基于InSAR技术门源地震地表形变监测与分析

地震引发的地表形变规模大、范围广,由地震引发的次生地质灾害对当地基础设施和工程建设影响明显。研究门源地震造成的地表形变,对理解地震形变运动过程、识别地质灾害隐患具有重要意义。利用合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture Radar,D-InSAR)技术获取门源地震同震形变场,根据升降轨几何关系,提取门源地震地表二维形变信息;利用覆盖研究区域的21景升轨Sentinel-1A影像,基于短基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset-interferometric synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)技术提取门源地震震后地表形变信息,得到视线向(line of sight,LOS)的时间序列和平均形变速率。结果表明,同震形变主要分布在冷龙岭断裂与托莱山断裂的交汇处,LOS向地表形变升轨隆升形变量为0.40 m,沉降量为-0.65 m,降轨隆升形变量为0.80 m,沉降量为-0.70 m;联合升降轨视线向结果分析二维形变,得到垂直方向最大形变量为-0.32 m,以沉降为主,水平方向最大形变量为0.87 m,以向东运动为主,说明此次地震水平方向形变显著,断层运动状态为左旋走滑作用。2022年1月17日—9月26日期间,整体形变较为稳定,部分区域形变明显,断裂带活动是影响地表形变的主要因素,平均形变速率最大值为53 mm/a,最大形变量达到77 mm。研究结果可为地震灾害防治、应急管理工作和社会经济可持续发展提供技术支持。

基于贝叶斯时空模型的甘肃省生态风险变化特征

生态风险时空特征是科学管控生态风险的重要依据。以往的生态风险变化研究采用的传统时空分析方法没有充分顾及时空相关性。以甘肃省为例,基于生态系统服务价值(ESV)计算1980至2018年生态风险指数(ERI),利用贝叶斯时空模型(BSTM)分析生态风险的演变特征。结果表明:(1)ESV以2000年为界先减后增,草地与林地对ESV的贡献最大。(2)ERI总体趋势特点与ESV一致,2010年后风险上升速率逐渐减缓。(3)ERI空间格局呈“南高北低,中间过渡”的分布特点,热点区域主要分布于陇南、陇东和甘南等部分地区,冷点区域主要集中于河西。(4)ERI局部变化趋势具有明显区域差异,整体表现为以嘉峪关和兰州为中心向四周升高趋势且陇南、陇东等地区变化强于河西,局部变化热点区域主要分布于陇南和陇东等部分地区。

陆地碳监测卫星光学立体影像定位精度分析

陆地碳监测(terrestrial carbon monitor satellite,CM-1)卫星主要应用于陆地生态资源调查监测,因此,对其光学立体影像定位精度及DSM质量分析具有重要意义。首先,利用参考影像和AW3D30 DEM数据,在CM-1卫星立体影像上匹配一定量控制点,进行区域网平差,以验证CM-1卫星影像立体定位精度;随后,将CM-1立体影像提取的DSM数据分别与AW3D30 DEM和ICESat-2激光测高数据对比分析;最后,利用平均值、标准差和均方根误差3项指标评估CM-1立体影像提取的DSM精度。结果表明,有控条件下,相对于数字正射影像,CM-1卫星立体影像在平原地区平面定位精度达到1 m,相对于AW3D30 DEM,平原地区高程定位精度达到1.57 m。前视后视立体影像提取的DSM精度高于前视正视、后视正视立体影像提取的DSM精度。

甘肃金川矿区地表三维形变InSAR监测

金川矿区是我国最大的镍矿生产基地,2018年提出复采计划以来,对该矿区地表形变的监测还是空白。该文基于3个轨道(升轨128、降轨33和135)的Sentinel-1A数据,利用小基线集雷达干涉(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)和结合先验条件的最小二乘迭代法获得金川矿区2018—2020年的地表三维分量形变速率和时序形变量,并使用水准实测数据对垂直向累计形变值进行验证。结果表明:金川矿区在3个开采区(龙首矿、西二矿、东三矿)形成了3个大面积的形变区域,主要表现为地表沉降,其中最大垂直向形变量和形变速率发生在西二矿区,分别为-408.9 mm和-162.8 mm/a。龙首矿区西南和东北边坡向矿脉处收缩,西二矿区和东三矿区形成的形变区域位移方向相似,均为沉降漏斗东西两侧向矿脉处收缩。金川矿区地表形变与人机采动、地质断层以及岩性构造紧密相关,其中人机采动是地表形变的主要原因,断层和岩性构造是地表形变的控制性因素。研究结果为金川矿区安全生产和开采规划提供理论支撑。

