基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别

充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集,计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数,分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒,总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果,F₁得分为0.691 1。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。     

雷达干涉测量图像的梯度自适应光滑子函数滤波法

提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。     

基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测模型

针对PM_2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘,而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题,综合考虑深度学习与随机森林的特点,提出一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM_2.5地面观测数据构建训练数据集,通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取,将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练,并使用随机森林回归算法得到PM_2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性,以河南省区域2018年—2019年的PM_2.5浓度估算为例,将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN＿LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明,在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度,其中以LSTM为特征选择器,RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型,在即使只有35%...     

连续观测系统的平差模型与有色噪声补偿

现代测量技术多依赖于各种连续对地观测系统。有色噪声在影响参数估计的同时,还蕴含了地球科学研究所需的大量有用信息。本文讨论了连续平差模型及最小二乘解,将有限维空间中的测量平差问题推广至无穷维空间,从信号分析角度讨论了观测有色噪声的消除方法。研究表明,连续观测方程的最小二乘解可由经典最小二乘解的极限导出;有色噪声对解的影响是系统性的,然而通过合理的观测方案设计可以实现参数的无偏估计     

地磁异常场的多重分形谱分析及构图法

为深入研究地磁异常场的分布特性,并将其应用于地磁基准图的构建当中,选取NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)发布的地磁异常场数据进行了多重分形谱分析,证明了地磁异常场具有明显的多重分形特征。并将多重分形理论与克里金插值方法相结合,提出逐步插值校正法(SSICM),该方法在用克里金法估计未知位置点属性值的同时,利用地磁异常场在小尺度范围内的标度不变性对其进行奇异性校正,在实测数据基础上以网格形式逐级加密,从而构建了基准图。试验结果证明与传统方法相比,该方法能够充分刻画地磁异常场的小尺度奇异特征,更加精确地重构真实地磁异常场。     

三频精密单点定位观测模型初探

三频观测值为导航定位提供了更多的观测值组合选择。在利用载波相位三频线性组合消除一阶电离层误差的基础上,对组合模糊度为实数和整数两种情况下的二阶电离层误差及观测噪声水平进行了分析,获得了几种适用于精密单点定位的三频观测值组合。     

复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法

针对传统随机采样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法对复杂屋顶的分割缺陷,提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先,在点云法向量估计的基础上,利用点法式方程优化种子点选取过程,提高初始平面选择的有效性;然后,采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成,并利用加权函数进行平面内点的迭代修正,提高面片分割的准确性;最后,利用面片竞争方法优化分割结果,实现屋顶点云的分割处理。多组点云分割实验结果表明,该方法能有效抑制虚假平面,对复杂建筑物的屋顶平面分割结果的精确率、召回率和整体精度分别达到96.8%、98.2%和95.1%。相比传统方法,该方法在点云分割结果正确率及耗时方面均有明显优势。     

基于小波预处理的基坑变形监测数据的最小二乘估计

利用小波变换特有的低通滤波属性和有效抑制测量噪声的能力,将传统的最小二乘估计与之相结合,提出了一种基于小波预处理的最小二乘估计新方法 ,并针对具体基坑变形监测数据,验证了该方法的有效性。     

高光谱影像纹理特征编码分形特征研究

提出了一种基于分形测度分析高光谱影像纹理的技术。根据高光谱影像纹理单元中相邻光谱矢量的相关关系构造方向性纹理特征,得到了一组纹理特征编码值,从纹理特征编码值本身、相同地物纹理特征编码自相似性和使用不同尺度测量纹理特征编码值构成的曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱影像纹理特征编码曲线具有分形特征。设计了纹理特征编码曲线构建模型,采用纹理编码曲线的分形维值表征不同的纹理特征,达到区分和判别不同纹理的目的。试验表明,该方法对提取地物纹理特性具有可行性。     

重复轨道SIR-C极化干涉SAR数据植被覆盖区土壤水分反演研究

从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性, 进行了该类方法应用效能的评价, 讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像, 实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明, 北京1号小卫星经过近3年的运行, 仍保持了较好的性能。