植被覆盖区土壤水分反演研究——以北京市为例

以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。     

基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测

以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。     

植被对潮沟发育影响的遥感研究——以崇明东滩为例

根据现场测量,通过高分辨率航空图像提取崇明东滩潮沟的空间形态、植被类型及植被盖度指数。结合多时相卫星图像及海洋数值模式,利用水边线法及宽深比法反演潮沟沟底高程并构建了研究区潮沟三维地形,分析了植被对潮沟发育的影响。结果表明:1潮沟反演的均方根误差为0.545 m,且高潮滩反演精度高于低潮滩地区;2从低潮滩到高潮滩的潮沟深度先增大再减小,主要原因是高潮滩水动力条件较弱,加之植被根系的固滩作用,下蚀作用较弱,潮沟深度较浅,低潮滩由于水域开阔,水动力条件较弱,无植被覆盖侧蚀作用增强,潮沟变宽变浅;3潮沟深度空间分布表现出南深北浅的特征,崇明东滩潮沟密度与植被盖度呈现明显的负相关(r=0.560 4,p0.02),在高盖度植被覆盖的潮滩地区潮沟大多不发育,潮沟密度较低。潮沟长度与植被类型表现出较强的相关关系,在互花米草-芦苇群落为优势的区域潮沟长度普遍比以海三棱藨草群落为优势的区域长。     

利用遗传优化LSSVR进行导航卫星钟差预报

为提高导航卫星钟差预报的精度,提出了一种最小二乘支持向量回归(LSSVR)和遗传算法(GA)相结合的导航卫星钟差预报方法。根据卫星钟差序列变化的非线性特征,选用高斯径向基函数(RBF)建立卫星钟差LSSVR预测模型。针对LSSVR模型的参数选择问题,引入GA对不同星座以及原子钟类型预测模型的参数进行搜索寻优。该方法能够在较大范围内自动确定优化参数,提高LSSVR的泛化性能。将所提出的方法用于GPS卫星钟差的短期预报,并与常规预报方法进行对比。结果表明,GA-LSSVR模型对不同星座以及原子钟类型钟差预报均表现出良好的稳健性,能够在一定程度上抑制钟差预报误差随时间延长不断增大的问题,整体预报精度优于常规方法。     

土壤有机质含量区间值高光谱估测

考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。     

路域植被叶绿素多光谱遥感定量反演研究

叶绿素是植被光合作用的主要物质,准确估算叶绿素含量对植被生长健康状况和生态环境研究具有重要意义。本文利用辐射传输机制的PRO4SAIL模型模拟植被冠层光谱,以TM影像为数据源,分析物理模型模拟反射率和遥感影像反射率与叶绿素含量之间的相关性,研究利用多光谱信息定量反演路域植被叶绿素含量的可行性。研究结果表明,植被光谱反射率与叶绿素含量之间有较强的相关性;利用PRO4SAIL模型模拟的冠层反射率反演叶绿素含量具有一定可行性。该研究成果为大面积路域植被冠层叶绿素含量遥感监测提供理论依据与参考。     

多传感器集成的体视化形变监测模型研究

采用地面合成孔径雷达干涉测量(GB-SAR)、三维激光扫描、数码相机、GNSS和无线传感器网络等多种传感器集成技术,设计集成角反射器、紧凑有源转发器、GNSS接收机天线和物理传感器的专用目标特征点装置,将其布设在监测对象表面,自动获取监测对象的空间信息和内部物理状态信息,对GB-SAR雷达干涉测量数据算法进行探讨,在此基础上研究地基雷达干涉影像,将监测对象表面三维模型和内部物理状态模型进行融合,建立体视化形变监测模型的算法,从而实现在模型上对任意兴趣点形变信息进行自动提取和分析。     

自回归移动平均模型的电离层总电子含量短期预报

摘 要：本文在充分考虑乘积性季节模型的情况下,利用差分法对电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）样本序列进行平稳化处理后,采用时间序列分析中的求和自回归移动平均模型（简称ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)对TEC值序列进行预报分析。以欧洲定轨道中心（CODE）提供的2008-2012年电离层TEC值为样本数据,分析了该方法在电离层平静期、活跃期预报高、中、低不同纬度电离层TEC值的精度以及TEC样本数据的长短对预报精度的影响等。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期预报6天的平均相对精度可达83.3%和86.6%;而平均预报残差分别为0.18±1.9TECU和0.69±2.6TECU,其中预报残差小于3TECU分别达到90%和81%以上;而且两个时期都具有纬度越高相对精度越低而绝对精度越高的规律。此外,预报精度会随TEC样本序列长度增加而提高,但40天左右为其最佳样本长度,如超过此长度,其精度会逐渐降低;而相同样本数据的预报精度会随预报长度的增加而减小,初期并不明显,但超过30天其相对精度将随时间明显降低。     

多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法

针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。     

基于时空主题模型的微博主题提取

目的 已有地理主题模型没有考虑不同区域对微博主题影响程度的差异性,同时他们将时间要素离散化,难以得到连续时间上的微博主题强度。提出了一种顾及连续时间及区域影响力因素的时空主题模型。该方法将城市划分为多个区域,依据各兴趣点类型及数量对区域赋予权重以表达区域社会功能对微博主题的影响程度,基于稀疏增量式生成模型表达微博主题分布,利用 Beta分布描述主题在连续时间中的强度,最终通过Gibbs采样得到时空主题模型各参数。实验表明,本文方法能发现连续时间上微博主题的演变,与已有地理主题模型相比,能更加准确地提取微博主题。