岸基GPS-R水面高反演测站时空布局优化

岸基GPS-R反演水面高度的精度、可用性及可靠性,与测站可见卫星落入指定水域方位、入射角度、有效弧段长度与数量密切相关。为提高反演点位的观测效率,本文综合考虑第一菲涅尔区、测站与水系方位关系及不同水系类型入射角区间范围选择等多种因素,提出反演事件的概念,并以此建立岸基GPS-R时空布局优化策略。通过设计仿真试验与实测数据进行验证,结果显示两者具有良好的一致性。但由于现有GPS星座结构导致北半球用户在观测时反演事件分布呈现“北部最多,东西次之”的特点,因此,基于反演事件的优化策略可有效开展测区备选站点评估与选定;同时,根据反演事件可进一步筛选测站最佳时段及其周期变化规律,从而验证了开展测站时空布局优化研究可有效保障岸基GPS-R反演水面高的效率与质量。这对促进GPS-R技术由理论向应用推广,以及充分利用现阶段我国大中型水库大坝、库岸边坡及海岸等周边均布设的GNSS永久观测站开展GPS-R反演水面高度应用,具有重要的参考和使用价值。     

HJ-1B的积雪参数反演研究

积雪参数如雪盖、雪深是标示气候变化的敏感因子,具有较高时空分辨率的HJ-1B卫星是专门用于灾害监测与评估业务的国产卫星之一,开展以HJ-1B为主的积雪参数反演对于我国国产卫星的理论研究与深入应用具有重要意义。本文针对积雪参数反演,根据HJ卫星CCD和IRS传感器的数据特征,深入分析积雪等典型地物的光谱特性,而后针对同时具有HJ-1B/CCD、IRS数据和只有CCD或者IRS传感器数据3种情况展开积雪信息提取方法研究;在进行浅雪区雪深反演时,利用两种不同的统计回归模型进行交叉验证、研究对比。研究结果表明,3种情况下提取出的积雪精度都达到了80%以上,以第1种情况提取精度最高,两种统计模型反演出的浅雪区雪深的一致度达到83%左右,说明HJ星数据能较好地反演雪盖及浅雪区的雪深,能满足实际应用的需要。     

含盐土壤盐渍化雷达反演模拟研究

准确、快速提取大范围地表土壤盐渍化空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。本文以河套灌区解放闸灌域土壤盐分雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据的盐渍化信息提取。利用成熟的BP神经网络技术,建立了四极化雷达影像灰度值反演土壤盐分的人工智能模型,经实测数据检验能够在一定程度上满足盐渍化监测的需要,优于传统盐渍土分类方法,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。     

新一代探测地球重力场的卫星编队

探讨4类卫星编队构形(串联编队、钟摆编队、车轮编队、串联-钟摆编队)测定全球重力场的特点和能力。基于C-W(Clohessy-Wiltshire)方程分析各类编队卫星的相对运动状态,通过仿真试验,探讨各种卫星编队探测重力场的精度和分辨率。结果表明,与GRACE-type编队相比,包含多方向重力信号观测量的卫星编队能够为重力场解算提供更好的条件,对重力场解算精度提高可达9%~65%;径向观测量是重力场反演中的主要信息来源,其中南北径向的车轮编队最适合于高阶重力场的解算;另外,编队卫星间的沿轨方向观测量对扇谐系数反演能力最差,法向观测量对低次项系数的反演不敏感,径向和多方向观测量联合反演能得到接近各向同性的重力场系数。这可为新一代重力卫星任务的设计提供参考依据。     

遗传算法在组分温度反演中的应用

介绍了遗传算法的主要内容和工作原理。在连续植被热辐射方向性模型的基础上,从热红外多角度遥感数据中,同时反演混合像元组分温度、土壤比辐射率以及叶面积指数。大量试验表明,利用遗传算法反演组分温度效果非常好。在宽松的先验知识条件下,该方法可以解决不确定性反演问题     

GPS反演上电离层剖面及实例

介绍了在利用GPS观测电离层TEC和反演上电离层剖面过程中，如何选择最适宜GPS星，如何计算卫星有关参数，如何计算卫星到测站间斜向TEC等问题，最后给出了一个剖面反演实例。     

海岸海洋潮流模拟可视化与虚拟现实建模

潮流数值模拟的科学可视化与虚拟现实是海岸海洋科学研究重要的现代技术手段之一。首先从地理信息系统的角度对潮流数值模拟系统的数据模型进行了论述，提出了适合水文数值模拟的对象模型方法；其次探讨了空间流场的可视化技术，阐述了虚拟现实在潮流数值模拟中的作用；最后设计并实现了一个海岸海洋潮流模拟虚拟现实的原型软件系统VRO－cean,并在南黄海辐射沙洲等的潮流数值模拟试验中进行了实际对比检验。     

地图投影数值变换方法综合评述

归纳总结地图投影数值变换的常用方法,并在实践基础上围绕数值变换的精度及稳定性等核心问题对各种方法作一综合评述.     

Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法

点模式及其趋同研究是揭示地学现象的产生、发展与演变,量化空间相似性分布、诠释空间分布成因的重要方式。目前,点模式研究侧重于已知频率与随机分布的一元独立性检验、距离测度下单观测值的二元相关性分析,而针对集聚过程相关性,空间拓扑与非拓扑邻近、综合多观测值的点模式趋同量化研究顾及不足。据此,以空间邻近性聚类、局部相关的多指标评价为切入点,本文提出了一种Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法。首先,以Voronoi邻近相关表集聚算法剖分出空间独立性点模式;其次,依据Voronoi邻近关系指数测度、样本分布均值与分布方差的趋同假设,使用拉普拉斯平滑算子评价趋同度;最后,依据λ截矩阵,提取出Voronoi邻近、非Voronoi邻近关系支持下的强趋同点模式。试验以云南省腾冲市居民点数据为算例,经与点模式构建的聚类方法对比、趋同度计算与强趋同提取,验证了该方法的可行性与有效性。