基于三维地球模型的中国大陆重力潮汐因子研究

潮汐现象是地球对日、月等星体引力的响应,重力潮汐因子对于揭示地球内部结构具有重要作用.中国地震局、中国科学院等自20世纪80年代开始布设首批重力仪,用于研究中国大陆固体潮空间分布特征,到目前为止已建成超过50个台站的重力观测网络.本研究利用该网络的重力潮汐因子观测结果,结合考虑了横向非均匀效应的潮汐理论和三维地球模型,构建了中国大陆及周边地区的重力M_(2)、O_(1)因子分布模型.基于微扰理论,本研究发现P波速度扰动、S波速度扰动、密度扰动及综合效应对重力M_(2)因子影响的幅值范围分别为-0.12%至0.14%、-0.19%至0.17%、-0.08%至0.06%和-0.09%至0.11%(对O1因子的影响为-0.13%至0.28%、-0.27%至0.15%、-0.12%至0.10%和-0.15%至0.05%),影响最显著的区域为喜马拉雅造山带(负值)和华夏古陆东南缘(正值),体现了这些地区的特殊构造.本研究利用最小二乘配置方法对重力潮汐因子的理论值与实测值进行了融合,发现中国大陆及周边地区的重力M_(2)因子幅值范围为1.130至1.175,总体呈现周围低、中心高的特征.重力O1因子幅值范围为1.145至1.195,总体呈现从西北向东南逐渐升高的特征.以上结果可为中国大陆及周边地区重力潮汐因子、地球模型等相关研究提供参考.

基于BIM+航测土方数据融合分析应用关键技术

为解决传统测量方式针对不规则原始地貌土方测算复杂、调配困难的问题,通过BIM技术及航测摄影测量技术,将大范围场区内土方拟合后拆分形成断面进行统计,有效提高土方测算精度,提高测算效率,降低施工成本及施工周期。研究表明,通过信息化航测土方数据融合,能够满足不规则原始地貌测算和土方应用的需求,实现土方数据的归集和调配。

基于特征优选和时空融合算法的黄河三角洲湿地类别制图方法研究

滨海湿地的遥感分类研究对于滨海湿地的保护和规划具有重要意义。为此,以黄河三角洲作为研究区,采用2019年3—10月获取的8景Landsat8 OIL作为数据源,使用GEE(Google Earth Engine)云平台,根据影像的不同特征构建了7种不同的分类方案;然后,使用随机森林分类器对不同特征集合进行分类,并选择其中分类效果最好的用于绘制黄河三角洲地区的湿地类别图。其中8,9月份数据由于受到云的污染导致质量差,使用增强型自适应反射率时空融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)算法对有云区域进行填补处理。结果表明:①ESTARFM时空融合模型生成的预测影像与真实影像波段表现出较好的相关性,其R值均能达到0.73以上,说明重构的影像可以用于本研究;②使用随机森林算法对研究区地物类型进行分类,其中方案7通过特征优选,分类结果总体精度达92.28%,Kappa系数达0.91,分类结果与湿地实况相吻合,比常规方案分类精度更高。研究结果有助于了解和掌握该区域湿地不同类型的空间分布特征,可为区域生态环境的保护和规划提供科学依据。

数字孪生农业中的多模态数据融合研究现状和展望

为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素动态映射的研究中面临的挑战和未来发展趋势。

基于多源光学雷达数据融合的黄淮海平原冬小麦识别

遥感技术能够快速准确地获取农作物空间分布信息,为探究2021年黄淮海平原冬小麦空间分布信息,基于Google Earth Engine(GEE)云平台,以Sentinel-1 SAR雷达影像和Sentienl-2光学遥感影像为数据源,通过计算极化特征、光谱特征和纹理特征,运用随机森林等4种机器学习方法和深度循环神经网络模型,对研究区冬小麦空间分布信息进行提取,并对比各分类器和网络架构的分类精度。结果表明,黄淮海平原冬小麦总面积约为16226667 hm^(2),占研究区总面积的49.17%,其中冬小麦种植面积最大的是河南省,约为4647334 hm^(2),研究区冬小麦种植分布呈现由东向西、由南向北递减的趋势;随机森林是4种机器学习方法中识别精度最高的分类器,总体分类精度为94.30%;在随机森林算法中仅使用Sentinel-1雷达数据总体精度为87.38%,仅使用Sentinel-2光学数据总体精度为93.95%,而融合时序Sentinel主被动遥感数据总体精度为94.30%;在大范围的冬小麦分类上,深度学习模型的泛化性高于机器学习方法。

