基于MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型

水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施,可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失,起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全,以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数,建立了水库群实时防洪多目标优化调度模型;引入“滤波算子”,提出一种改进多目标利希滕贝格算法(Multi-Objective Lichtenberg Algorithm,MOLA),进行模型求解,得到水库群实时防洪调度多目标方案集,增强优化调度解在防洪调度实际应用中的可操作性;最后,提出一种基于层次聚类和Pareto前沿物理意义的综合筛选法,对Pareto前沿上的众多调度方案集进行聚集和筛选,选取有限代表解供决策者进行选择,增加防洪决策的聚焦性。研究以淮河史灌河水系为例,进行了水库群实时防洪多目标优化调度模型的应用研究,结果表明:基于改进MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型计算效率高、实用性较强;采用梯度分析法定量分析了鲇鱼山水库最高水位、梅山水库最高水位、蒋家集断面最大过水流量之间的多目标互馈关系,结果表明梅山水库水位变化对蒋家集断面的组合流量影响更为显著,梅山水库可作为史灌河流域防洪风险调控的优先考虑对象。研究成果可为水库群实时防洪调度提供技术支持和决策参考。

不同偏移量追踪算法提取冰川流速的亚像素级精度比较

偏移量追踪技术不易失相关,是利用光学与SAR卫星影像监测冰川流速的主要手段。该技术通过互相关方法获得像素级偏移量,并通过插值算法达到亚像素级别。实地测量冰川流速不易获取,难以用于验证亚像素级算法精度,因此本文采用图像处理方法对其精度进行分析。本研究以格陵兰Petermann和Kangerlussuaq冰川为例,通过模拟实验设定偏移量场并生成模拟的偏移影像,将COSI-Corr、autoRIFT和ImGRAFT等偏移量追踪软件得到的结果与设定偏移量场对比,而后使用三次函数拟合判断是否存在系统误差,并通过拟合函数的反函数对其进行校正。结果表明COSI-Corr软件的偏移结果的亚像素级系统误差较小,而autoRIFT和ImGRAFT存在一定的亚像素级系统误差且与实验区无关。autoRIFT的亚像素级系统偏差最大,校正后其单方向RMSE平均提升了0.0054 pixels(px),提升率约为11%;而ImGRAFT(CCF-O)和ImGRAFT(NCC)的单方向RMSE平均分别提升了0.0014 px和0.0012 px,提升率较小。经校正后,autoRIFT精度最优,Petermann和Kangerlussuaq冰川区域的单方向综合精度分别为0.04 px和0.12 px;ImGRAFT(CCF-O)表现次之,不同实验条件下的单方向精度约为0.08 px;Im GRAFT (NCC)较差,Petermann和Kangerlussuaq冰川区域的单方向综合精度分别约为0.09 px和0.12 px。

基于PS-DInSAR的太原市城市地表形变监测

为了快速准确对太原市地面沉降进行监测和有效管理,基于2016年2月17日至2018年2月18日的20景Sentinel-1A影像,采用PS-DInSAR技术对太原市地面沉降进行了监测。结果表明:太原市的主要沉降区域为小店区、吴家堡、北固碾村、杨家峪和西张,且以小店区的地面沉降最为严重;太原市地面沉降速率呈先增大后减弱趋势;田庄断层对小店区地面沉降规律具有显著影响。与前人研究和太原市水井点的对比表明,基于PS-DInSAR技术对太原市地面沉降进行监测的结果可以满足实际的监测和管理需求。

基于Sentinel-1影像追踪与迭代SVD技术提取格陵兰Petermann冰川流速时序

格陵兰冰盖流速监测对定量估算冰盖物质损失以及研究冰盖对全球变暖的响应具有重要意义。利用SAR影像强度信息进行偏移量追踪是目前冰川流速监测的主要方法。冰川表面散射特性的变化会导致SAR影像强度信息发生改变,导致影像匹配失相关,从而造成提取的流速场中存在大量错误与空洞。为了克服该问题,本文提出了一套基于Sentinel-1 SAR影像提取冰川流速时序的数据处理流程:通过开运算、连通性分析、自适应中值滤波等方法去除单对追踪影像中的噪声与错误;同时利用现有产品的年度和月度平均流速数据完成基准校正并引入角度信息进一步去除部分噪声与粗差;最后通过间隔6日、12日、18日的追踪影像引入冗余配对,使用迭代的奇异值分解(SVD)方法求解时序方程组,构建冰川流速时序。将利用本方法提取的2018年—2020年间格陵兰Petermann溢出冰川6日间隔冰流速时序与现有流速产品进行对比表明,与由单轨数据生成的CPOM冰川流速产品相比,本方法获得的流速时序噪声更少,流速场在时空上更连续平滑,在相同冰川范围内有效数据覆盖范围更广。与由多轨数据合成的PROMICE产品比较表明两者的精度和有效数据覆盖率类似,但本文方法提取的流速时序分辨率更高,有效数据覆盖率更加稳定,且在对于追踪效果较差的夏秋季本方法在抑制噪声方面表现更好。因此本文提出的算法能有效修补影像匹配空洞及剔除异常匹配,并合成高时空分辨率冰川流速时序,对利用星载SAR影像提取格陵兰冰盖流速监测具有重要意义。