基于卫星遥感和再分析数据的青藏高原土壤湿度数据评估

土壤水是地表与大气在水热交换方面的关键纽带,是关键水循环要素,更是地表产汇流过程的关键控制因子。青藏高原是地球第三极,也是亚洲水塔,探讨青藏高原土壤水变化对于探讨青藏高原热力学特征变化及其对东亚乃至全球气候变化的影响具有重要意义,而获取高精度长序列大尺度土壤水数据集则是其关键。本文利用青藏高原100个土壤水站点观测数据,从多空间尺度（0.25°×0.25°,0.5°×0.5°,1°×1°）、多时间段（冻结和融化期）等角度,采用多评价指标（R、RMSE、Bias）,对多套遥感反演和同化数据（ECV、ERA-Interim、MERRA、Noah）进行全面评估。结果表明：① 除ERA外,其他数据均能反映青藏高原土壤水变化,且与降水量变化一致。而在那曲地区,遥感反演和同化数据均明显低估实测土壤水含量。从空间分布来看,MERRA和Noah与植被指数最为一致,可很好地反映土壤水空间变化特征;② 青藏高原大部分地区土壤水变化主要受降水影响,其中青藏高原西部边缘与喜马拉雅地区土壤水变化则受冰雪融水和降水的共同影响;③ 除阿里地区外,大部分遥感反演和同化数据在融化期与实测土壤水相关性高于冻结期,其中在那曲地区,遥感反演和同化数据均高估冻结期土壤含水量,却低估融化期土壤含水量。另外,遥感反演和同化数据对中大空间尺度土壤水的估计要好于对小空间尺度土壤水的估计。本研究为青藏高原土壤水研究的数据集选择提供重要理论依据。     

Map algebra based analysis for directed flow networks

Based on the concept of map algebra, this research developed a network neighborhood analysis framework for directed flow networks. The analysis framework has two components: the first component defines how neighborhoods are delineated on networks and the second component calculates various statistics within the neighborhoods. The power and value of the analysis framework lie in its capability to delineate versatile network neighborhoods and its flexibility in calculating various statistics within the neighborhoods. It extends the raster map algebra to networks and provides a consistent analysis framework for the raster, vector, and network data models. Using a small section of the National Hydrography Dataset (NHD) networks, a prototype Web application is implemented to experiment and demonstrate the concept and uses of the analysis framework.     

海洋重要水文参数的卫星遥感反演研究综述

经过近50年的发展,海洋卫星遥感日益成熟,各种反演算法和数据集应运而生,大大推动了海洋水文过程的研究。围绕与海洋水文相关的重要物理参数,简要回顾了海面高度、海水深度、海表洋流及海水质量变化的卫星遥感反演基本原理、主要算法以及存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用遥感反演算法制成的全球海洋水文参数主要数据集,并结合目前存在的问题探讨了卫星遥感反演海洋水文参数的发展趋势及所面临的挑战。研究发现,运用多卫星、多通道、多模式的联合反演方法可以显著地提升人们监测海洋水文参数时空动态变化的能力,必将成为未来全球海洋水文遥感的主要研究方向之一。     

内蒙古自治区阿拉善左旗腾格里工业园区供水水文地质详查数据集

2011年内蒙古自治区阿拉善左旗腾格里工业园区供水水文地质详查数据集是对内蒙古自治区地质调查院承担的“内蒙古自治区阿拉善左旗腾格里工业园区供水水文地质详查”项目提供的钻孔抽水试验成果（12个钻孔点）、地下水水化学成果（40个水样）、岩土样试验成果（102个岩土样）、地下水位统测（35个测试点）四组数据整理而得。其中,钻孔抽水试验成果数据主要包括水位埋深、静止水位标高、水位降深、涌水量、渗透系数、导水系数、矿化度等;地下水水化学成果数据主要包括游离CO₂、H₂SiO₃、溶解性固体、总硬度、总碱度、Ph值等;岩土样试验成果数据主要包括给水度、含盐量、颗粒组成等;地下水位统测主要包括取水层位、含水层顶底板埋深、水位埋深、水位标高、水利性质等内容。通过校核和验证,所有结果均在误差范围之内。对于地表水资源贫乏地区,围绕该地区对水资源的需求,以选择供水水源地为勘查目的,为科学合理的利用地下水资源提供依据,保证经济和生态环境的可持续发展。为了更好地利用这些数据,采用国内规范的数据处理方法和原则,对试验数据进行整理和质量控制。     

