遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准.     

同位素示踪剂在流域水文模拟中的应用

主要目的是通过对同位素在流域水文模拟应用中的一些假定、限制条件以及方法进行澄清和系统化,从而促进同位素在流域水文模拟中一些新的研究方向和研究热点.主要从三个方面,即同位素流量过程线分割、流域平均滞时与不同水源混合、与水文模型耦合,讨论同位素示踪剂在流域水文模拟中的研究进展情况.同时指出了同位素在流域水文模拟中应用存在的一些主要问题,包括:①降雨同位素含量的时空变化;②不同径流成分的采样;③径流输出同位素含量的空间变化;④流域平均滞时分布函数的确定;⑤水文同位素耦合模型.     

考虑重力侵蚀影响的分布式土壤侵蚀模型

黄土高原地区的土壤侵蚀具有水力侵蚀和重力侵蚀相伴发生的特点,在大多数针对黄土高原的侵蚀模型研究中未考虑重力侵蚀的影响,使得模型的模拟精度较差。针对黄土高原的侵蚀特点,采用量化影响重力侵蚀发生的主要因素,确定重力侵蚀发生的具体沟道栅格单元的方法,从而考虑了重力侵蚀对产输沙过程的影响。所建立的分布式土壤侵蚀模型以逐网格汇流的水文模型为基础,采用逐网格侵蚀输沙的模拟方式,能够模拟上方来水来沙对侵蚀输沙的影响。经小理河流域实测资料验证,模型具有一定的计算精度。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

Tgd对双频观测值电离层模型的影响分析

采用双频观测值建立穿刺点上的VTEC模型,说明了Tgd因素的影响,用实际数据分析了其影响。     

基于物方影像匹配的DEM聚类变化检测

提出了DEM的变化检测问题,采用了基于密度的聚类分析方法对匹配所得的初始变化区域进行分析,实现了地表高程变化区域的检测.     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

局部区域GPS网坐标转换的改进模型

GPS的应用经常涉及到坐标变换.用局部小区域的GPS网数据求解三维坐标转换模型(如布尔萨模型)的转换参数时,平移参数精度不高,病态问题较严重.提出了用坐标转换的改进模型,能有效提高平移参数的精度,在一定程度上解决了病态问题,在工程测量中有一定的实用价值.     

风云卫星遥感数据高精度地理定位软件系统开发研究

为了适应风云气象卫星遥感数据高精度地理定位要求,在研究和比较分析现有环境气象卫星遥感数据地理定位方法,尤其对其中关键的轨道计算模型进行对比研究之后,我们使用变阶变步长多步卫星轨道数值计算模型(DE/DEABM)进行气象卫星轨道计算,研制开发了新一代卫星轨道计算及遥感数据地理定位软件系统.该软件系统中卫星轨道数值积分计算模型包含了多项摄动因素计算,特别是对低轨卫星影响较大的因素,其中地球的球形引力项使用了高精度高阶EGM-96地球引力场模型,提高了非球形引力摄动计算精度,另外还考虑了太阳、月亮引力项,辐射光压摄动和大气摄动因素,使得轨道计算精度大大提高.在遥感数据定位算法开发工作中,以中国2002年5月发射的风云1号D星10通道扫描辐射计和计划2008年上半年发射的风云3号A卫星中分辨率光谱成像仪等遥感仪器为对象,比较详细地分析和研究了探测器、焦平面、主光学系统和扫描镜等遥感仪器几大关键部件的光学几何关系,提高了坐标转换系统计算精度.经过对风云1号D星多天逐日的轨道计算和定位计算试验,结果表明该软件系统24h风云1号D星轨道计算卫星矢径精度可达到几十厘米至几十米,较原来平根数分析解方法1000m左右精度有显著量级的提高.同时,风云1号D星遥感数据地理定位精度达到星下点1个像元.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.