利用InSAR形变反演滑坡滑面运动特征——以汶川县布瓦村滑坡为例

当前滑坡滑面运动特征获取多采用接触式手段,费时费力、成本高昂,且仅能获取稀疏点位滑面运动状态。因此,本文提出一种非接触式滑坡滑面运动特征获取方法,其基本思路是:基于位错理论建立滑坡表面形变与滑面运动间的关系模型,同时引入滑面运动平滑约束条件,最终以InSAR等技术获取的地表形变为约束,反演获得滑面运动特征。本文选择四川省汶川县布瓦村滑坡作为研究对象,以时序InSAR技术获取的滑坡坡面升降轨形变数据为约束,基于发展的理论方法反演获得布瓦村滑坡滑面几何与运动学参数,并结合野外勘查、Lidar观测以及模型残差较好地验证了反演结果的可靠性,其中反演升降轨模型残差仅3.1 mm·a^(-1)和3.4 mm·a^(-1)。反演结果显示,布瓦村滑坡滑面位于坡表以下平均~15.0 m深度处,滑面整体以沿坡向运动为主,最大运动量级达~80 mm·a^(-1),同时在坡体西侧中下部发现微量的垂直坡向运动。本文提出方法可方便、快速的获取空间连续的滑坡滑面运动特征,为滑坡灾害预警和失稳风险评估提供更为直接可靠的科学参考。

集成特征分量的高分辨率遥感影像建筑物阴影检测

针对高分辨率遥感影像,提出了一种集成影像特征分量与建筑物阴影形态特征的面向对象建筑物阴影提取方法。通过分析遥感影像的光谱特性,构建了主成分第一分量PC1、绿波段分量G、过绿指数EXG及色调特征H,并采用伽马变换对H波段进行增强处理,对各特征分量DN值归一化处理并进行了综合分析,根据建筑物阴影形态特征设立面积及长宽比规则,构建了规则集,实现了面向对象的建筑物阴影信息提取。选取不同时段不同地区的遥感影像进行建筑物阴影提取试验,试验表明,本文方法不仅能够有效地削弱水体、植被、深色地物的影响,而且能够去除非建筑物阴影的干扰,所获得的建筑物阴影斑块完整,无破碎图斑。

基于状态和残差的北斗基准站观测数据表达与信息分级

北斗卫星导航系统基准站通常直接存储传输原始观测量,导致了两种不利情况:①没有形成对用户的分级授权机制,任意用户通过原始观测量都可以获取基准站的精确空间基准、时间基准和大气基准数据,这会对基准站的安全构成潜在威胁;②原始观测量之间的强相关性导致其数据量很大,在北斗接收机观测显现网络化、不间断、高采样和多波段的趋势下,观测数据的海量爆发给数据的存储和传输都带来了巨大的压力。因此,本文提出利用状态和残差来表达北斗基准站观测数据。与通用的基于RINEX、Compact RINEX和RTCM等国际协议的数据服务相比,其优点是不但可以对不同级别用户进行信息分级授权,从技术上保障数据服务的安全,而且大幅减小了存储传输数据量和用户端计算量。同时本文证明了新的表达方式与原始数据等效,不会降低最终计算结果的精度。利用该方法可以建立具有自主知识产权的北斗观测数据存储和传输协议,并为高精度星基数据播发服务提供技术支持。

面向本科项目式教学的工程项目库建设研究——以“工程测量”课程为例

项目式教学旨在提高实践教学效果,引导学生进行探究和学习,激发学习动力和专业志趣,促进一流本科课程建设。以工程测量课程的项目式教学为例,在研究原始工程项目技术途径和实施方法的基础上,对工程项目进行改造,如消减工程规模、缩短项目周期、补充工作内容、沿用技术标准、完善评价机制等,使之适宜在校内开展项目式教学。通过工程测量项目式实践教学的具体实施,探索项目式教学在项目设计、项目实施、项目评价等环节的有效做法,为面向本科项目式教学的工程项目库建设提供参考。

利用InSAR升降轨形变数据反演滑坡深度——以桃坪乡古滑坡为例

传统滑坡深度探测方法只能确定坡体部分稀疏单点的深度,无法准确反应整个滑坡体的深度分布情况,且探测成本高昂。针对该问题,本文发展了一种基于升降轨InSAR形变的滑坡深度反演方法,其基本流程是:首先利用时序InSAR技术分别获取升轨和降轨卫星视线向形变速度场,再根据卫星视线向与滑坡的空间几何关系,解算获得滑坡表面沿坡向和法向的二维形变场,进一步在质量守恒准则下构建基于坡面二维形变的滑坡深度反演模型,实现滑坡深度的反演计算。本文以四川省理县桃坪乡古滑坡体为研究对象,InSAR成果显示该滑坡运动面积~2.9 km^(2),流变参数取0.7时,反演滑坡深度集中分布在9~33 m,滑坡体积约3.49×10^(7)m^(3),结果与已有研究结论基本一致,证明了本文发展理论与方法的可靠性。且本文提出方法可获得滑坡体连续的深度数据,能更为直观地反映滑坡危险区域,可为滑坡灾害影响分析及灾害防治提供关键的数据支撑。

