利用稀少卫星影像控制点生产1:10 000 DOM——以阿拉善盟测区为例

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

自主导航地图的昨天、今天和明天EI北大核心CSCD

本文以无人驾驶技术的演化背景为出发点,总结自主导航地图,即高精地图的概念、与普通导航地图的区别、内容组成及数据来源。在此基础上,论述了高精制图流程的主要模块,包括先验图层的数据采集和更新、动态图层的实时构建、边缘计算、数据标准化和压缩服务。本文重点介绍了高精制图技术面临的4个研究难题及发展现状:①复杂驾驶环境的自动建模;②边角案例的数据采集;③伦理困境中的导航决策;④无人驾驶技术的安全性能评估。这些难题从不同的侧面挑战着高精地图自主导航能力的极限,需要政府立法机构、相关企业、研究机构和公众在全球范围内协同攻关。并指出,随着无人驾驶技术的不断完善,安全第一的研究重点将逐渐扩展成兼顾安全可信、环保节能和身心愉悦的移动体验,高精地图的结构化数码将衍生出多样化的适合人眼阅读的高清地图。如何充分提高导航数据的成本效益,实时生成高精地图和高清地图,同时为机器和人类提供最优服务,将成为新的研究热点。     

基于遥感数据的多年平均物候不确定性研究

多年平均物候能够反映植被生长发育节律的均衡状态,是植被物候模拟与预测的关键参数之一。遥感已广泛用于地表物候监测,是空间多年平均物候信息的重要来源。然而,基于遥感的多年平均物候存在不同计算方法,如先确定每年时序曲线的物候点再求平均值（平均法）,以及先求多年平均时序曲线再确定物候点（参考曲线法）。上述方法的结果可能存在差异,但目前尚缺乏对这一不确定性及其影响的认识。针对该问题,本研究利用2001年—2016年遥感植被指数数据,分别在平均法和参考曲线法下提取中国森林生长季起始时间的多年平均值（■）,比较■的差异（■）及其空间异质性;进一步选取物候研究中常用指标,即以■为基础的温度“季前时长PD (Preseason Duration)”,分析■不同计算方法对物候—气候关系的潜在影响。结果表明,（1）不同方法下的■差异显著,总体上平均法小于参考曲线法（-2.6±2.2 d,占88%）,其中存在8.0%和6.0%的有效像元其动态平均法和固定平均法小于参考曲线法超过7 d,主要分布在东南丘陵地区。（2）■具有显著的空间异质性,主要表现为随年均温的升高而减小（Slope=0.07 d/℃,P<...     

基于Stacked ConvLSTM的时间序列森林火烧迹地检测

确定森林火烧迹地的准确时间点以及空间范围对于森林的受损评价、管理、碳核算以及森林恢复的管理有重要意义。由于森林火烧迹地在空间分布上具有一定的连续性,现有的森林火烧迹地提取方法大都采用先分类再后处理的两步处理策略来抑制虚警像素的影响。本文提出将时空检测方法 Stacked ConvLSTM用于时间序列森林火烧迹地的检测,在保持结果具有较好空间连续性的基础上避免了具有主观性的后处理操作,实现端到端提取森林火烧迹地信息,提升了森林火烧迹地的提取精度。采用MODIS时间序列数据,基于2001年—2008年以及2001年—2016年的黑龙江沾河林业局伊南河林场和内蒙古自治区毕拉河林业局北大河林场两个区域的历史时间序列,分别对这两个区域2009年以及2017年发生的特大火灾区域进行火烧迹地检测,利用Stacked ConvLSTM、Stacked LSTM以及bfast算法在两个区域的MODIS时间序列中提取森林火烧迹地,并将火烧迹地检测结果与ESA发布的Fire＿CCI 5.1火烧迹地产品进行对比分析。结果表明：首先,从目视效果来看,在研究区域Ⅰ,Stacked ConvLSTM检测的结果比St...     

地理模型的服务化封装方法研究

<正>经过半个世纪的发展,GIS已经形成了包括GIS技术、地理信息科学与地理信息服务的综合体系。同时,随着应用领域的扩大,GIS在时空分析、过程模拟、预测预报和决策支持等方面正面临着严峻的挑战。通过地理模型的共享与集成来拓展GIS的地理分析能力是GIS发展的增长点。国内外地理学家面向不同的研究目标已经建立了大量的地理模型。由于模型设计和实现上的差异,造成了     

基于库伊克模型的地面沉降预测分析

针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。     

Correlation －SVM 模型在大坝变形预测中的应用

引起大坝变形的影响因素很多,即在利用支持向量机（ SVM）模型进行大坝变形分析和预报的过程中,需要将所有的影响因子都输入到SVM模型中,这样会造成输入因子的不侧重性,基于此,本文对大坝变形的影响因子进行相关性分析,根据大坝变形影响因子和大坝变形量之间的关系来确定最优的影响因子,即将比重比较大的影响因子输入到SVM模型中,从而提高了SVM模型运行效率及预测的精度和速度。