城市空间立体单元在CIM建设中的探索实践

CIM基础平台的建设使得城市大量的时空与非时空数据汇聚,为智慧城市提供丰富数据源的同时,数据的融合使用也遇到了新挑战。本文针对CIM平台建设中多源数据融合存在的问题,利用地球网格空间编码规则、知识图谱、多源语义模型等先进技术和模型,重点研究空间网格与CIM数据融合的关键技术,在CIM1-7成果的基础上提出城市空间单元的概念,构建多层级的三维空间立体单元,实现以城市空间为基本单元的海量城市底板和城市空间的多种要素信息融合,为城市提供更便捷、更安全的城市信息基础服务。

基于SINS/GNSS的航空矢量重力测量数据处理方法研究

航空矢量重力测量是未来高效测定中高频地球重力场信息的先进技术,与地面重力测量、海洋重力测量和卫星重力测量技术相互补充。本文介绍了基于捷联惯性导航系统/全球卫星导航系统(SINS/GNSS)的航空矢量重力测量的原理,重点讨论了航空矢量重力测量的数据预处理、数据归算、带限地形影响、向下延拓及大地水准面确定等问题,为发展我国航空矢量重力测量技术提供参考。

地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法

受制于成像原理及制造技术等因素,航天高光谱遥感图像的空间分辨率相对较低,为此提出将高光谱图像与高空间分辨率图像进行融合处理,设计最佳的增强高光谱遥感图像空间分辨率的融合算法。针对地球观测1号(EO-1)Hyperion高光谱图像和高级陆地成像仪(ALI)全色波段图像的特点,从9种具体遥感图像融合算法中选用4种融合算法开展山区与城市的数据融合实验,即Gram-Schmidt光谱锐化融合法、平滑调节滤波(SFIM)变换融合法、加权平均法(WAM)融合法和小波变换(WT)融合法,并分别从定性、定量和分类精度三方面对这些方法的融合效果进行综合评价与对比分析,从而确定适合EO-1高光谱与全色图像融合的最佳方法。实验结果显示:从图像融合效果看,在所采用的4种融合方法中,Gram-Schmidt光谱锐化融合法的效果最好;从图像分类效果看,基于融合图像的分类效果要优于基于源图像的分类效果。理论分析与实验结果均表明:Gram-Schmidt光谱锐化融合法是一种较为理想的高光谱与高空间分辨率遥感图像的融合算法,为提高高光谱遥感图像的清晰度、可靠性及图像的地物识别和分类的准确性提供有力的支持。

提高雷达低空探测能力的措施研究

针对未来战争的作战系统应采用多种探测手段相结合,以形成较为完善的低空防御能力的问题。文中分析了影响雷达低空探测性能的主要因素,并针对各因素提出了改善雷达低空探测性能的各项措施,如减少地球曲率影响、减少多路径效应影响的措施,采用各种新技术和多探测手段有机组合,以提高雷达低空探测性能的方法,并通过功能互补的方式,形成了较为完善的低空防御能力。

天地网一体的水环境监测数据整合关键技术

结合天地网一体的水环境监测信息/数据的采集汇聚与整合利用的应用需求,提出一种天地网一体的水环境立体监测信息采集汇聚、关联与整合利用的总体设计方案,并对多源监测信息云端化汇聚对接、海量异构数据的规范化描述和统一访问、多星遥感数据同化与定量反演、多尺度-异步时空基准下匹配复合、监测数据融合与重构、水环境要素动态关联知识库构建、多时空特征组合关联模式发现、大数据驱动的敏感信息捕捉与综合关联智能分析技术等分析和讨论。所提出的关于天地网一体化水环境监测数据整合的系统级解决方案,支撑提升系统精细化监测能力,为水利和环境领域业务应用提供空间对应、时间连续的高质量基础和决策数据,对敏感信息的捕捉和全景式综合关联的智能分析。

地球深部探测计划中地学软件研发关键技术

针对高效率、高精度快速移动平台联合探测技术,发展由此带来的海量数据综合信息处理、解释和地质建模一体化所需的大型软件平台技术,可为实现复杂环境条件下有效实施大面积资源勘探调查、实现重大找矿突破目标提供切实可行的技术保障。采用引进和自主研发的"红蓝军"双轨路线,基于已有的地震数据处理解释基础,完善了高端软件平台地震和非震数据分析功能的联合,形成了具有跨操作平台、数据融合、二次开发、数据共享管理等功能的综合研究一体化分析软件平台,填补了国外软件产品在地震-非震数据联合分析方面的空白,为地球深部探测数据分析提供技术支撑。