2000-2019年渭河流域植被覆盖度时空演变特征及气候响应

渭河是黄河第一大支流和主要输沙源之一,渭河流域涵盖黄土高原及秦岭地区,跨越不同的气候带且生态环境相对脆弱。因此,对其流域植被覆盖情况及气候响应分析具有重要研究意义。基于MODIS-NDVI数据,结合像元二分法模型计算植被覆盖度,利用趋势分析、Hurst指数进行渭河流域2000—2019年植被覆盖度的空间演变特征及变化趋势分析。结合渭河流域气象数据,利用偏相关分析、Mann-Kendall检验进行气候因子对植被覆盖度的影响分析。结果表明:(1)渭河流域植被覆盖度在空间域上表现为陕北地区及西北宁夏甘肃地区植被覆盖度较低,渭河流域南部秦岭一带及泾河、洛河一带植被覆盖度相对较高,流域整体在空间域上呈现为由东南向西北逐渐递减的趋势;(2) 2000—2019年渭河流域植被覆盖度整体呈上升趋势,上升速率为0.095/10 a,其中在渭河干流中下游城市较密集区植被覆盖度有显著性下降;(3)渭河流域植被覆盖度未来变化趋势表现为流域整体呈现进一步改善趋势(面积占93.36%),其中沿渭河中下游城市密集地区植被覆盖度未来变化趋势呈现持续退化趋势(面积占6.64%);(4)近40年来,渭河流域气温呈显著性上升趋势,上升速率为0.42℃/10 a,降水呈现缓慢增加趋势,渭河流域降水、气温对植被覆盖度的相关性影响存在明显的地域特征,且对植被覆盖度影响的关联性并不显著,研究结果可为渭河流域生态建设及水土保持工作提供参考意义。

联合升降轨Sentinel-1A数据监测桃坪乡古滑坡沿坡向的形变速度场

单一平台或轨道的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术通常只能获取到滑坡体沿雷达卫星视线(LOS)方向的一维形变信息,无法直接获取到滑坡体沿坡向的形变信息,使得InSAR技术无法充分满足滑坡监测的工程需求。针对这一问题,本文提出联合升降轨Sentinel-1A数据提取滑坡沿坡向形变速度场的模型算法,其基本方法是:首先利用InSAR技术分别获取升轨和降轨沿LOS方向的形变速度场,然后根据坡向和坡度建立滑坡的滑动面坐标系,基于LOS方向与滑动面的几何关系对升降轨对应的LOS向形变速度值进行建模,在滑动面上不存在法线方向形变的合理假设下通过解算独立方程组获得滑坡体沿坡向的形变速度场和沿垂直坡向的形变速度场。本文选取四川省理县桃坪乡古滑坡作为研究对象,并通过模拟实验对模型的解算精度进行验证,结果表明:相比于LOS向形变速度场,重建的沿坡向和沿垂直坡向形变速度场更加清晰地揭露了滑坡体的主要位移模式和危险性较高的坡体区域。同时,模拟实验结果表明,模型算法的解算误差与噪声水平大致呈线性增加的关系,当噪声水平达到10 mm·a^(-1)时,沿坡向形变速度场的解算误差为14.1 mm·a^(-1),沿垂直坡向形变速度场的解算误差为11.9 mm·a^(-1),证明了模型算法以及结果的可靠性。

多尺度MT-InSAR大气延迟估计及其应用

大气延迟一直是制约多时相合成孔径雷达干涉测量(MT-InSAR)精度的问题之一。为抑制区域性大气窗口和对流层垂直分层效应导致的精度损失,本文引入多尺度稳健估计模型优化MT-InSAR大气延迟分量的解算和校正。实验利用MT-InSAR技术从成都主城区的14景Sentinel-1A影像中选取出高相干点,根据多尺度下对流层垂直分层延迟与高程的线性关系精确估算和校正大气延迟,提取出地表形变信息,并用同时段连续运行参考站(CORS)数据进行验证。实验结果表明:模型评估的大气延迟在0~30.2 mm,大气校正后相位均方根误差总体上减少;两类监测结果差值的均方根误差为3.9 mm,证明了本文所提出模型与方法的有效性和可靠性。

