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随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别(地图感知)和地图图像潜在语义的分析(地图认知)才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。
无人机作为一种新兴的低空遥感平台,具有多种类型的平台和载荷。尽管南极的自然条件严酷,无人机的应用范围仍涵盖了南极基础和应用科学的诸多领域。首先,论述了南极的环境条件对操作无人机的特殊影响,包括气象、电磁场、光照等因素。然后,对目前无人机在南极考察与科学应用中的研究现状做了系统的检索,在收集到的104篇全部相关资料中,梳理了发表时间、主流的期刊、研究区、国家与研究机构等内容,分7个主要应用领域综述了代表性文献,具体包括航空、大气、海冰与冰山、冰川、地貌与地磁、生态‐植被、生态‐动物, 并全面回顾了中国南极科学考察中的无人机发展历程和重点成果。最后,总结南极无人机应用领域研究的不足之处,并阐明了未来发展趋势和建议。
针对当前地址匹配方法严重依赖分词词典、无法有效识别地址中的地址元素及其所属类型的问题,提出了使用深度学习的中文地址解析方法,该方法能够对解析后的地址进行标准化和构成分析以改善地址匹配结果。通过对地址的不同词向量表示及不同序列标注模型的对比评估,结果表明,使用双向门递归单元和双向长短时记忆网络对中文地址解析差别较小,稀疏注意力机制有助于提高地址解析的
研究影响寻路行为的人为因素,对于提升智能导航服务的用户体验具有重要意义。从心理旋转、抽象推理、空间短时记忆和空间感知4种能力出发,设计空间认知对照实验,探究空间认知能力与寻路绩效之间的相关性。研究结果表明:(1)4种空间认知能力之间弱相关,且按空间尺度部分分离。相同尺度空间的认知能力,即心理旋转能力和抽象推理能力、短时记忆能力和空间感知能力的相关性较强,不同尺度空间的认知能力相关性较弱。(2)心理旋转能力和抽象推理能力对寻路绩效有较高的拟合显著性水平。考虑多因素联合作用,虚拟场景中,心理旋转能力对寻路绩效影响最大,空间感知能力影响最小;真实场景中,空间感知能力对寻路绩效影响最大,短时记忆能力影响最小。(3)寻路表现具有显著的场景效应,在虚拟和真实场景中各项能力因子对寻路绩效拟合的决定系数明显不同。该研究结果为基于虚拟场景的行人导航研究的有效性提供了实证参考,也可为设计顾及人因的导航服务提供依据。
交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART(classification and regression tree)分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机(support vector machine, SVM)分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。
随着城市化进程的不断加快及暴雨等极端天气的时有发生,道路积水问题愈发严重,影响了市民的出行和城市正常运行,因此有必要对道路积水信息进行动态可视化,而数据的集成与管理是从多源数据到道路积水信息的关键一环。为了更加直接有效地表达道路积水信息,提出了面向城市内涝动态预警可视化的多源时空数据集成与管理方法,构建了道路积水时空数据模型,探讨了积水数据与道路数据的匹配方法,并设计了面向道路积水动态预警的原型系统,实现了道路积水深度的提取与发布。以南京市主城区某区域对该方法进行了实验案例分析,实验结果表明,提出的数据集成与管理方法在进行道路积水可视化时具有一定的可行性。
在当前地理信息系统应用中,人物信息的时空解读非常重要,有助于地理研究者生成多种类型的专题地图,实现相关地理内容的表达。在分析现有人物数据模型特点的基础上,结合地理应用需求和信息提取技术的发展现状,提出了一种突出人物时空特征的经历信息模型。以网络百科数据为例,实现了模型中各要素的提取,有效解决了事件描述识别和位置信息提取两个重点问题。测试和分析结果表明,该事件描述的抽取方法具有较强的实用性,而位置信息提取方法在标注语料有限的情况下,也取得了一定的效果,得出了较好的实验结论。
借助具有强大符号运算功能的计算机代数系统Mathematica,推导了地图投影学中等距离纬度、等角纬度、等面积纬度与地心纬度之间的正反解直接展开式,并将式中的系数统一表示成关于椭圆偏心率e和椭球第三扁率n的幂级数形式。与以往反解方法不同的是,采用符号迭代法进行以地心纬度为变量的等距离纬度、等角纬度、等面积纬度的反解,并使用最大差异值作为衡量精度的标准。算例分析表明,以地心纬度为变量的常用纬度展开式在结构和形式上与以大地纬度为变量的辅助纬度保持一致,基于第三扁率n的幂级数表达式具有更紧凑的形式和更好的收敛性,其直接展开式的精度分别优于(1×10-8)″和(1×10-10)″,可以满足大地测量和地图投影精密计算的需要。
为满足新建射电望远镜在单站或多站联合进行的深空探测或射电天文观测对中心坐标精确测定的要求,提出一种利用已知精确中心坐标的望远镜作为参照物,测量地平式射电望远镜中心点坐标的方法和测量数据处理方法。这一方法对场地和设备的要求较低,能够得到毫米级或亚毫米级的位置精度。尤其适合对天线阵列的中心位置进行测量。对国家天文台密云观测站的40 m射电望远镜进行了中心坐标测量,位置均方根误差为2.312 mm,满足了后续的观测工作对其位置的需求。
为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,首先,采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换,获取独立的主成分特征参量;然后,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性;最后,借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系,完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明,该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性,为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。
长江口水域地形地貌研究对河道治理建设、水上交通运输等人类社会经济活动具有重要意义,而建立高精度的无缝深度基准面及其与其他垂直基准间转换模型将直接影响到水陆交界区高精度地形地貌数据的获取及统一综合管理与分析。为此着重研究了基于三维潮波运动数值模拟、海面地形和大地水准面3种手段联合的河口水域无缝深度基准面构建及其与其他垂直基准间转换模型,并在长江口南支这一典型河口水域进行了建模实验和模型精度评估分析。结果显示,垂直基准转换模型中误差为12.4 cm,与现场长期潮位站实际观测结果比对分析得垂直基准转换模型误差绝对值均值为24.2 cm,尽管大于模型中误差估值,但仍满足国际水道测量规范对测深中垂向最大不确定度的要求。
断裂构造研究是重力解释的一项重要工作,与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先,比较多种重力梯度边界识别方法,包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法,分析它们的优缺点。通过对比分析,传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅,当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷,而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次,利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置,得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断,南海断裂以北东走向和北西走向为主,北东东、北西、东西和近南北走向为辅。
针对传统中位数绝对偏差(median absolute deviation,MAD)方法在探测钟差粗差方面的不足,提出一种改进的MAD钟差粗差探测方法。以一次差分数据为研究对象,通过深入分析传统MAD方法的工作原理,发现传统MAD方法的数学模型表达存在歧义。在优化探测模型结构的基础上,基于岭回归的基本原理,生成动态MAD,有效克服了部分具有显著趋势变化特征的钟差一次差分数据对粗差探测的干扰。使用国际全球卫星导航系统服务组织提供的GPS精密钟差数据进行了实验,并与传统MAD方法进行比较,结果表明,所提方法相较于传统的MAD方法在粗差探测准确率和查全率方面具有明显优势,实际应用价值较高。
准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比,既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能,又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据,测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果,对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明:(1)植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息,是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。(2)山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响,需要选择合适的滤波器进行去噪。(3)曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性,其中,阈值法和导数法提取的物候数值相近,开始期与人工观测的返青期一致性较好,停止期与枯黄期一致性较好;而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近,提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好,停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。(4)20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%,中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合,可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。
为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%(高分二号)、17.08%和23.87%(IKONOS),虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%(高分二号)、17.08%和23.87%(IKONOS),能够有效提高变化检测精度。
针对相机大视场感兴趣目标分辨率不足的问题,提出短基线同轴约束模型并设计主从相机原型, 大视场相机用于监视整个视场,主动相机用于对目标区域进行指向性高清观测。基本过程为:(1)利用短基线同轴约束模型简化相机外参矩阵, 并构建大视场相机与主动相机间的映射关系,通过三角函数计算主动相机初始控制参数;(2)在近距离场景下,对主动相机控制参数进行补偿。实验结果表明,相机只需一次离线标定即可适应各种场景。观测目标与大视场相机距离3~10 m的近距离场景下,目标在主动相机图像中的实际位置与理论位置误差在30像素以内;远距离场景的有效距离内,误差在6像素左右。计算单一目标点对应主动相机控制参数的时间不超过0.2 ms。原型对目标场景、目标深度无依赖性,且用于较远目标观测时相对于其他方法在精度与时效性方面具有较高优势。
提出将标准时频变换(normal time-frequency transform,NTFT)与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合,尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本,对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪,更具有实用性。从中国云南省盈江地区3个台站连续两周的地震记录中截取19 884个地震事件和17 640 个噪声数据作为样本,分别利用CNN模型与NTFT+CNN模型进行3台站与单台站地震信号识别实验。在3台站实验中,CNN模型的地震信号识别准确率为93.10%,NTFT+CNN模型的地震信号识别准确率提升至97.80%,引入NTFT使得识别错误率降低了3倍,表明NTFT+CNN模型可更为有效地识别信噪比低的地震信号。与此同时,CNN模型的训练次数为29,而NTFT+CNN模型训练18次即可达到上述识别准确率,说明NTFT+CNN模型收敛快速且稳定。在单台站实验中,对比考察3种典型噪声情况下的模型表现,进一步验证了NTFT对噪声-地震信号的识别作用与模型结果的正确性。并将NTFT+CNN模型应用于识别美国南加州地震台网公开的地震-脉冲噪声数据,相对于CNN模型,NTFT+CNN模型在识别准确率、收敛速度与所需训练样本数量方面均表现出明显的优势。NTFT为基于神经网络结构的地震信号自动识别提供了新的有效途径。
建立精确预测参考作物蒸散量(ET0)的计算模型对区域水资源规划和灌溉调度设计具有重要意义。聚焦评估多元自适应回归样条模型(multivariate adaptive regression splines,MARS)计算每日ET0的性能。首先,将Penman-Monteith方程计算的ET0作为标准值;然后,利用中国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州伊宁站1996—2015年逐日气象数据,建立14种不同气象参数组合下的MARS模型并计算ET0;最后,将结果与广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)及基于温度、传质、辐射和气象参数的10个经验方程进行比较。结果表明,MARS、GRNN和SVM计算ET0的精度均高于经验方程,整体上MARS性能最好、精度最高,而SVM略优于GRNN。
随着北斗三号完成全球组网以及硬件技术发展,当前地壳形变监测网络全球导航卫星系统( global navigation satellite system,GNSS)接收机正朝着多系统、超高频更新升级。基于陆态网络和青海省连续运行参考站( continuously operating reference stations,CORS)GNSS观测数据,获取2021年青海玛多Mw7.4级地震的同震位移波,并进行了震前精度统计和功率谱密度分析,结果表明,在本事件中,加入了北斗三号的北斗系统位移拾取精度较GPS更优。提高采样率到50 Hz对削弱同震位移混叠效应作用不显著,在10 Hz左右达到饱和。通过对50 Hz同震位移波差分获取到的速度和加速度序列噪声较大,难以利用。综合应用场景和成本考虑,GNSS地震监测采样率最高设置在5~10 Hz即可。
长期的重力变化和地壳形变观测是研究地下物质运动的重要手段。基于武汉九峰地震台2013—2020年的绝对重力和全球卫星导航系统( global navigation satellite system,GNSS)观测数据,计算了长期的重力与地壳垂直形变的变化趋势,并以1年、2年和3年的时间间隔分段,进行线性趋势拟合,分别获得不同时间段的绝对重力变化年变化率、地壳垂直形变以及对应的比值。研究结果表明,武汉九峰地震台长期的重力变化率为0.479 9 μGal/a,地壳垂直形变为-1.2 mm/a。两者的比值为-0.399 9 μGal/mm,与理论值存在一定的偏差,可能与该区域的地下水活动有关。将不同时间段的重力变化与地壳垂直形变的数据展布在一张图中,发现数据点离散分布在不同区域,由此可初步判断地下物质运动的过程,为区域动力学机制解释提供参考。
