ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。     

珞珈一号夜间灯光影像中国城市建成区提取能力综合评估

城市建成区是人类活动的物理空间,是监测城市化进程的重要指标,而夜间灯光影像是一种有效的城市建成区制图数据源。作为全球首颗专业夜间灯光遥感卫星,珞珈一号(LJ1)比可见光红外成像辐射仪NPP/VIIRS(NPP)的空间分辨率更高。目前关于珞珈一号城市建成区提取的研究尺度有限,缺乏系统性的大尺度评估。本文以NPP的表现为基准,首次评估珞珈一号在中国不同气候带及发展规模的城市建成区提取能力,并讨论集成LJ1和NPP两类夜灯数据的潜力。结果显示：一方面,LJ1百米制图结果的查全率一般都低于灯光溢出更明显的NPP;另一方面,得益于LJ1更高的空间分辨率和细节捕捉能力,除小城市外,LJ1提取结果的查准率均高于NPP。从F₁值来看,LJ1只在超大/大城市可取得优于NPP的表现。当制图分辨率为500 m时,LJ1的F₁值基本都低于NPP。两个分辨率的城市建成区制图结果均表明珞珈一号和NPP/VIIRS的联合利用优于单一夜灯影像。     

利用单向多普勒确定“天问一号”轨道

“天问一号”任务中,单向多普勒轨道确定在我国深空探测任务中得到首次实际应用。本文提出了基于单向多普勒的“天问一号”轨道确定方法。首先对单向多普勒进行观测建模和误差理论分析,然后利用“天问一号”中继轨道段的单向多普勒进行定轨计算,最后使用定轨结果与基准轨道的星历进行比较及重叠弧段轨道比较两种方法,分析仅利用单向多普勒的定轨精度,验证了单向多普勒的定轨能力。分析表明,星载频率源的不稳定和太阳相位闪烁噪声是影响单向多普勒测速精度的主要误差源,“天问一号”中继轨道段,仅利用单向多普勒数据可以实现优于1 km的定轨精度,这为未来我国更遥远的深空探测任务实施提供了重要技术存储。     

HY-1/CZI卫星影像的海上运动船只自动检测方法

船只遥感检测对于海上航行安全保障和海洋权益维护具有重要意义,传统基于极高空间分辨率的合成孔径雷达(SAR)和光学卫星影像的船只检测由于重访周期长,难以实现高频监测应用。中国自主“海洋一号”系列卫星(HY-1)搭载的中分辨率海岸带成像仪(CZI),虽然空间分辨率相对较低(星下点50 m),但HY-1C、HY-1D形成双星上下午组网观测,具有重访周期短的优势,对于海上船只监测具有重要价值。本文利用卷积神经网络进行特征学习和目标提取,建立了HY-1/CZI影像船只自动检测方法。验证结果表明,相对于传统图像处理方法,本文方法具有不需要调整阈值、适应性强的特点,检测精度达到77.71%,可应用于HY-1/CZI影像的海上运动船只自动监测。     

顾及卫星PCO改正的BDS-3卫星差分码偏差精确估计EI北大核心CSCD

精确的差分码偏差改正信息是实现全球导航卫星系统多频数据精密应用的基础,而现有DCB参数估计方法及数据产品中并未考虑天线相位中心偏移的误差影响。以BDS-3为例,本文在分析BDS-3卫星PCO变化特性及其对DCB估值理论影响的基础上,推导了DCB参数中的PCO误差经验校正方法,同时提出了顾及PCO误差改正的DCB参数估计方法。利用国际GNSS服务组织全球分布的BDS-3基准站数据,实现了PCO改正前后C2I-C6I/C1P-C5P两类DCB参数的精确估计,并在BDS-3 C2I/C1P单频标准单点定位中开展定位验证。结果表明,PCO改正前后的卫星DCB差异最大可达0.60 ns,引起不同类型卫星间的DCB差异最大可达1.17 ns,DCB参数中的PCO误差对BDS-3定位应用的影响不可忽略。与未改正PCO误差的DCB产品对应的定位结果相比,基于PCO-estimated-DCB和PCO-corrected-DCB两种方案的BDS-3 SPP精度增益相当,在水平与高程方向定位精度分别提升了5.7%和6.8%。     

