湖南省似大地水准面2017模型及精度分析

利用近7万个湖南及邻近省份重力观测数据、502个GNSS/水准控制点及数字高程模型,以EIGEN-6C4全球重力场模型作参考重力场,采用顾及地球曲率影响的各类地形质量位及引力的第二类Helmert凝集法严密算法,利用高分辨率地形数据恢复甚短波扰动重力场,确定空间分辨率2′×2′的高精度湖南省似大地水准面模型（HNGG2017）。经外部检核,模型整体精度均优于±0.022 m。与历史模型相比,新模型在湖南北部常德汉寿、西南部永州江永等地区精度得到显著改善。     

基于自发地理信息的人行道路信息提取

人类的行为轨迹可快速提取到车辆难以通行的人行道路以及人行道路设施等信息,这些信息是行人LBS的关键性元素,它的完备性程度决定了行人LBS服务质量的高低。本文使用志愿者数据集与百度地图,研究了一整套基于VGI数据的人行道路信息提取方法。通过轨迹数据清洗、道路几何路网提取、人行道路设施的检测与识别3个主要板块实现了人行道路信息的提取。算法在完成道路几何路网信息提取的同时,实现了人行横道、过街天桥、地下通道等道路设施信息的获取。     

基于多源遥感数据的区域生态系统服务价值年际动态监测 ——以中原城市群为例

通过对多源遥感数据在生态系统服务价值（ESV）遥感模型中的尺度效应分析,选择满足最佳空间分辨率和长时间序列的遥感数据,对中原城市群区域2001~2013年的ESV实现了逐年逐像元水平的动态监测。结果表明：该区应用于遥感模型输入数据的最适空间分辨率为30~1 000 m,相对于30 m尺度,其他尺度估算结果的相对偏差均小于0.4%;结合年际动态监测的需求,选择了MODIS数据产品（空间分辨率500 m,时间尺度1 a）作为遥感模型的最佳数据源;研究区ESV总值在研究期内整体上呈显著增长趋势,增速约为8.6亿元/a,但在持续增长过程中经历了3次波动,且表现得越来越剧烈;在空间上,研究区ESV多年均值呈现出明显的不均衡性,表现为从西南向东部递减的趋势。研究表明此方法简单易行,初步实现了区域ESV年际动态监测遥感模型的准业务化运行。     

基于DINEOF的静止海洋水色卫星数据重构方法研究

静止轨道海洋水色成像仪(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)提供了时间分辨率达小时级的海洋水色数据,使得对海洋环境的逐时变化监测成为可能。然而受到海洋上空云、雾和霾的影响,数据出现连续高缺失率甚至完全缺失的情况,使得数据使用价值大大降低。在经验正交函数重构法(Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions, DINEOF)的基础上,突出时间要素在重构中的地位,运用异常像元检测、拉普拉斯平滑滤波和时间模态2次分解插值,提出了适用于静止海洋水色卫星数据的重构方法——DINEOF-G。利用此方法对杭州湾2017年的GOCI总悬浮物质量浓度数据进行重构,结果表明该方法相比经典方法在重构精度上提高了8%,数据重构率提高了36%,且重构结果较好地反映了杭州湾总悬浮物质量浓度的季节变化规律和空间分布特征。     

基于无人船的水质监测及控制系统设计

针对执行水质监测任务过程中固定浮标监测站单点监测存在局限性、船载观测人员取样耗时耗力等问题,本文设计了一种搭载多点、分层自动采水取样装置的智能无人船水质监测系统,可实现目标水域的多点、分层连续水质数据测量及取样。该智能无人船具备基于快速随机树(Rapid Random Tree)算法的自主避障和快速路径规划功能,解决了现有无人船技术存在的多障碍自主路径规划难等问题。同时,本设计结合了ARM9控制芯片、M5310无线传输模块,通过可视化的显示界面和远程WEB访问的功能,大大提升了科研人员及时处理特殊情况便捷性。通过实验测试及比对分析,证明本设计具有智能高效、稳定可靠等优点,能够满足职能部门对于水质监测工作的需要。     

越南巴达棱湾沿海上升流的观测分析

基于越南巴达棱湾周年站2007年7、8月份的温盐和气象资料,对该海湾沿岸上升流现象进行了分析。结果表明:观测期间,越南巴达棱湾沿岸海域的水团具有低温、高盐的性质,显示了沿岸上升流的存在。上升流强度和风场的变化密切相关,海面风场平行岸线分量的变化是夏季该上升流强度发生改变的重要原因。卫星遥感海表面温度数据进一步证实上升流的存在,且上升流现象呈现出强-弱-强的变化趋势,8月强度大于7月。上升流现象主要发生于近岸,富贵岛离岸较远,受上升流影响较小。     

基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

基于tau-p域相干控制束偏移方法

在实际地震资料数据中,存在一定的随机噪音和低信噪比的干扰信号,高斯射线束偏移方法对τ-p域坐标图板上所有的能量进行偏移成像,因此导致其偏移成像存在随机噪音情况,干扰了地下构造成像质量基于τ-p域相干性控制束偏移是本文在高斯束偏移方法的基础上,利用了在τ-p倾斜叠加原理图进行的能量相干加权提出的成像方法。该方法采用倾斜叠加前后相干值对比策略,根据倾斜叠加前与沿着t=τ+px进行倾斜叠加能量加权相干后将地震波束的有效能量约束在一定的范围内,倾斜叠加原理图上那些相对振幅较强的样点,意味着为地下同相轴倾斜叠加强点,再经过相干加权,能大大的压制地下随机噪音等,能充分的改善复杂构造区域的成像质量,也通过Marmousi模型引入不同的低信噪比数据和某探区的实际资料进行测试来验证这种方法的正确性和有效性。