2022年1月15日汤加火山剧烈喷发产生了波及全球的大气重力波,距离火山8 736~12758 km的所有中国大陆地应变观测站清晰记录到由此产生的短时地表应变变化。应用小波分析方法系统分析了中国近200个地应变观测站记录数据的时空响应与频率特征,主要表现为:由大气重力波激发的短时地表应变变化的持续时间约为1.5 h,其中能量最强的变化集中在前40 min,面应变平均变幅约为186×10-10,呈现出单脉冲起伏状变化,形态具有很强的一致性,具备兰姆波传播属性;短时地表应变变化的平均传播速度约为310 m/s,与大气重力波传播速度基本一致。部分观测站还记录到绕地球一圈后再次到达的大气重力波对地表的作用。这是首次通过大范围布设的高精度地应变观测仪记录到大气重力波作用于地表的痕迹,有助于认识地壳运动和大气圈层相互影响的机制。
随着地震台站数目的增加,以纯人工的分析方式拾取震相到时并编制地震目录越来越难以跟上地震数据积累的速度。近年来,由于现代人工智能技术的快速发展,已经涌现了多个用于完成震相拾取任务的深度学习模型,为高分辨率地震目录的自动化构建提供了机遇。然而,由于缺乏对这些具有不同结构并在不同数据集上训练的模型间严格的对比和测试,这些模型在不同应用场景中的性能和适用性仍然不明确。以2019年加州Ridgecrest地震序列以及2019年四川威远MS5.4地震序列为例,对目前两种的先进震相拾取深度学习模型PhaseNet和EqT (含EqT1和EqT2两套参数)的性能以及通过它们所构建的地震目录的完备性和准确性进行了测试和评估。结果表明,尽管这两个模型最初是使用来自不同地区的数据集进行训练的,在跨区域应用时取得了良好的效果,到时拾取的精度可以达到十几毫秒,与人工分析相当。EqT1模型即便采用低阈值(如0.05)检测,也能保持很高的查准率(对P震相可达96.9%,对S震相可达98.0%),误报少,所构建地震目录的准确性更好;但EqT1的查全率有限,约为75%,检测到的地震数量少于PhaseNet。PhaseNet的拾取效果随阈值选择的不同具有较大的弹性,在采用中低阈值(≤0.5)时相较EqT1和人工目录都能够检测到更多地震,所构建的地震目录具有更好的完备性,但也在一定程度上牺牲了查准率(约为90%) ;采用0.8以上的高阈值,PhaseNet的查准率可以提高到96%以上,达到甚至超过EqT1模型。与EqT1和PhaseNet相比,EqT2模型性能较差,不推荐使用。
2022年1月8日青海省海北州门源县发生Ms 6.9级地震,震中位于青藏高原东北缘祁连-海原断裂中段,属历史地震空区,基于多源SAR遥感数据研究该地震的破裂模式对理解青藏高原东北缘构造变形机制、应变释放过程以及地震危险性评估具有重要意义。首先利用Sentinel-1数据和合成孔径雷达差分干涉测量( differential synthetic aperture radarinterferometry,D-InSAR)技术获取了门源地震的同震形变场,视线( line of sight,LOS)向形变场显示此次地震造成了约22 km长的地表破裂,最大形变约0.75 m;然后基于Sentinel-2卫星数据,利用光学影像配准和相关技术获取了本次地震的东西向同震形变场,最大同震位移达2.5 m;最后基于均匀弹性半无限位错模型,以LOS向形变场为约束反演了断层的滑动分布模型。结果显示,门源地震是一次典型的左旋走滑型地震,地震破裂主要集中在0~10 km深度范围,最大滑动量3.25 m,滑动角10.44° ,对应深度4.89 km。反演给出的矩震量为1.07×1019 N· m,对应矩震级Mw 6.6。结合野外考察和地质资料,初步判定发震断裂为冷龙岭断裂,并引起托莱山断裂发生同震滑动。同震库仑应力结果显示,冷龙岭断裂东段和托莱山断裂西段应力状态为加载,未来具有发生强震的风险。
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术在大坝、桥梁、滑坡等形变监测领域应用广泛。本文针对传统监测方法需要架设基准站,导致监测成本增加的问题,提出一种基于虚拟参考站的GNSS变形监测方法,利用现有CORS (Continuously Operating Reference Stations)站观测数据虚拟生成VRS (Virtual Reference Station)参考站,代替实体参考站实现高精度变形监测数据。本文利用云南红河洲约30处滑坡监测点进行实验分析,结果表明:当CORS基准站间距小于40公里时,双差对流层和电离层延迟模型内插精度优于1cm,而利用观测时长大于8小时的数据,可以实现平面精度优于5mm,高程方向精度优于1cm的形变监测。
古登堡-里克特震级-频度关系(G-R关系)式中的b值常被用作估算区域应力大小的一个重要指标,对于评估地震发生概率起着至关重要的作用。北京时间2021年5月22日02时04分11秒,青海省玛多县附近发生Mw7.4级地震,这次玛多地震出人意料的发生在巴颜喀拉块体内部,东昆仑断裂以南的次级断裂—昆仑山口-江错断裂上。为了揭示这次玛多地震之前震源区的孕震环境和震后余震的演化,本文首先利用中国地震台网中心提供的2009年1月1日至2021年5月20日的地震目录,目录包括32230个定位良好的事件,完备震级Mc的范围在1.0~1.3,对玛多地震发震前的b值分布和变化进行了研究。研究发现:在2021年5月22日之前,玛多地震主震区b值最低,表明震源区存在明显的应力积累;从震源区震前b值的时间序列来看,b值也呈现下降趋势,该发现也可以作为今后判定块体内部大地震主震临近的重要依据。最后,利用震后的余震序列计算了断层周边的b值变化,发现早期的b值变化对后期余震的发生位置预测具有一定的指导作用。
城市化加速发展,交通拥堵已成为全球大城市面临的共同难题。高效、准确的分析与发现交通状态与影响因素的空间变化关系,是优化道路交通要素配置的重要基础。提出了地理加权回归城市道路时空运行态势空间网格化计算方法( Road Grid Geographically WeightedRegression,RG-GWR),首先以两种尺寸网格嵌套的“九宫格”计算区域路网承载力比率Q,识别出路网配置不均衡区域;然后结合实况交通态势,以地理加权回归模型,计算单元网格的交通时空运行态势影响异质性参数及其回归关系,得到基于网格的邻近区域路网交通要素配置配比,实现以“九宫格”为单元的路网要素优化配置。以成都市为例,构建了3km×3km、1km×1km、1/3km×1/3km三种尺寸空间网格,形成多级叠加的“九宫格”模型,计算提取了两种级别九宫格模型区域承载力参数Q,结果与高德实际路况匹配度分别达到62.5%与87.5%;构建RG-GWR网格模型,不同时段交通态势拟合度达到80%以上。结果表明,本文从空间角度分析道路交通均衡配置高效、可行,具有服务于智能化平台的广阔前景。
深入研究空间点格局分析方法,探讨Ripley’s K函数应用问题,梳理其边界效应改正的定义,综合考虑随机模拟动态性、参数定义合意性、边界改正算法可靠性,以判定各类边界改正算法的相对优劣。研究发现,蒙特卡洛模拟对空间点格局分析产生一定影响;受困于动态性难题,基于商业软件的空间点格局分析结论随着算法运行而改变,具有一定的不确定性;基于GIS技术的边界改正算法更具优势,它把矩形研究区一般性要求,推广至任意多边形,使Ripley’s K函数估计更稳健。
在大地测量领域中,现有的处理不等式约束的方法大多都是基于加性误差的模型,包括高斯马尔科夫模型和变量误差模型,鲜有对于加乘性混合误差模型处理方法的研究,为了拓展附有不等式约束的加乘性混合误差的方法,基于最小二乘原理并应用零权和无限权的思想,本文通过约束条件构建了一个惩罚函数,推导了在不等式约束下加乘性混合误差的一种简单迭代解法,分析了简单迭代解法在加乘性混合误差模型中的缺陷,在原有方法的基础上在惩罚项前加入了一个随迭代次数增加而增加的惩罚因子。通过算例评估分析可知,改进后的简单迭代法能够有效解决原有方法用于处理附有不等式约束的加乘性混合误差模型时不收敛的问题。另外,通过对比其他方案可知,该方法能够得到更好的参数估值,证明了该方法的有效性。同时,该方法结构简单,易于实现,能够适用于大批量的数据处理。
近年来,卫星大地测量技术的快速发展为精确测量地壳形变和断层行为提供了前所未有的多维观测数据。它和地震学的结合,使得对于地震周期形变监测的时空分辨率大大提升,为更加深入地研究地震周期过程及机理提供了一个窗口,地震大地测量学应运而生。它能够对地壳运动进行定量描述、对断层活动进行精准建模,从而为我们洞悉整个地震周期过程的应力应变演化提供科学依据,同时为评估地震危险性、实现地震预测预警提供科学指导。文章以卫星大地测量观测探究断层形变为主线,分析了断层处于地震周期不同阶段的运动学特征(震间、同震和震后),回顾了地震大地测量学在震源物理方面的一些重要发现。研究表明利用卫星大地测量数据判定断层所处地震周期的阶段是实现地震预测的可行性思路。谨以此文作为对陈鑫连先生在相关领域开创性贡献的纪念。
揭示与地震孕育过程相关的变形场特征是判别地震孕育阶段及地震危险性的一个重要途径。收集汶川MS8.0地震震中区汶川台自2002年10月至至汶川地震前的地倾斜观测数据,利用小波分析方法和分段拟合方法,提取了震前地倾斜变化的阶段性特征;利用2001年以来全球卫星导航系统( global navigation satellite system,GNSS)站坐标日解数据,计算了震中附近的泸州GNSS站与周围GNSS站间基线,通过基线变化与区域地震的Benioff蠕变结果的对比,发现了二者的协同性特征。分析结果表明,2004年底汶川台地倾斜速率出现显著下降,西向倾斜速率由230 ms/a减少到130 ms/a;2007年初至发震前减少到60 ms/a;2007年底至发震前未出现指数型加速变化。广州-泸州GNSS基线在2005年初开始的加速缩短异常与Benioff蠕变亏损异常具有较高的相关性,相关系数为0.89;该基线加速缩短持续时间约2.5 a,对应地震的震级估计为7.9级,与汶川地震震级相当,反映了其与汶川地震的应变积累具有一定的相关性。2004年苏门答腊MS8.9地震的发生对川滇地区应力应变场影响较为显著,对汶川地震的孕育发生起到了加速作用。研究结果对于认识地壳形变观测的意义及创新地震预测思路具有参考意义。
为评估北斗卫星导航系统( BeiDou navigation satellite system, BDS)监测中国大陆地区地壳变形的技术能力, 利用 GAMIT/GLOBK 软件处理了 2017—2019 年中国大陆构造环境监测网络 23 个基准站的全球定位系统( global positioning system, GPS)与 BDS 双模观测数据。结果显示,北斗二代导航卫星的水平和垂向单日测站定位精度分别为 5~7 mm 和 13mm, 基线相对定位精度水平分量达到 3~4 mm+(1~2)×10-8, 水平位移速度测定精度约为 0.6mm/a。 北斗二代的精密定位水平大致与 20 世纪 90 年代初 GPS 相当,可用于测定大尺度的板块运动及板内变形,但受卫星星座和定轨精度限制,尚还不能准确反映季节性变动状态。作为对现有 GPS 监测的补充,可将基准站 3 年尺度的地壳运动监测精度最多提高 20%。
在多基线立体影像 MVLL 匹配过程中,将物方空间点沿地面铅垂线上的准确高程搜索,等效至像方空间沿核线方向上的准确视差搜索,进行影像匹配测度计算与物方半全局约束优化,获取整体最优条件下的多基线立体影像匹配结果,实现半全局约束下的多基线立体影像 MVLL 匹配。采用多类型地形特征与局部区域影像进行匹配实验与对比分析,实验结果表明,本文方法能够对多类型地形特征的物方空间匹配测度进行优化,获取更加可靠的匹配结果,具有更高的影像匹配性能。
观测信息随机模型在参数估计、质量控制和精度评定过程中具有重要作用,准确的观测信息随机模型是北斗精密定位的基础。首先,利用简化的Helmert方差估计方法估计北斗三号卫星观测信息精度,并拟合模型系数;然后,利用全局检验和ω检验对基于分段函数、正弦函数、余弦函数和指数函数的随机模型进行统计检验,分析随机模型统计特性;最后,利用精密单点定位(precise point positioning,PPP)检验各随机模型对定位性能的影响。实验数据表明,北斗三号卫星的伪距和载波相位观测值精度均与高度角相关,且观测类型不同,相关程度不同;基于指数函数的随机模型在拟合误差、全局检验和ω检验中均表现出最优的性能,全局检验浮点解和固定解误警率仅为5.1%和4.9%,ω检验伪距和载波相位最大误警率分别为5.8%和6.8%,PPP收敛时间最短,定位精度最高。基于指数函数的随机模型能够准确描述北斗观测信息精度,提高北斗三号卫星精密定位结果的精度和可靠性。
为进一步提高传统重力地质法(gravity-geologic method,GGM)反演海底地形的精度,顾及海底地形非线性项对GGM进行改进。采用改进的GGM反演了中国南海地区空间分辨率为1'×1'海底地形模型,并利用船测水深检核点对反演结果进行了精度评定,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,忽略海底地形非线性项会在起伏约2 km的山区引起约50 mGal偏差;改进的GGM能有效地从短波重力异常中恢复海底地形的非线性项;获取的海底地形结果与ETOPO1、SIOV23.1及传统GGM反演模型相比具有最高的精度,与检核点差异的均方根为130.4 m;与传统GGM法反演结果相比,改进GGM获得的结果在黄岩海山链附近精度提高10.8 m,在中沙群岛附近精度提高4.7 m。
确定秦岭地区准确的均衡异常与垂向构造应力对认识该地区深部构造特征、动力学机制等具有重要意义。目前,高精度重力数据是获取均衡异常与垂向构造应力的重要手段之一。采用高精度重力/GPS联测数据,得到秦岭地区的自由空气重力异常与布格重力异常,反演均衡异常与垂向构造应力。研究结果表明,均衡面深度在40~49 km之间,莫霍面深度范围为39~ 48 km,垂向构造应力大小在-28~ 24 MPa之间。秦岭北侧的渭河盆地处于不均衡状态;四川盆地北部的均衡异常与垂向构造应力几乎为零,地壳处于均衡状态;在秦岭出现局部的负均衡异常,表明存在一定的地壳运动。
主要介绍了中国大陆流动重力监测网布局、重力测量数据处理及重力前兆信息提取方法、流动重力监测结果所反映的区域重力场动态变化图像及所揭示的构造活动特征。在大量观测资料的基础上研究了重力异常变化与地震孕育发生关系,以及进行地震预测的研究思路、途径和方法的探索,并积极利用重力观测资料进行地震中期危险性预测研究,及时将研究成果用于震情会商及年度地震趋势预测,为强震预测和年度危险区划定提供了重力学前兆依据。指出了流动重力监测中仍存在的问题,并提出了利用时变重力监测资料推进地震预测研究的设想和思考。
随着北斗三号全球系统的全面建成,其星载原子钟逐渐进入稳定运行状态,对星载原子钟进行性能评估对提升其全球服务性能至关重要。本文建立了星载原子钟频率特性评价指标,然后基于北斗三号卫星多星精密定轨( Multi-satellite Orbit Determination,MPOD)和双向卫星时间频率传递( Two-way Satellite Time and FrequencyTransfer,TWSTFT)钟差数据分析了钟差测定精度以及星载原子钟的频率特性。分析结果表明: TWSTFT钟差的随机噪声水平在0.2~0.25ns,MPOD钟差随机噪声水平均不大于0.02ns;TWSTFT钟差测定精度为0.35~0.42ns,MPOD钟差测定精度为0.1~0.18ns;星载原子钟频率准确度在10-12~10-11量级;氢钟频率漂移性能和长期频率稳定度整体优于铷钟,氢钟30天的频率漂移量均不超过10-13量级,天稳达到10-15量级,而铷钟普遍表现出明显的频率漂移。
增量式运动恢复结构( structure from motion,SfM)已经成为无人机影像空中三角测量的常用解决方案。考虑到无人机影像的特点,增量式SfM在效率、精度和稳健性方面的性能有待提高。首先给出了增量式SfM无人机影像空中三角测量的技术流程,然后从特征匹配和几何解算两个方面对其关键技术进行了综述,最后从数据采集方式改变、大场景影像处理、通信与硬件技术发展、深度学习融合等方向,展望了增量式SfM无人机影像空中三角测量的挑战和后续研究,总结本领域的现有研究,为相关研究者提供参考。
卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始RPC参数投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,极大地提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准试验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在三种影像上达到0.4~0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。
个体驾驶目的地预测在个性化服务推荐、智慧交通等位置服务中具有重要的应用价值,但现有深度学习方法多以高密度采样轨迹点为单位构建出行特征,导致数据冗余、信息增益有限。路口序列可简化道路驾驶轨迹的表达形态,降低训练成本;同时,路口间的转移偏好与当前移动模式隐含路口与目的地间的时空关联关系,能够一定程度上表征个体出行意图,却鲜有研究将其用于目的地预测。为此,提出一种顾及路口转移偏好和当前移动模式的个体驾驶目的地预测方法。该方法1)以路口为单位构建输入特征,利用图注意力机制学习不同时间槽内路口间的转移系数,并结合长短期记忆模型捕获转移偏好长期依赖关系;2)构建时间循环编码与驾驶状态特征,利用长短期记忆模型学习个体当前移动模式表征;3)通过特征交叉与注意力机制实现特征融合,并利用残差网络输出预测。基于深圳市12名私家车司机2019年全年的轨迹数据开展实验,通过与隐马尔可夫、长短期记忆模型、远近距离依赖模型、融合地理语义与位置重要性的长短期记忆模型的精度对比及消融实验,验证了所提方法的有效性;可视化分析了转移偏好在捕获路口间空间关联关系中的作用,并探讨转移路口数量设置对预测精度的影响。
近地表气温(简称气温)是陆-气交互过程中重要的变量之一。气象站点稀疏而使得观测到的气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,本研究利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、MODIS、全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)三种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明:三种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS显著优于MODIS和Landsat;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。本研究可以为长时序气温产品估算提供科学参考。
海陆分割对于SAR (Synthetic Aperture Radar)图像海洋目标检测、海岸线提取等任务具有重要意义。针对实际应用中多分辨率SAR图像海陆分割难题,本文提出了一种基于上下文与边缘注意力的海陆分割方法。该方法利用通道注意力机制融合不同尺度和层次的上下文特征,并设计了一个边缘提取支路提供边缘信息,进一步提高了海陆边界的分割准确率。同时,构建了一个基于高分三号卫星数据的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,该数据集涵盖了多个分辨率,包括港口、岛屿等多种海陆边界类型。实验结果表明,本文提出的网络在平均分类准确率和平均交并比两个指标上分别达到了98.18%和96.41%,能够较好地完成海陆分割任务。
北斗卫星导航系统作为复杂巨系统,需要科学完整高效的时频体系总体设计与工程实现。北斗三号系统的时频体系设计,首先通过基于星间链路实现星载钟之间的比对与时间同步,基于星地时间比对链路实现主控站与卫星间的星地时间比对与精密同步,基于卫星双向、地面有线双向时间比对链路实现主控站各分系统之间的比对与精密同步等方法实现北斗系统内部的时间同步,同时基于组合钟组和综合原子时等方法生成北斗系统时间(BeiDou system time,BDT),从而实现北斗系统内的时间建立、保持与同步。然后,通过直接或间接的溯源比对,以及时差监测,实现BDT与其它导航系统时间基准的统一。北斗三号卫星信号的长期监测数据表明,BDT天稳定度达到4.6×10-15,星载钟本地时间准确度达到1.25×10-11,星载钟万秒稳定度达到1.65×10-14,同时BDT相对于其他卫星导航系统的时差保持在50ns以内。经系统运行检验与监测评估,证明北斗三号系统时频体系功能完备、组织架构科学、体系指标先进,能够全面支撑北斗三号的全球服务能力。
在精密单点定位(PPP)技术中,模糊度的正确固定始终是实现高精度定位的重要内容。然而错误的模糊度固定,将导致严重的定位偏差,所以为保证PPP模糊度实现更可靠的固定,对模糊度子集的选取方式进行优化十分必要。为此本文提出了一种将质量控制与施密特正交化(Gram-Schmidt)相结合的PPP部分模糊度固定(PAR)方法。通过选取全球多系统实验网(Multi-GNSS Experiment,MGEX)数据在非差非组合PPP模型中对该方法与高度角选星方法进行对比分析并在GNSS多系统融合条件下进行模糊度固定及定位性能验证,结果表明:基于Gram-Schmidt方法的各天与各站平均历元固定率相比高度角选星方法在静态模式下分别提高了7.74%与11.46%,在仿动态模式下分别提高了7.90%与7.78%。同时,Gram-Schmidt方法的各天与各站的首次固定时间(Time to First Fix,TTFF)相比高度角选星方法在静态模式下分别改善了22.30%与25.42%,在仿动态模式下分别改善了20.44%与19.65%。在GNSS多系统融合PPP模糊度固定方面,多系统融合在收敛时间上相比单BDS效果显著,95%分位数条件下,水平方向收敛时间平均减少20.0 min,高程方向平均减少19.0 min。在定位精度方面,GNSS融合相比单BDS提升效果明显;在95%分位数条件下,水平方向平均改善了1.50 cm,高程方向平均改善了1.12 cm。在非差非组合PPP模型中,采用施密特正交化PPP部分模糊度固定方法可以显著提升模糊度固定性能,改善定位精度。
地图综合是地图制图和多尺度空间数据变换的核心与关键技术。20世纪60年代以来,数字地图数据的自动综合研究逐渐展开并取得了长足的进步,囿于人工智能技术的限制,地图综合的智能解决方法虽有不少成果,但距离真正的智能化、实用化仍有一定的距离。近年来,以深度学习为代表的人工智能技术应用于诸多研究领域并取得显著成效,地图综合的智能化研究也有诸多新的尝试。首先,在归纳自动地图综合研究模式的基础上,阐述了智能地图综合研究的必要性;然后,结合人工智能发展历程回顾智能地图综合研究,梳理和分析了基于传统机器学习与基于深度学习的智能地图综合研究现状,并归纳了地图综合智能化研究的主要方法;最后,围绕地图综合智能化研究中的几个热点问题,探讨了智能地图综合的发展趋势。
受海底地形、开边界驱动水位及底摩擦系数等边界条件的共同影响,当前中国沿岸和近海潮汐场模拟的精度仍显不足。利用精度和分辨率较海图高一级别的水深数据、包含长周期天文气象分潮Sa的由12个主要分潮组成的开边界驱动水位及顾及水深空间变化的底摩擦系数等经优化的边界条件,运行二维潮汐数值模式2D-MIKE21开展了黄海海州湾潮汐场模拟。结果表明,本文天文潮模拟值与海州湾周边6个验潮站1年潮汐表相比,12个主分潮综合预报误差为5.52cm;与中国海域现有潮汐模型CST1中24个随机点位相比,12个主分潮综合预报误差为7.10cm。本文天文潮模拟值和CST1预报值二者与海州湾周边2个验潮站近1个月实测值相比,前者中误差要小于后者。本文为在沿岸及近海开展面向海洋测绘应用的潮汐场模拟提供了新思路,同时也表明通过数值模拟的方式构建天文气象分潮Sa是可行的。
总结分析评述了作者团队在海空重力测量及应用技术研究领域取得的一些有理论意义和实用价值的研究成果,主要涵盖需求论证与顶层设计、观测数据归算与精度评估、测量误差分析处理与分离补偿、地表观测重力向上延拓、航空观测重力向下延拓、海域重力数据模型构建、地球外部重力场逼近和大地水准面精化等8个研究方向,重点从各项关键技术的研究背景、研究思路、难点突破、成果应用前景等几个方面进行了分析和总结,回答了该研究领域涉及理论方法和工程应用的一系列科学问题,为该领域未来发展提供借鉴和参考。
山顶点提取方法决定着山体部位划分结果的正确性和微地形自动分类效率。以高程和等高线为参考提取山顶点方法存在伪山顶点剔除不完全和局部山顶点丢失的问题,依据山顶点邻域坡向呈均匀分布规律提出了基于坡向分布特征的山顶点提取方法,构建了以山顶点为中心的邻域坡向顺时针逐渐递增模型,并以山脊线拟合和深度优先搜索(Depth First Search,DFS)算法的递推思想,剔除提取结果中的伪山顶点。顾及实体DEM地形破碎对提取方法的影响,采用了模拟DEM和实体DEM分别实验和分析。实验结果表明,坡向分布特征法避免了传统基于封闭等高线提取山顶点时主观选取阈值的不确定性;模拟DEM因其连续、光滑,山顶点提取准确率可达到100%,而实体DEM沿用模拟DEM机制因其地形破碎导致不可适性,通过调整坡向分布约束条件可予以改善,实验提取准确率平均可达到96.1%。
地震的同震形变监测对于地震形变特征解释以及直观了解断层的几何特征具有重要意义。对于有地表破裂的大地震,GNSS(Global Navigation Satellite System)技术空间分辨率较低,InSAR(InterferometricSynthetic Aperture Radar)技术由于大的形变梯度会发生相位失相干,均无法获得详细的断层周围形变。基于亚像素互相关技术的光学影像相关和像素偏移追踪能够很好地解决这些问题。本文以2016年凯库拉Mw7.8级地震为例,首先使用哨兵2号数据获取东西向和南北向形变,再使用哨兵1号数据获取距离向和方位向形变。为确定获取三维形变场的哨兵2号光学数据与哨兵1号SAR数据的最佳组合,将这些形变种类进行组合,并使用最小二乘方法计算三维形变。结果表明OIC+POT_As_Des的组合最适合获取凯库拉地震三维形变,各种观测数据类型的结合能够较好地控制三维形变的效果和精度。最后,对凯库拉地震的三维形变进行分析,结果表明该地震在两个不同区域发生了巨大且复杂的地表位移,是一次右旋走滑为主带有逆冲的地震,垂直形变主要表现为抬升。本文的研究成果可以为地表三维形变的研究提供参考。
为了对当前多个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)的广播星历精度进行一个全面的对比分析,本文基于精密星历,利用2014-2018共五年的GNSS广播星历对五个系统的广播星历长期精度变化进行了对比分析,结果表明:五年中全球定位系统(global positioning system,GPS)的广播星历轨道及钟差精度最稳定;格洛纳斯卫星导航系统(global navigation satellite system,GLONASS)的广播星历轨道精度稳定性较好,但钟差精度存在较大的离散度;伽利略卫星导航系统(Galileo satellite navigationsystem,Galileo)得益于具备全面运行能力(full operational capability,FOC)卫星的大量发射及运行,其广播星历轨道、钟差精度大幅度变好,切向轨道、法向轨道与钟差精度已赶超GPS;北斗卫星导航系统(BeiDounavigation satellite system,BDS)广播星历轨道精度离散度较大,钟差精度表现出不稳定现象;准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system,QZSS)广播星历轨道与钟差精度的稳定与离散度是相对最差的。以2018年一年的广播星历对比分析了各个系统广播星历的精度,结果表明当前GPS、GLONASS、Galileo、BDS、QZSS的空间信号测距误差(signal in space ranging error,SISRE)分别为0.806 m、2.704 m、0.320 m、1.457m和1.645 m,表明Galileo广播星历整体精度最高,GPS次之,接下来分别是BDS、QZSS和GLONASS。只考虑轨道误差贡献的SISRE分别为0.167 m、0.541 m、0.229 m、0.804 m和0.675 m,表明GPS广播星历轨道精度最高,其次分别是Galileo、GLONASS、QZSS和BDS。GPS卫星广播星历中新型号卫星的钟差精度总体要优于旧型号的卫星。
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式,广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而,点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战。因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有着重要的理论意义和实用价值。围绕点云压缩中的研究现状、标准框架和评价指标,阐述国内外点云压缩算法研究工作、运动图像专家组(Moving Picture Experts Group,MPEG)压缩标准框架以及几何和属性信息质量评价指标的最新进展,分析比较三种开源点云压缩算法在点云压缩公开数据集下的性能表现,并对点云压缩的主要发展方向趋势予以展望。
针对国土资源不同数据产品间难以有效管理与快速应用的问题,研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30-2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储,建立中国国土资源知识图谱,为中国国土资源数据的管理、快速应用、数据质量评估等提供了一种新的处理框架。提出了以行政区划为单位的土地覆盖数据产品管理、知识提取以及数据获取与更新的新型应用框架,利用基于图的异常数据检索算法探究不同产品间的一致性,并提出了一种基于知识图谱的感兴趣图节点快速检索算法。通过对知识图谱的引入,形成了447 817个节点,447 816条关系的可动态更新的中国国土资源知识图谱,并在覆盖全国的2 875个行政单元中发现了92个区域单元的不同产品数据一致性不足60%,区域产品精度可能存在较大误差,同时使多源土地覆盖数据产品间的信息得到充分利用,缩短了研究者数据预处理的时间,为中国国土资源的知识化管理与应用提供了新思路。
本文利用Sentinel-1A卫星升、降轨影像,在地震位错模型约束下获取了2017年九寨沟Mw6.5地震的高质量三维形变场。首先,利用差分干涉测量技术提取九寨沟地震升、降轨InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)同震形变场;然后,通过"两步法"反演获取该地震发震断层的几何参数和分布式滑动模型,以此为约束,采用方差分量估计算法联合解算九寨沟地震三维形变场。结果表明,九寨沟地震同震三维形变场以水平位移为主,垂向形变较弱;南北向形变呈拉张趋势,断层上盘向南、下盘向北滑动,最大位移分别为-19.81cm和14.38cm;东西向形变不对称性明显,断层上盘西北部向东水平运动,最大位移为18.37cm,下盘东南部向西运动,最大位移不足8cm。南北、东西向形变与6个GNSS(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)台站观测数据进行比较,两者一致性较好且均方根误差较小,分别为1.44cm和1.77cm,表明联合升、降轨InSAR观测和地震位错模型约束构建同震三维形变场方法具有较高可行性,显著降低了大地测量数据不足、InSAR观测对南北向形变不敏感等问题的影响,为地震形变监测提供了更为广泛的应用前景。
由于直线基线具有易于实施管理、与沿岸低潮线变化关联较小,且有利于当事国获得更大管辖海域等优点,广泛应用于沿海国家领海基点选取及基线的确定。本文针对当前直线基线系统中基点选取方法存在的问题,在利用凸壳生成算法确定理想基点的基础上,结合《联合国海洋法公约》对基线段长度的限定,分析了基于备选基点的基线图构建及优化原理,通过基点间通视性判定准则的建立,构建了内水面积最大化原则下的备选基点快速判定及优化选取模型,设计了面向最优基线图生成的备选基点点序确定步骤,提出了一种基线段长度阈值限定的领海基点优化选取算法,实现了“基线段长度阈值限制”和“内水面积最大化”联合约束条件下的备选基点快速选取。实验分析表明:该算法可实现基线段长度阈值限定条件下,优选基点所构基线图多边形面积的最小化(内水面积最大化),且具有较高的算法效率,可为沿海国家尤其是群岛国家领海基点的选取及直线基线的确定提供技术支持。
