A graph deep learning method for landslide displacement prediction based on global navigation satellite system positioning

The accurate prediction of displacement is crucial for landslide deformation monitoring and early warning. This study focuses on a landslide in Wenzhou Belt Highway and proposes a novel multivariate landslide displacement prediction method that relies on graph deep learning and Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning. First model the graph structure of the monitoring system based on the engineering positions of the GNSS monitoring points and build the adjacent matrix of graph nodes. Then construct the historical and predicted time series feature matrixes using the processed temporal data including GNSS displacement, rainfall, groundwater table and soil moisture content and the graph structure. Last introduce the state-of-the-art graph deep learning GTS (Graph for Time Series) model to improve the accuracy and reliability of landslide displacement prediction which utilizes the temporal-spatial dependency of the monitoring system. This approach outperforms previous studies that only learned temporal features from a single monitoring point and maximally weighs the prediction performance and the priori graph of the monitoring system. The proposed method performs better than SVM, XGBoost, LSTM and DCRNN models in terms of RMSE (1.35 mm), MAE (1.14 mm) and MAPE (0.25) evaluation metrics, which is provided to be effective in future landslide failure early warning.     

基于智能手机GNSS双频原始观测值的电离层延迟提取与分析

基于智能手机GNSS（全球导航卫星系统）观测值的研究主要集中于观测值质量分析和定位算法,在大气应用方面关注度则较为有限.本文基于全球首款支持GNSS双频信号的小米8智能手机和超短基线的Trimble Alloy测地型接收机,利用原始GNSS双频载波相位观测值,考虑连续历元间电离层变化较小从而进行观测值质量控制策略,评估了小米8智能手机电离层提取精度.研究结果表明：卫星高度角或载噪比较高的条件下,智能手机观测值可能依然是无效的,设置卫星高度角或载噪比阈值的方法进行质量控制不再适用.小米8提取的电离层延迟与测地型接收机呈现了很好的一致性,但其波动幅度略高于测地型接收机,提取精度优于0.2 TECU,表明智能手机GNSS观测值用于大气应用是可行的.     

基于GNSS的空间环境参数反演平台及精度评估

基于全球和区域全球导航卫星系统（GNSS）参考站网进行对流层和电离层参数反演实现空间环境变化监测具有成本低、精度高、实时性好等优点,得到了广泛应用.本文基于南京信息工程大学的北斗/GNSS空间环境监测平台Xsensing,以国际GNSS服务组织提供的对流层产品为参考,评估了不同气象条件下对流层参数反演精度,在此基础上采用固定非差模糊度的精密单点定位技术（PPP）实现高精度电离层参数反演.实验结果表明,基于全球参考站的对流层估计误差偏差为0.05 mm,对应的标准差为5.6 mm,在平稳和剧烈的气象条件下均能反映水汽变化趋势特征.基于短基线进行电离层延迟反演精度评估,结果表明浮点解PPP反演电离层延迟误差的平均偏差为-0.09 TECU,精度为0.38 TECU,采用非差模糊度固定技术对电离层延迟提取精度提高达84.2％;静态模拟动态解算模式下电离层估计精度与静态相当.上述结果表明该平台可实现高精度空间环境参数反演,下一步将融合机载、船载等多种平台观测实现中小尺度空间变化监测.     

GNSS测站速度估计模型重建

获取准确的GNSS测站速度对于研究全球板块运动、地壳形变、地震活动及其地球动力学过程至关重要。为此,以GNSS基线解算后的基线向量作为观测值,重建了最小二乘综合速度解算模型和卡尔曼滤波速度估计模型。模型中,考虑了测站坐标、运动速度、年、半年周期项一同作为参数,在基线解网平差的同时,一并求解获取速度估值。同时,利用坐标时序分析的方法,顾及白噪声和幂律噪声的影响,对单日解坐标时间序列重建了时序速度拟合估计模型,以获取长期趋势项作为速度值。基于3种模型,对川滇地区中国地壳运动观测网络2010—2014年21个GPS基准站的观测数据进行了速度估计与对比分析。结果表明:3种模型所估计测站速度非常接近,差异基本处于0~1mm/a范围之内;速度估值中误差均在亚毫米水平。由此得出,3种速度估计模型具有本质的一致性,均可正确估计测站运动速度,能够满足高精度地壳形变研究的需要。     

