基于遥感影像的土地动态变化监测

土地利用/覆盖变化是目前研究全球及区域环境的一个重要领域,在城镇化加速的今天,城镇的土地利用格局也发生了飞速的变化。本文通过其一研究区内的Landsat TM遥感影像进行处理,获取了2007~2016年10个时相土地利用/覆盖信息,通过不同的预测模型对监测到的数据进行处理及比较,根据相应的最优预测方法预测了2017~2019年南昌市各土地类型的数据,由此研究并探讨了南昌市土地利用/覆盖的时空格局变化。     

基于WebGIS的河南省实时天气监测预警系统设计

为了满足河南省气象台的业务需求,实现对实时天气及灾害性天气的监测和预报预警,提出了采用B/S架构,基于WebGIS技术开发河南省实时天气监测预警系统的设计。该系统以Visual Studio 2013为开发平台,基于Microsoft.NET Framework框架,并利用Geographic Information System(GIS)的可视化技术和空间数据的分析处理技术,实现对河南省区域气象信息的实时监测。利用该系统,用户可以进行实时天气、灾害性天气的监测和报警,强对流天气分析以及预报预警产品的制作与发布。     

GNSS/INS辅助空三在大比例尺低空摄影测量中的研究

利用小型低空航摄平台和非量测小相幅相机,搭载动态GNSS/INS组合系统进行空三加密,研究无人机搭载GNSS/INS辅助在不同分辨率、不同基线数量条件下的像控点布设以及空三加密,并对其平面精度、高程精度进行分析,以实现利用少量地面控制点进行大比例尺地形图测图。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据进行提取的实证研究——以福州为例

DMSP/OLS数据能够观测到夜间灯光,因而被广泛应用于人类活动与城市扩展研究。本文以福州市为例,分析比较现有夜光数据的城区提取方法。通过实例分析,从阈值设定方面进行讨论,比较各方法的优缺点,可为夜间灯光数据在提取城市区域方面提供借鉴。     

Optimization of spatial statistical approaches to identify land use/land cover change hot spots of Pune region of Maharashtra using remote sensing and GIS techniques

This study investigated land use/land cover change (LULCC) dynamics using temporal satellite images and spatial statistical cluster analysis approaches in order to identify potential LULCC hot spots in the Pune region. LULCC hot spot classes defined as new, progressive and non-progressive were derived from Gi* scores. Results indicate that progressive hot spots have experienced high growth in terms of urban built-up areas (20.67% in 1972–1992 and 19.44% in 1992–2012), industrial areas (0.73% in 1972–1992 and 3.46% in 1992–2012) and fallow lands (4.35% in 1972–1992 and ?6.38% in 1992–2012). It was also noticed that about 28.26% of areas near the city were identified as new hot spots after 1992. Hence, non-significant change areas were identified as non-progressive after 1992. The study demonstrated that LULCC hot spot mapping through the integrated spatial statistical approach was an effective approach for analysing the direction, rate, spatial pattern and spatial relationship of LULCC.     

GPS+BDS中长距离RTK定位算法及结果分析

GPS/BDS中长距离RTK定位因为电离层和对流层残余误差的影响,其性能相对于常规RTK有所降低。将GPS/BDS卫星双差电离层误差和对流层误差作为参数,采用卡尔曼滤波进行实时估计。为了验证算法的有效性,利用武汉地区103 km静态基线24 h双频观测数据,分析了GPS和BDS单系统以及二者组合双系统中长距离RTK定位性能。实验结果表明,精确估计的双差电离层残余误差达到米级、对流层误差达到分米级;经过改正后,GPS/BDS单系统的定位精度在1 cm左右,组合双系统则实现了中长距离基线毫米级的高精度定位。     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

GNSS观测值统一表达及组合PPP解算性能分析

针对GNSS多系统组合进行PPP定位的问题,推导了GNSS观测值统一表达式;进而给出了基于UofC模型的多系统组合PPP的函数模型和随机模型;最后采用6个IGS观测站24 h观测数据对7种组合模型的PPP进行解算,并从收敛率、收敛速度和定位精度等方面进行了统计分析。实验结果表明,当观测时长为60 min时,GPS/GLONASS/BDS组合PPP收敛性能最好,收敛率为91.7%,平均收敛时间为16.1 min;而BDS PPP收敛性能最差,收敛率仅为32.7%,平均收敛时间为38.4 min。可见,多系统组合有利于提高精密单点定位的解算性能。对于定位精度,在观测时长较短时(如0.5 h),GPS/GLONASS/BDS组合PPP整体上具有最优的定位精度,(N,E)方向偏差和标准差分别为(0.3,0.5)cm和(1.9,4.3)cm;短时间内对流层参数与垂直方向的强相关性,将致使U方向精度较差。     

粗精匹配结合的矢量道路辅助惯性导航算法

针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。     

BDS轨道完备性监测设计与实现

针对北斗卫星导航系统(BDS)完备性研究较少的现状,该文提出了一种导航星历中轨道观测数据的完备性监测新方法。采用轨道积分方法分析了北斗卫星的轨道残差均方根值;通过概率统计的方法,分别计算所有北斗卫星的轨道残差极限误差值(告警限差),剔除误差超限甚至粗差卫星,实现事后轨道完备性监测。另外通过比较分析剔除监测标记出的误差卫星之前和之后对测站精密单点定位的影响,验证完备性的风险性。最后通过实测数据对该算法进行了验证和分析。实验结果表明:该算法可以实现卫星轨道的监测示警,标记误差卫星,达到轨道完备性监测效果。