甘肃通渭黄土滑坡二维形变时序监测

时间序列合成孔径雷达干涉测量技术能有效反应滑坡形变过程。2019年9月14日,甘肃省通渭县发生山体滑坡,但该滑坡灾前是否已经发生缓慢形变以及滑坡原因值得追溯和探讨。文中基于欧洲航天局发布的哨兵一号升/降轨数据,利用SBAS-InSAR技术分析甘肃通渭滑坡灾前二维形变特征以及滑动的因素。结果表明,2018年9月—2019年9月此滑坡存在连续形变,且随时间推移形变量不断增大,因此该滑坡为非突发型事件。在滑坡发生前,垂直向与东西向上最大累计形变量分别达18.25 mm和32.85 mm。基于二维时间序列结果进行距离分析与降雨量对比分析,显示苦水河与降雨量是该滑坡发生的两大诱因。该InSAR追溯结果进一步验证了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力,是滑坡灾前识别、预警、防灾等减灾工作的有力工具。

基于时序InSAR的新疆阿希矿区地表形变监测与分析

新疆阿希矿区地理环境复杂,长期的矿产资源开采致使矿区的地面发生了较为严重的沉降和变形,造成了采矿生产安全隐患和周边生态环境的破坏。为了进一步研究分析阿希矿区地面沉降时空变化特征和地表形变规律。首先,利用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset-interferometric synthetic aperture Radar,SBAS-InSAR)技术对2017年2月9日—2021年4月25日获取的127景升轨Sentinel-1A影像数据进行沉降计算;其次,将InSAR沉降监测结果与水准测量结果进行对比验证;最后,分析了阿希矿区近5 a地面沉降时空变化特征,并研究了影响矿区地面沉降的驱动因素。结果表明,在整个监测期间内,阿希矿区地表形变呈现出整体基本趋于稳定状态、局部沉降较为明显的特征。造成矿区沉降的主要因素为矿产开采、地质构造、降水及露天矿井蓄水等。本研究可为矿区地面沉降监测以及今后地下矿物的合理开采提供科学依据。

甘肃省乡村旅游示范村空间分布特征及影响因素

基于甘肃省310个乡村旅游示范村数据,运用GIS空间分析方法,综合研究省域和四大旅游区内乡村旅游示范村空间分布特征及类型结构,并利用地理探测器揭示乡村旅游示范村空间分布和效应发挥的主要影响因子。研究表明:(1)乡村旅游示范村在省域和四大文旅区内均呈现出聚集且相对集中的空间分布特征,并在空间上形成一个以兰州为核心的高密度区和陇东、河西两个连片带状区;(2)农业旅游是甘肃省乡村旅游示范村的主要产业类型;(3)乡村旅游示范村空间分布是四大因素共同作用的结果,即自然环境是奠基性、基础性因素,经济社会是主导性、奠基性因素,区位交通是支撑性因素,旅游资源是内涵性因素。

面向多级分发的矢量地理数据数字指纹算法

矢量地理数据在实际使用过程中通常经过多次分发,已有数字指纹算法多基于单次分发设计,仅能追踪单级分发下的数据泄露,难以追踪整个流通链条。该文提出一种面向多级分发的矢量地理数据数字指纹算法。首先,对矢量地理数据的顶点坐标进行归一化处理;然后,将归一化值的高位与分发级数建立哈希映射,将顶点划分为若干互不重叠的集合;最后,将各级指纹通过QIM方法分别嵌入划分所得的各个顶点集合中。其中,多级指纹编码采用级联码,外码为I码,内码为GD-PBIBD码。仿真实验表明,该算法对缩放、平移、增删点、裁剪等攻击具有较好的鲁棒性,且可有效抵抗常见的线性指纹攻击,准确地追踪到叛逆用户。该算法可用于矢量地理数据多级分发中,为版权保护及盗版追踪提供有力支持。