利用差分GNSS获取高精度无人机影像外方位线元素

目前,微小型无人机遥感系统定位精度低,需要布设大量地面控制点,才能满足空三和测图精度要求,为提高无人机遥感系统影像的后期处理效率,文中研究利用差分GNSS模块,结合后差分算法提高POS数据精度,并通过位置标定、相机时间延迟改正等关键技术方法开展研究,最终获得高精度相机曝光时刻的位置信息,以此为基础,集成一套基于差分GNSS的无人机遥感系统。通过实验,最终实现以少量地面控制点获取高精度无人机影像外方位线元素,提高无人机影像后期处理效率,具有一定工程应用价值。     

基于空间双曲交会的GNSS伪距单点定位算法

针对GNSS卫星导航中的伪距单点定位,提出一种不需要测站坐标近似值的非迭代算法。该算法将GNSS伪距导航定位方程转化为空间双曲定位方程,给出具体的解算步骤,研究了空间双曲定位方程的解(有两解),利用GNSS伪距导航定位的特点可消除多值性,从而实现无初值GNSS伪距单点定位。该算法与Bancroft算法相比,通过星间单差,与测站有关的公共误差项被消去,提高了定位精度;与传统的迭代算法相比,提高了计算效率,而且不需要测站坐标初值。最后通过IGS监测站实测数据对3种算法进行比较,验证了算法的有效性。     

基于车载移动测量的GNSS定位方法

针对车载移动测量需要高频高精度的动态差分定位解算的问题,文中介绍利用GPS、北斗、GLONASS三个卫星导航系统进行载波相位动态差分的解算方法。首先利用双频观测值组成双差宽巷观测方程,利用M-W组合求出较高精度的宽巷模糊度浮点解,然后对宽巷模糊度进行搜索固定;接着对载波双差的基础模糊度进行搜索固定;最后将固定的模糊度代入载波相位双差观测方程,利用最小二乘求解测站坐标。文中使用该方法对车载GNSS实测数据进行解算,最终可得到厘米级别的定位结果。     

质心误差对分布式InSAR基线确定的影响及消除

高精度星间基线确定是分布式InSAR干涉测量中的关键技术。针对卫星在轨运行期间的质心与地面标校结果不一致问题,仿真分析了星体系x、y、z不同方向1 cm质心误差对InSAR星间基线确定的影响。结果表明:x、y方向的质心误差对基线解算影响很小;z方向的质心误差对基线解算影响显著,使得InSAR基线产品中含有明显的系统误差。提出了两种消除卫星质心误差影响的方法:一是在星载GNSS定轨过程中增加轨道径向的经验加速度予以补偿;二是增加星体系z方向的质心偏差估计。实验结果表明,经两种方法处理后得到的InSAR基线3维误差由8.8 mm分别降至0.13 mm和0.09 mm,98%以上的卫星质心误差影响被消除。     

基于开发板和GPRS无线数据采集与传输的GNSS技术研究

随着卫星导航定位系统和计算机网络技术的发展,GNSS实时测量与数据传输成为GNSS技术广泛应用的前提。本文以STM32F103RET6开发板为硬件基础,设计了一套以GNSS数据实时采集终端、GPRS网络数据传输和数据处理中心为核心的GNSS数据采集与处理系统。通过实验,验证了该系统的正确性与可靠性。     

GNSS网形变化的区域地壳形变信息提取方法

针对GNSS三维无约束平差不依赖基准且拥有高精度几何网形的特点,以GNSS监测网作为一个整体的时空观测单元,由GNSS网测站间相互关联的所有基线长度和基线夹角变化综合衡量网形的变化,用网形的变化集中反映区域地壳形变信息。利用地壳形变高空间相关性的特点,采用主成分时空响应分析的方法实现了区域地壳形变信息的快速提取。通过对2013年芦山Ms7.0地震近场区域陆态网GPS基准站2010—2014年观测数据的解算,提取并分析了对应地震前后近场区域地壳形变时空分布特征及形变的动态演变过程。