基于NSIDC海冰产品的FY北极海冰数据集优化

北极海冰对全球气候起着非常重要的调制作用,海冰范围是海冰监测的基本参数。近40年,北极地区持续变暖,北极海冰显著减少,进而引发北极自然环境恶化、北半球极端天气频发、全球海平面上升等一系列环境和气候问题。准确获取北极海冰范围及其演变趋势,确定海冰变化对全球气候系统的响应,是研究和预测全球气候变化趋势的关键之一。HasISST和OISST海冰数据集在海冰监测中应用最为广泛,可为北极地区长时间序列海冰变化研究提供基础数据,但这2套数据集空间分辨率相对较低,应用于北极关键区对中国气候响应研究方面存在很大的局限,为解决这一问题和弥补国内海冰监测微波遥感数据的空白,2011年6月27日,国家卫星气象中心（National Satellite Meteorological Center, NSMC）发布了FY（Fengyun, FY）北极海冰数据集,该数据集利用搭载在FY卫星上的微波成像仪（Microwave Radiation Imager, MWRI）数据,使用Enhance NASA Team算法制作,该算法利用前向辐射传输模型模拟北极地区4种海表类型（海水、新生冰、一年冰和多年冰）在不同大气条件下MWRI辐射亮温,进而得到每种大气条件下0~100%的海冰覆盖度查找表（海冰覆盖度每次增加1%）,通过观测值与模拟值的比对得到海冰覆盖度,由该数据集计算得到的北极海冰范围在大部分区域与实际情况相符。该产品虽已进行通道间匹配误差修正和定位精度偏差订正,但由于其搭载的微波成像仪（Microwave Radiation Imager, MWRI）天线长度有限,造成传感器探测到的地物回波信号相对较弱,难以区分海冰和近岸附近的陆地,影响了该数据集的精度和应用。为解决这一问题,本文基于美国冰雪中心（National Snow and Ice Data Center, NSIDC）发布的海冰产品对FY海冰数据集进行优化,NSIDC产品利用判断矩阵对海岸线附近的像元进行识别,并对误差像元进行不同程度的修正,由NSIDC产品计算得到的北极海冰范围与实际情况更为符合。数据集优化大大提高了FY海冰数据集的精度,研究结果表明,优化后FY海冰数据集与NSIDC产品相关系数高达0.9997,且二者日、月、年平均最大海冰范围偏差仅为3.5%、1.9%、0.9%,且FY海冰数据集优化过程对其较好的空间分异特征无明显影响。该数据集可正确地反映北极海冰范围及其变化情况,且海岸线附近海冰的分布情况更准确,可为北极海冰变化研究提供可靠的基础数据。     

Analysis of the Change of Comfort Index over Yunnan Province Based on Effective Temperature

The Effective Temperature (ET), which considers the aggregate effects of temperature, relative humidity and wind speed to describe the human thermal sensitivity, was employed to investigate the change of thermal conditions over Yunnan Province in China during the period of 1961-2014. The observation data used in the study is the high resolution gridded daily scale dataset CN05.1. The results show that over the northern part of the Province with high elevation mountains, colder temperature, lower relative humidity and stronger wind speed prevail, which leads to the lower ET values there. Opposite conditions are found over the low elevation areas in the south. An overall warming and decrease of both relative humidity and wind speed are observed in the latest decades in the whole Province, resulting in the general increase of ET over the region. Analysis based on the different assessment scales of ET shows that, more cold/extreme cold days and cool days exist in the north, while the cool days and comfortable days are mainly distributed in the south. General decrease of cold/extreme cold days is found over the region. An increase of the cool days in the north and decrease of it in the south, significant increase of the comfortable days, and increase of warm and hot/extreme hot days over portions in the south are reported. More climatic favorable days are found in all of the four seasons. Within the climate change context, the significant reduction of cold/extreme cold days and increase of climatic favorable days indicate that the climate in Yunnan Province so far tends to be more favorable for the human beings.     

采用镶嵌数据模型建设与浏览地理国情影像库

针对传统栅格数据模型管理地理国情普查影像成果数据存在的问题,通过分析镶嵌数据集模型的特点以及海量影像数据分级、分层、分块的存储机制,结合镶嵌数据集模型进行海量遥感影像数据管理的一般流程,阐述了影响镶嵌数据集入库速度和浏览性能的几个主要因素,并对这些主要参数的调优方法进行了分析及实验验证。     

Effect of input data in hydraulic modeling for flood warning systems

The main objective of this study was to quantify the error associated with input data, including various resolutions of elevation datasets and Manning’s roughness for travel time computation and floodplain mapping. This was accomplished on the test bed, the Grand River (Ohio, USA) using the HEC-RAS model. LiDAR data integrated with survey data provided conservative predictions, whereas coarser elevation datasets provided a positive difference in the travel time (11.03–15.01%) and inundation area (32.56–44.52%). The minimum differences in travel time and inundation area were 0.50–4.33% and 3.55–7.16%, respectively, when the result from LiDAR integrated with survey data was compared with a 10-m DEM integrated with survey data. The results suggest that a 10-m DEM in the channel and LiDAR data in the floodplain combined with survey data would be appropriate for a flood warning system. Additionally, Manning’s roughness of the channel section was found to be more sensitive than that of the floodplain. The decrease in inundation area was highest (8.97%) for the lower value of Manning’s roughness.     

基于特征压缩激活Unet网络的建筑物提取

自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出一种卷积神经网络SE-Unet,以U-Net网络结构为基础,在编码器内使用特征压缩激活模块增加网络特征学习能力,在解码器中复用编码器中相应尺度的特征实现空间信息的恢复;并使用dice和交叉熵函数复合的损失函数进行训练,减轻了建筑物提取任务中的样本不平衡问题。实验采用了Massachusetts建筑物数据集,和SegNet、LinkNet、U-Net等模型进行对比,实验中SE-Unet在准确度、召回率、F1分数和总体精度 4项精度指标中表现最优,分别达到0.8704、0.8496、0.8599、0.9472,在测试影像中对大小各异和形状不规则的建筑物具有更好的识别效果。