基于ICESat-2卫星测高数据的呼伦湖水位变化监测

草原湖泊水位变化预示着草原生态环境的变化,是草原生态变化的重要指标。利用2018年11月—2022年1月ICESat-2卫星的ATL13全球内陆水体数据,构建呼伦湖高精度水位变化序列。使用DAHITI、Hydroweb和G-REALM水位数据进行结果验证。依据湖泊面积与水位变化关系,构建水位面积关系模型,分析湖泊水位季节性变化特征及外界因素对湖泊水位的影响。研究结果表明:2018年11月—2022年1月,呼伦湖水位整体呈现上升趋势,年均水位上涨率为0.49 m·a^(-1);湖泊每年3—6月水位下降,7—10月水位上涨,11月—次年2月水位稳定。通过与DAHITI、Hydroweb和G-REALM水位数据对比验证可知,ICESat-2卫星监测水位数据稳定,水位序列精度高,均方根误差为9.7cm,结果可靠。ICESat-2卫星水位监测成果结合湖泊水位面积模型,可实现多时段、高精度湖泊水位监测,并计算水位季节性变化时间序列,结果显示,呼伦湖水位季节性特征明显,且年际变化趋势基本稳定,春季至夏季水位下降,夏季至冬季水位上升。湖泊水位变化受外界因素的影响较大,气温升高引起的蒸发量增大是湖泊水位下降的主导因素,气温、蒸发量与水位变化呈现出较强的负相关性;人工注水对湖泊水量的补给使湖泊水位上升,且在2021年注水期内水位上涨趋势明显。

基于数字指纹的矢量地理数据几何脱密算法

为平衡保密与共享的矛盾,现主要采用脱密技术实现矢量地理数据在安全保护前提下的共享,其中,常利用非线性变换方法进行几何精度脱密,而在地理空间数据中嵌入数字指纹,可达到版权保护的目的,但会对空间数据造成一定误差。该文提出一种可溯源的矢量地理数据脱密算法,利用可控误差的数字指纹嵌入,实现对矢量地理数据进行几何精度脱密和版权保护的双重目的,脱密后数据能保持较好的图形形态及空间关系,且可用性较强,实现了脱密数据在使用时的版权保护,可为“合理保密,充分使用”的矢量地理数据共享需求提供支撑。

兰州植物园植被春季物候无人机监测

针对卫星遥感影像难以准确提取局部地区植被物候的问题,本研究以兰州植物园草坪草、连翘、牡丹、黄刺玫和香荚蒾等5种植被为研究对象,基于多时相无人机影像,提出了一种局部地区植被春季物候期估算方法。首先利用无人机获取的多时相兰州植物园植被影像,分析各植被超绿指数(ExG)、超绿超红差分指数(ExGR)、绿叶指数(GLI)和植被因子指数(VEG)等植被指数的时序变化特征,并进行一元三次多项式拟合,使用导数法提取各植被的发芽期、开花期、结果期等春季物候期,然后与人工观测物候资料进行比较,明确不同植被指数下物候期的估算精度。结果表明:除草坪草的发芽期和结果期以及牡丹的发芽期,4种植被指数估算得到的物候期基本一致,但其和实际物候期均存在不同程度的误差;发芽期估算误差最大的是黄刺玫,平均提前27 d,最小的是香荚蒾,平均推迟8 d;开花期估算误差较大的是草坪草和牡丹,平均误差均在20 d以上,最小的是连翘和香荚蒾;结果期估算误差最大的是香荚蒾,平均提前35 d,最小的是牡丹,平均提前5 d。基于ExG指数估算的开花期和结果期与实际观测期一致性最好,均方根差分别为14.01 d和17.28 d,而VEG指数估算发芽期效果最好,均方根差为13.81 d。本研究基于无人机遥感影像数据筛选出植被春季物候期监测适宜的植被指标,对局部地区植被物候监测研究具有一定意义。