从地图认知的角度分析了心象地图在一则寻亲成功事件当中的重要作用。首先明晰了地图认知的空间认知、心象地图、认知制图等基本概念,阐述了心象地图在高俊院士提出的地图学三角形模型中的位置和作用;然后对该案例中寻亲者和被寻者双方的认知过程进行细致的实证分析;最后探讨了访谈中的三个地理空间认知问题:地图工具对空间认知阶段的适应性差异,心象地图匹配的空间尺度和时间特征,以及认知主体的知识经验对认知结果自上而下的影响。提出地理空间认知在脑科学和人工智能研究的推动下稳健进入新时代的发展趋势。
随着北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)的建设和完善,更多的北斗在轨卫星开始提供全球性的定位、导航、授时服务(positioning,navigation and timing,PNT)。为了验证北斗系统整体精密单点定位-模糊度固定(precise point positioning-ambiguity resolution,PPP-AR)的效果,本文基于全球分布的测站2020年8月1日至8月31日共31天的观测数据进行GPS、BDS双系统相位小数周偏差(fractionalcycle bias,FCB)估计并对其中北斗三号(BDS-3)卫星FCB产品时变特性进行分析。结果表明,大部分BDS-3卫星宽巷FCB在31天内保持相对稳定,变化小于0.2周,窄巷FCB在一天之内的变化小于0.1周。利用估计的FCB产品进行动态和静态PPP-AR解算。单BDS-3静态PPP-AR的历元固定率可以达到89.8%,东、北、天三个方向的均方根误差(root mean square,RMS)分别为0.94cm、0.73cm和1.39cm,动态PPP-AR的历元固定率为83.9%,三个方向的RMS分别为1.99cm、1.70cm和3.28cm。
国家多期一等水准网成果是研究中国大陆地壳垂直运动的宝贵数据。综合利用国家三期一等水准网成果,分析中国近50 a地壳垂直运动变化趋势。首先,确定水准重合点高程变化量,计算重合点变化速率;然后,基于拟合点和检核点残差分布评估常用插值方法优劣性,确定最优建模方法;最后,构建基于水准成果的中国大陆垂直运动模型,分析各区域垂直运动趋势。结果表明:近50 a来,华北平原、苏沪、汾渭盆地、新疆和海南表现为沉降运动,其中,华北平原、苏沪一带沉降剧烈,沉降速率达(40.4±1.4) mm/a;西藏南部、东北地区、福建及陕北地区表现出隆升运动趋势,其中,西藏南部、东北东部隆升运动趋势较为剧烈,隆升速率达(5.4±2.5) mm/a;华南等其他地区垂直运动趋势相对稳定。
近年来,基于深度学习的高光谱影像分类取得重要进展。针对高光谱影像分类训练样本稀缺的现实情形,提出一种结合注意力机制的轻量化关系网络LWAD-RN用于解决高光谱影像小样本分类问题。网络由嵌入层和关联层组成,在嵌入层采用结合注意力机制的轻量化卷积神经网络提取像元特征,同时引入稠密网络结构;在关联层计算关联值进行分类,并采用基于任务的模式训练网络。利用三组公开的高光谱影像数据进行实验,结果表明LWAD-RN能够有效提升小样本条件下(每类5个训练样本)的分类精度,并且模型训练和分类效率得到提升。
2021年9月16日,习近平总书记在致首届北斗规模应用国际峰会的贺信中指出,当前,全球数字化发展日益加快,时空信息、定位导航服务成为重要的新型基础设施。随着新型基础设施建设(新基建)时代的到来,测绘人要认真领会习主席指示的内涵,想国家所想,急国家所急,全身心投入到“第二个一百年”和“新基建”的浪潮中。首先阐述了新基建的定义,并分析了新基建与传统基建的区别;其次重点论述了地球空间信息学(即大测绘)在新基建的三个体系(信息基础设施、融合基础设施以及创新基础设施)中的使命。笔者认为,我们已经从以绘制地形图为主的小测绘发展成当今以地球空间信息服务为主的智能化大测绘,必须抓住机遇,不失时机地拓展新基建时代地球空间信息学的新使命,为新基建提供完整性好、现实性强、精准度高的时空数据,实现数字产业化、产业数字化和智能化。
多源影像匹配主要受到非线性强度差异、对比度差异及局部区域结构特征不显著等问题的干扰,而LiDAR深度图与航空影像由于纹理特征之间的显著差异导致部分结构特征缺失更为严重,造成的相位极值突变进一步增加了匹配难度。针对上述问题,提出一种基于相位均匀卷积描述子的方法来实现LiDAR深度图与航空影像之间的高效匹配。在影像特征匹配阶段,首先对相位一致性模型进行扩展,构造相位均匀能量卷积方程,求解得到均匀卷积序列与相位最大标签图,建立一种相位均匀能量卷积直方图(histogram of phase mean energy convolution,HPMEC);然后采用最近邻匹配算法完成初始匹配并利用快速边缘化样本共识进行粗差剔除;最后基于线程池并行策略,通过划分重叠格网,对影像进行分块匹配。将多组具有不同地物覆盖类型的LiDAR深度图与航空影像作为数据集,分别与PSO-SIFT、LGHD、RIFT和HAPCG等算法进行对比实验,结果表明:在LiDAR深度图与航空影像匹配中,HPMEC算法性能明显优于其他四种算法,其平均运行时间是PSOSIFT的13.3倍、LGHD的10.9倍、HAPCG的10.4倍和RIFT的7.0倍,在平均正确匹配点数显著高于其他四种算法的同时,RMSE在1.9像素以内,略优于其他四种算法。HPMEC算法在LiDAR深度图与航空影像中能够实现高效、稳健匹配。
重大动物疫病的疫情传播与舆情演化研究,对提升疫情防控与舆论引导水平具有重要意义。社交媒体平台中产生了大量带有地理信息的文本,为开展动物疫情等突发事件的研究提供了新的途径。本文以从新浪微博中提取的疫情信息为基础,构建了非洲猪瘟传播时空特征分析与公众舆情挖掘模型。首先引入Mann-Kendall突变点检测方法客观划分疫情的传播周期并考察不同阶段的空间分布特征,再利用隐含狄利克雷主题聚类模型刻画不同阶段之间舆论话题的演化关系,最后基于地理探测器方法探究影响舆论关注度的主要因素。结果表明:(1)基于微博文本提取的非洲猪瘟疫情信息精度较高,非洲猪瘟在中国的传播呈现从东北向西南方向扩散的趋势,并经历了潜伏期、暴发期、波动期和衰退期四个阶段;(2)在每个阶段,舆论围绕疫情本身和特定的衍生话题展开,民众情绪逐渐从消极向积极转变;(3)各地区对非洲猪瘟舆情的关注度受猪肉消耗量和产量的影响显著,而与教育水平和城镇化水平关系不大。
在geographic information system(GIS)近60年的发展演进中,理论和技术都取得了长足的进步;应用领域扩大到社会的方方面面,社会影响力越来越大;体系结构、开发模式和服务模式等,都发生了深刻的变化。为了推动GISystem进一步向前发展,在综述GIS中之“S”的三种含义即System(系统)、Science(科学)和Service(服务)以及GIS近60年来取得的丰硕成果的基础上,重点就以下三个问题进行了讨论:(1)如何认识地理信息系统(GISystem)。首先解析地理信息系统的三个关键词(系统、信息、地理信息),据此论述了地理信息系统的内涵,分析了地理信息系统同地图、计算机地图制图、地图数据库的关系,认为地理信息系统源于又超越了地图、计算机地图制图和地图数据库,并认为地理信息系统具有装备的特性。(2)地理信息系统是怎样发展演进的。重点分析了由“地理信息系统”到“地理信息服务”的发展演进的社会需求背景、技术背景、学科背景,从应用领域、数据资源和功能的扩展及体系结构、开发模式和服务模式等方面,分析了地理信息系统发展演进的主要表现。(3)地理信息系统的未来发展将走向何方。首先,讨论了正确理解地理信息系统应用领域扩展的问题,认为应用领域的扩展不可能是“无边无际”的;地理信息系统的未来发展必须面向国家经济建设和国防建设急需;在分析比较现有三种GISystem服务模式的基础上,认为采用“网格集成”与“弹性云”的“混合式”技术体制是GISystem服务模式的最佳选择;提出了基于“网格集成”与“弹性云”的“混合式”的时空大数据平台技术实现必须解决的6个关键技术问题和“时空大数据平台”的应用模式。
在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术。传统的以专家系统为代表的知识驱动的遥感影像解译方法可解释性强,然而由于解译知识往往难以完整、准确表达的原因导致该类方法解译精度不足。随着深度网络在计算机视觉等领域的兴盛,深度学习逐渐成为遥感影像解译的主流技术,但仍面临可解释性差、泛化能力弱等突出问题。为了克服上述问题,如何有机联合知识推理和数据学习已经逐渐成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。一般来说,知识推理依赖一个强大的领域知识库,然而遥感领域知识图谱的研究十分缺乏,尚不存在面向遥感影像解译的大规模遥感知识图谱库。基于上述考虑,着重研究面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,本文以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成等三个典型的遥感影像解译任务为例,探讨了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。大量实验结果表明:遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。
建筑物规模及其分布是衡量一个地区经济社会发展状况的关键指标,因此研究基于遥感影像的建筑物提取具有重要意义。现有神经网络方法在建筑物提取的完整度、边缘精确度等方面仍存在不足。为解决上述问题,提出一种基于高分遥感影像的多层次特征融合网络MFFNet(Multi-level Feature Fusion Network)。该方法一方面利用边缘检测算子提升网络对建筑物边界的识别能力,另一方面借助多路径卷积融合模块从多个维度上提取建筑物特征,并引入大感受野卷积模块突破感受野大小对特征提取的限制。在对提取的特征进行融合后,使用卷积注意力模块进行压缩,经金字塔池化进一步挖掘全局特征,从而实现建筑物的高精度提取。以当前主流的UNet、PSPNet、MAPNet与MDNNet作为对比方法,使用亚米级的武汉大学航空影像数据集、卫星数据集II(东亚)与Inria航空影像数据集作为实验数据进行测试。
为了精确剔除GNSS (global navigation satellite system)坐标时间序列中的噪声,本文提出一种联合遗传算法(genetic algorithm,GA)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的降噪方法GA-VMD。该方法首先利用GA优化VMD参数,然后引入多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)作为噪声分量的筛选标准,最后将剩余分量重构得到降噪后的信号。本文通过仿真信号和实测数据的降噪实例,并与小波降噪(wavelet denoising,WD)、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等方法对比,分析GA-VMD的降噪效果。实验结果表明:对于仿真信号而言,GA-VMD方法相较于WD、EMD方法,信噪比分别提高了5.18dB和2.91dB,互相关系数分别提高了0.05和0.02;对于实测数据而言,GA-VMD方法对测站的速度不确定度和闪烁噪声的平均改正率分别为79.89%和84.46%,优于其他两种方法。以上分析表明GA-VMD方法能够有效减少GNSS坐标时序的噪声,提高其精度。
随着大地测量观测精度的提高,对地震反演算法也提出了更高的要求。针对地震震源参数反演优化问题,改进了一种新颖的灰狼优化算法来反演震源参数,提出了基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离灰狼优化算法来代替原来的线性递减算法。随后,配置了改进加权距离灰狼优化算法和单纯形算法的组合方法,引入后者算法是为了稳定前者算法的性能。因此,组合算法在收敛性和稳定性方面都具有良好的优势。最后,通过实验测试来评估基本的加权距离灰狼优化算法、遗传算法和组合算法的性能。仿真实验结果表明,组合算法对震源参数的估计优于加权距离灰狼优化算法,具有良好的稳定性和准确性;组合算法既可以达到遗传算法的反演精度,又表现出了更好的参数稳定性。并将该算法应用于2014年纳帕地震和2017年博德鲁姆-科斯地震,不同类型地震的反演结果表明组合算法具有良好的实用性和可靠性。考虑反演结果的精度和稳定性对震源参数的准确确定尤为重要,因此组合算法在震源参数反演中具有潜在的应用价值。
水准和全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)成果是研究大陆垂直运动的重要数据。充分发挥水准点高精度和GNSS点分布均匀的优势,有利于提升垂直运动模型的可靠性。在融合过程中,针对水准和GNSS成果缺少重合点导致速度融合失效的问题,提出一种基于模型结果融合的方法,即利用水准和GNSS成果分别建立垂直运动模型,基于模型格网点精度及控制点与模型格网点的最近距离联合确定两类模型点权值,逐点加权平均,实现两类模型的融合;针对利用反距离加权方法建模过程中观测点速度精度和空间距离均影响定权结果的问题,提出了权因子相乘的方法,合理确定各因素影响程度。综合利用国家一等水准网、国家GNSS大地控制网等成果,建立了中国大陆垂直运动模型。结果表明:华北、苏沪一带沉降严重,极个别区域沉降速度达100 mm/a;东北、西藏一带呈现隆升趋势,局部隆升速度超过5 mm/a;其余地区垂直运动相对稳定。
中国青海省门源县于2016年和2022年分别发生了Mw 5.9级和Mw 6.7级地震,相距不足40 km。利用欧洲空间局Sentinel-1A升降轨雷达影像,采用合成孔径雷达干涉技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)分别获取两个门源地震的同震地表形变场,进而利用弹性半空间的位错模型确定上述事件的震源参数,基于分布式滑动模型反演确定两次地震断层面上的滑动分布,并探讨 2016年门源地震对 2022年门源地震的发震影响及触发机制。结果表明,2016年门源地震为逆冲型地震,并未破裂到地表,升、降轨同震形变场沿视线向的最大形变量分别为6.7 cm和7.0 cm,断层的最大滑动量为0.53 m,主要集中在地下4~12 km区域滑动。2022年门源地震的同震形变场沿NWW-SEE向破裂,降轨影像最大视线向地表形变量为78 cm,本次门源地震发震断层的最大滑动值达到3.5 m,处于地下4 km左右,断层滑动分布模型揭示本次地震为左旋走滑型地震;结合冷龙岭断裂的运动性质和几何特征,可初步判定发震断层主要为冷龙岭断裂的西段、且破裂到了其西北端西侧的托莱山断裂。静态库仑应力触发关系显示,2016年门源地震对2022年门源地震的发生有一定的促进作用。
采用地面三维激光扫描技术(terrestrial laser scanning,TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-basedinterferometric synthetic aperture radar,GB-InSAR)和无人机(unmanned aerial vehicle photography,UAV)航空摄影测量的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法(iterative closest point,ICP)先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准,再利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配。针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差问题,综合目视解译以及TLS地形点云模拟GB-SAR图像提取各数据间同名特征点。而后基于同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程完成误匹配纠正。通过模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据验证论文的匹配方法,实测匹配精度达像元级,满足应急监测需求。
