利用高分辨率TerraSAR-X影像监测唐山矿地面沉降

利用2012-12~2014-02获取的13景高分辨率TerraSAR-X影像,采用PSI时序分析技术监测唐山矿地面沉降。该技术以短时空基线为准则生成47幅差分干涉图,选择强度稳定性和频谱相干性较高的相干目标进行时间序列分析,基于最小二乘法获取唐山矿区域相干目标的地面下沉速率和沉降时间序列。结果表明,唐山矿有两个地面沉降中心,分别位于矿区东北和西部方向,最大沉降速率达58.2 mm/a;2013-06~09矿区出现回弹现象,而在其他时间段内地面呈近似线性下沉。通过对比高程误差改正前后的直方图可以发现,本文采用的两次回归分析方法对降低地形残余误差有很好的应用效果。     

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基于扇形子镜的12m光学红外望远镜拼接共相误差仿真分析

为满足国内对应用大型通用光学望远镜在光学红外波段进行天文观测的需求, 中国计划建设一架12 m大口径光学红外望远镜(12-meter large aperture optical-infrared telescope, LOT). LOT对于中国天文界具有极其重要的意义, 将会在近红外波段实现共相. LOT的主镜将采用子镜拼接的方案, 由72块扇形子镜拼接而成, 并且中央部分有一块直径4.5m的圆形镜. 分析了采用扇形子镜拼接方案下LOT的共相误差, 提供了详细的共相误差理论推导过程, 并对包括3种子镜面外误差在内的误差源进行深入的单独模拟和综合模拟. 在共相波长为1μm的条件下, 当服从正态分布的倾斜误差的均方根值小于0.016^\prime\prime或服从正态分布的活塞误差的均方根值小于42.5nm时, LOT的斯特列尔比大于0.8. 仿真结果对于采用共相拼接镜面主动光学的主镜在LOT中的应用具有重要意义.     

面向应用的CBERS-02星高分辨率相机成像数值模拟技术框架

技术框架研究的目标是准确仿真卫星高分辨率相机成像过程中辐射和几何质量的下降情况,从应用方的角度建立评价高分辨率卫星相机在国土资源领域的应用潜力和技术框架,并以CBERS-02B星HR相机在轨成像模拟为例进行了原理验证,同时对今后以国土资源应用评价为目标的高分辨率相机在轨成像模拟改进方案提出了建议。     

高分辨率遥感影像在云南澜沧老厂矿床地质研究中的应用

在云南澜沧老厂矿床地质研究中,高分辨率QuickBird 影像提供了丰富的地质异常信息:影像线-环结构反映出矿床的控矿环形构造及隐伏构造信息;影像色调异常斑块显示了地面围岩蚀变区域;遥感异常与物化探异常的高度吻合,为地质构造分析和成矿预测提供了有用信息和佐证.     

京杭大运河保护地理信息系统建设研究

京杭大运河是独特的超大型文化遗产,其保护工作面临着复杂的形势和问题,需要新的理论方法和技术手段支持。以地理信息系统（GIS）,遥感（RS）,全球定位系统（GPS）为核心的空间信息技术在空间信息获取、处理、管理和分析上有着强大的优势。本文根据空间信息科学和文化遗产保护理论,结合京杭大运河保护实际业务需求,探讨了基于空间信息技术的京杭大运河保护地理信息系统的建设思路和建设方法,设计和开发了京杭大运河保护地理信息系统并实际应用于京杭大运河历史文化环境保护工作中,产生了一系列专题研究成果。结果表明：空间信息技术可以为大运河保护提供强有力的技术支持和可靠保障。     

使用Python函数式编程进行空间回归分析

针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题,本文提出将Python函数式编程引入空间回归分析方法,分析和探讨脚本语言＋函数式编程方式在GIS数据分析中的推广应用前景。编程实践证明,采用Python函数式编程,结合既有的开源软件包,可以有效提高编程效率,减少代码量,将实践人员的注意力集中在问题本身。     

改进的P-SVM支持向量机与遥感数据分类

本文介绍了将P-SVM算法引入多光谱/高分辨率遥感数据的分类, 并且展示了卫星ASTER和航空ADS40数字影像分类的技术过程和结果验证。结果表明：P-SVM方法的分类精度不低于SVM, 并减少了时耗。     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

GeoSurveillance: a GIS-based system for the detection and monitoring of spatial clusters

This article introduces a software package named GeoSurveillance that combines spatial statistical techniques and GIS routines to perform tests for the detection and monitoring of spatial clustering. GeoSurveillance provides both retrospective and prospective tests. While retrospective tests are applied to spatial data collected for a particular point in time, prospective tests attempt to incorporate the dynamic nature of spatial patterns via analyzing time-series data to detect emergent clusters as quickly as possible. This article will outline the structure of GeoSurveillance as well as describe the statistical cluster detection methods implemented in the software. It concludes with an illustration of the use of the software to analyze the spatial pattern of low birth weights in Los Angeles County, California.