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GF-3的不同极化方式SAR图像海面油膜识别的比较 ——以"桑吉"轮事故为例

基于我国自主研发的首颗分辨率达到1m的C频段多极化合成孔径雷达高分三号卫星(GF-3),通过典型溢油案例定性和定量地比较了双极化与单极化图像预处理性能,分析了不同的极化组合对海面油膜识别结果的影响。得出结论:同向极化与异向极化成像差异明显,VV极化明显比VH极化回波强度高,并且油膜识别度较高;相反,双极化VHVV方式与单极化VH方式图像效果区别不大,双极化方式并不能绝对性地提高地物识别度。     

长条状粗颗粒在垂直管路中最小输送速度试验研究

随着陆地金属资源的日益枯竭,深海矿产资源已经成为各国的重要战略目标。在深海采矿过程中,海底锰结核的形状除了圆球状,还有长条状等,颗粒形状对固液两相流管道输送特性具有很大影响。基于固液两相流垂直管道提升输送试验系统,探究不同工况下长条状颗粒在垂直上升流中最小输送速度的变化规律及特性,并得到了长条状群体颗粒最小输送速度计算公式。结果表明:长条状颗粒在垂直管道中上升过程中,颗粒中心轴与输送方向趋向于垂直,使颗粒在管道截面的投影面积最大化;长条状单颗粒的最小输送速度随着颗粒长径比增大而减小;在不同长径比工况下,随着管段颗粒平均浓度减小,长条状群体颗粒的最小输送速度均增大,且随着长径比增大,群最小输送速度减小。     

不同海区石英悬浮体颗粒表面微结构特征及其成因

悬浮石英颗粒表面在不同的水动力环境中会形成一些特有的表面结构,对这些特点的研究有助于理解微小颗粒在水中的行为以及沉积环境的变化。基于对在不同海区采取表层和不同深度的悬浮石英颗粒表面结构的扫描电镜的观察,发现在水动力较强的南海海域石英颗粒表面大多呈现出机械作用成因的结构,化学溶蚀痕迹不明显;马六甲海峡、孟加拉湾南部海域、阿拉伯海东部海域站位石英颗粒表面开始出现明显的化学溶蚀痕迹,为机械-化学溶蚀作用的结果;莫克兰海沟站位表层样品石英颗粒表面化学溶蚀作用强烈,随着深度的增加,溶蚀作用减弱,200m水深以下,石英颗粒表面的结构主要为机械-化学溶蚀作用的结果。中国南海西南部3号站位、马六甲海峡北部7号站位以及孟加拉湾南部的11号站位的表层石英悬浮体颗粒较大,可以达到10μm左右,大于其他海区的石英颗粒(3～4μm)。研究海区海水中悬浮体石英颗粒大都呈现棱角状,表现为近源沉积,偶尔可见磨圆度较好且表面有新月形撞击坑,推测可能为风尘沉积。     

基于"双冒泡法"的SAR影像冰山识别

利用威德尔海区域2016年的Sentinel-1ASAR影像数据,采用"双冒泡法"的sigma-on-mu探测器探测冰山边缘区域,并通过对边缘像元进行交换排序和凸显最大像元的方式识别冰山。以人工识别法为基础,通过与自动识别法的对比,定量地分析了"双冒泡法"的识别偏差。研究结果表明,"双冒泡法"识别的冰山线性尺寸和面积等信息中纵横向最大长度分别为24.52km和11.16km;面积为220.833 6km2;单体识别偏差率为2.87%,低于自动识别法(7.5%);平均偏差率为2.48%,亦低于自动识别法(7.27%)。同时,基于"双冒泡法",提出了较小冰山边界的手动分离法(像元≤100),与自动识别方法相比,该方法的手动分离以具体的像元边界为基准,提高了对较小冰山的识别精度。     