一种新型车载GPS/DR组合定位方法

为使GPS/DR系统更适合于车载应用环境并准确定位,根据车载导航的特点,首先提出了一种新的DR导航算法。新算法使得DR系统不再局限于东北天坐标系下水平面上的位置定位。新算法基于差分里程计方案,由车辆左右后轮上的车速脉冲获得车辆速度和偏航角的变化信息,并将上述信息转化为东北天坐标系下的速度矢量,依照所建立的地球模型和前一时刻的系统状态推导得出车辆当前时刻的经纬度。然后设计了一种新的数据融合算法将DR系统与GPS进行组合。改进算法实现简洁,可靠性高。仿真和实际跑车实验表明,改进方法能够满足车载导航定位应用的需求,提高了组合系统的定位精度,并能在GPS信号遮挡时继续保持连续可靠的定位。

基于地磁场自适应修正的航姿系统姿态解算研究

针对航姿参考系统(attitude and heading reference system,AHRS)中,MEMS陀螺仪输出噪声过大、零点漂移无法完全消除、角速率输出易受干扰等导致的姿态四元数精度低、累积误差较大等问题,提出了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法,利用地球物理场(地球重力场、地磁场)信息不断自适应修正MEMS陀螺仪在姿态解算过程中的累积误差。在ROS机器人平台上进行了实验,实验结果表明该算法能有效解决在求解姿态四元数过程中累积误差较大的问题,同时可以提高姿态解算精度,进而验证了该算法的有效性。

UAT和1090ES两种数据链模式的ADS-B综合监视系统

目前,我国ADS-B系统的现状是UAT和1090ES两种模式共存,而多模式ADS-B综合监视系统能够在降低费用的前提下较好的实现两种数据链模式的ADS-B共存和兼容。本文通过梳理UAT和1090ES两种数据链模式的ADS-B特点,结合ADS-B综合监视系统实际设备,研究分析其地面站的组成和工作的信号流程,总结多模式ADS-B综合监视系统的技术特点。

多尺度融合遥感数据的稀土矿山安全监测探究

在生态环保理念之下,加强对稀土矿山安全监测分析,通过多尺度融合遥感数据进行安全监测分析可以切实发现其存在的各种隐患问题,进而提升稀土矿山生态、经济效益。基于此,文章主要对多尺度融合遥感数据稀土矿山安全监测进行了简单的分析研究。

利用卫星重力测量确定地球重力场模型的进展

卫星重力测量是当前探测全球一致、高精度和高分辨率地球重力场的高效技术手段,主要包括高低卫星跟踪卫星测量(satellite-to-satellite tracking in high-low mode, SST-hl)、低低卫星跟踪卫星测量(satelliteto-satellite tracking in low-low mode, SST-ll)和卫星重力梯度测量(satellite gravity gradiometry,SGG)。系统总结了利用卫星重力测量技术(包括SST-hl、SST-ll和SGG及多模式组合)反演地球重力场的主要方法,评述了利用挑战性小卫星有效载荷(challenging mini-satellite payload, CHAMP)、重力恢复与气候实验(gravity recovery and climate experiment, GRACE)/GRACE继任者(GRACE follow-on, GRACE-FO)和地球重力场和海洋环流探索器(gravity field and steady-state ocean circulation explorer, GOCE)卫星重力数据构建静态和时变重力场模型的最新进展,并对当前具有代表性的地球重力场模型精度进行了分析和评估,以期对未来的地球重力场研究及其地学应用提供参考。

一种不透水面精细制图新方法及其在城市SDGs指标评估上的应用

城市不透水面是城市化程度的重要指示器,也是城市环境的重要敏感因子。联合国提出的城市可持续发展SDG11.3.1指标——城市土地使用率与人口增长率之比(LCRPGR)需要有效监测土地城镇化与人口城镇化关系。针对其监测与评估中高分辨率和高精度城市用地产品缺失,以及低纬度地区城市可持续发展研究较少的问题。基于Google Earth Engine平台,提出一种多时相升降轨SAR与光学影像等多源数据融合的不透水面提取方法,提取了2015年和2018年10 m分辨率印度不透水面。根据人口格网界定城市范围,将范围内不透水面面积与城市人口进行耦合,用于指标计算。研究结果表明:(1)精度验证结果显示,两期产品总体精度(OA)高于91%,Kappa系数高于0.82,R^(2)值分别为0.85和0.86,并与其他产品细节对比,证明了方法的有效性;(2)印度总体不透水面面积由2015年的47499.35 km^(2)增加到2018年的49944.69 km^(2),城市平均LCRPGR为0.76,表明其城市人口城镇化大于土地城镇化,城市可持续发展面临挑战。结合空间分析,印度城市可持续发展水平存在南北差异、东西差异以及沿海与内陆的差异。