黑体辐射定律遥感教学改革设计与实践

普朗克黑体辐射定律是遥感类课程教学的重点和难点,本文以定律分析为核心,从数值模拟大气层顶太阳光谱辐照度曲线、卫星传感器光谱响应函数卷积计算、地物行星反射率计算及地表温度反演4个方面入手,对黑体辐射定律理论教学和实践教学内容进行优化设计和教学实现。实践证明,该教学改革不仅可以使学生更容易理解和掌握黑体辐射定律揭示的基本规律,而且以此为基础,能够使学生通过实践加深对地物两大特性(反射特性和热辐射特性)的理解,提高学生对遥感类课程的兴趣。     

探讨3维地物模型制作过程

自第一台计算机诞生以来,计算机技术迅速发展,并在各行各业中得到广泛应用。3维显示技术是随着计算机软硬件的快速发展而兴起的一个新的应用方向。它能在计算机中为用户提供一个3维的直观环境,通过视觉提高真实感。随着地理信息产业的快速发展,人们对3维地理空间支撑的需求越来越强烈,"数字城市"项目在各大城市如火如荼的发展,3维GIS进入了高速发展和广泛应用的新时期。这里探讨了综合运用3dsMax,Arc Map,creator,CAD,PhotoShop等软件制作3维地物模型的过程。     

一种地物直角平差纠正的新方法

由于测量存在观测误差,故根据测得的矩形地物特征点坐标数据,绘制的地物图形都不能严格是矩形,即地物直角条件不能严格成立。虽然目前的数字测图软件(如南方CASS 7.0)已提供了直角纠正功能,但它是一种简单机械的直角化方法,而不是进行平差纠正。为此,研究了一种以实际测量的地物特征点坐标为观测值进行地物直角平差纠正的算法,并以C#语言实现了该系统。实验证明,该系统能够更方便、更合理地实现对地物的直角纠正处理。     

利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近.     

一次区域性雷暴大风的特征分析

2021年8月23日午后黑龙江省西南部地区出现了一次区域性雷暴大风天气。本文利用常规观测资料和ERA5再分析资料对此次过程进行了特征分析。结果表明：该过程是在冷涡背景下,低层暖湿输送强迫形成的区域性多类型雷暴大风天气,强垂直风切变、中层干层、大的对流有效位能提供了有利的环境条件。地面辐合线触发在暖锋锋生区内产生了下击暴流和多单体风暴,造成了局地的雷暴大风和低质心强降水;线状对流系统中的弓形回波其前侧入流缺口、后侧弱回波区、高反射率因子梯度大值区、超过60 d Bz的强中心不断生消及其V型缺口,都对雷暴大风和冰雹有很好的预警指示;冷池的面积与冷源强度同雷暴有明显的对应关系且对流的发展和冷池加强也形成了反馈机制。     

航测立体采集在水库河流测量中的应用

自古以来,水库和河流等水利工程就是一件关系着国计民生的大事。水库的库容及水库的调度,河流的河道情况,关系到防洪安全、水库区及河流两岸居民的居住环境的变化和蓄水兴利。本文介绍了大中型水库库区范围内,以及沿河两岸地物、地貌的航空摄影的内业采集及采集过程中所遇到的困难以及解决办法。     

地形三维建模中特殊地物的处理方法

在三维建模领域,空中三角测量通过少量的控制点,按一定的数学模型加密解算出所需要的全部控制点及每张像片的外方位元素并由此进行三维重建工作;若遇到一些特殊地物(如桥梁、铁塔、水域等)时,往往会出现模型错乱、模糊不清、有漏洞或无法正确显示等一系列问题。本文采用倾斜摄影测量建模的方式,对一些特殊地物进行信息采集,再利用专业软件进行加工处理,用3dsmax类建模软件对采集的信息进行精细建模,用skyline类软件进行三维场景编辑及漫游,从而能够实现基于原本样貌重建特殊地物的三维模型。     

黄土高原一次γ中尺度致洪大暴雨环境场特征分析

为了提高对黄土高原γ中尺度致洪暴雨预报和预警能力,利用NCEP 1°×1°逐6 h再分析资料、常规观测资料、多普勒天气雷达资料等,对2015年7月18日黄土高原发生的一次γ中尺度致洪暴雨进行了诊断分析。结果表明:700~200 h Pa深厚低涡和低层切变是这次暴雨的主要影响系统;暴雨发生前暴雨区大气层结对流不稳定增强和对流有效位能的增长为强天气的发生提供了有利条件;暴雨发生前地面图上生成的湿焓高能中心、850 h Pa和700 h Pa等压面上生成的对流涡度矢量垂直分量高值中心和暴雨落区形成很好的对应关系;线状中尺度对流系统中β中尺度对流云团的发展加强对强降水有直接影响;线状中尺度对流系统在雷达回波图上体现为多个对流单体组成的带状回波,影响暴雨区的对流单体回波中心强度50 d BZ,径向速度场分析表明γ中尺度气旋性辐合的生成和维持为暴雨的持续提供了动力条件。     

考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律

对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子, 现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量, 带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感, 导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例, 选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子), 再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子); 之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型, 分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性; 最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明: ①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型, 表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好; ②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好, 其次是SVM、MLP和LR; ③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。