森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

资源三号卫星多光谱影像的姿态角常差检校

针对资源三号卫星姿态角常差导致的多光谱影像定位精度降低的问题,该文在构建多光谱影像严格几何定位模型的基础上,提出了运用罗德里格矩阵建立姿态角常差检校方法;根据少量地面控制点求出姿态角常差构成的偏置矩阵后,使影像定位精度得到显著提高。实验结果证明,该方法具有较好的应用价值。     

资源三号卫星前视影像的建筑物高度提取

建筑物高度对建筑物容积率、城市风向以及城市环境等都具有明显的影响。针对太阳入射方向与卫星观测方向在建筑物异侧时,建筑物侧面与阴影在遥感影像上因极其相似而难以区分的问题,该文基于资源三号卫星前视影像,利用基于规则的面向对象特征提取方法提取建筑物侧面及阴影特征。根据卫星成像时的太阳、卫星以及建筑物之间的空间几何关系,构建了建筑物侧面与阴影的长度比例系数,进而估算了建筑物的高度信息。最后以实测高度进行了高度提取的精度评价,验证结果表明,反演的平均精度达到了92.28%,证明了资源三号卫星前视影像在提取建筑物高度方面的良好可行性。     

Big Earth data: disruptive changes in Earth observation data management and analysis?

ABSTRACT

Turning Earth observation (EO) data consistently and systematically into valuable global information layers is an ongoing challenge for the EO community. Recently, the term ‘big Earth data’ emerged to describe massive EO datasets that confronts analysts and their traditional workflows with a range of challenges. We argue that the altered circumstances must be actively intercepted by an evolution of EO to revolutionise their application in various domains. The disruptive element is that analysts and end-users increasingly rely on Web-based workflows. In this contribution we study selected systems and portals, put them in the context of challenges and opportunities and highlight selected shortcomings and possible future developments that we consider relevant for the imminent uptake of big Earth data.     

基于Laplace方程的垂线偏差法反演全球海域重力异常

海洋重力场模型反演的质量主要依赖于采用测高数据的精度、空间分辨率和数据分布密集程度。本文联合Geosat GM/ERM、ERS-1 GM/ERM、TOPEX/Poseidon、Envisat、Cryosat-2、Jason-1 ERM/GM和SARAL/AltiKa等多种测高观测数据集,深入比较了多种波形重跟踪算法的效果,回波数据重跟踪处理后的沿轨海面高标准差。统计表明,Sandwell算法优于MLE-4算法、Davis阈值法、改进阈值法和β参数拟合法;基于不同测高数据波形重采样的结果给出了沿轨海面梯度计算中低通滤波的参数选择方法,并采用Sandwell提出的垂线偏差法,反演了全球海域1′×1′的重力场模型。检核表明,反演结果与DTU13和SIO V23.1模型检核的差值均方根分别为3.4、1.8 mGal,与NGDC船测数据的检核精度为4～8 mGal,且本文模型在部分典型海区内精度更优。     

Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.     

无地面控制点卫星摄影测量探讨

为解决无地面控制点的卫星摄影测量(简称无控定位)这一国际难题,对国外具有代表性的几个"全球连续覆盖模式"光学摄影测量卫星的主要技术参数特征以及无控摄影测量模式、技术措施等方面进行了系统归纳,尽管各系统在无控定位上作了种种努力,但与美国1∶50 000比例尺制图标准(水平位置误差12m,垂直高程误差6m)相比,都存在一定距离,该文认为其不足的关键在于对星敏感器测姿误差的处理上。该文还特别介绍了天绘一号卫星工程达到这一标准的主要学术与技术措施,并列举了国内外检查点检测精度一致性的实例。     

BDS-3多频点伪距单点定位性能研究

针对目前有关北斗三号系统伪距单点定位研究较少,未对三号系统多个频点的定位性能进行对比分析的现状,本文利用实测数据对三号系统多个频点的定位性能进行了研究,并联合BDS-2、Galileo进行了同频伪距单点定位试验,统计分析了组合定位多个频点的同频定位结果。试验结果表明：目前三号系统单独定位能力有限,不适合单独定位;BDS-3/Galileo同频组合定位可以弥补BDS-3新频点单频定位时卫星个数不足、数据不完整导致的定位精度过差的情况,同时能够提高Galileo的定位精度;BDS-2/3的B3I频点与BDS/Galileo组合的B2b频点的定位精度均与GPS的L1频点的定位精度相当。     

动力法校准GRACE星载加速度计

研究了GRACE星载加速度计的动力法校准。联合精密轨道、星间距离变率同时估计重力场模型参数和加速度计校准参数,获得了SRF(satellite reference frame)下的比例系数和偏差参数时间序列,100阶重力场模型的大地水准面累积误差为4cm,在相应波段上优于CSR(center for space research)同时段的月重力场模型精度。以上述整体解算的结果为参照,对固定重力场模型参数的校准方案进行了检验,发现SRF框架下的非保守力差值最高可达10-8 m·s-2量级,认为固定重力场模型的方法难以充分发挥GRACE加速度计的测量能力。本文研究结果可为后续的大规模卫星重力测量数据处理提供科学的依据,也能为开展相关科学应用提供可靠的非保守力数据。     

高度计测距精度对沿轨迹重力异常反演的影响

应用求解沿轨迹重力异常的垂线偏差法以及求解空间分辨率的交叉谱分析法,建立了高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度以及空间分辨率的关联性模型。首先依据卫星测高原理,给出了沿轨迹重力异常的误差传播公式,然后以此为基础通过推导交叉谱分析中一致性系数与信噪比的数学表达式,建立了高度计测距精度与空间分辨率的解析关系。数值仿真结果表明:雷达高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度成正比关系,与空间分辨率成幂函数关系,即高度计测距精度提高m倍,沿轨迹重力异常反演精度提高m倍,全球海域平均空间分辨率提高m0.464 4倍。将数值仿真结果与相关文献中对实际测高数据的处理结果进行比较,验证了理论分析及模型的正确性。