延安市自然资源监管“一张图”应用实践

自然资源监管是自然资源管理工作的重要内容。本文以延安市自然资源监管“一张图”系统为例,阐述了该系统的建设内容、应用情况及存在问题。系统梳理并建立了延安市自然资源数据目录体系,集成了土地利用监测分析、水源涵养评估等专题监管分析模型,搭建了云环境,以满足潜在的计算和存储性能扩展需求。系统为延安市自然资源监管提供了信息化支撑,也为今后开展更为深入的监管服务奠定了基础。     

雷达影像地表形变干涉测量的机遇、挑战与展望

随着合成孔径雷达(SAR)卫星的不断发射,合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)得到前所未有的发展机遇,同时也面临诸多挑战。本文首先简要介绍了SAR卫星发展现状与InSAR技术的基本原理,并系统梳理了干涉图堆叠(InSAR stacking)、小基线集干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)、永久散射体干涉测量(persistent scatterer InSAR,PS-InSAR)、分布式散射体干涉测量(distributed scatterer InSAR,DS-InSAR)和分频干涉测量(split-bandwidth interferometry,SBI)等先进InSAR技术的优缺点。在此基础上,指出目前InSAR技术面临的主要挑战(相位失相干、大气延迟、相位解缠、几何畸变和多维变形测量)及相应的解决方案。进一步从地震、火山、滑坡、地面沉降、冰川运动、人工建构筑物位移变形及大气水汽含量估计等不同的应用场景分析了InSAR技术的应用现状和存在的缺陷。最后,展望目前InSAR的发展趋势,随着更高空间分辨率,更高时间分辨率,更轻小化SAR卫星的不断发展,InSAR技术将会被应用到越来越多的新场景,激励我国雷达影像干涉测量更快发展。     

灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。     

基于3S技术的土地批供用监测调查平台

为集约节约利用土地资源,核实城镇批供用地的实际利用情况,采用3S技术建立土地批供用监测调查平台。以获取的周期遥感影像数据为基础,结合批供地矢量数据,制定批供用图斑分类标准,分析城市区域范围批供地周期内使用情况,统计城镇内闲置地数据,为社会经济发展提供数据支持,对土地资源信息化管理具有现实意义。     

基于三维激光扫描技术的古塔变形监测

为探究传统变形监测方法难以满足古塔全部形变特征的解决办法,本文以铜川市延昌塔为研究对象,采用三维激光扫描技术获取塔体点云数据,利用Geomagic软件进行建模,利用Matlab软件拟合计算塔的倾斜变化状况。结果表明:2015—2019年,延昌寺塔各层存在不同程度的扭转现象,古塔整体偏移基本上保持不变,变化趋势基本稳定。三维激光扫描技术获得多期监测数据分析得出的古塔变化趋势与实际吻合,方法可行,精度较高。研究成果以期为同类项目的开展提供参考和技术支持。