要素、形变信息的清晰度更好,分辨率更高。还有典型沉降区垂直形变图、典型构造活动区（带）垂直形变图和强震同震形变图将在后续文章详细介绍。     

基于Ka波段云雷达观测的中国西天山降雨云宏微观物理特征研究

利用Ka毫米波云雷达与自动气象站降雨资料,研究了西天山地区2019年和2020年5～8月的降雨云宏微观特性。结果表明：(1)降雨主要发生在夜间,累积降雨量集中在21:00(北京时间,下同)至次日07:00,降雨频次和累积降雨量相关系数为0.71。大雨强频次虽最少,但对总累积降雨量贡献较显著。(2)小雨强、中雨强、大雨强平均反射率因子最大值分别为30 dBZ、35.8 dBZ和39.5 dBZ,最大平均液态水含量分别为1.5 g m^-3、4.2 g m^-3和7.3 g m^-3。(3)不同降雨强度对应的反射率因子都有两个集中区域,2.0～4.4 km反射率因子集中在15～26 dBZ,地面附近的小雨强、中雨强、大雨强对应的反射率因子分别集中在24～32 dBZ、29～38 dBZ和31～42 dBZ。1.75 km以下中雨强和大雨强液态含水量小于1gm^-3的频率明显少于小雨强,降雨强度的越大降雨粒子径向速度越集中。