Sea Level Prediction in the Yellow Sea From Satellite Altimetry With a Combined Least Squares-Neural Network Approach

Accessible high-quality observation datasets and proper modeling process are critically required to accurately predict sea level rise in coastal areas. This study focuses on developing and validating a combined least squares-neural network approach applicable to the short-term prediction of sea level variations in the Yellow Sea, where the periodic terms and linear trend of sea level change are fitted and extrapolated using the least squares model, while the prediction of the residual terms is performed by several different types of artificial neural networks. The input and output data used are the sea level anomalies (SLA) time series in the Yellow Sea from 1993 to 2016 derived from ERS-1/2, Topex/Poseidon, Jason-1/2, and Envisat satellite altimetry missions. Tests of different neural network architectures and learning algorithms are performed to assess their applicability for predicting the residuals of SLA time series. Different neural networks satisfactorily provide reliable results and the root mean square errors of the predictions from the proposed combined approach are less than 2?cm and correlation coefficients between the observed and predicted SLA are up to 0.87. Results prove the reliability of the combined least squares-neural network approach on the short-term prediction of sea level variability close to the coast.     

DOT2008A海面地形模型在我国邻近海域的精度评估

文中首先介绍了DOT2008A模型建立的原理和方法,利用我国48个长期验潮站19 a连续观测数据验证DOT2008A模型的精度,其均方差为0.118 m,残差的标准偏差为0.086 m;联合多源测高卫星建立的海面地形模型数据验证DOT2008A的精度,均方差为0.106 m,残差的标准偏差为0.099 5 m,且其残差分布图基本符合正态分布。从实验结果来看,DOT2008A模型在我国周边海域精度较高,其建立方法较为合理,转化应用价值较高;同时与多源测高卫星建立的海面地形比较结果来看,验证了自主建立的海面地形模型的正确性,对建立我国高精度海面地形模型具有重要的借鉴意义。     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

基于卫星测高数据的萨德湿地水位变化研究

以萨德湿地为例,使用ENVISAT和Jason2卫星测高数据利用改进的阈值法进行回波重定,反演萨德湿地水位。结果显示:萨德湿地的恒定水域水位变化规律。通过对比萨德湿地和维多利亚湖的水位变化可以发现,维多利亚湖对萨德湿地南部水域水位有巨大的影响,且影响与人类活动(尤其是欧文瀑布大坝的水能发电)有很大的关系,而位于大坝下游的阿尔伯特湖水位变化和萨德湿地南部水域水位变化有很强的相关性。     

新型移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的应用

铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全,而椭圆度检测是地铁隧道结构检测的重要工作。本文简单介绍了传统椭圆度检测的基本方法,分析了新型移动三维激光扫描检测系统基本原理及隧道椭圆度检测的方法和处理流程。通过工程案例实际应用以及对检测结果的综合分析,证明了移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的优势。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

地月系L_2点中继星激光测距成功率的估算

为了模拟位于地月系L2点的中继星"鹊桥"与月球的位置关系,进而估算中继星激光测距的成功率,按照轨道周期约为14天的要求对中继星所在的晕轨道进行计算,建立了一个综合考虑望远镜抖动、大气抖动和预报轨道横向偏离的模型。从数值上给出了一条轨道周期为14. 78天,X方向(地月连线方向)振幅为12 493 km,Y方向为34 596 km,Z方向(垂直于地月轨道平面方向)为11 916 km的周期轨道。由于晕轨道的最小振幅远大于月球遮挡的临界振幅4 000 km,因此月球对中继星不存在遮挡问题。基于建立的测距成功率模型,根据昆明站(国际编号:7820)的激光测距系统对运行在该轨道上的中继星进行测距成功率分析,结果表明:测距成功率随着中继星横向轨道标准差的增大呈快速降低的趋势。对于中继星到测站的平均距离而言,当中继星没有横向偏离时,探测器产生的光电子数为0. 151,成功率为14. 07%;横向偏离2 km时,光电子数降为0. 035,成功率降为3. 46%。对比最近距离与最远距离的情况,无横向偏离的情况下,探测器产生的光电子数从0. 174降为0. 139,成功率从16. 01%降为13. 02%。该计算结果可为云南天文台1. 2 m望远镜实现中继星激光测距提供参考。     

徕卡RTC360三维激光扫描仪在竣工测量中的应用

徕卡RTC360不仅操作简单、扫描速度快,而且非常智能。可以实时跟踪计算两个连续站点间的相对位置,点云实时预拼接。后期搭配Register360智能拼接软件,点云智能拼接处理,无需人工干预,简单高效。     

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。