提出了一种非差非组合的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation SatelliteSystem,BDS)长距离基准站间整周模糊度解算方法。首先直接利用不同频率的观测值建立误差观测方程,并采用随机游走策略估计相对天顶对流层湿延迟误差和电离层延迟误差,增加历元间的约束。然后使用一种非差整周模糊度实时线性计算方法,依次得到基准站网当前历元所有卫星的非差整周模糊度,解决了在基准星变换时,模糊度需要承接或者重新进行法方程叠加的问题。由于充分利用了各频率观测值信息,避免了线性组合放大噪声对整周模糊度固定的影响,非组合方法的模糊度固定成功率与无电离层组合法相比有较大的提高。最后使用实测数据进行算法验证,结果表明,各基准站模糊度平均固定速度为20个历元,可快速实现基准站载波相位整周模糊度解算。
随着北斗三号卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System-3,BDS-3)开始向全球提供导航服务,独立使用BDS为在轨运行的卫星提供全球覆盖、全时段的定位服务成为可能。本文结合风云三号D星(FengYun-3D,FY-3D)全球卫星导航系统掩星探测仪(Global Navigation satellite system Occultation Sounder,GNOS)的真实在轨数据对天基BDS的定位性能进行了详细的分析。首先使用BDS真实广播星历计算了在不同轨道高度下的可见卫星数和定位精度因子(Position Dilution of Precision,PDOP),并结合精密星历分析了广播星历的轨道误差、时钟误差及空间信号测距误差(Signal-In-Space Range Error,SISRE)。仿真结果表明,在95%的置信水平下,从地面到2000Km的轨道高度BDS在全球范围内最小可见卫星数为6,最大PDOP小于5,星座可用性已经达到100%,全球平均可见卫星数BDS比GPS高50%以上; BDS广播星历的轨道误差为1.5m,时钟误差为2.4ns,SISRE达到了0.79m,BDS-3的卫星时钟精度已达到GPS相当的水平。然后使用GNOS在轨数据测试了BDS的可见卫星数、信号强度、伪距测量精度、定位精度等,重点对BDS-2卫星的码偏移进行了详细的分析。在轨数据分析表明,只使用BDS-2信号时在服务区域内可实现100%的定位,三维定位精度为5.53米;确认了北斗地球同步轨道、倾斜地球同步轨道、中地球轨道卫星均存在随仰角变化的码偏移,其中北斗地球同步轨道卫星在仰角低于40°时的码偏移是首次直接测量得到;使用BDS双频测量数据获得了836千米轨道高度以上顶部电离层的全球相对分布,电离层对伪距的相对延时在0.6m左右。本文的研究对于BDS的天基应用有重要意义,为天基BDS接收机的设计奠定基础。
随着人工智能的发展,利用高分影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点。滑坡目视解译需依赖专家经验,传统滑坡自动识别方法又易将滑坡和裸地、道路等地物混淆。针对以上问题,提出基于模拟困难样本的Mask R-CNN(mask region- based convolutionalnetwork)滑坡提取方法。在现有样本的基础上,利用滑坡的形状、颜色、纹理等特征模拟更为复杂的滑坡背景,进行困难样本挖掘增强,并将得到的困难样本输入Mask R-CNN网络进行滑坡精细检测分割。在实际研究区域中,由于滑坡数量有限,因此在频率域进行小样本学习,在减少数据需求的同时,保证分割识别的准确度。在贵州毕节的实验结果表明,基于模拟困难样本的Mask R-CNN方法检测精度为94.0%,像素分割平均准确率为90.3%,可实现低虚警率下的高性能检测分割;采用频率域学习,在一半数据输入量的情况下,模型检测精度仍可得到提升;并利用天水地区的滑坡区域进行实际验证,进一步证明了所提方法的有效性。
企鹅是南极的代表性生物,监测企鹅的数量及分布对研究南极环境变化有重大意义。以往研究大多基于中高分辨率影像进行企鹅识别,识别精度难以进一步提高,且已有的企鹅种群的时间序列分析都是基于间接识别方法,因此发展基于高分辨率遥感影像的企鹅数量精确识别就显得尤为重要。本研究选取东南极企鹅岛为研究对象,中国南极科学考察队利用遥感无人机分别于2017年1月、2018年1月和2019年12月对该区域进行航拍观测,获得了厘米级的高分辨率影像。基于面向对象分类法,分别提取了三幅影像的企鹅阴影像元,计算得到企鹅数量,并标记了企鹅栖息地。总体精度达到91%。实验结果显示了企鹅种群动态变化,其中企鹅栖息地分布较固定,但数量出现波动,三幅影像中分别为1068对、1003对和1081对。
天问一号是中国首次独立开展的行星际探测任务,将实现对火星的环绕、着陆、巡视探测。天问一号正常任务阶段环绕以极轨设计为主与历史火星任务类似,对当前火星重力场模型精度改进有限,因此其拓展任务轨道选取至关重要。本文通过对极轨圆轨道和近赤道大偏心率轨道进行仿真模拟,分析两种典型轨道构型对现有火星重力场模型改进的可能性,基于不同误差考量仿真解算了对应6个重力场模型。借助重力场功率谱分析,发现在测量噪声为0.1 mm/s的情况下,不论采用极轨还是近赤道轨道,一个月的跟踪数据均可较好的反演出42阶次的火星重力场模型;考虑综合误差影响之后,发现两种轨道对于重力场解算精度类似,其中实施近赤道大偏心率轨道对35阶次以上约束略强。
针对多种分布形式混合的观测数据,建立了 P 范分布混合模型,考虑到模型中混合数属于不完全数 据,引入 EM 算法,对该混合模型的参数进行估计,详细推导 P范混合模型参数估计的迭代公式,并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测 GPS 观测值残差数据,验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明,相比于单一概率分布,P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况,同时利用 EM 算法估计的模型参数具有较高的精度。
针对钱德勒极移和周年极移的时变特性,建立一种附有时变参数的周期项预报模型,该模型同时考虑钱德勒项和周年项振幅和相位的时变特性。基于最小二乘时变外推模型(LS extrapolation of variable harmonic models,VLS)和自回归(autoregressive,AR)模型组合(VLS+AR)对极移进行1~365d跨度预报,并同LS+AR模型的预报结果进行对比。结果表明,VLS+AR模型在极移预报精度上较LS+AR模型有一定的提高,尤其对于中长期预报改善更为明显。
在数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)建模过程中,经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响,使得断裂线局部区域高程被平滑,从而导致地形特征失真。为了解决该问题,本文构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法,并以径向基函数(Radial Basis Function,RBF)为插值算子,提出了加权径向基函数方法。在实验分析中,以10组ISPRS公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例,借助本文方法构建样区DEM,并将计算结果与标准RBF及传统插值算法(如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法)进行比较。精度分析表明,不论采样点数为多少,本文方法计算精度均优于其他插值方法。对DEM山体阴影图分析表明,相较于传统插值方法,本文方法能较好的保持断裂线局部地形特征。
甚长基线干涉测量技术(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)是测量EOP(EarthOrientation Parameters,EOP)的主要空间测地技术之一,中国正在建设名为VLBI全球观测系统(VLBI Global Observing System,VGOS)的新一代测地VLBI站,通过国际联测优化站网构型是实现高精度EOP测量的必由之路。本文以3个国内VGOS站为核心站,通过引入2个国外站构建5站联合观测网,分析评估了不同站网构型的EOP测量能力。针对每个站网构型,通过调整4个约束条件的权重因子批量生成相应的观测纲要,采用蒙特卡洛仿真方法选择最优的观测纲要,评价指标为EOP解算值的可重复性。仿真结果表明,由国内站、南非哈特比站以及澳大利亚霍巴特站组成的网型EOP测量能力最强,相对于国内3站组成的网型,dUT1测量精度提高5.7倍,极移的X、Y分量的测量精度分别提高2.8倍和18.3倍。仿真结果可为后续开展高精度EOP组网观测提供参考依据。
分析星基增强系统(SBAS) GEO卫星用户测距误差(URE),研究GEO卫星测距对导航定位性能的影响,可为SBAS系统设计和民航应用提供有益参考。本文利用WAAS、BDSBAS、GAGAN和MSAS等增强系统的SBAS信息对GPS和GEO卫星星历、时钟和观测值进行改正,固定测站位置,根据改正数残差方差加权计算接收机钟差,得到GEO卫星测距误差;将GEO卫星观测值纳入SBAS定位解算,评估GEO卫星测距对定位结果的影响。通过实测数据分析,WAAS GEO卫星URE优于1.6m; BDSBAS3颗GEO卫星分别存在14.32m、12.64m和17.44m的系统偏差,经系统性误差改正后,GEO卫星URE优于2.9m; GAGAN和MSASGEO卫星URE分别优于13.9m和3.2m。当GPS卫星数较少时,联合GEO卫星观测值进行SBAS解算能够有效减小定位保护级,提升系统可用性。
针对极移序列复杂的时变特点,首次将极移作为混沌考虑并提出Volterra自适应算法的高精度极移短期预报方法。首先利用小数据量法分别计算得到Xp分量和Yp分量的最大Lyapunov指数,证明了极移的混沌特性。然后应用二阶Volterra自适应算法进行两个算例预报实验,结果分别与地球定向参数预报比较活动(EarthOrientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)结果和国际地球自转与参考系服务(IERS)官方预报产品Bulletin A对比分析。实验对比发现,与EOP PCC的最佳方法相比本文方法精度更高,Xp分量预报精度提升较为明显,Yp分量预报精度也略有提高;与Bulletin A相比时,两种预报结果的精度互有利弊,本文方法在预报前期精度更高。实例进一步证明了所提出的方法在短期极移预报中可以取得良好的结果,尤其在预报跨度较小时精度更优。
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息,并具有成分复杂、建模困难,非构造信息难以有效分离等特点,利用自适应的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明,周期项的修正十分必要,EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性,自适应的提取不同频率、振幅的周期成分,这也更符合实际情况,相比于原始N、E、U方向时间序列的平均RMS(Root Mean Squareerror,RMS)分别降低了19.96%、11.57%和38.50%,是比谐波模型改正更精确、有效的方法。之后,使用修正后的连续站时间序列模拟流动观测,发现经过5~6年/期观测即可得到相对可靠的台站运动速度,并通过距离较近的实际连续观测站对流动观测站周期项改正,验证了EMD方法的稳定性和可靠性,这也为流动GNSS观测的实施,资料的使用和修正提供了参考意见和理论依据。
基于载波相位历元间差分测速方法,建立了GNSS单点测速的数学模型,分析了其误差源,并结合实测数据对多GNSS系统各频点及其无电离层组合、不同系统组合的测速精度进行了对比分析。实验结果表明:不同系统不同频点的测速精度有所差异,BDS的B1I、B1C、B3I、B2a频点和Galileo的E1、E5a、E6、E5b、E5频点的测速精度相当,水平方向优于1.5 mm/s,高程方向优于3 mm/s;BDS的B2I和GPS的L1、L2、L5频点的测速精度相当,水平方向在1.5-2 mm/s,高程方向在3-4 mm/s;GLONASS的G1、G2频点测速精度最差,水平方向在3-4 mm/s,高程方向在5-5.5 mm/s;双频无电离层组合由于放大了观测值噪声,其测速精度低于单频。此外,多GNSS组合增加了可见卫星数,降低了PDOP值,能够显著提高测速精度。相对于单GPS系统,GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合测速精度在水平方向提高40%,高程方向提高46%;在截止高度角40°时,水平方向速度优于1 cm/s、高程方向优于2 cm/s下的测速可用率由48%提高到98%。
空间同位模式挖掘旨在发现空间数据库中频繁发生在邻近位置的地理事件。由于空间异质性,地理事件在不同区域邻近出现的频繁程度亦存在差异,进而形成局部同位模式。现有局部同位模式挖掘方法多基于欧氏空间的平面假设,难以客观揭示网络空间(如城市道路)内地理事件间的局部同位规律。为此,本文基于空间扫描统计思想,提出了一种网络约束下的局部同位模式挖掘方法。首先,发展了网络约束下的路径扩展方法,识别可能存在局部网络空间同位模式的候选路径;进一步,基于网络约束下的二元泊松分布构建显著性检验的零模型,判别候选路径中局部网络空间同位模式的有效性。通过模拟实验与北京市出租车供需模式分析,发现本文方法比现有方法得到的结果更加精细且客观,能够有效地挖掘网络约束下的局部同位模式。
针对运动车辆的姿态角传统估计方法成本较高、模型复杂等问题,提出一种低成本、高效率、高精度的基于载波相位时间差分(Time-Differenced Carrier Phase,TDCP)的车辆航向角和俯仰角估计模型。该模型利用一台GNSS (Global Navigation Satellite System)接收机的观测数据,使用复杂度低的TDCP算法得到精确的车辆位移矢量,进而估计车辆航向角和俯仰角。其中,为提高估计效率,模型对传统载波相位时间差分算法进行优化。静态测试和动态测试表明,优化的载波相位时间差分较一般载波相位时间差分效率更高,提出的航向角和俯仰角估计模型能提供精确的航向角和俯仰角估计值,其均方根误差小于0.2°,最大误差小于1.5°。
结合中国航天局2019年4月19日拟定的第一个小行星探测任务规划,本文针对任务目标之一的主带彗星133P/Elst-Pizarro(7968)自主研制了小行星光学定轨软件。使用1979年7月24日至2019年10月28日期间发布的133P/Elst-Pizarro地面光学观测数据进行精密定轨,与国际知名小行星光学定轨软件OrbFit对比分析。对比发现解算结果残差分布一致,两软件生成的残差差值的RMS小于0.01″,定轨的内符合精度相互吻合。这一结果初步表明自主研制的小行星光学定轨程序的可靠性。在此基础上,对133P/Elst-Pizarro开展光学数据仿真定轨分析,研究地面光学数据的定轨精度。结果表明:模拟云南站和智利站每月一次联测,在只考虑观测噪声影响的情况下,添加接近目前实际观测水平的高斯白噪声,使用20年光学观测资料定轨,小行星光学定轨精度在50 km量级。同时验证增加观测数据或降低观测噪声均可有效提高小行星光学定轨精度。
重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展,使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素(土壤粒径、含水量等)的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,本文提出结合野外光谱与实验室光谱构建机理模型的方法,首先,采用直接矫正(direct standardization,DS)算法对野外光谱进行环境因素校正,其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性,进一步地,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模反演精度R2仅为0.22,而本文方法的反演精度R2可达0.91,模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量反演精度。
