青藏高原隆升对中国疆域自然环境的影响:破解“胡焕庸线”的思考

中国疆域广大,人口、土地、耕地和发展程度很不均衡。1935年,知名学者胡焕庸据此提出了著名的“胡焕庸线”。利用这条北东-南西走向直线,将中国大陆划分为东西两个部分。该线的东、西两侧差异悬殊。究其缘由,制约因素多元,而近地表的自然环境和地球内部物质与能量的交换起着重要作用。研究与探索表明:印度次大陆与欧亚大陆两陆-陆板块的碰撞-挤压驱使高原南缘喜马拉雅造山带的突起是根本原因。喜马拉雅造山带的突起阻隔了印度洋南来温湿气流的北进,并形成了西风带,造成了中国西北地域的干旱和荒漠化。在力系作用下,壳、幔物质重新分异、调整,地壳短缩增厚、高原整体抬升不仅导致东、西两部降水量、气温、人口、耕地与生态环境的显著改变,且地球物理场发生了强烈变异与分布不均。西部发展的关键在于水,水进则人进,人进则文化进,文化进则科技进,科技进则发展快,西部人民生活与生存环境不断优化,社会则更安宁。东部不断强化开辟与利用地下空间,西部期盼“红旗河”西部调水工程实施,维护生态环境,兴建亿亩现代化耕地、牧场与绿洲。中国东部与西部共同发展与建设十分重要,饭碗要永远端在自己手中。

基于GF-4卫星的杭州湾悬浮泥沙浓度遥感监测研究

悬浮泥沙作为重要水质参数,其分布和动态变化对河口及近岸的生态、环境、物质循环等都具有深远的影响。我国静止轨道高分四号(GF-4)卫星数据具有高时间和高空间分辨率的观测优势,在水色遥感上具有重大应用潜力。为探究GF-4卫星对悬浮泥沙浓度的监测能力,本文以杭州湾为研究区,构建反演模型,利用静止海洋水色成像仪进行交叉验证。结果表明,以GF-4卫星第5和第4波段遥感反射率的比值作为遥感因子建立的反演模型精度较高,决定系数为0.92,均方根误差为223.2 mg/L,平均相对误差为17.2%。交叉验证结果显示,GF-4卫星作为一种新的遥感数据源,在低浓度区与静止海洋水色成像仪反演悬浮泥沙浓度分布相似,但在高浓度区的差异随浓度增高而增大,总体可满足中国大部分海区的监测需求。

微波目标散射特性全要素测量试验

合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)以其全天时全天候的观测能力在地表目标识别、灾害监测等领域得到了越来越多的重视,高分辨率、全极化等各类先进SAR载荷卫星的发展日新月异。相对而言,微波与地物目标的相互作用机理仍有待深入研究。在可控无电磁干扰的测试环境下开展典型目标微波特性测量实验,可以再现SAR卫星电磁波与地物目标的相互作用过程,有效提升微波电磁波与典型地物目标相互作用机理的认知水平。本文基于"陆地目标微波特性测量与仿真成像科学实验平台",在可控环境下对两种典型的人工目标(金属球与四旋翼植保无人机)以及典型自然地物(水稻)目标分别开展了全频段微波散射特性测量与多波段、多极化、多入射角、多方位角成像实验。实验结果表明,金属球的雷达散射截面积RCS (Radar Cross Section)测量值精度较高,在2.5 GHz以上与Mie级数模拟值的均方根误差分别为1.09 dBsm (HH极化)与1.00 dBsm (VV极化);同时实验平台能够较好地呈现无干扰环境下目标多入射角、多方位角的散射特性。此外,由于结构特征的不规则性和介电特征的不连续性,水稻的0.8—18 GHz连续微波波谱曲线起伏变化较大,这也是导致对自然地物目标的SAR图像解译困难的主要原因之一。

基于GOCI影像的杭州PM2.5遥感建模及时空变异分析

地球静止卫星上的GOCI(geostationary ocean color imager)传感器具有较高的时间分辨率,在研究短时间尺度内大气PM2.5浓度时空变化方面具有一定的应用潜力。本文根据GOCI影像的波段特征,利用2011-2013年实测PM2.5浓度、大气气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)与气象因子数据,分别进行了GOCI PM2.5浓度单变量和多变量反演建模研究,并结合2013年12月6日的GOCI AOD数据,实现了单日杭州市PM2.5浓度遥感反演与时空变异分析。结果表明:在单变量模型中,分季节模型的平均相对误差最高值28.11%比年度模型的平均相对误差34.04%低,分季节模型精度优于年度模型;单变量模型的平均相对误差34.04%比多变量模型的平均相对误差48.96%低,单变量模型精度优于多变量模型;把单变量冬季模型应用于杭州GOCI AOD数据,得出逐时大气PM2.5的空间分布,并计算了PM2.5浓度的变异系数,发现杭州各区县变异系数大都在0.5以下,东部和北部的数值较高,中西部地区的值较低。

