面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

GNSS位置时间序列分析理论与进展

GNSS时间序列分析对大地测量和地球物理领域研究具有重要意义。梳理和总结了大地测量时间序列特别是GNSS位置时间序列的研究现状和进展。重点介绍了GNSS时间序列分析的理论和方法,并同时指出了GNSS时间序列分析中存在的不足和下一步改进的方向。     

基于时间窗的多车场车辆路径问题研究

启发式优化算法在解决车辆路径问题时具有较好的收敛性,整体法在解决时间窗的多车场车辆路径问题时具有较好的全局性,结合二者优点,进行了算法研究。首先采用整体法得到车辆路径问题的全局最优解;再采用智能优化算法对配送点进行车场选择,匹配代价最小的车场;最后通过实验验证了该算法在解决时间窗的多车场车辆路径问题上的有效性。     

BDS不同轨道卫星精密单点定位性能分析

为了分析北斗不同轨道卫星对定位结果的影响,从而更好地利用我国自主研发的北斗卫星导航系统。该文采用亚太地区7个MGEX测站12d观测数据,进行静态、后处理动态和模拟实时动态3种模式的精密单点定位实验。实验结果表明,在北斗3类轨道卫星等权的情况下,倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星对定位结果贡献最大;北斗两类轨道卫星组合中,IGSO+MEO组合定位精度最高,其静态精密单点定位(PPP)在E、N、U方向的RMS分别为0.62、0.39、3.71cm,后处理动态和模拟实时动态PPP的RMS为分米级;北斗各类轨道卫星与GPS组合定位中,GPS+IGSO+MEO组合定位结果收敛速度最快,收敛时间为26.30min。     

空中目标探测系统信号处理增益分析

针对利用全球导航卫星反射信号(GNSS-R)进行空中目标探测时,信号微弱无法可靠接收的问题,该文提出了一种计算信号处理增益的方法。通过合理设置信号处理算法参数,保证了对微弱信号的后续处理。首先对GNSS-R信号接收链路进行了分析,计算得到了当目标的雷达散射截面(RCS)变化时对应的目标回波功率范围;然后对空中目标上升、平飞和下降三种飞行状态双基地雷达系统几何模型进行了研究,给出了3种飞行状态下对应的有效探测时间,为接收机后续相干/非相干累加算法的处理时间提供阈值限制;最后在阈值范围内,选定合适相关时间,分析了经过相干/非相干累加处理后的反射信号输出信噪比范围。结果表明:在有效探测时间的限制下,相关处理时间取0.6s时,处理后的信噪比在10dB左右,满足一般码跟踪环所需的门限要求,可以保证接收机后续数据处理的顺利进行。     

居民日常活动对扒窃警情时空格局的影响

扒窃现象与居民的日常活动有较强的关系,已有文献研究了不同活动场所对扒窃的影响,但鲜有考虑不同类型居民活动出行量及其场所对扒窃影响的时间差异。本文基于日常活动理论,以南方某大城市为例,以派出所为分析单元,利用居民入户调查问卷、兴趣点（Point of Interest, POI）、扒窃报警数据,检验不同类型活动出行量与扒窃的时间相关性,并划分时间段,建立多个空间滞后负二项回归模型分析不同时段居民日常活动对应场所与扒窃的关系。研究发现,扒窃警情存在明显的时空集聚性,其中,凌晨和早上的集聚性最强,白天和晚上相对较弱;不同类型的日常活动对扒窃时空格局的作用存在差异。买菜活动出行量与扒窃的时间变化存在正相关关系,买菜场所在凌晨和早上容易吸引扒窃者;购物活动与扒窃亦存在较强的时间正相关,白天和晚上在购物场所附近被盗的风险较高;外出吃饭的出行量与扒窃行为无直接关系,但在凌晨和早上餐馆周边容易吸引扒窃者;娱乐活动与扒窃同样存在较强的时间正相关,不同类型的娱乐场所对扒窃的影响存在差异,电影院、酒吧在大部分时间段均会吸引犯罪者,凌晨时段KTV附近区域的被盗风险较高。场所对扒窃的影响主要与犯罪机会吸引（犯罪目标的丰富性、暴露性）及场所自身属性有关（是否为犯罪者的集聚地）。文中最后对时间地理学和犯罪地理学结合的可能性、研究的应用意义等方面进行了探讨。     

时间地理学视角下西宁城市回族居民时空间行为分析

从回族居民群体特征出发,基于时间地理学的视角理解其时空间行为,提出少数民族行为的行为选择与制约效应框架,并以西宁市回族居民为例,从微观行为视角解读少数民族的城市时空间行为与特征。结果表明:(1)回族居民受工作活动制约相对较弱,活动时间安排上自主性更强,活动具有丰富性、细碎性的特点;(2)回族居民活动空间范围存在局限性,出行需求相对较低;(3)宗教活动对回族居民时空间行为存在制约。     

黄土高原草地和农田生态系统碳滞留时间及固碳潜力

采用概率反演分析法估算黄土高原草地和农田生态系统各碳库滞留时间及固碳潜力。结果表明:除农田植物地上部分外,植物地上部分、地下部分、代谢性凋落物及土壤活性有机碳库滞留时间最短,为25~203d;惰性凋落物碳库滞留时间为2.4~3a;慢性有机碳库和惰性有机碳库滞留时间最长,分别为57.4~79.6a和593~598a。多年生草地的根系滞留时间显著高于农田;而农田代谢性凋落物碳库和慢性有机碳库的滞留时间显著高于草地。根据反演所得参数模拟,在当前气候和土壤条件下,农田和草地系统土壤有机碳在250a左右时达稳定状态,农田系统固碳潜力约为2 680g C·m^-2,草地约为3 130g C·m^-2。农田有机肥的输入能使土壤有机碳多固定4 000g C·m^-2。有机肥的输入及土壤有机碳周转缓慢使耕作农田比草地更有利于土壤有机碳积累。     

基于CMIP5耦合气候模式的1.5℃和2℃升温阈值出现时间研究

利用CMIP5耦合气候模式的模拟结果,分析了不同排放情景下1.5℃和2℃升温阈值出现的时间。多模式集合平均结果表明：RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下,全球地表温度将分别在2029年、2028年和2025年达到1.5℃升温阈值;RCP2.6情景下直至21世纪末期都未达到2℃升温阈值,RCP4.5和RCP8.5排放情景下达到2℃升温阈值的时间分别为2048年和2040年。伴随着排放情景的升高,完成从1.5℃升温阈值到2℃升温阈值所需要的时间缩短。区域尺度上,达到同一升温阈值的时间主要表现为陆地比海洋早,且陆地对排放情景差异的敏感性相对较差,而海洋达到升温阈值的时间则随着排放情景的升高而明显提前。中国达到相应升温阈值的时间要早于全球,且以东北和西北地区出现的时间最早。