全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)星载原子钟性能的优劣直接影响GNSS观测信号质量、测距精度、钟差预报与卫星自主导航能力,从而间接影响整个导航系统的服务性能。本文结合北斗三号系统独特的星间链路(Inter-Satellite Link,ISL)和星地时间双向比对(Two-WayTime Transfer,TWTT)体制以及常用的精密轨道与钟差确定(Orbit Determination and TimeSynchronization,ODTS)体制所估计的精密钟差数据,深入分析评估了北斗三号在轨原子钟服务性能。基于本文试验数据的研究结果表明,三种钟差确定体制评估的频率准确度和漂移率结果基本一致,所有卫星频率准确度在(-4~2)×10-11范围以内,氢钟频率准确度优于铷钟,ISL钟差评估的频率漂移率精度略优于ODTS。在评估原子钟稳定度方面,三种钟差确定体制各有优势。短期稳定度方面,ODTS钟差评估优于ISL钟差,基于ODTS评估的3000 s稳定度可达3×10-14,且氢钟的短期稳定性优于铷钟。中长期稳定度方面,当平滑时间大于1×104 s时,采用ISL体制的钟差评价中长期稳定度更接近于北斗三号星载原子钟的实际情况。对于7天以上的长期稳定度评估,基于TWTT的广播钟差评估结果接近于ISL,可用于快速评估。
北斗导航卫星系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)全球组网工作全面建成,标志着BDS-3系统迈入全球定位、导航和授时服务的新时代。为全面比较BDS-3系统与其余全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)非组合精密单点定位(Precise PointPositioning,PPP)性能,重点分析不同分析中心BDS-3精密轨道和钟差产品的一致性、BDS-3/GNSS卫星可用性、BDS-3/GNSS单系统及多系统融合PPP定位性能。结果表明:基于五家分析中心的精密轨道和钟差产品,BDS-3静态PPP三维均方根误差约为2.31 cm~4.00 cm,其单系统收敛时间明显慢于其余GNSS系统,GPS系统的加入对BDS-3/GNSS双系统融合PPP改善效果最为明显,且四系统融合能够有效地缩短收敛时间,并提高动态PPP定位精度。
区域对象的可视查询是沿着区域视线方向剔除三维空间数据中一些表面被遮挡住而导致不可见的数据,从而提高大规模三维场景的可视渲染效率。针对传统区域可视查询视点空间划分粒度细、计算难度大的现状,本文提出了一种基于映射-归约的分布式可视查询方法。在映射函数中,按照三维对象的空间分布规律构建层级轴对齐包围盒,以轴对齐包围盒为视点空间划分区,将可视域范围内三维对象发送至规约函数中进行可视判断。在规约函数中,利用平面拆分后射线求交方法,通过构建二叉空间分割树计算每一视点空间划分区的潜在可视集,从而实现三维空间对象的分布式可视查询。本文将此方法用于深圳市20多万个三维空间对象的可视查询实验中,从数据量、划分粒度和并行度等角度验证了算法的可行性和有效性。
为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(GPU)的并行计算方法并结合轨迹线模型,提出一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象(PBO)显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于CPU方法计算效率提升了5到30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。
随全球气候变化,高位崩塌灾害频发,造成了巨大人员伤亡与财产损失。然而,当前崩塌模拟软件尚存明显的不足,如地形精度较低、未考虑岩体结构特征及无法实现块体运动过程中碰撞碎裂等现象,且利用中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)的运算效率较低也限制了模拟的崩塌规模。为此,急需一种能更真实反映崩塌运动过程的快速模拟方法。本文利用无人机摄影技术,结合现场调查,提取危岩岩体结构特征,建立精细化的崩塌地质-力学模型;利用集成PhysX物理引擎与中央处理器-图形处理器(Central Processing Unit-Graphics Processing Unit,CPU-GPU)并行计算能力的Unity3D平台,研发了大规模崩塌运动过程模拟软件,再现崩塌坠落-撞击-碎裂-堆积的全过程;系统可输出崩塌三维运动轨迹、速度、能量及弹跳高度,为崩塌防治设计提供依据。以贵州纳雍谢家岩崩塌为原型案例,开展崩塌运动过程三维模拟与验证,模拟结果显示落石堆积范围与现场调查坡底落石堆积范围较吻合,单体块石运动特征符合现实规律,表明本方法的可行性与实用性。
基于机器学习语言建模时,传统方法仅以拟合均方误差(mean square error,MSE)最小为单一优化目标,容易引起过拟合问题。对此,基于关联向量机(relevance vector machine,RVM),建立了融合变形空间关联性的双优化目标约束下的概率性预测模型。利用形状相似度指标(shape similarity index,SSI)对拱坝变形的空间关联性进行量化,并将单测点MSE和区域变形SSI相融合,共同作为RVM模型的训练优化目标,以期实现MSE尽可能小,而SSI尽可能大。以锦屏一级拱坝为例,预测均方根误差和最大误差的平均降幅分别为31.2%和24.8%,使用多核函数之后,模型预测性能进一步提升;RVM模型的预测置信带宽明显小于多元回归模型,平均降幅为75.1%,由此表明双目标RVM模型可有效提升特高拱坝位移预测的精度和稳定性,并降低不确定性。
为了探究新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)期间人类活动减少对我国空气质量影响,分析了气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)、大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)和气温(Temperature,T)的时空异常变化,揭示了人类活动对空气质量的影响。首先,与全球自动观测网(Aerosol Robotic Network,AERONET)提供的AOD和无线电探空仪提供的PWV和T数据对比,验证使用的AOD、PWV和T的精度。然后,分析周末与周内期间AOD、PWV和T的长时序变化趋势,发现人类活动对空气质量有一定影响。其次,研究COVID-19期间AOD、PWV和T的时空变化,证实人类活动与空气质量有较好的相关性。最后,选取中国184个不同等级的城市进一步分析,确定人口密度对AOD、PWV和T的影响程度,进一步揭示了人类活动与空气质量的具体响应关系。
针对室内定位行人航位推算中步态探测算法步数识别准确率不够高、同步控制不够精确以及位置估计存在较大偏差等问题,提出了一种面向智能手机平端活动的改进有限状态机步态探测算法。通过设定有限状态对应步行过程合加速度变化趋势,利用相邻合加速度差值和上/下坡次数阈值实现步数识别和步态周期估计。在211米走廊内由2名实验人员分别平端智能手机开展实验,结果表明:改进算法步数识别准确率为100%,每一步平均识别时间提前了0.004秒,平均位置误差为0.384米,相比于自相关分析和加速度差分有限状态机算法,识别准确率、同步控制精度和位置估计精度分别至少提高了0.7%、60%和21.15%。本文所提算法在步数识别、同步控制以及位置估计方面优于现有算法。
基于GNSS/INS的组合导航系统,可以为车载运动提供连续且高精度的定位信息。然而,在车载消费级GNSS/INS组合导航方案中,较长时间的GNSS定位信息缺失,会导致定位精度迅速下降,这种情况在城市行车环境中尤为常见。因此,设计了一种长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)辅助的基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的GNSS/INS组合导航方案。LSTM在有GNSS定位环境下,学习组合导航系统的误差与INS解算结果之间的数学关系,在无GNSS定位环境下,对组合导航系统的误差状态进行预测与校正,进而达到提高定位精度的目的。实验结果显示在GNSS定位信息缺失时长15秒时,基于EKF的GNSS/INS组合导航系统的北向误差达到1.93米,东向误差达到13.92米,基于LSTM-EKF的组合导航系统北向误差为1.17米,东向误差为0.84米,定位精度大幅提升。
随着中国深空测控技术的进步和深空探测计划的推进,木星探测计划已经进入日程,而木星探测器的精密定轨和木星的引力场的解算是木星探测中的重要研究内容。该文章针对木星探测中的精密定轨和木星引力场解算等问题进行研究。首先,给出了木星探测器的坐标系统和动力学模型,并利用已公布的朱诺号(Juno)精密星历数据进行验证,动力学拟合结果与参考星历的位置偏差在10 m量级,速度偏差小于6 mm/s;然后,给出了深空多普勒测量模型,并利用已经发布的Juno无线电测量数据定轨,定轨结果与参考星历的差距在数百米量级;最后,利用仿真数据验证引力场系数解算的可靠性,并利用Juno号探测器4个近木点附近的实测数据解算引力场系数,得到了截至到8阶的带谐项系数。关
传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。本文针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明:时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度(RMSE=1.899℃,MAE=1.310℃,R=0.976),与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,本文方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。
星载差分干涉测量技术(differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)已经广泛应用于大范围的地表形变监测,但星载SAR(synthetic aperture radar)数据获取的地表形变易受大气噪声的影响,且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响,提出了基于零空间基线的车载InSAR系统监测公路边坡形变的方法。在车载双天线系统采集不同时相的公路边坡SAR数据时,通过轨道控制使得异时相干涉对的空间基线接近零,从而使得利用D-InSAR数据进行形变信息提取时可以减少去平地相位的过程,极大简化了差分干涉处理的流程。以湖北省武汉市某区域获取的车载双天线InSAR数据为例,使用所提出的方法对7个布设的角反射器点进行形变精度分析,形变值均方根误差为2.206mm。
点云具有数据量大、无拓扑结构等特点,现有的深度学习语义分割模型难以充分挖掘大范围邻域内点云中所隐藏的几何特征。为此,提出一种基于空洞邻域并结合角度等几何特征作为模型输入的点云语义分割模型。首先,在局部邻域构建过程中,将图像处理的空洞卷积操作扩展至点云,建立空洞领域结构,以扩大感受野。其次,在特征提取过程中,采用中心点与邻域点之间相对坐标、距离、角度等基本几何特征作为模型输入,最大程度挖掘邻域内的几何特征。最后,基于本文提出的邻域结构与特征提取算法构建了点云语义分割模型。采用Semantic3D数据集进行实验验证,结果表明:本文提出的模型分割效果优于对比的点云语义分割算法,空洞邻域与局部几何输入特征能够有效改善点云语义模型的性能。
为了提高卫星钟差预报的精度,针对钟差数据中量级较小的误差,提出一种基于中位数(MAD)的小波阈值法钟差数据预处理策略(WMAD)。首先,利用小波阈值方法将钟差数据进行分解,得到分解后的高频系数和低频系数。然后利用MAD处理各层影响阈值设置的高频系数,通过处理后的高频系数计算阈值,从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后,用北斗二号卫星钟差数据进行了验证,结果表明:本文方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差,并可对卫星钟差进行精确的预报。
北斗三号系统(BDS-3)的信号体制经过重新设计,提供B1I、B3I、B1C、B2a以及B2b 5个频点的公开服务信号。本文从伪距多路径、信噪比、无几何无电离层组合(Geometry-Free Ionosphere-Free,GFIF)观测值特性等方面,对BDS-3卫星公开服务信号的观测数据质量进行分析评估。结果表明,BDS-3卫星信号的多路径噪声水平优于北斗二号(BDS-2)卫星且未发现与高度角相关的系统偏差,B1C受多路径及噪声的影响更为显著;不同信号组合的GFIF序列都呈现出与卫星相关的周期性系统误差,峰值约为2cm。对BDS-3卫星采用“一步法”精密定轨(Precise Orbit Determination,POD),分别采用B1I&B3I与B1C&B2a的双频无电离层组合,使用轨道边界不连续性以及卫星激光测距(Satellite Laser Ranging,SLR)进行轨道精度检核,结果表明,在可用观测数少于B1I&B3I的情况下,B1C&B2a解算的轨道精度达到与B1I&B3I相当的水平,轨道径向的内符合精度分别为6.1cm,6.6cm。
时间主成分分析(Temporal Principal Component Analysis,TPCA)可用于地学领域中提取时空数据的时序特征和空间分布特征,北京平原区的地面沉降具有典型的时序和空间特征。本文在利用PS-InSAR技术获取的北京平原区2003年—2010年地面沉降数据的基础上,采用TPCA方法,分析了北京平原区地面沉降时空演化特征。经分析发现:(1) TPCA分析得到的第一主成分反应了地面沉降在该长时序阶段的空间分布特征。(2)第二主成分得分为正的空间点与可压缩层厚度在130m以上的区域在空间分布上有一致性和相关性。(3)在空间上,第一主成分为负值与第二主成分为正值的PS点,分布在年均沉降速率30mm/a以上的严重沉降区域。严重沉降区具有明显的南北沉降分类现象和季节性差异,具体表现为:北部沉降区在春夏季节的沉降量大于秋冬季节的;南部沉降区则与之相反。总之,基于时间主成分分析方法,可分析得到研究区的地面沉降时空演化规律,为城市安全监测提供数据支撑。
针对基于YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测方法存在小目标漏警率高、模型权重大、检测速度未能满足实时性需求等问题,引入YOLOv5算法并根据数据集特点,提出基于YOLOv5模型的侧扫声纳海底沉船目标检测方法。在YOLOv5基础框架下尝试YOLOv5a、YOLOv5b、YOLOv5c、YOLOv5d、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x八种不同深度和宽度的模型结构,并选择最优的结构,使用GA+K(Genetic Algorithm+K-mean)算法优化检测框,通过CIOU_Loss对损失函数进行改进。实验结果表明,改进的YOLOv5a模型在AP_0.5和AP_0.5-0.9较原始模型提高了0.3%和0.6%,较YOLOv3模型有了全面大幅提升,其中AP_0.5和AP_0.5-0.9分别提高了4.2%和6.1%,检测速度达到426帧/秒,提升了几乎一倍,更加益于实际应用和工程部署。
深度学习技术促使诸多领域研究取得突破性进展,基于深度神经网络的地图综合研究备受期待。本文将建筑物综合过程抽象解释为编解码过程,系统地研究基于编解码结构的深度神经网络在建筑物综合中的应用:首先,利用空间划分与矢量-栅格数据转换相结合的方式构建样本和样本集;然后,利用样本集训练、测试基于编解码结构的深度神经网络实现建筑物综合学习泛化的效果评估;最后,搭建五种代表性的基于编解码结构的深度神经网络,分析比较各模型在建筑物综合中的应用效果。实验结果表明:基于编解码结构的深度神经网络能够从建筑物综合样本中学习或推理出部分建筑物综合知识和综合操作,且实验测试的五种模型中Pix2Pix更适用于建筑物综合的学习模拟。