基于形状与纹理特征的高分辨率SAR影像桥梁目标自动提取方法

基于高分辨率SAR影像中桥梁目标特征的分析,提出了一种桥梁目标自动提取方法。首先使用多影像时序平均法对SAR影像进行预处理,去除SAR影像噪声;再使用阈值法对水体分割;最后采用形状特征与纹理特征相结合的方法提取桥梁目标。本方法在提取效果上明显优于传统桥梁目标提取方法,其提取准确率可达87.5%。证明本文方法在面向高分辨率雷达影像的桥梁目标自动提取应用上的可靠性和可行性。

基于双极化Sentinel-1A影像数据的鄱阳湖水域提取与汛期变化检测

合成孔径雷达(SAR)卫星影像数据具有不受气候条件限制的优势,且具有较高的重访率,可以在汛期恶劣气候条件下及时获取灾区影像,为科学开展抗洪救灾提供依据和信息保障。面向汛期应急监测和水域变化分析的应用需求,本文选取位于江西省九江市的鄱阳湖区域为研究区域,基于汛前6月25日和7月7日水位高峰期获取的两景双极化SAR影像数据,综合利用H/A/Alpha分解结果开展极化目标分析,并基于Wishart (距离最短原则的)非监督分类提取水体,成功获取了汛期前后空间分辨率为15 m水域空间分布图,经统计分析探明九江市鄱阳湖区域汛期新增面积达56 km2。实验结果表明:极化分解技术的介入,对于波浪较大和含沙量较高的水域识别具有较好的适应性,能正确判识和保留该类水体目标;同时,该途径还能够有效降低雷达阴影区造成的误判。

面向小麦种植面积反演的自监督学习光谱解混算法

遥感作为大范围地表覆盖提取和时空动态监测的有力工具,在小麦种植面积反演领域具有显著优势。然而,混合像元现象限制了小麦种植面积估计的精度,端元的光谱变异性现象也使得传统的混合像元分解方法表现不佳。针对小麦种植面积估计过程中存在的混合像元和端元光谱变异性等问题,本文提出基于自监督学习的光谱解混算法SLSU(Self-supervised Learning-based Spectral Unmixing Algorithm)。首先,使用变分自编码器实现无监督的端元光谱变异性解释和端元库生成;然后,使用交替最小二乘法和全约束最小二乘模型估计各类端元对应的丰度;最后,利用概率松弛标记法对解混结果进行空间邻域校正,以进一步提高光谱解混和小麦面积估计的精度。以河南省新乡市3个典型的小麦种植区为实验区,利用Sentinel-2影像获取小麦种植面积并利用实地测量的小麦分布现状数据计算提取精度。结果表明:基于SLSU算法获取的小麦种植面积的相对提取误差中位数<1.3个像素,显著优于全约束最小二乘、扩展线性混合模型等传统混合像元分解算法以及支持向量机、随机森林等监督学习分类方法所提结果。所提SLSU算法可以提高小麦提取的精度和稳定性,为农作物分布提取和种植面积估算提供了有效的方法。

北斗卫星导航系统/美国全球定位系统载波相位相对定位全球精度分析

文章推导了载波相位相对定位精度的计算公式;分析了影响载波相位相对定位精度的各项因素;提出了频率精度衰减因子的概念,用以表达不同频率组合对定位精度的定量影响;在此基础上,计算并绘制了美国全球定位系统(GPS)、北斗二号(BDS2)、北斗三号(BDS3)及其融合系统的单天解、半小时解和单历元解的相对定位精度因子全球分布图;利用自主知识产权的处理软件(GCN和VENUS/ARSNet)解算了实测数据,检验了GPS和BDS2的单天解和单历元解的定位精度.分析表明:BDS的B1/B2频率定位精度优于GPS L1/L2频率; BDS2在其服务区内精度总体上与GPS相当; BDS3在亚太地区定位精度高于GPS.根据上述结论,文章在导航系统信号频率和全球定位系统(GPS)测量规范方面提出了优化建议,可为系统性能优化和制定标准提供参考.

一种基于噪声水平估计的扩展线性光谱分解算法

针对传统的光谱分解算法忽略了影像在不同波段的不同噪声水平,导致分解精度提高受限。为克服这个问题,以高光谱影像为基础,提出了一种基于噪声水平估计的扩展线性光谱分解算法(NELMM)。首先,根据高光谱应用中的多元回归理论,估计相邻波段的噪声;其次,从估计噪声中获得噪声权重矩阵;最后,将噪声权重矩阵引入到线性混合像元的框架中,可以减轻不同波段噪声水平的影响。为验证算法精度,利用全约束最小二乘法(FCLS)和协同稀疏分解算法(CLSUnSAL)来进行对比分析,并通过此算法反演TM影像的植被覆盖度来验证其在多光谱影像上的实用性。结果表明:NELMM算法对高光谱影像分解的结果比FCLS和CLSUnSAL好,其噪声权重矩阵很好地平衡了波段间的噪声,使NELMM算法分解影像的精度显著提高;同时,此算法对多光谱影像分解呈现很好的适用性。

西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测

针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。