利用机载点云检核ICESat-2/ATLAS激光测高数据精度

美国第2代激光测高卫星ICESat-2已经公开发布数据,能够提供剖面状密集点云,但其平面/高程精度还未得到充分验证。全球开源DEM或卫星光学立体影像生成的DEM精度远低于星载激光测高数据,无法实现激光精度检核。本文使用机载激光雷达/光学立体影像数据开展ICESat-2卫星ATLAS精度验证,通过单光子点云去噪、剖面地形恢复和数据内插等手段,对国内舟山、上海和汉中等不同地形条件下的星载光子计数激光雷达数据进行对比分析。实验结果表明, 6组ATLAS点云高程的均方根误差分别为0.43、0.65、0.72、0.53、0.45和0.77 m,平均值达到0.59 m,具备较好的高程精度。     

融合差异图与高斯混合模型相结合的SAR图像变化检测

在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种基于复合表达模型的方向相似性算法

复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。     

基于深度学习构建的全球电离层NmF2模型

采用递归神经网络对空基COSMIC和地基垂测站数据建立了全球电离层峰值电子密度模型,模型均方根误差达到1.3×10~5 el/cm~3。在春夏秋冬4个季节内,人工神经网络ANN模型预测精度比IRI模型分别提高了25.7%、19.7%、33.3%和21.8%。另外,ANN模型不仅能够有效地模拟全球电离层时空变化特征,也能够成功地模拟电离层的诸多区域物理变化特性,如赤道电离异常、威德尔海异常、中纬度夜间异常和冬季异常。ANN模型可以为改正单频接收机的电离层延迟发挥一定的作用。     

无人机倾斜摄影测绘1∶500地形图精度分析

无人机倾斜摄影测量可以获得高精度的实景三维模型,本文介绍了无人机倾斜摄影测量的关键技术,按照无人机倾斜摄影实景三维模型测图作业流程,在河南范县利用无人机及Leica RCD30倾斜相机进行倾斜摄影,以Context Capture Center软件为平台进行空三加密与生成实景三维模型,然后在EPS平台上裸眼立体测绘1:500地形图。最后,从空三加密精度、像片控制点精度与测图精度三方面进行精度分析,结果表明:本次无人机倾斜摄影测量达到1:500地形图精度要求,相关方法可供参考。     

基于多元分析的地铁车站深基坑形变规律研究

鉴于深基坑变形监测中观测数据相互关联影响,结合地下管线与桩体位移等形变数据,将多元线性回归模型与灰色模型GM(1,N)应用于深基坑形变数据预测。本文根据深基坑监测基础数据进行多种形变数据的规律性分析;应用两种分析模型预测了五种基坑形变数据,将预测结果与实测值进行对比分析。结果表明,基坑监测设计合理,开挖期间形变不大、较稳定;比较两种模型,随时间生成动态参数的GM(1,N)模型具有更小的残差,能较好地预测基坑变形规律,可以用于相关项目的实施与数据分析。     

Monte-Carlo模拟与经验路径模型预测台风极值风速的对比

台风是我国东南沿海区域每年发生的严重自然灾害之一。本文分别采用传统的Monte-Carlo模拟方法以及较为先进的经验路径模拟方法预测中国东南沿海区域台风的极值风速(10 m高度处10 min平均值),并对两种方法的预测结果进行了对比。本文将东南海岸线向内陆扩展约200 km的区域划分为0.25°×0.25°的网格,以每个网格点作为研究点。首先采用Monte-Carlo模拟方法产生每个研究点1 000年间的虚拟台风事件。然后采用经验路径模型方法构建了西北太平洋1 000年的热带气旋事件集,采用模拟圆方法从中提取对各个研究站点有影响的台风事件。接着采用Yan Meng风场模型计算每个研究点台风的最大风速,构成极值风速序列。最后采用极值分布模型预测每个研究点不同重现期的极值风速,并对两种不同方法预测的结果进行了对比。研究发现在研究区域的内陆侧经验路径方法预测的风速略高于Monte-Carlo模拟方法预测的结果,而在海岸沿线一带经验路径方法预测的结果略低,这主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。本文的研究结果可以为防灾减灾系统提供有益的参考。     

时间序列分析模型在黄海南部小黄鱼资源量预测中的应用

本文选取2003?2014年黄海南部帆式张网小黄鱼渔获量的监测数据,运用时间序列分析模型ARIMA (1,2,0)进行拟合及预测,并用2015?2016年小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量值进行验证。结果显示,2003?2014年的小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量模拟值与真实值接近,相关系数为0.881 (p<0.05),相关性显著;2015年和2016年预测值分别为47.66 kg/网和49.16 kg/网,与实际值(51.10 kg/网和40.05 kg/网)相对误差分别为6.73%和22.75%,总体相对误差为14.74%。表明ARIMA (1,2,0)模型对黄海南部小黄鱼渔获量时间序列的变化趋势进行拟合和预测是可行的,在短期预测方面更具优势。不同时间序列数据ARIMA模型的p、d、q值不尽一致,在数据分析时不能简单地套用固定模型,应根据相关理论指导和分析,确定适宜的p、d、q值。     

中国沿海小黄鱼种群动力学及其空间异质性研究

小黄鱼是我国近海四种最重要的经济鱼类之一,在过去的几十年中小黄鱼种群及其两个地理亚种群经历了巨大的变化。小黄鱼的种群动力学研究,对于维持这一重要渔业的可持续管理是至关重要的。目前仅有的两个小黄鱼种群动力学模型只涵盖了较短的时间,且没有关注其空间差异。本文研究了1968年至2015年间黄渤海和东海小黄鱼的种群动力学模型,包含和不包含空间分层结构的两种贝叶斯模型被用于分析其种群动力学的大尺度空间异质性。本文分析了不同的假设,来研究小黄鱼种群动力学潜在的变化趋势。研究结果表明小黄鱼种群动力学特征具有明显的时间和空间变化。种群的增长速度从20世纪八十年代开始增加,而可捕系数从1981年到2015年增加了两倍多。与黄渤海亚种群相比,东海的小黄鱼亚种群生长速度更快,遭受的捕捞压力也更大。基于最大可持续产量MSY的参考点表明,无论是整个小黄鱼种群还是两个亚种群,近年来都有非常高的过度捕捞风险。因此我国小黄鱼的渔业管理急需更加保守的管理策略,同时考虑其地域差异。本文所用的方法可以应用于其他种类的资源评估和渔业管理,尤其是具有空间异质性和数据有限的种类。     

无人船运动控制方法综述

为实现无人船海上自主作业,无人船运动控制的快速性、准确性以及鲁棒性亟待提高。首先从全驱动控制和欠驱动控制角度,分别概括了国内外无人船航向控制、航速控制、轨迹跟踪控制以及路径跟踪控制的主流控制方法。其次,归纳总结了处理海洋环境不确定扰动的研究进展,包括扰动的建模和消除、抑制扰动的主流方法。最后,总结了无人船运动控制现状与存在的问题,并从工程应用和理论研究两个角度对未来的研究方向进行了展望。