云南地区GPS基准站噪声模型分析

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高.     

遥感影像线状地物智能化提取算法研究

对遥感影像线状地物的提取进行了深入研究分析,分别采用Snakes模型、二值形态学和面向对象处理等3种算法智能化提取线状地物。通过实验验证,3种智能算法都是行之有效的,且Snakes模型在各种线状地物提取上表现稳定,而二值形态学和面向对象算法在部分线状地物提取上表现较为突出,整体稳定性却不如Snakes模型。     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。     

基于遗传Elman神经网络进行矿区GPS高程拟合

目前,城市、平原地区的似大地水准面建立精度已经达到厘米级,但在矿区进行高程拟合时,由于地面高低起伏没有规则,其似大地水准面的拟合精度并不理想。针对此问题,本文提出利用遗传算法优化Elman神经网络的方法精化似大地水准面,采用移去-恢复法对残差进行建模,使用EGM 2008地球重力场模型和地形起伏信息来精化求解似大地水准面和参考椭球面之间的高程异常,同时着重分析了地球重力场模型以及地形变化信息对高程异常求解的重要性,并使用某矿区实测数据(GPS、水准)对所提方法进行验证,实验结果表明:文中所提方法的精度要优于二次曲面拟合模型和单一Elman模型,其外符合精度达到了1.14 cm,可以代替四等水准测量。     

长江经济带城市土地利用效率的影响因素及其空间溢出效应研究

在人多地少的基本国情下,提高城市土地利用效率是促进区域可持续发展和建设生态文明的内在要求。本文在对2009-2016年长江经济带108个地级及以上城市土地利用效率的研究基础上,采用空间相关性研究方法分析了时空分布格局,通过构建空间杜宾模型(SDM)对其空间溢出效应进行分析。研究结果表明:1)2009-2016年长江经济带城市土地利用效率整体呈现稳定上升趋势;基本呈现以上海、南京、武汉等不同城市群中心城市向外逐步降低的“中心-外围”的分布格局。2)通过构建空间杜宾模型分析发现,经济发展水平、产业结构有显著为正的直接效应和溢出效应;土地市场化水平有显著为正的溢出效应;城市固定资产投资对城市土地利用效率具有正的直接效应和负的溢出效应;政府财政支出水平则对城市土地利用效率的直接效应和溢出效应均不明显。3)不同影响因素对经济带上中下游城市土地利用效率的空间效应存在一定差异性。     

改进的半参数模型法在GNSS时间序列季节性信号提取中的应用

GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。     

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。