训练样本的质量直接影响到训练阶段的训练质量(或效果),进而在一定程度上影响到测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究,如何尽可能地减少训练样本的数量,一方面成为一个非常“棘手”的问题,另一方面从实际应用的角度来看,这也上升为一个经济或成本方面的问题。文章提出一种适用于训练样本选择的斜交因子模型方法,该方法松弛了Q型因子分析和对应分析对于公因子之间独立的假设条件,并在斜交参考解的基础上提出一种适合训练样本选择的近似求解斜交旋转的方法。实验与分析表明:提出的方法是可行、有效的。与基于正交因子模型的方法相比,它可以更好地描述或逼近现实的真实情况,可以选择出更合理、更具有代表性的典型训练样本,并且还可以取得满意的分类精度。适用于训练样本选择的斜交因子模型方法优于基于正交因子模型的训练样本的选择方法,被选择的训练样本,其分布相对更分散、更合理,而且总的分类精度平均提高3%左右。提出的方法,在理论方面可以为优化样本的采集提供一种理论支持,在实际应用方面对样本的采集具有指导或参考意义。
不可移动文物作为文化遗产中极为重要的组成部分,所面临的暴雨洪涝灾害风险正不断升高。针对不可移动文物暴雨洪涝灾害风险防范需求,以福建省18个县(市)的24处国保古遗址为例,基于自然灾害风险评估理论,采用指标体系法从致灾因子、孕灾环境及文物本体3个方面构建了不可移动文物季节性暴雨洪涝灾害风险评估方法。结果表明:风险评估结果能很好地反映出暴雨洪涝灾害的季节性差异,说明该评估方法具有可行性;福建省第二季度暴雨洪涝危险性最高,其次为第一和第三季度,不同季度危险性空间分布存在明显差异;第一、二季度沿海和北部县域的国保古遗址暴雨洪涝风险高,中部县域风险较低;第三、四季度风险整体为沿海高、内陆低。暴雨洪涝灾害风险季节性差异结果可为不可移动文物防灾减灾规划与监测防范措施提供科学参考。
森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要的作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同应用不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。本研究提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型(UnetR)。通过对用于图像分类的Unet的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机回归(supportvector regression,SVR)模型的对比评价结果表明,UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。
发现运动目标并获得运动目标的地理位置与运动速度,是光学视频卫星非常重要的一个高精度应用。现有光学卫星视频稳像方法虽然可以获得稳定流畅的视频数据,但视频数据中缺少几何信息,难以满足这一应用需求。针对该问题,本文提出一种带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法。该方法充分利用卫星视频帧的定向参数信息,构建基于视频帧定向模型的帧间运动模型,并通过辅帧定向参数的运动补偿,实现视频序列帧间几何一致性,再在物方空间对视频序列进行地理编码,生成带有地理编码的流畅视频数据。经对珠海一号卫星视频数据的试验结果表明,本文方法可以有效消除卫星平台抖动和卫星定轨测姿等误差对卫星视频帧间几何精度的影响,获得的帧间几何精度与视频稳像精度均优于0.3像素。
BDS-3于2020年7月31日正式开通全球服务,为详细评估BDS-3全球定位性能,以全球16个MGEX跟踪站多天实测数据为基础。采用Net_Diff软件进行了全球范围内BDS-3单频、双频无电离层组合与双频非组合模型下双频、三频非组合模型和三频无电离层两两组合模型三频伪距单点定位解算试验,并与GPS、Galileo部分频率进行对比。试验结果表明,在亚欧非地区BDS-3卫星数与空间几何构型优于GPS和Galileo,对于BDS-3单频伪距单点定位,B1C、B1I、B2a、B3I四个频率E方向精度优于0.5 m,N方向精度优于1 m,U方向精度优于2 m,与GPS和Galileo对比定位精度关系为: B1C>B1I>L1>B3I> B2a> E1>L2>E5a。对于BDS-3双频组合伪距单点定位,B2aB3I组合定位较差,不适合进行定位,B1CB2a、B1CB3I、B1IB2a、B1IB3I组合频率E方向和N方向定位精度优于1 m,U方向定位精度优于2 m,与GPS和Galileo对比定位精度关系为:B1CB2a>B1CB3I> L1L2> B1IB3I> B1IB2a> E1E5a> B2aB3I。对于BDS-3三频组合伪距单点定位,B1IB2aB3I、B1CB2aB3I组合E方向和N方向定位精度优于1 m,U方向定位精度优于2 m,与GPS和Galileo对比定位精度关系为: B1CB2aB3I> B1IB2aB3I> L1L2L2> E1E5aE5b。B1CB3I、B1IB3I、B1CB2a、B1IB2a双频组合适合利用非组合模型进行定位,B2aB3I适合利用无电离层模型进行定位,B1IB2aB3I和B1CB2aB3I适合利用非组合模型定位。结合实验结果可知,BDS-3在全球范围内定位性能较优,甚至部分频率定位性能优于GPS和Galileo,可为今后BDS-3相关研究提供一定参考。
针对单直线几何属性的弱稳定性及非“一对一”匹配结果难以检核问题,提出一种结合线对几何特征及单线描述符约束的直线匹配算法。所提算法将邻域内满足一定几何条件约束的两直线构建线对,作为一个整体进行匹配。匹配过程中首先利用线对中两直线交点的核线约束匹配候选范围,然后逐一采用线对内角度、线段间距离比、线对邻域辐射信息三种属性特征对匹配候选进行筛选,最后根据三角形区域灰度相似性确定最终匹配对。检核过程中首先根据直线与核线夹角及直线斜率建立同名线对中单直线的对应关系,然后每组同名线对分裂得到两组同名直线,在此基础上对应地建立两直线梯度描述符并计算两直线描述符间的相似性,最后结合共线几何和描述符相似性对匹配结果进行检核,剔除错误匹配,并对结果中的共线直线进行合并,得到“一对一”的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和不同变换类型的近景影像进行参数分析及直线匹配实验,实验结果表明,所提算法匹配正确率较高,在纹理相似、视角变化、旋转变化、尺度变化、光照变化的复杂场景下匹配正确率均高于95%,具有较好的鲁棒性,且可有效解决因直线断裂等原因造成的复杂匹配关系难以检核问题。
北斗三号PPP-B2b信号为中国及周边地区提供实时精密单点定位(Real-Time PrecisePoint Positioning,RTPPP)服务,为了推广PPP-B2b信号的应用,需要对其服务性能进行评估。本文对北斗三号PPP-B2b产品进行分析;根据全球连续监测评估系统(international GNSSMonitoring and Assessment System,iGMAS)在中国的测站在2020年9月的观测数据,评估了基于PPP-B2b信号的(Beidou Navigation Satellite System)的轨道和钟差精度;分析了使用北斗三号PPP-B2b产品的B1I+B3I、B1C+B2a信号组合的定位精度、NEU方向收敛情况。结果显示:BDS轨道产品R方向精度均值为0.1m,A方向精度均值为0.31m,C方向精度均值为0.3m;钟差精度均方根(Root Mean Square,RMS)的均值为2.26ns,标准差(Standard Deviation,STD)的均值为0.08ns。关于PPP收敛时间情况,在NEU三个方向上,使用GBM产品的B1I+B3I信号组合收敛最快,且最终收敛精度最高,其次是B1I+B3I(PPP-B2b)信号组合,最后是B1C+B2a(PPP-B2b)信号组合。结果表明,北斗三号PPP-B2b信号满足中国区域PPP服务的要求。
城市地区地面沉降造成地面高程损失,威胁各类设施的安全运行,影响地表径流和水文循环,监测地面沉降现状并揭示其形成机制,对于城市可持续发展具有重要意义。以2007-2011年的ALOS-PALSAR影像和2015-2019年的Radarsat-2影像为数据源,基于小基线集技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)获取武汉市两个监测阶段的地面沉降速率、沉降时间序列,并利用地理探测器揭示规划单元尺度地面沉降的主导驱动因子及驱动因子之间的交互作用机制。结果表明:①2007-2011年和2015-2019年地面沉降平均速率分别为-3.53 mm/year和-1.48 mm/year,2007-2011年地面沉降较为显著的4个区域是汉口、沙湖沿岸及以北、南湖以西和白沙洲地区,2015-2019年为汉口、沙湖北、白沙洲地区。②局部性、阶段性、与自然条件及人类活动相关是两个时期武汉市地面沉降演变的3个特点。③水文地质条件作为必要条件,通过与地面荷载、地下空间开发、工程施工因素交互作用形成武汉市地面沉降时空格局,2007-2011年的工程施工因素、2015-2019年的地面荷载因素与水文地质条件交互作用明显较强。
全球离散格网系统是支持多源地球空间信息融合处理的有效解决方案。六边形格网具有一致相邻的几何特性,在许多领域得到应用,格网系统单元层次关系及全球统一编码运算是研究难点。本文根据四孔六边形剖分特点,提出封闭二十面体表面的一致瓦片层次结构;借助复进制数建立一致瓦片层次结构的编码数学模型,并等价设计全球统一编码运算、编码邻近查询、编码与地理坐标转换等算法。与同类成果相比,本文方案瓦片具有一致性且数量更少,算法复杂度低;层次结构的原理简明易懂,计算机执行效率高。对比实验结果表明,一致瓦片层次结构的编码与地理坐标转换平均效率分别约是同类成果的2.74、1.73倍,编码邻近查询平均效率约是其7.46倍,且随着格网层次升高效率优势更显著。本文研究成果有望为多源对地观测数据统一组织管理、处理分析提供理论和技术支撑。
国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,结合哨兵(Sentinel)主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征,分别采用基于像元的随机森林(random forest,RF)算法和面向对象的简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering,SNIC)+RF算法实现了钱江源国家公园异质性景观的土地覆盖(耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地)分类。经地面验证表明,在多种输入数据组合中,基于像元和面向对象方法分类获得的最高总体精度分别为92.37%和93.98%。合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据的纳入能够提高基于像元方法的分类精度,但在面向对象方法中未能体现精度提升效果。SNIC+RF算法生成的土地覆盖分类图完整性更好,所需特征数量较少,并且算法能够在GEE环境下快速执行,适合推广应用于国家公园管理实践中。
差分码偏差(differential code bias,DCB)是指由GNSS信号接收和发射硬件导致的频率相关的偏差项,对电离层估计具有显著的影响,因而在利用GNSS观测数据提取电离层总电子含量(total electron content,TEC)时需要被精确修正。DCB可分为卫星端DCB和接收机端DCB两部分,目前DCB估计主要是利用地基GNSS观测数据。低轨(low earth orbit,LEO)卫星在高空电离层研究中扮演重要角色,而研究利用LEO星载GNSS观测数据估计DCB也尤为重要。本文使用Swarm星座三颗卫星GPS接收机的双频观测数据对GPS卫星以及LEO卫星GPS接收机的DCB进行估计。本文设计了独立估计和联合估计两种估计方案进行了实验对比。相较于独立估计方案,联合估计方案得到的GPS卫星DCB的稳定性较独立估计方案提高了16.6%,且与参考DCB具有更好的一致性。
后向散射系数(sigma0)是卫星雷达高度计的观测量之一,在地表状态监测、积雪冰层厚度反演、卫星测高定标与验证等过程中广泛应用。根据Jason-2测高卫星Geophysical Data Record(GDR)数据分离出青藏高原Ku波段的sigma0数据,以GlobeLand30 2020版本地表数据作为分类基础,通过经纬度数据对sigma0赋予地表属性,获取不同种类地表特征对应sigma0数据在2008年12月到2016年9月期间的时变序列,利用奇异谱分析原理提取识别出不同地表属性中sigma0的趋势和周期项信息,并对周期项结果进行快速傅里叶变换分析。结果表明:水体、湿地区域对应的sigma0数值较高,冰川和永久积雪区域对应的sigma0数值较低。整个区域sigma0存在多种周期信号,人造地表、裸地、灌木地区域类型的地表性质稳定,区域对应的sigma0周期不显著。其余区域sigma0的变化具有显著的周年和半年周期,且变化振幅不一致,各个区域对应的sigma0趋势变化有所差异。
地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时能满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图,然后利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形,最后通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法进行精度对比。实验结果表明,本文算法能较好地保持地形特征,可以通过较少的点来表达整体地形,且精度高于三维道格拉斯-普克算法。
抽样检验是测绘成果质量检验的基本方法,抽样方案与被检成果质量水平的匹配程度直接决定抽样检验的效果。本文针对抽样方案的适用性和有效性评价问题,提出了计数型抽样方案的质量不确定性区间(QUI)的概念,并以给定概率水平条件下的质量不确定区间的长度评价抽样方案的适用性和有效性,能够比较客观反映抽样方案的两类风险程度。通过对4个典型的测绘成果质量检验的抽样方案和6个仿真的抽样方案的数值计算和分析,验证了本文方法的正确性和合理性,结果显示该方法不仅适用于测绘地理数据的统计分析和成果质量检验,还可用于各种计数型抽样方案设计和两类风险控制。
旅游流网络分析对理解游客的目的地选择以及目的地在旅游流网络中承担的角色有重要意义。以往有关旅游流网络结构特征的研究大多将所有游客当作一个整体,较少关注不同类型游客的旅游流网络特征差异。本文以云南省为例,基于网络游记数据挖掘游客的多维度偏好,并以此对游客聚类,进而划分出不同类型的游客群体。针对各类游客游记中的旅游目的地序列建立旅游流网络,并从多个角度分析各类游客旅游流网络的结构特征和各目的地节点的角色特征。结果表明:不同类别游客的旅游流网络在整体结构上各有特点,反映出旅游目的地不同的空间交互模式和网络中心化程度。此外,部分旅游目的地在不同类别旅游流网络中承担截然相反的角色。本文的分析有助于优化旅游流网络中各节点的协作机制、辅助旅游目的地制定差异化的旅游产品。
频谱分析是以波数为自变量,对位场异常频谱进行分析研究,从而解决实际工作中异常转换、滤波、正反演等问题。位场的频谱特征包含了地下地层的空间分布、岩性及构造特征,有助于地球物理资料的解释、分析,为进一步了解研究区域概况提供信息。位场异常谱中的振幅谱与地下地质体的埋深、宽度与物性都有直接的关系;相位谱反映了地下地质体水平位置与倾角的信息。本文计算了多种类型模型的频谱曲线,分析频谱曲线特征,并详细说明了模型参数变化对频谱曲线的影响;文中阐述了振幅谱反演、相位谱反演方法,并提出了频率域联合反演方法,精确地反演模型的几何参数。将该方法应用于武清凹陷地层分析,反演得到了两条观测剖面目标层深度和宽度,与实测地震资料对比,显示出较好的反演结果。
相较于传统单极化SAR,全极化SAR(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)能够获取更加丰富的地物目标极化散射信息,更全面地描述目标的几何物理特征。为了充分利用地物目标的极化散射信息,基于复Wishart分布的极化似然比检验原理(polarimetric likelihood ratio test,PolLRT),构建了极化似然比统计量来准确评价主从影像块之间的相似性。相比传统极化SAR偏移量跟踪方法而言,该方法不仅考虑了同种极化方式间的互相关信息,而且考虑了不同极化方式间的互相关信息,提高了极化信息匹配性能。最后,通过覆盖美国科罗拉多州Slumgullion滑坡的全极化UAVSAR(unmanned aerial vehicle SAR,UAVSAR)数据来开展实验,实验结果表明,算法具有更高的形变提取精度,并且在不同匹配窗口参数下表现出更加稳健的形变提取性能。