南方典型湿地植被微波暗室测量与散射特性分析

利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台,测量芦苇和茭白在2~17 GHz频率范围内的雷达散射截面积(RCS),分析其在连续频率下的散射特性和极化特性,探讨芦苇和茭白遥感探测的最优模式。结果表明:Ku波段,芦苇和茭白的RCS值最大、X波段次之、C波段最小;不同波段上同极化RCS值远大于交叉极化,当入射角为35°时,无论是芦苇还是茭白,他们在低频部分同极化与交叉极化的RCS差异明显;当入射角为55°时芦苇在高频部分而茭白在整个测量频段,其水平发射水平接收(HH)和垂直发射垂直接收(VV)极化的RCS值差异明显。通过对比分析二者的RCS值特征发现,当入射角为25°时,在7.8~17 GHz波段,利用VV极化和VH极化基本可以区分芦苇和茭白,当入射角为55°时,在7~17 GHz波段,通过分析HH极化和VV极化可以明显区分二者。本研究丰富了湿地地物散射波谱库,并对后续芦苇和茭白的监测具有重要指示意义。

InSAR图像配准雷达几何法处理性能分析

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。

星载干涉合成孔径雷达高度计波束指向优化设计新方法

基于干涉合成孔径雷达(InSAR)体制的星载高度计能实现高分辨率、宽幅、高精度海面高程测量。传统合成孔径雷达(SAR)系统波束指向设计方法以SAR图像近远端噪声等效后向散射系数差异最小化为优化目标,星载InSAR高度计对海入射角小,如采用传统波束指向设计方法将面临系统近端测高性能优于远端等问题。为使远端测高性能满足应用精度指标要求,系统需提高雷达发射功率或增大雷达天线尺寸,这对卫星系统提出了较高的要求。提出了面向测高应用的星载InSAR高度计波束中心指向设计新方法。该方法通过调整雷达波束中心指向实现全场景测高性能最优化,可有效降低传统设计方法中SAR载荷对发射功率等卫星指标的要求,对未来我国发展InSAR体制海面高度计系统设计具有重要的指导意义。仿真分析结果验证了新方法相对于传统设计方法的优越性。

基于太阳辐射效应校正的高原铁路廊道地热异常区识别研究

为提高热红外遥感识别地热异常区的准确度,选取高原铁路廊道作为研究区,基于Landsat8数据采用单窗算法反演得到白天地表温度,并基于ECO2LSTE数据得到夜间地表温度;然后,利用随机森林方法选取海拔、坡度、坡向、累积太阳辐射、NDVI、NDSI、NDWI以及反照率作为输入因子,得到去除太阳辐射效应的地表温度;最后,选取去除太阳辐射效应的地表温度、断裂密度、到水系距离和地磁异常作为指标因子,采用确定性系数模型定量识别地热异常区,并利用已知温泉点对结果进行评价。结果表明:1)随机森林方法可有效去除非地热引起的温度变化,减弱太阳辐射效应,提高地热异常区识别的准确度;2)地热异常区评价结果与已知温泉点分布较为一致,高异常区和中异常区的识别结果可靠;3)高原铁路廊道主要途经7个地热异常区,经过高异常区和中异常区的廊道长度分别为72 km和125 km,泸定—康定、理塘盆地及周边、巴塘、贡觉、昌都—察雅、八宿、波密—鲁朗是需要重点防范高温热害的区段。研究结果初步实现了高原铁路廊道的地热异常区定量化和精细化识别。

建筑物Ku波段极化SAR成像仿真及损毁评估特征分析

建筑物损毁评估在灾害应急监测中十分重要。近年来,随着SAR硬件多极化能力的增加,极化SAR为建筑物损毁评估提供了更多的可能性,基于极化特征的建筑物损毁评估方法逐渐成为了研究的重点。然而,由于极化SAR数据获取的限制,当前的研究主要集中在L, C, X等有限波段内。为了进一步加深对SAR图像损毁建筑物极化特征的理解并丰富其它波段下SAR图像损毁建筑物的极化特征应用,该文进行了建筑物Ku波段极化SAR仿真实验,并通过SAR图像极化分解的方法进行了损毁评估特征分析。该文首先制作了真实材料的建筑物缩比模型,利用微波特性测量与仿真成像科学实验平台对损毁前后的建筑物目标进行SAR仿真成像,获取了建筑物损毁前后的Ku波段极化SAR图像。然后,借助H=A=α分解、Yamaguchi分解、Touzi分解等极化分解方法分析了Ku波段建筑物目标损毁前后的极化散射特征,分析表明,Yamaguchi分解得到的去定向后的体散射分量、二次散射分量占比以及Touzi分解得到的αs1分量对于Ku波段建筑物损毁评估具有较好的指示意义;通过与X波段实验测量结果的对比,发现Ku波段对建筑物损毁评估更敏感,这对于未来雷达遥感应用具有重要的启发意义。