利用模糊密度聚类和双向缓冲区自动识别热点区

通过数据挖掘手段获取聚集模式（即热点）等地理空间知识是地理信息智能化服务的基础和前提。点群聚集模式的提取本质上是热点及其边界（热点区）的探测。首先分析了使用空间聚类提取热点并以凸壳表达热点轮廓的不足,进而提出一种利用模糊密度聚类和双向缓冲区的热点区自动识别方法。该方法借鉴模糊集理论,通过计算对象之间的模糊隶属度改进基于密度的聚类算法,用以提取点群的聚集模式;在此基础上,将模糊隶属度作为对象间的影响程度,采用正负缓冲区建立热点边界。以郑州市城区的科研机构点为例进行实验,结果表明,提出的方法既能有效区分空间点的类型（噪声点与非噪声点）,又能生成连续平滑的热点边界,总体效果优于对比方法。     

基于地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法

从新闻纯文本数据中识别地名信息并确定对应的最佳空间尺度与事件所属地点,是准确抽取新闻事件发生地点的关键。针对上述目标,提出了基于隶属关系地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法。在完成地名实体识别和歧义消除的文本数据预处理工作的基础上,提出了一种顾及新闻结构的方法消除语义干扰等噪声的影响;通过引入虚父节点构建合理准确的隶属关系地名树,结合最小包围盒的概念实现了最佳空间尺度的选取,使用地名实体权重和实体相关性完成了事件地候选集推荐排序,从而合理定位事件发生地。实验证明,所提出的新闻文本地理信息抽取方法可以较高的准确率获取新闻所对应的最佳空间尺度和相应的事件地点。讨论和解决了新闻文本地理信息抽取涉及的空间尺度问题,使得新闻文本中抽取的地理信息具有更好的可用性和可解释性,在丰富地理信息数据来源的同时,可实现数量呈几何级增长的网络新闻自动地域划分,有助于人们对各类事件空间态势的关注与认知。     

光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别

2018-10-11和2018-11-03,金沙江上游西藏自治区江达县波罗乡白格村附近先后发生两次大规模高位滑坡堵江。虽经人工干预处置后进行泄流,但还是对下游居民和交通设施造成了严重损失,其上下游是否还存在类似的大规模滑坡隐患,成为白格滑坡灾害发生后社会各界关注的焦点问题。首先利用高精度光学卫星影像对白格滑坡上游30 km和下游100 km范围内的滑坡隐患进行人工目视解译和定性评价,共识别出滑坡隐患51处,其中下游70~100 km范围内有10处具有堵江风险的滑坡隐患。在此基础上,对具有堵江风险的重点区域（白格滑坡下游70~100 km范围内）收集存档ALOS PALSAR-1和Sentinel-1A雷达卫星数据,利用短基线差分干涉测量技术开展滑坡隐患地表形变定量探测和分析评价,共探测出7处具有较显著形变的滑坡隐患,其中3处堵江风险较大,为白格滑坡上下游地质灾害防治和川藏铁路选线提供了参考。     

基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取

以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。     

甘肃黑方台黄土滑坡InSAR识别、监测与失稳模式研究

采用合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术对甘肃黑方台地区潜在的黄土滑坡开展了多时相编目、长时序监测以及失稳模式识别研究。首先,采用不同空间分辨率、不同波长的历史存档合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据对黑方台地区2006-12至2017-11间的潜在滑坡开展了识别研究,在2006-12至2011-03和2016-01至2016-11两个时间段均识别出数10处不稳定坡体,实地调查和光学遥感影像验证了InSAR技术识别结果的可靠性与准确性。然后,对典型不稳定滑坡体采用高空间与高时间分辨率的TerraSAR-X数据开展了长时序监测,结果表明,在InSAR监测期间,累积形变最大的滑坡体在随后的时间里均发生了滑动,并成功地捕获到滑坡体形变加速的时间点。最后,利用升降轨SAR数据开展了黄土滑坡二维形变监测研究,基于滑坡的二维形变特征并结合地形图以及光学遥感影像进一步研究了滑坡的失稳模式,现场调查结果验证了所获得滑坡失稳模式的准确性。