趋势项优化混合时序模型的建筑物沉降应用

针对传统差分整合自回归移动平均(ARIMA)模型对确定性趋势序列的长期预测效果不佳,且无法直观刻画数据的波动规律等问题,该文提出一种趋势项优化的混合时序模型方法.结合北京某高层建筑物施工实例,首先通过迭代运算得到最优趋势项混合模型,然后分别以ARIMA模型、线性趋势项混合模型以及趋势项优化混合模型对50期沉降数据进行拟合,对未来5期数据进行预测.预测结果表明,趋势项优化模型长期预测精度较高,能更好地解释数据的波动规律.     

InSAR技术的城市建筑形变风险评估

针对城市建筑安全问题的现状,该文以杭州市西湖区为试验区,以2016-2019年42期3 m分辨率的COSMO-SkyMed卫星影像为数据源,利用PSP-InSAR技术开展城市建筑物的形变监测,获取试验区的地表形变信息.结合InSAR形变监测结果和城市建筑矢量数据,开展大范围建筑物的安全风险监测及评估.评估结果表明:该研究区共有建筑5 878栋,其中D级建筑134栋,多个小区建筑存在明显安全隐患.利用PSP-InSAR技术进行建筑形变监测及风险评估,能够大面积、快速了解城市中建筑物的安全状态,为相关部门进行建筑安全管理和建筑安全的外业核查提供技术支持和依据,可为InSAR技术服务城市安全建设起到良好示范作用,具有重要的应用推广价值和广阔的应用前景.     

一次正地闪触发两个并发上行闪电的光电观测

广州高建筑物雷电观测站光电同步观测系统于2017年6月16日记录到一次峰值电流达+141 kA的单回击正地闪触发两个并发上行闪电过程。利用高速摄像、普通摄像和电场变化数据分析了触发型上行闪电的始发特征和机理。结果表明:正地闪回击后约0.8 ms内,在距正地闪接地点约3.9 km的广州塔（高600 m）和4.1 km的东塔（高530 m）分别有上行闪电始发。正地闪回击过程中和大量正电荷以及之后可能有云内负先导朝高塔方向快速伸展造成塔顶局部区域的电场发生突变是两个上行闪电激发的原因。两个上行闪电在353 ms内发生7次回击,其中6次在广州塔上,仅1次在东塔上,且广州塔回击峰值电流平均值（-21.4 kA）约为东塔回击峰值电流（-7.3 kA）的3倍,表明广州塔上行闪电通道可能比东塔上行闪电通道伸展至分布范围更广、电荷量（或电荷密度）更大的负电荷区。两个上行闪电先导的二维速率变化范围为9.4×104~1.8×106 m·s-1,平均值为6.9×105 m·s-1。     

超高层建筑物角线垂直度测量方法研究

垂直度监测能够有效反映新建建筑物特别是超高层建筑物的施工质量和地基沉降等方面的综合情况。通过实际工程案例验证了精密方法施测计算出的超高层建筑物角线垂直度数据能够作为超高层建筑物垂直度监测指标,反映建筑物整体倾斜情况。最后与超高层建筑物的地基基础倾斜数据进行对比分析,说明这种角线垂直度测量方法具有一定的可靠性,完全可以应用于超高层建筑物的垂直度监测,并能获得满意的监测结果,为超高层建筑物垂直度监测提供了一定的借鉴。     

特征筛选方法在高分辨率遥感影像建筑物提取中的应用

城市建筑物信息的自动提取是城市遥感的关键技术之一,由于阴影、下垫面等多因素干扰,建筑物信息提取精度往往不稳定。本文以Pleiades卫星影像为数据源,通过改进Relief F特征筛选方法,探讨建筑物信息提取精度提高的可行性。首先构建高分辨率遥感影像建筑物基础特征空间,然后利用改进型Relief F算法分析特征对象的权重并筛选出最优特征,最后用监督分类、无特征筛选分类和基于改进型Relief F特征筛选等3种方法分别提取研究区建筑物信息,并结合实地调查数据进行精度验证。结果表明,基于改进型Relief F特征筛选的分类方法提取精度能够达到91.34%,较其他两种方法提取精度分别提高了34.31%和5.62%,且运算速度快,自动识别效率高。     

利用LMedS算法提取规则建筑物顶部面片

针对常用的平面拟合方法在有"噪声点"存在的情况下,会出现拟合不稳定的问题,本文采用稳健性较好的RANSAC算法,从机载Li DAR数据中提取出建筑物顶部面片。RANSAC算法进行参数拟合时,会存在一些缺陷,通过改进RANSAC算法(LMed S算法)可以达到更好的拟合效果。首先利用直通滤波器对点云数据进行简单的滤波,然后通过Voxel Grid滤波器对点云数据进行下采样。对下采样之后的点云数据,用LMed S算法提取建筑物顶部面片。试验表明,利用LMed S算法可以成功提取建筑物顶部面片,稳健性较好。     

一种面向变化检测的建筑物指数

针对在高分辨率遥感影像中传统建筑物检测算法检测出的建筑物不完整或丢失;建筑物与道路、比较亮的土壤的光谱特征非常相似,不易区分开等问题,提出了一种多尺度最大形态学重建轮廓的建筑物指数来有效地表征建筑物。本文利用两套ZY-3卫星数据以建筑物变化检测为应用背景,进行相关试验,验证了该方法的优越性。     

融合LiDAR点云与正射影像的建筑物图割优化提取方法

提出一种基于图割算法的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法。首先,利用LiDAR点云计算3个几何特征：平整度、法向量分布和高程纹理一致性。同时利用航空正射影像计算颜色特征——归一化植被指数（NDVI）。然后将两类特征联合构建能量函数数据项,综合数字表面模型（DSM）和NDVI构建平滑项,采用图割算法优化得到初始的建筑物区域。最后利用初始建筑物边缘一定范围内的正射影像颜色信息,采用前后景分割的思想进一步优化建筑物边缘。应用ISPRS Vaihingen测试数据进行试验,结果表明本文方法具有较高的建筑物提取精度。     

基于COSMO-Skymed数据的城市建筑物层析 SAR成像算法对比

通过合成孔径雷达(SAR)图像中重建建筑物和其他城市目标的方法,因其不受太阳光照射的影响和全天候能力,在许多遥感应用中具有很大的实际意义。并且通过星载传感器获取的高分辨率(VHR)的SAR图像获取的也能够监测大面积从而显著降低检测成本。目前比较常用于层析SAR三维重建的SAR影像来源主要有德国的Terra-SAR卫星以及意大利的COSMO卫星。本文通过现有的41景北京地区的通过COSMO卫星获取的SAR影像数据对几种层析SAR算法进行对比分析,通过对几种成像算法得出的实验结果进行对比分析后,分析了压缩感知算法与其他几种算法相比的优势以及后续需要继续改进的方面。     

目标移位安全区约束的道路D-P化简优化方法

针对道路化简产生的与建筑物空间关系不一致问题,以道路与建筑物要素的关联关系为出发点,构建道路的目标移位安全区,在此基础上对D-P化简算法进行改善,提出一种以道路目标移位安全区为约束的D-P化简优化算法,在化简道路曲线的同时保证化简后道路曲线不与邻近建筑物产生空间冲突。选取1:10 000的建筑物与道路数据对多种目标比例尺的化简操作进行实验,结果表明该方法可有效保持道路与建筑物间的空间关系。