TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。      

东亚与南亚雨季对流和层云降水云内的温湿结构特征分析

为认知降水云内的大气温湿结构特点,本文利用1998至2012年热带测雨卫星的测雨雷达(TRMM PR)和全球探空数据集(IGRA)的探测结果,融合计算获得了一套大气温湿廓线和降水廓线的准时空同步资料,并利用该融合资料研究了雨季东亚和南亚降水云内的温湿结构和不稳定能量特点。个例研究结果表明深厚对流降水表现出整层大气湿润、高空风速小的特点,层云降水则表现出850 hPa以下大气湿润、水汽随高度升高显著减少、高空风速大的特点。统计结果表明东亚季风区降水强度更大,对流和层云降水的回波顶高度分别可达17 km和12 km;南亚季风区降水强度较弱,回波顶高度比东亚约低1 km;统计结果还表明南亚季风区对流活动受季风推进的影响显著。两个季风区降水云团内的温度结构差异主要出现在近地面,南亚的近地面温度比东亚约高4℃,南亚对流降水云内的大气较东亚更干燥;整个雨季南亚降水的对流有效位能(CAPE)要大于东亚。本研究结果为模式模拟降水云温湿结构提供了观测依据。     

利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

月球东海盆地综合解析与撞击初始条件的研究

东海是月球上最年轻的多环撞击盆地,关于其形成机制的研究很多,但成果大都基于正撞击的机制提出的,虽然有部分学者提出东海是斜撞击的,但缺乏具体撞击参数。本文通过多源数据融合,综合分析LRO影像数据、LOLA地形数据、M~3高光谱数据和IIM高光谱数据,对东海地区的地貌特征、物质成分进行了较为系统的解译,发现在东海中央熔融区存在一条与东海撞击方向垂直的中央隆起区域(中央隆起线),其也是中央熔融区粗糙部分与光滑部分的分界线,结合撞击坑成坑理论,认为其可能是撞击过程冲击波作用引起的堆叠作用形成的。同时利用GRAIL数据及对该地区的重力异常的成因进行了分析,认为异常是由于压强、温度及岩石粘度的改变引起局部莫霍面抬升和中央熔融物的形成而出现的,进而估算出熔融物占盆地内物质的25%,约为1.1×10~6km~3。同时,对GRAIL数据的剖面分析结果也支持了本文的斜撞击理论。最后,综合多方面的信息和撞击理论获取东海盆地构造分布图,并根据中央隆起线、溅射物及线性构造的分布特征等,提出东海盆地理论上是由一直径在50~100km的撞击体以10~30km/s的速度自东偏北约20°~30°方向以20°~30°的角度斜撞击月表而形成的。这可为研究更早期的月球撞击坑提供理论参考。     

国际油气井钻头进展概述（二）——FuseTek融合钻头与Pexus组合钻头

NOV公司2013年向市场推出FuseTek融合钻头。它将PDC钻头的高钻速与孕镶金刚石钻头的耐磨性结合于一体,适宜于钻进中硬—坚硬、高研磨性地层。FuseTek钻头已广泛应用于刚果、厄瓜多尔、中国、哥伦比亚等国家。应用表明,该新型组合钻头比PDC钻头或牙轮钻头钻进效率提高许多,工作寿命增加1～3倍或更多。Shear Bits公司于2014年推出Pexus组合钻头。该钻头广泛应用于加拿大冰川冰碛物钻进。地层上部硬卵砾石层利用可转动硬质合金齿钻进,下部软砂岩与页岩则运用PDC碎岩。整个冰碛物地层用一个Pexus钻头一钻到底。所述3类组合式钻头（含Kymera钻头）对于未来实现“一个钻头,一口井”的目标有重要意义。     

不同营养条件下铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)和小球藻(Chlorella vulgaris)的生长竞争行为

蓝藻的暴发通常是藻类之间竞争的结果,了解环境中蓝藻与其它藻类的竞争特点和生存策略对揭示藻华暴发的机制及治理具有重要意义。本文以营养竞争为例,以铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)和小球藻(Chlorella vulgaris)为受试对象,通过测定细胞密度、胞内C、N、P、S四种主要元素含量以及培养基中总氮(TN)、总磷(TP)的消耗,研究不同营养等级(超富营养、富营养、中营养、贫营养)以及单独N、P限制下两种藻在单独培养和共生培养条件下的生长特征和竞争行为。结果表明:(1)在超富营养、富营养、中营养、贫营养条件时,单独培养下的两种藻生物量与营养丰富程度呈正相关;(2)共培养条件下,在高营养水平时铜绿微囊藻在竞争中占优势,低营养水平时小球藻具有竞争优势;(3)胞内C、N、P、S的测定发现,随着营养水平的下降,两种藻胞内N、P的百分含量逐渐减少,而C、S并未呈现显著变化;(4)N限制时,铜绿微囊藻的半饱和常数Ks及最大比增长率μmax均大于小球藻;P限制条件下铜绿微囊藻的半饱和常数Ks小于小球藻,而最大比增长率μmax大于小球藻。综合分析,同一营养条件下,铜绿微囊藻竞争优势的先决因子是N,小球藻是P。因此,从营养竞争与生物适应力角度考虑,降低水体中富余的N或适当提高P的浓度可让小球藻获得竞争优势,对限制单一物种的形成具有平衡作用,可作为防治藻华的潜在方法。     

基于客观分析的多源卫星叶绿素a浓度产品融合方法研究

本文基于Aqua/MODIS、Terra/MODIS和Envisat/MERIS多源卫星叶绿素a浓度产品,研究了客观分析融合方法,制作了西北太平洋海域(0°~50°N,100°~150°E)叶绿素a浓度融合产品,并从有效数据空间覆盖率和产品精度两个方面对融合方法进行了评价。与单传感器以及欧洲太空局发布的GSM模型业务化融合产品相比,客观分析融合产品空间覆盖率明显提高;与收集的2002-2012年间叶绿素a浓度实测数据比较,GSM模型业务化融合产品的匹配数据点为578个,偏差为-0.20 mg/m3,均方根误差为0.37 mg/m3,客观分析法融合产品的匹配数据点为1432个,偏差为-0.21 mg/m3,均方根误差为0.36 mg/m3。结果表明:本文研究的客观分析融合方法在保证融合产品精度的同时可显著提高产品的空间覆盖率,在海洋水色融合应用前景广阔。     

多波束声呐和侧扫声呐数据融合方法研究综述

多波束声呐系统与侧扫声呐系统均为海底面探测的重要工具,二者均采用声学方法,在工作原理上存在异同。本文简要介绍了二者的研究进展,分别对其数据处理进行了比对分析,认为多波束声呐处理方法侧重于数据的测量精度,而侧扫声呐则主要侧重于图像处理;归纳了当前二者主要的数据匹配融合方法,包括同名特征融合、基于SURF算法的匹配融合以及特征点融合,从数据采集原理上对数据融合方法进行了深入分析,发现在探头定位、单ping数据点分布以及ping之间的数据定位上存在一定的困难,即使经过一定的处理,二者采集的也非简单的平面图像,故二者的数据融合尚存在一定的难度。