贝叶斯层次时空模型在甘肃省AOD时空分布中的应用

探究甘肃省大气气溶胶分布及变化特征,准确了解甘肃省气溶胶光学特性对研究大气环境污染、应对气候变化是非常重要的。基于MODIS MAIAC高分辨率数据,利用贝叶斯层次时空模型(Bayesian Hierarchical Spatio-Temporal Model,BHM)从时间趋势、空间格局和局部变化3个方面分析甘肃省气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)时空特征,结果表明:(1)从年际尺度上看,2001—2020年AOD年际变化趋势整体维持在0.4左右,2010—2013年变化趋势呈“V”形,起伏变动较大;从季节尺度上看,AOD季节变化呈现出春季整体高,夏季、秋季局部中心高,冬季水平低的变化特征。(2)从空间上看,AOD分布的空间格局为“东高西低、中部过渡”的趋势,冷、热点区域空间分布差异明显,热点区域集中分布在陇中、甘南和陇南地区。(3)局部AOD分布整体呈现以陇中、河西西部地区为中心向四周降低的趋势。

应用泰森多边形的矢量地理数据零水印算法

传统嵌入式水印算法会对原始数据的精度造成影响,为满足高精度矢量地理数据版权保护需求,本文提出了一种应用泰森多边形的矢量地理数据零水印算法。首先,对矢量地理数据进行归一化预处理,采用Douglas-Peucker算法提取矢量地理数据的特征点,并构建特征点的泰森多边形;然后,根据每个泰森多边形与相邻多边形周长的大小关系,确定其特征位为1或0,运用泰森多边形周长与原始水印之间的哈希映射值,确定该特征位在序列中的位置,特征序列中每一位可能会有多个不同的特征位对应,利用投票原则确定该位置的最终值;最后,将特征序列与置乱后的水印图像序列进行异或运算,生成零水印。研究表明,该算法能够抵抗平移、缩放、旋转、裁剪和简化等常见攻击手段,具有较强的鲁棒性。这可为高精度矢量地理数据版权保护提供技术参考。

矿区地表形变监测及预测方法研究

利用2018年1月至2021年12月的47景Sentinel-1A影像,基于SBAS-InSAR技术,对窑街矿区进行沉降监测。根据矿区沉降特征,构建GM(2,1)、BP神经网络、PSO-SVR和LSTM 4种预测模型,对3个矿区2020-2021年形变中心沉降值进行预测分析。结果显示:窑街矿区大部分区域处于稳定状态,矿区中心形成明显的沉降漏斗,最大平均沉降速率为157.01 mm/a,2018-2021年最大累积沉降量达到681.82 mm,存在发生采空区大面积塌陷和次生地质灾害的危险。预测结果显示,4种模型表现出不同的预测精度,LSTM模型预测精度最高,可作为矿区地表沉降相对可靠的预测模型。

基于InVEST模型的京津冀土地利用变化及碳储量时空分异研究

大气中二氧化碳含量的增加是国际社会广泛关注的环境问题,人类活动改变土地利用格局,而土地利用/覆被(land-use/land-cover,LULC)变化影响陆地生态系统结构、功能及碳循环。本文在全球地表覆盖数据GlobeLand30的支持下分析了2000-2020年京津冀土地利用变化,利用InVEST模型模拟了碳储量时空变化,并结合空间自相关分析技术对其进行了分区研究。结果表明:①2000-2020年京津冀地区耕地和人造地表变化面积最大,分别为减少340222.124 hm^(2)和增加246333.493 hm^(2);②京津冀地区2000、2010和2020年碳储量总值分别为1666.47×10^(6)、1654.63×10^(6)、1632.88×10^(6)t,耕地流失和人造地表扩张是碳储量下降的主要原因;③京津冀碳储量高值主要分布在海拔相对较高的山林地区,低值主要分布在北京市中心、津冀海岸带,以及河北省沧州和唐山的东部南部区域;④局部自相关结果表明,碳储量出现高-高聚集的区域在研究区的北部和西部,在出现低-低聚集的区域中天津市东丽区和河北省邯郸市邯山区呈现出较为明显的弱化趋势。