探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中重要的研究内容。结合多源数据,提出采用POI(Point of Interest)点、OSM(Open Street Map)道路网、住宅区数据构建人类活动指标(住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数)和利用遥感影像构建城市生态环境指标(遥感生态指数)的方法。并结合多项式回归(Polynomial Regression,PLR)、随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)、eXtreme Gradient Boosting Regression(XGB)、支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析。以南昌市为例开展实例研究,研究表明:①人类活动的三项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势。②在探究城市生态环境与人类活动关系研究中,XGB的效果最好。③街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差。④在人类活动影响较小的区域城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高。
点云数据的高精度配准是保证空间物体表面三维数据完整性的关键,针对相邻测站点云数据存在位置、姿态和尺度差异的问题,提出一种在点面特征约束下利用对偶四元素描述的点云配准方法。首先利用对偶四元素表示空间相似变换的旋转矩阵和平移向量,在此基础上顾及尺度因子,依据点在平面内和点在平面外分别所构建的向量与平面的法向量之间存在垂直和平行的空间拓扑关系,并以此作为空间相似变换的约束条件,基于最小二乘准则构建平差模型。然后引入Levenberg-Marquardt法解算平差模型,以避免平差处理中可能因初始值的不恰当性,或因雅克比矩阵所构建的实对称矩阵接近奇异时而导致迭代不收敛。最后,通过两组实验与现有方法进行对比分析,实验结果表明:在点面特征约束下顾及尺度因子且利用对偶四元素实现空间相似变换的方法具有较强的实用价值。
水体对区域气候调节起着极其重要的作用,近几十年间咸海的水位及面积的剧烈下降和萎缩,势必会对咸海地区气候产生重要影响,分析咸海地区地表温度的变化对于研究水体与其周边地区地表温度的关系具有重要意义。本研究利用咸海地区MODIS地表温度产品(MOD11A2),基于空间分析法研究咸海面积变化对区域地表温度的影响和作用。结果表明:(1)相比于咸海表面温度,研究区内分别有93%和69%的研究区域日间和夜间地表温度均有上升的趋势;(2)咸海对区域地表温度直接影响范围大致在沿湖边界30 km的范围内;(3)随着咸海面积的快速萎缩,各土地覆盖类型区域与咸海的地表温差均呈现上升的变化趋势,咸海的区域温度调节功能逐渐减弱。
高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。本文使用2015年~2017年湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3年月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C0)作为影响因素,使用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:(1)各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。(2)站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C0)与逐年12月平均累积降水在0.01水平(双侧)上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。(3)引入C和C0有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,三年平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,三年绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空地理加权回归模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。
导航卫星观测数据质量是衡量系统服务性能的关键指标之一;在北斗三代(the global BeiDou navigation satellite system,BDS-3)开通全球服务背景下,实现稳定可靠的定位、导航与授时服务是北斗创新发展与全球推广的必要前提。多路径作为参数处理中主要误差源,对其高精度快速建模与抑制是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)数据处理领域的研究热点。针对“先趋势后随机”的多路径处理策略无法获得全局最优解的问题,本文提出一种基于先验约束的北斗观测数据多路径实时修正模型。首先,基于提取的多路径序列,利用全变分正则化实现延迟序列分离与降噪;其次,利用最小二乘组合自回归(least squareplus autoregression,LS+AR)模型对多路径序列中趋势项与随机项进行一步建模处理;最后,以估计的模型参数为先验信息,精化实时服务条件下北斗多路径处理模型。基于北斗实时精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)对比实验,结果表明:相较于传统策略北斗二代(the regional BeiDou navigation satellite system,BDS-2)定位精度East (E)、North (N)、Up (U)方向分别提升了10.6%~64.9%、0.0%~59.1%和12.6%~67.2%(B1I+B3I),BDS-3定位在E、N、U方向则至少分别提升了13.9%、60.0%、45.9%(B1I+B3I)与19.1%、46.5%、23.9%(B1C+B2a)。综上,本文提出的多路径处理策略可有效改善北斗实时应用中观测数据质量。
轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段,针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题,本文提出一种融合了自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构,在可接受的建树代价下,形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构,并在轨迹片段编码树的基础上设计了相似子段匹配算法,将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作,极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据上的实验表明,在不影响匹配准确率的前提下,本文提出的子段匹配方法的效率相比于基于经典距离的相似性度量方法获得了超过一个数量级的性能提升。
长江中下游地区是我国最重要的粮食产区之一,近年来,由于极端天气影响,长江中下游地区的农业生产时常受到干旱灾害威胁。利用植被条件指数(Vegetation Condition Index,VCI)、温度条件指数(Temperature Condition Index,TCI)及植被健康指数(Vegetation Health Index,VHI)对2001-2019年长江中下游地区农业干旱的时空演变情况进行监测,探究长江中下游地区VCI及TCI在VHI指数中的最优权重比例,挖掘不同植被对干旱的敏感性差异,同时基于气候变化背景分析长江中下游六省一市(湖北、湖南、安徽、江西、江苏、浙江、上海)的干旱趋势。结果表明,VCI和TCI指数能够分别反映地区植被生长异常和热量异常;当VCI和TCI的权重分配比为7:3时,VHI指数能够结合2种指数各自特点,在长江中下游地区农业干旱监测上更有优势;不同植被对干旱的敏感性不同,在长江中下游地区,农作物对干旱的敏感性最高,森林最低,草地介于二者之间;在气候变化背景下,近20年来,长江中下游地区水分条件逐渐向好,干旱风险逐步降低,其中湖北、湖南、安徽、江西和浙江等地湿润趋势明显,而江苏和上海地区湿润趋势较弱,在极端气候下仍存在一定的干旱风险。相关结果能够为长江中下游地区各省市旱情预警及抗旱措施制定、区域农业生产管理提供参考。
个体位置预测在传染病精准防控、公共设施科学规划等应用中具有重要意义。既有位置预测算法主要侧重对个体纵向历史轨迹特征进行挖掘建模,并实现位置预测,对横向相似性用户的规律特性考虑较少。为此,本文基于图卷积(Graph Convolution Network,GCN)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)框架,提出顾及横向相似用户轨迹特征以及纵向历史规律性特征的个体位置预测算法。首先构建用户轨迹相似性算法并筛选高相似度用户,然后利用图卷积模型提取待预测用户相似高的用户轨迹特征,最后利用长短期记忆模型框架,提取历史轨迹特征,并集成相似用户轨迹特征,从而实现个体位置预测。基于某市8万多用户连续4个工作日的数据进行实验,结果表明:本文提出方法的准确率随预测时间步长增加而下降,而夜间预测准确率明显高于白天,但相比于既有模型均有10%以上提高,以15分钟为预测时间步长时,模型准确率达80.45%。
针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出一种聚合深度学习特征的基准卫星影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。本文设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行试验,结果表明使用本文方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。
现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,本文基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法(Population Spatialization byConsidering Pixel-level Attribute Grading and Spatial Association,PAG-SA)。该方法在格网特征建模中,1)基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差; 2)利用核密度估计刻画邻域兴趣点(Point of Interest,POI)对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应; 3)基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。论文选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集对比验证方法的有效性。结果表明该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6-1/3。此外,本文还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。
宽刈幅高度计仅在星下点携带微波辐射计,使得两侧刈幅内的对流层湿延迟只能采用水汽模型改正或采用星下点实测值替代,导致改正精度较低。本文提出使用最优插值法融合星下点辐射计实测的对流层湿延迟改正值,以提升两侧刈幅内的改正精度,并以SWOT (Surface Water and Ocean Topography)宽刈幅高度计进行了验证。在刈幅内,采用ERA5(ECMWF Re-Analysis 5th Generation)水汽数据计算湿延迟改正时,最优插值法融合改进后的残余湿延迟误差较采用星下点实测值替代方法减小约40%;采用辐射计实测湿延迟波数谱模拟计算湿延迟改正时,最优插值法融合改进后的残余湿延迟误差较采用星下点实测值替代方法在各纬度区域均减小达80%。此外,在水汽变化剧烈的情况下,最优插值法的改进效果远优于星下点实测值替代的效果。
空间分布模式是否保持一致性是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过Moran'I指数计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用Moran散点图和LISA集聚图相结合方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,本方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行评价。通过认知实验,表明本方法切实有效,实验结果符合人类认知。
华北地区地表垂直位移呈现显著的季节性波动。为探究其驱动源信号,利用独立分量分析方法对全球导航定位系统20个基准站的垂直位移时间序列进行时空分解,获取前6个独立分量,并与环境负载造成的垂直位移进行比较分析。结果表明,第一个独立分量呈现显著周年变化和相对均匀的空间响应,与大气负载位移时间序列的平均相关系数为0.60,两者吻合良好。第二和第三个独立分量均是周年和年内信号的组合,其空间响应反映出局部集聚特征,与华北地区水资源的分布状况相类似,合并这两个独立分量后与水文负载位移时间序列的平均相关系数为0.50。由此表明大气和水文负载是华北地区季节性垂直位移的主要驱动源信号。
利用重力场恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)卫星反演的陆地水储量和全球陆地数据同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)水文模型,从流域降雨分布信息出发,结合季节调整技术和非线性自回归(non-linearautoregressive,NAR)神经网络对流域地下水储量变化进行预测,并与未经过季节调整的NAR神经网络、自回归(autoregressive,AR)模型以及季节性自回归差分移动平均(seasonalautoregressive integrated moving average,SARIMA)模型进行对比分析。以长江流域、勒拿河流域、鄂毕河流域以及叶尼塞河流域为例,结果表明,经过季节调整后的流域降雨和地下水分别服从独立分布和一阶自回归模型,为NAR神经网络时延数的确定提供了新的途径。经过季节调整后的NAR神经网络的预测结果在四个流域的模型表现优于传统的AR模型和SARIMA模型,均方误差在1 cm以内,相关系数超过0.96。结合季节调整和NAR神经网络提高了流域地下水储量预测精度,减少了训练参数,加快了神经网络的收敛速度。
近海海平面上升直接威胁人类生存,分析其成因不仅具有重要科学意义,而且能够为应对海平面上升提供相应策略。本文使用卫星测高、时变重力以及浮标观测研究2002—2020年近海300 km内海平面变化成因。由于时变重力在近海受到较为严重的泄漏误差影响,使用时变重力约束解模拟陆地质量变化对海洋质量的泄漏,其线性趋势约为0.68 mm/a。在季节和非季节尺度上,时变重力和浮标观测解释了卫星测高的结果,证明近海海平面平衡方程在季节和非季节时间尺度上能够被闭合。在长期变化趋势方面,卫星测高显示近海海平面上升速率为(3.32±0.45)mm/a,而时变重力与浮标观测之和的速率为(2.25±0.51)mm/a,两者之间存在约1 mm/a的速率差。鉴于该速率差高于估计的不确定度,认为当前在闭合近海海平面平衡方程长期趋势方面仍存在不小挑战,一方面近海比容实测数据较为稀少,很可能低估了长期趋势变化;另一方面,不完善的泄漏误差改正和陆地垂直运动改正也会影响近海海平面长期趋势变化。