基于高分三号极化SAR数据的农作物散射特性分析及分类

高分三号卫星是我国首颗多极化的高分辨率C波段SAR卫星,其于2017年1月正式交付用户使用后,主要被用于海洋遥感方面的研究。而极化SAR对于农作物的结构特征十分敏感,适合于农作物监测及分类。文中首次利用高分三号的极化SAR数据分析不同农作物的极化散射特性,然后利用H/α-wishart分类和H/A/α-wishart分类方法对湖南省岳阳县洞庭湖实验区域的高分三号极化SAR数据进行分类。整体分类精度高于85%,Kappa系数大于0.8。实验结果表明,高分三号全极化数据能够较好地表征农作物的散射特性,并可用于极化SAR农作物分类研究。     

极化SAR影像分类方法对比分析

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。     

基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取北大核心CSCD

植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。     

邛海浅水湖带及其附近人工湿地中沉水植物底质以上植株中氮和磷含量北大核心CSCD

2017年4月21~30日,对邛海浅水湖带及其附近人工湖和沟渠中沉水植物的分布进行了野外调查;2018年4月22~28日,在邛海浅水湖带及其附近人工湖和沟渠中设置采样点,采集沉水植物底质以上植株的样品;在实验室中,测定了样品中的全氮和全磷含量。研究结果表明,2017年4月,在邛海浅水湖带及其附近人工湖和沟渠的水中,共发现了9种沉水植物,分别为苦草(Vallisneria natans)、穗状狐尾藻(Myriophyllum spicatum)、金鱼藻(Ceratophyllum demersum)、黑藻(Hydrilla verticillata)、篦齿眼子菜(Potamogeton pectinatus)、马来眼子菜(Potamogeton malaianus)、菹草(Potamogeton crispus)、穿叶眼子菜(Potamogeton perfoliatus)和大茨藻(Najas marina),其中,穗状狐尾藻和苦草分布最广;2018年4月,沉水植物底质以上植株的全氮和全磷含量存在差异,分布较广的7种沉水植物金鱼藻、穗状狐尾藻、苦草、马来眼子菜、菹草、篦齿眼子菜和黑藻底质以上植株的全氮和全磷含量依次减小。     

基于DEA-TOBIT模型的我国港口业 上市公司经营效率研究

文章利用DEA-TOBIT两阶段法,对我国17家港口业上市公司2011—2016年经营效率及影响因素进行了测算和分析,并运用Malmquist指数对我国港口业上市公司的经营效率变化进行动态分析。研究结果表明:从静态效率分析,17家港口上市公司综合效率值相对较高,但维持在产出不变的情况下,港口公司投入仍有相对的节能空间;从动态效率上看,在研究期内17家港口上市公司的全要素生产率总体呈下降趋势,技术水平下降和规模效率的降低是造成全要素生产率降低的主要原因;从效率影响因素研究来看,总资产周转率、资产收益率、股权集中度和上市时间与港口经营效率呈正相关,企业的资产负债率对港口经营效率呈负向影响,企业的规模大小对港口经营效率的影响不明显。最后,根据实证结果,提出了科学合理的融资渠道组合,提高港口企业资产周转率;不断提升企业自身管理水平,科学控制企业规模;积极把握时代发展需求,加大企业技术创新,实现港口创新型驱动发展;大力建设港口组合,合作共享,协调发展等对策建议。     

基于GF-3的不同极化方式SAR图像海面油膜识别的比较 ——以"桑吉"轮事故为例

基于我国自主研发的首颗分辨率达到1m的C频段多极化合成孔径雷达高分三号卫星(GF-3),通过典型溢油案例定性和定量地比较了双极化与单极化图像预处理性能,分析了不同的极化组合对海面油膜识别结果的影响。得出结论:同向极化与异向极化成像差异明显,VV极化明显比VH极化回波强度高,并且油膜识别度较高;相反,双极化VHVV方式与单极化VH方式图像效果区别不大,双极化方式并不能绝对性地提高地物识别度。     

考虑拖航疲劳的火炬臂全寿命评估

针对导管架平台上部组块与火炬臂进行整体拖航的情况,提出考虑拖航累积损伤的火炬臂全寿命疲劳分析流程。采用MOSES和SACS软件建立上部组块带火炬臂整体拖航水动力模型和导管架平台整体有限元模型,计算拖航驳船运动惯性载荷、在位波载荷和在位风载荷引起的火炬臂管节点疲劳损伤,对火炬臂进行全寿命疲劳分析。引入拖航疲劳损伤率系数,量化拖航驳船运动对火炬臂各管节点疲劳损伤的影响。结果表明:拖航工况驳船运动惯性载荷造成的火炬臂疲劳损伤不容忽略,特别是对靠近火炬臂根部的管节点影响显著。因此,在对整体拖航下的火炬臂进行疲劳设计时,应对其进行全寿命疲劳分析。     

GF-3全极化影像在地表浅覆盖区进行地质构造解译的新方法

地质构造信息对地质矿产调查具有重要意义,野外实测和光学遥感等常规手段在一些地表浅覆盖区获取的地质构造信息十分有限,而合成孔径雷达(SAR)对地表具有一定的穿透性,在探测地表浅层覆盖区域的地质构造特征中具有独特优势。利用高分三号(GF-3)全极化影像,在典型的地表浅层覆盖区域,开展了断裂构造等信息的解译探索,提出了一种地表浅覆盖区域地质构造解译的新方法。首先对西藏改则、林芝、贵阳、北京千家店等4个研究区内的断裂构造和环带构造进行分析;接着,提出了GF-3全极化影像用于浅覆盖区地质解译的处理流程,通过引入DEM数据对GF-3影像进行地形校正,充分利用微地形微地貌特征,并采用不同极化方式的RGB合成,增强了影像的判读性,并进行地质构造解译;最后,将解译结果与1∶5万实测数据进行对比,断层的位置和方向与实测结果基本一致,同时获取了大量野外实测未能探明的浅覆盖层以下的断层信息,进一步丰富了研究区的地质构造信息。结果表明,GF-3全极化影像可用于浅覆盖区的地质构造解译,并且具有野外实测和光学遥感等常规手段所不能替代的独特优势。     

全数字摄影测量结合GPS的定点测绘数据采集方法

传统的信息采集方法在进行定点测绘数据采集存在精度低、效果差等问题。为提高定点测绘数据采集的实效性和准确性,提出全数字摄影测量结合GPS的定点测绘采集方法。在实现测绘定点信息实时定位的基础上,进行测绘定点信息的实时采集。完成本文研究,经过实验论证发现,本文方法对定点测绘数据的实时采集有极高的精准度和效果。     

全极化SAR图像的建筑物提取研究

针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。