伪卫星关键技术分析

对伪卫星实际应用中所面临的几项关键技术进行了论述,并重点研究了伪卫星空中基站的自身定位问题。从陆地上空伪卫星和海上伪卫星两个方面进行了仿真计算,分析了其几何精度因子随定位星座布局变化的规律,设计了最终的定位方案。     

ENVISAT-1卫星测高数据编辑标准的研究

介绍了环境卫星(ENVISAT-1)的基本情况及其主要技术参数,在借鉴其他卫星测高数据编辑标准和大量统计基础上,制定了ENVISAT-1卫星的数据编辑标准,包括冰标志和S波段异常的确定,并给出了各改正项合理的限值。     

Quantizing and analyzing the feature information of coastal zone based on high-resolution remote sensing image

1Introduction With the development and application of remotesensing technology, people fromthe international re-mote sensing community have realized the issue thatwe have immoderately emphasized characteristics ofvast volume data and great detail of remot…     

山东省近50年海洋气象灾害特征分析

本文通过大量的文献和资料查阅,系统的统计分析了近50a山东省沿海及责任海区海雾、风暴潮、风暴海浪、海冰等几种主要海洋气象灾害的海洋、气象及分布特征和灾害情况,进一步分析了它们的变化规律和产生原因,为海洋气象业务、服务、科研提供有益的参考。     

东南极格罗夫山GPS控制网的布设与数据处理

为了给中国南极野外考察队提供DEM卫星影像图,在2002/2003年南极度夏期间,中国第19次南极考察队的大地测量工作者,在东南极Grove山地区,进行了地面控制测量。在覆盖面积达8000km~2的2000多米高的内陆冰盖高原区,在直升机和雪地车的支持下,利用Trim- ble4000ssi GPS接收机,与中山站GPS跟踪站联测,测量了7个GPS控制点,并埋设了永久性测量标志。数据处理采用GAMIT/GLOBK软件解算,获得了较好的定位精度,能够满足该地区制图所需。     

遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型.     

科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

毛乌素沙地植被水分利用效率的时空格局

水分利用效率（WUE）是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标,明晰其动态变化规律有助于判断区域植被生态建设是否与当地的自然条件相适应。利用基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型得到的植被净初级生产力（NPP）数据和MODIS系列产品中的蒸散发（ET）数据,估算了2001—2016年毛乌素沙地植被的WUE,并探讨了其时空演变特征及与气象因子的关系。结果显示：（1）WUE的多年平均值为0.62 gC·mm^-1·m^-2,空间上自东向西递减,在不同植被类型间表现为栽培植物>灌丛>草甸>草原>荒漠;（2）WUE以0.009 gC·mm^-1·m^-2·a^-1的速率上升,东部地区变化尤为显著,NPP的快速增长是WUE呈增加趋势的主要原因;（3）WUE与各气象因子的相关程度由大至小依次为太阳辐射、降水量、风速和气温,分布在西部地区的荒漠植被WUE受气象因子影响最小。经过一系列生态建设工程的治理,毛乌素沙地大部分地区自2001年以来NPP和WUE均呈增加趋势,即生态系统在变“绿”的同时还实现了水分的高效利用,有利于当地生态环境的健康发展;但在水热条件较差的中西部地区,新建设的植被生长缓慢且导致蒸散发产生强烈变化,使WUE呈减少趋势,暴露出植被建设规模与水资源承载能力不匹配的问题,需引起格外重视。     

Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.     

BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理

针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。