Mitigating systematic error in topographic models derived from UAV and ground‐based image networks

High resolution digital elevation models (DEMs) are increasingly produced from photographs acquired with consumer cameras, both from the ground and from unmanned aerial vehicles (UAVs). However, although such DEMs may achieve centimetric detail, they can also display systematic broad‐scale error that restricts their wider use. Such errors which, in typical UAV data are expressed as a vertical ‘doming’ of the surface, result from a combination of near‐parallel imaging directions and inaccurate correction of radial lens distortion. Using simulations of multi‐image networks with near‐parallel viewing directions, we show that enabling camera self‐calibration as part of the bundle adjustment process inherently leads to erroneous radial distortion estimates and associated DEM error. This effect is relevant whether a traditional photogrammetric or newer structure‐from‐motion (SfM) approach is used, but errors are expected to be more pronounced in SfM‐based DEMs, for which use of control and check point measurements are typically more limited. Systematic DEM error can be significantly reduced by the additional capture and inclusion of oblique images in the image network; we provide practical flight plan solutions for fixed wing or rotor‐based UAVs that, in the absence of control points, can reduce DEM error by up to two orders of magnitude. The magnitude of doming error shows a linear relationship with radial distortion and we show how characterization of this relationship allows an improved distortion estimate and, hence, existing datasets to be optimally reprocessed. Although focussed on UAV surveying, our results are also relevant to ground‐based image capture. © 2014 The Authors. Earth Surface Processes and Landforms published by John Wiley & Sons Ltd.     

瞬变电磁传感器阻尼特性的标定研究

传统瞬变电磁法（TEM）认为临界阻尼匹配时传感器响应快、无振荡,为最佳匹配方式.本文通过建立基于标定环的TEM系统标定模型,理论证明当略欠阻尼匹配时传感器响应最快、时域畸变最小,为最佳匹配方式.本文采用基于实测数据的背景场剔除方法将一次场和大地响应剔除,通过对不同阻尼状态下标定环早期响应畸变的定量评价,实验证明传感器在略欠阻尼匹配状态下二次场响应畸变最小.本文理论和标定实验均证明,在纯二次场观测方式下,采用略欠阻尼匹配方式能够显著降低早期响应畸变、提高系统浅层探测能力,是浅层探测时传感器最佳匹配方式.     

单元畸变对动力有限元方法计算精度的影响

在有限元分析中,由于求解区域或边界的不规则,有限单元的划分会产生畸变单元。本文通过数值试验分析了有限单元畸变对动力有限元计算精度的影响,结果表明:长宽比畸变对动力有限元计算精度没有影响;当斜交角不小于30°时,斜交角对动力有限元计算精度的影响可忽略;锥度对动力有限元计算精度有影响,锥度越大,锥度对动力有限元计算精度的影响越大。     

临汾地震台摆式倾斜仪的监测能力

我国境内几次中强震及山西地区6次有感地震前,临汾地震台两种摆式倾斜仪存在有不同反映,探讨不同摆式倾斜仪对同一地震监测能力的差异性和同一仪器对不同地震的异常反映能力,结果表明：①摆式倾斜仪监测震兆信息的距离范围由仪器自身的监测能力（综合噪声水平及观测精度）和未来震级的大小所决定;②对于不同地震,两摆式倾斜仪所表现出的异常形态不同,即便在同一观测仪器上表现出来的异常形态也存在差异;同一地震两摆式倾斜仪所反映的异常并非呈相关一致性,而且同一仪器的不同方向对异常信息的捕捉能力也存在明显差异。     

北京五里营水温干扰分析及解决

北京五里营井水温每天都有24次锯齿状畸变,有很好的规律性,经分析认为是气氡观测对水温造成影响.将气氡和水温供电分离,并在水温地线和地网之间增加一个电感,以阻挡其他干扰信号由地线反馈到观测仪器,改造后水温脉冲干扰彻底消除,观测质量明显提高.     

大地震前体应变临震异常现象

本文对2011年1月至2014年4月间全球发生的80次MS≥7.0级地震前,二张营台和天堂河台Sacks体应变临震异常现象进行了研究,针对复杂震例提出了异常识别的前提条件。统计结果显示,体应变观测对震中距为8000km范围内的MS≥7.0级地震映震和前兆异常反映较好。同时,对异常现象进行了分类和描述,划分了三种异常类型：即固体潮畸变型、突变型和慢地震型,并对各种类型作了统计分析,进行了力学性质初步探讨。从研究结果来看,体应变异常信息对未来全球强震的发生具有一定的预示意义。     

镜头畸变参数对航测像点量测精度的影响

为了得到径向畸变、切向畸变和非方形像元改正3种镜头畸变参数最优化的组合,提高航测时的像点量测精度,研究了不同畸变参数组合条件下对像点量测精度的影响。采用3种型号的镜头对辽宁工程技术大学北校区进行了航测,并利用Virtuozo AAT-PATB空三软件测试了几种典型组合下的航测结果精度。试验结果表明：在条件允许的情况下,尽可能采用较为全面的畸变参数能够最大限度地提升航测结果的精度;当条件有限时,采用K₁和K₂组合的模型可以消除大部分镜头畸变带来的影响,对结果精度的提升最为显著。研究成果可以为其他无人机航测任务提供参考。     

基于球面退化四叉树格网的GlobeLand30数据表达及精度分析

Globe Land30为我国研制的世界上首套全球30 m地表覆盖数据集。该数据采用传统的通用横轴墨卡托投影(UTM)组织数据。为了解决地图投影给全球性问题带来的空间数据断裂及几何变形等问题,本文以球面退化四叉树格网(DQG)为基础,构建一种Globe Land30的全球连续表达模型;并选择相应的精度评价指标,对基于DQG模型表达的几何变形、数据误差的空间位置分布及定量化进行研究。结果表明:基于DQG模型既能保证Globe Land30数据表达的全球连续性,又能保持原有的数据精度,为Globe Land30在全球空间数据的可视化连续表达与深度分析提供了基础。     

Kirchhoff型反偏移场稳相分析(英文)

在文献中,Kirchhoff型反偏移场的稳相分析主要是在下列两个条件下进行的:(1)等时面和目标反射面相切;(2)深度偏移像场信号的长度接近于零。对于与目标反射面不相切的等时面和长度远大于零的深度偏移像场子波,已有的结果将不再成立。为了在等时面和目标反射面不相切和深度偏移像场的子波长度远大于零的条件(一般条件)下对Kirchhoff型反偏移场进行稳相分析,我推导了出现在二维稳相分析公式中的诸因子的计算公式,并从中发现:(1)对于不同的等时面,距离差函数的稳相点具有不同的水平坐标;(2)Kirchhoff型真振幅反偏移的输出场由两部分(真振幅反偏移信号与振幅畸变因子)的乘积组成。由此得到下列两个结论:(1)一个给定的反偏移信号由多个深度偏移信号上的采样点组装而成,反偏移信号上的采样点个数等于对于这种组装有贡献的偏移信号的个数。(2)振幅畸变效应是Kirchhoff型反偏移中的固有效应,靠反偏移本身无法消除。如果一定要消除这种振幅畸变效应,必须对反偏移结果进行振幅校正。