基于时间序列全极化合成孔径雷达的水稻物候期反演

基于多时相全极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据,对江苏省淮安市金湖县附近地区水稻进行种类识别和关键物候期反演;通过提取分析水稻极化特征参数时序曲线变化特征,筛选出对水稻物候变化敏感的极化特征参数,构造出一个能体现水稻生长关键物候变化特征的雷达物候指数(radar phenologyindex,RPI),利用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构后的雷达物候指数反演水稻关键物候期。结果表明:粳稻和籼稻在极化参数香农熵的响应方面差异较大,利用香农熵可将籼稻和粳稻较好地识别出来,识别精度分别为92.38%和95.10%,取得了较好的识别效果;利用曲线导数法提取水稻时序雷达物候指数曲线特征点,识别出水稻3个关键物候期,且识别出的水稻关键物候期日期与野外地面调查获得的日期相差全部在±16 d以内,说明利用雷达物候指数可以较准确地反演出水稻关键物候期。

基于显著性的地震建筑物损毁靶区快速检测

大地震会破坏建筑物,从而造成巨大的人员伤亡。由于雷达遥感可以不受云雨天气影响连续对地观测,因此使用雷达遥感图像进行震后损毁靶区检测是对震区灾情初步判断的重要手段。本文提出一种基于显著性的SAR图像受灾靶区快速检测方法,首先利用Z因子方法生成灾前灾后变化差异图,然后利用视觉显著性方法进行损毁靶区的检测。并利用2018年9月28日印度尼西亚地震前后的哨兵一号(Sentinel-1)图像进行实验,结果表明该方法能帮助解译人员快速识别受灾靶区范围,并且具有较高的检测精度。

基于MODIS数据的青藏高原遥感云量重构

云是影响青藏高原能量平衡和地气过程的关键参量之一,研究高原的云量对探讨青藏高原的气候变化具有重要意义。采用2001~2020年的MODIS总云量数据与ERA5、CRA40两套再分析资料的总云量数据,以3~11月份MOD06云量资料为真值,评价不同再分析资料在青藏高原的适用性。利用改进自编码器模型,基于ERA5和MOD06重构了1950~2020年的3~11月的高原云量。结果表明:在高原地区,ERA5的云量值偏高,而CRA40云量值偏低,且ERA5与MOD06的相关性明显优于CRA40与MOD06的相关性;通过相关系数、偏差、平均绝对误差、均方根误差四种评价指标,发现改进自编码器模型在重构云量方面具有良好的效果,且能模拟出青藏高原云量的变化趋势,为研究青藏高原地区云量时空演变规律提供了可靠的长时序数据。

表碛型冰川的时序InSAR识别方法与形变监测研究

为了对表碛覆盖型冰川边界进行识别并掌握其变化,以伦道夫(RGI6.0)冰川编目为基础,基于Sentinel-1数据运用时序InSAR技术对昆仑山东段表碛覆盖型冰川进行了形变监测。根据2014年10月至2020年9月表碛覆盖下冰川的时序形变情况,将InSAR形变与光学影像相结合验证冰川边界。结果表明:对昆仑山东段研究区域内280条冰川边界的研究中,探测到3处表碛覆盖型冰川,对边界进行调整后冰川面积分别增加0.19、0.1、0.18 km^(2)。根据时序形变,发现冰川表碛形变呈现明显的季节周期性,形变与温度、坡向显著相关。另外,表碛覆盖型冰川的变形幅度在(-5,5)cm范围内,暖季变形幅度最大,且地形对突变幅度造成影响。这表明时序InSAR技术可对表碛覆盖型冰川进行形变监测与识别研究。

基于SAR与NL数据的建成区提取及其在WRF风场模拟优化中应用

WRF是近地面风场模拟的重要工具,其中土地利用与土地覆盖信息是WRF的重要输入,是影响WRF模拟精度的重要因素之一。WRF模式默认采用的是USGS或MODIS土地利用与土地覆盖数据,二者时效性差,空间分辨率低,在城镇化快速发展地区常导致近地面风场模拟精度差的问题。土地利用与土地覆盖信息的提取涉及很多地物类型,如果对所有地类进行更新,耗时耗力,无法满足实际应用的需求。在所有地类中,城市建成区的变化最快,对区域气候环境的影响也是最大的,因此,提出综合利用SAR数据和夜晚灯光(NL)数据提取建成区实现土地利用与土地覆盖数据的快速更新,然后利用更新后的WRF进行风场模拟,在京津冀地区的实验表明该方法可以快速准确提取建成区边界,进而使得WRF模拟近地面风速的精度明显提高。