多源DEM融合的高差拟合神经网络方法

本文侧重于介绍智能化摄影测量机器学习的高差拟合神经网络方法。观测手段和处理方式等限制导致全球高质量无缝DEM数据的缺乏,进而制约了它在水文、地质、气象及军事等领域的应用。本文提出了一种基于高差拟合神经网络的多源DEM融合方法,尝试融合全球DEM产品SRTM1、ASTER GDEM v2和激光雷达测高数据ICESat GLAS。首先,根据ICESat GLAS的相关参数及与DEM数据的高程差值,结合坡度自适应的思想设置高差阈值对ICESat GLAS进行滤波,剔除异常数据点。然后,以ICESat GLAS数据为控制点,利用神经网络模型拟合ASTER GDEM v2的误差分布。以地形坡度信息和经纬度坐标作为网络输入,ICESat GLAS和ASTER GDEM v2的高程差值作为目标输出,训练得到预测高差,将其与ASTER GDEM v2高程值相加即可获得校正结果。最后,引入TIN差分曲面的方法,利用校正后的ASTER GDEM v2高程值对SRTM1的数据空洞进行填充,融合生成空间无缝DEM。本文通过随机选取数据进行真实试验,对模型进行了精度验证,并给出了处理结果的定量评价和目视效果。结果表明,不论是空洞还是整体区域,本文方法相比其他DEM数据集和其他方法的处理结果都能够在RMSE上表现出优势,同时,本文提出的方法能够有效克服ASTER GDEM中异常值的影响,得到空间无缝DEM。     

基于复杂适应系统理论的旅游地空间演化模式——以皖南旅游区为例

根据复杂适应系统理论,旅游地由主体系统、旅游吸引物系统、旅游服务设施系统和外部环境系统四个部分组成,通过多个适应性主体相互作用而形成的复杂适应系统。论文选择皖南旅游区为案例地,探讨了其空间演化过程。结果显示：① 1979-1990年是空间聚集体形成阶段,以黄山和九华山为核心的旅游吸引物逐步得到开发利用并形成规模“聚集”,旅游空间结构开始呈现集聚发展特征。② 1991-2000年为空间聚集体增长时期,黄山景区和九华山景区进一步发展,旅游设施进一步完善,同时西递、宏村景区的快速发展推动新的空间聚集体形成,空间聚集体的规模和数量同时增长。③ 2001年以来,皖南进入空间集聚体涌现阶段,主体之间的非线性相互作用加强,多种新兴发展要素涌现;新兴发展要素和传统发展要素共同催生了文化旅游、度假旅游和乡村旅游等新的旅游产品,推动皖南旅游区空间演化发展。未来,旅游需求的多元化将推动皖南旅游资源的多样化、全域化的利用,文化性、生态性、乡村性的观光和休闲度假旅游将成为皖南旅游发展主流方向;高速铁路、高速公路等快速交通网的建设将加强皖南与长三角地区的联系,皖南将以全域旅游方式,整体融入长三角区域旅游发展之中,成为长三角旅游区重要的组成部分。     

直立折叶板开孔式沉箱之消波特性初期研究

提出一种新型导流式消能结构物的观念,在长方形开孔的内侧加装折叶板,并保留下侧泄水孔。借由波浪及水流运动与折叶板开阖的互动关系,于波峰作用时,推开折叶板让水流进入结构物体内,而在波谷作用时,向外排出的水体力与折叶板重量让折叶板闭合,阻止水流由原路径排出,而改道由下方排水。以水工模型反射率实验方式证明此种新型结构物的消波效果:在设定模型缩尺1/36下,造波周期0.8~3.0s间的反射率均在0.6以下,其中1.0~2.8s都在0.4以下,而1.3~2.5s则都在0.2以下。所以本新型结构物有益于削减港内长周期的波动现象。     

2001-2010年非洲大气PM2.5污染浓度空间格局演化

基于NASA的全球大气PM2.5年均污染浓度栅格数据,通过对非洲行政边界矢量化、分区统计各国大气PM2.5浓度均值及建立空间数据库,利用重力模型、ESDA模型及GIS空间统计分析方法,对非洲52个主要国家（地区）2001 – 2010年间的大气PM2.5污染浓度时空格局特征演化进行探究,并依据时间序列特征将研究对象划分为8类。研究结果表明：（1）2001-2010年非洲大气PM2.5污染浓度大致呈现“中间高、南北低;西部高、东部低”的空间特征;其中高值区集中分布在非洲西部几内亚湾附近的尼日利亚、刚果与喀麦隆等国家,低值区则广泛地分布在北非、南非以及非洲东南部印度洋沿岸地区或岛屿。（2）基于ESDA模型的空间自相关分析发现PM2.5浓度“高-高”热点区主要集聚在几内亚湾附近主要国家,“低-低”冷点区集中在东南部印度洋沿岸的南非、莫桑比克与马达加斯加岛。（3）时序上2001-2010年非洲PM2.5年平均污染浓度呈现明显下降趋势,其中32个国家（占研究区总数的61.54%）2010年PM2.5污染年均浓度低于2001年。（4）从自然环境条件及社会经济因素两方面浅析其空间格局主要成因：几内亚湾沿岸是非洲PM2.5污染最严重的地区,因其人口稠密且高度依赖石油产业;非洲东南部地区PM2.5污染最轻,得益于其良好的自然环境条件及低污染的支柱产业。     

顾及林区植被穿透率的多源DEM数据精度评价

随着现代遥感观测技术的不断发展,目前已经有多个版本的公开高程数据集。然而,在林区,由于植被对电磁波的遮挡或吸收作用,遥感手段探测得到的高程不能反映真实的地表信息,存在系统偏差的影响。为了分析多源DEM产品在林区高程偏差的特性,本文选取了美国马里兰州和索诺马县为研究区域,对比不同地形、不同林区类型条件下雷达DEM产品SRTM1、TanDEM-X 90和光学DEM产品AW3D 30与裸地参考高程3DEP的差值,得到3类高程产品的林区穿透率,并结合林区类型、植被冠层高度、冠层覆盖度和坡度等辅助数据进行差异分析。结果表明,SRTM1、TanDEM-X 90和AW3D 30中,C波段雷达探测数据SRTM1的整体林区穿透率最大,尤其是在马里兰州常绿针叶林,其整体穿透率可达0.771;而基于X波段雷达观测的TanDEM-X 90和光学数据AW3D 30的林区穿透率相当。3类高程产品在针叶林中的林区穿透率大于在阔叶林中的林区穿透率,且林区穿透率均随着冠层覆盖度的增加而减弱,其中TanDEM-X 90和AW3D 30的林区穿透率减弱幅度较大。除探测波长影响外,主要原因是TanDEM-X 90和AW3D ...