Jason-2高度计数据在中国四大海域的波形重跟踪与分析

在Brown-Hayne模型基础上,利用迭代最小二乘算法实现了回波波形参数的重跟踪,同时利用重心偏移算法(OCOG)、阈值算法对Jason-2 卫星的波形数据在中国渤海、黄海、东海、南海4个海域开展了波形重跟踪试验。试验表明,在4个海域,Brown-Hayne模型法获得的波形重跟踪结果相比较于阈值法、OCOG算法与法国空间局(CNES)公布结果最为一致,相互较差的标准差约2 cm左右。50%阈值算法获得的波形重跟踪结果相比较于其它阈值精度更优,与CNES比较其标准差在3~6 cm,但存在4~10 cm的系统偏差。OCOG算法获得的结果存在较大误差,但其结果可作为Brown-Hayne模型解算的初始值。当卫星地面轨迹靠近大陆时,波形重跟踪获得的海面高改正量会较宽阔海域增大,其中南海区域的海面高改正量最大,可达1 m,其原因可能是卫星地面轨迹经过了西沙群岛,雷达回波波形受到了一定的影响。     

基于均值变点法提取地形起伏度的影响因素分析——以黄河流域(山西段)为例

地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明：(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。     

顾及语义的室内三维模型数据组织与可视化

本文提出了一种顾及语义的"实体-区域-入口"数据组织机制,有效整合了现有的城市三维地理空间数据与建筑物室内精细模型数据,实现了高效的室内场景数据调度与可视化;并基于此构建了三维可视化系统,验证了该方法的有效性和可行性。     

WGS-84&CGCS2000坐标基准转换参数的初步求取

针对WGS-84CGCS2000坐标基准差异问题,分析了用于估计基准转换参数的Bursa模型及其求解方法,初步尝试求取WGS-84CGCS2000的坐标基准转换参数。算例采用了中国区域内含有CGCS2000坐标值,同时安装有GPS接收机的21个观测站,并针对点位的区域分布问题,提出利用重心化的Bursa模型求解转换参数的思路,且得到一组较好的转换结果。     

基于综合指数法的矿山地质环境评价——以攀西矿区为例

以GIS空间数据处理为平台,在层次分析法的基础上对攀西矿区的矿山地质环境构建了评价指标体系,综合各评价指标所占权重对攀西矿区的地质环境作了评价分级,该评价分级结果反映出研究区的矿山地质环境状况并分析了问题原因,为攀西矿区的地质环境管理和恢复治理提供了依据。     

面向室内WLAN定位的动态自适应模型

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。     

基于分形方法的蚀变矿物多尺度特征分析

针对矿化蚀变信息常常受其他地物信息的干扰与影像空间分辨率的制约而表现得非常微弱的问题,该文以Landsat7号ETM+30m空间分辨率的影像为数据基础,重采样得到一系列不同空间分辨率的影像;运用ETM+波段3/波段1比值法获得铁染蚀变相对含量灰度图,采用分形模型计算出不同分辨率下蚀变矿物的分维值,进而获得分辨率—分维值的一元线性回归方程;最后建立了基于分形理论的蚀变矿物多尺度分析模型,得到蚀变矿物空间分布特征变化的参考尺度。结果表明,在一定尺度范围内(30~280m),蚀变矿物显示出空间尺度特征。     

采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

地形辐射校正模型研究进展

从经验模型、物理模型及半经验模型3个方面综述了地形辐射校正模型研究的主要进展,并从模型的输入参数、前提假设条件和评价方法3个方面讨论了现有模型存在的一些问题.最后,对地形辐射校正模型的研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、图像增强或信息填充等方面恢复阴影区域信息,提高模型的校正精度,考虑引入新的数理统计方法进行精确的定量评价,并建议地形辐射校正模型研究应该更加重视阴影区域光谱信息的恢复,尤其是在地形复杂的山区.