黄河北干流水沙时空变化特征及协调性分析

为了解黄河北干流河段径流和输沙的时空变化规律及趋势,基于2002—2021年黄河北干流水沙数据,采用Mann-Kendall检验、突变点检验、小波分析、水沙关系协调性分析等方法,对黄河北干流河段的头道拐、龙门、潼关3个水文站2002—2021年的水沙时空变化特征进行了分析。结果表明:黄河北干流河段的输沙年内不均匀程度和集中度均大于径流,并且年内特征变化更加显著;各站径流集中期主要出现在9月,而输沙集中期主要在8月和9月;流域内水沙变化的显著突变年份多发生在2005年和2017年,可能与近年大型水利工程的调控影响相关;3个水文站水沙序列主要时间尺度对应的周期分别为13、10、9 a;黄河北干流的水沙不协调性在2008年之前主要表现为水少沙多,而在2008年之后则表现为水多沙少,其中头道拐的来沙系数始终小于0.009,一直处于水多沙少的状态。总体上,研究期内黄河北干流河段径流量在不断上升,而输沙量明显减少,且随着时间的推移水多沙少的趋势愈发显著。

联合PS-InSAR技术与多变量LSTM神经网络的高铁路基冻胀形变预测研究

针对传统形变监测及预测难以做到大范围监测和精准预测的问题,本文提出了联合PS-InSAR技术和多变量长短期记忆(M-LSTM)神经网络监测和预测高铁路基冻胀形变的方法。首先,该方法利用PS-InSAR技术获取路基冻胀空间分布特征;然后,使用皮尔逊相关系数法优化出3种冻胀诱发因素,所得数据经预处理后组成训练数据;最后,引入LSTM构建智能化、多变量冻胀预测模型,精确地预测路基冻胀形变趋势。研究结果表明,PS-InSAR技术在大范围形变监测中具有可靠性,M-LSTM模型预测精度比传统神经网络模型更高,平均判定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和平均均方根误差(RMSE)分别为0.973、0.024 mm和0.035 mm,说明M-LSTM模型在高铁路基冻胀形变预测中具有较好的应用价值,同时也为路基冻胀形变预测提供了新思路。

2018-2022年青海省主要湖泊蓄水量时空变化数据集

青海省是中国西北部重要的生态功能区,水资源总量丰富,但时空分布极不均匀,且由于气候、地理环境等因素的影响,大部分湖泊长期缺乏监测。而湖泊作为地表水水资源的重要载体,是研究气候变化和人类活动对水循环过程影响的重要指示器。国产高分一号、六号卫星宽幅相机空间分辨率为16 m,组网运行可实现2天重复观测,可以高频次获取地表水体面积;ICESat-2激光测高数据具备厘米级的测高精度,可以获取高精度的地表水体测高水位。本数据集基于GF-1/6WFV水体面积和ICESat-2测高水位构建青海省湖泊蓄水量遥感监测模型,通过遥感手段对青海省湖泊蓄水量进行时空变化监测。经验证,本数据集中湖泊蓄变量监测精度总体优于93%,满足湖泊蓄水量时空变化遥感监测需求。本数据集在时间尺度上涵盖2018-2022年,共计60期月度监测结果;空间尺度上覆盖了青海省面积大于30 km^(2)的33个湖泊,主要集中分布在青海省西部、北部、东南部,可为青海省湖泊、水文与气候变化过程监测、水资源动态评价、优化水资源管理与调度提供基础数据支撑。

可可西里国家级自然保护区人类活动干扰状况遥感监测研究

以国产高分辨率卫星数据为信息源,提出了人类活动识别和动态监测的技术思路,并在可可西里自然保护区进行了应用。基于面向对象的分类方法,采用国产高分辨率卫星数据对自然保护区2013年和2014年人类活动信息状况进行了识别,并利用目视解译结果对分类结果进行了验证。在此基础上对研究区的人类活动干扰状况及其动态变化进行了分析。结果表明:研究构建的分类算法精度满足实际监测要求,Kappa系数和总体精度分别达到了0.82和90.45%;可可西里国家自然保护区人类活动干扰主要包括道路、居民点以及其他人工设施,其面积各占可可西里自然保护区的0.01‰、0.001‰、0.000 4‰。2013年、2014年人类活动分布总体比较稳定。该研究为保护自然保护区生态环境建设提供了技术和方法支持。

联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析

针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform,WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示:WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性.