Swarm低轨卫星星座的GPS接收机差分码偏差估计

差分码偏差(differential code bias,DCB)是指由全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信号接收和发射硬件导致的频率相关的偏差项,对电离层估计有显著的影响,在利用GNSS观测数据提取电离层总电子含量时需要被精确修正,研究利用低轨卫星的星载GNSS观测数据估计DCB尤为重要。使用Swarm星座3颗卫星GPS接收机2016年1月的双频观测值,设计了独立估计和联合估计两种估计方案,采用附加限制条件的间接平差方法对GPS卫星以及星载接收机的DCB进行估计。以中国科学院和德国宇航中心的DCB产品作为参考,分析了两种估计方案的精度和稳定性,相较于独立估计方案,联合估计方案得到的GPS卫星DCB的稳定性较独立估计方案提高了16.6%,且与参考DCB具有更好的一致性。     

长江新生洲洲头坝体变形监测与分析

本文主要介绍了长江新生洲洲头坝体利用全球导航卫星系统(GNSS)变形监测方法。通过对坝体的变形观测网多次资料的平差计算,对坝体的稳定性进行稳定性分析。监测测量结果分析说明：坝体在水平方向位移相对稳定,垂直位移是因现场施工造成沉降引起的。提出了新生洲洲头坝体安全运营建议。     

基于珞珈一号和OSM数据的呈贡区建筑密度估算

建筑密度是城市规划布局的一个重要指标。为了提高建筑密度的获取效率,本文提出一种结合珞珈一号数据和OSM数据的估算城市建筑密度的方法。基于珞珈一号数据,文中以固定大小的网格为单位采样分析了昆明市呈贡区灯光强度和建筑密度的拟合关系;基于OSM数据,利用GIS提取分析、数学分析等方法去除道路灯光对估算结果的影响。然后利用非线性拟合模型估算了昆明市呈贡区的建筑密度,得到其空间分布情况;并验证分析了估算模型的精度。结果表明,昆明市呈贡区的建筑密度与夜间灯光强度有较高的相关性,可以结合珞珈一号夜光影像数据和OSM道路数据估算城区的建筑密度。     

基于夜光遥感的粤港澳大湾区人口空间分布及特征研究

将粤港澳大湾区的珞珈一号辐射亮度数据和高精度土地类型数据融合,在区县级行政区划上构建分区逐步回归模型,获得大湾区2020年500 m人口格网数据并进行精度验证,从人口数量和密度、空间方向性和空间集聚分散等角度分析2020年人口空间分布特征。结果表明：1）珞珈一号夜光遥感数据与土地类型数据的融合提高了人口空间化精度;2）大湾区人口数量与密度具有高度协同的空间分布关系,存在五大人口集聚区,分别是广州天河、越秀、海珠、荔湾和白云西南部组成的集聚区;东莞内部环形集聚区;深圳西、中和北部集聚区;港澳集聚区和肇庆端州集聚区,边缘城市人口稀疏;3）人口分布沿广州—东莞—深圳—香港方向性显著,说明经济水平是影响人口空间分布的重要因素;4）人口集聚特征明显,68%的人口分布聚集在27.64%空间范围内,人口热点区位于东莞、深圳和香港一带,冷点区域主要分布在肇庆和江门内部。     

黑龙江省罕见特大暴雪的卫星云图特征

利用FY-2E卫星云图资料结合常规资料分析2013年11月16-20日影响黑龙江省中东部地区的大范围暴雪天气过程,结果表明:暴雪过程是由东北气旋与高空槽加深成涡共同作用产生的。冷空气南下与暖空气在东北地区交汇,高空槽加深成涡,地面低压迅速发展,进入日本海后明显加强,并产生偏东回流,从而在黑龙江中东部地区产生一次持续时间较长、影响范围较大的暴雪天气。水汽图像上看出高空卷云区与正涡度平流相对应,促进地面低压的发展。可见光图像上看出低空水汽输送,前期是由偏南气流输送日本海的水汽,后期是由偏东气流输送日本海的暖湿空气。