遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于移动窗口法的城市遥感生态质量评价研究

为进一步提高城市生态监测的精确度，在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念，充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用，并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明，MW-RSEI模型和生态遥感监测模型（Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响，其较差生态区域的占比仅为6%，生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续，并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用，可为相关部门提供一定的技术参考。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

降雨作用下库区滑坡稳定性分析

文章采用GPS针对某大型滑坡体进行长期监测,利用Geo-slope结合降雨条件下实际渗流场,分析降雨作用下滑坡体的稳定性变化规律。结果表明:降雨量对滑坡稳定性影响较大,在时间上滑坡的稳定性与降雨量具有一致性;滑坡安全系数与降雨量成反比,其安全系数减小趋于稳定后滑体将会发生失稳;针对降雨作用下库区滑坡,提出了合理的防治措施。     

白家包滑坡的渗流与稳定性分析

三峡库区是中国地质灾害易发区。为探究库水下降时滑坡的稳定性变化，以白家包滑坡为研 究对象，利用ＧｅｏＳｔｕｄｉｏ软件，建立渗流场－稳定性分析－位移场计算模型，模拟出库水位以不同速度消 落时地下水渗流的消散变化及浸润线滞后库水位的时间效应，深入研究了库水降速下滑坡稳定系数及 滑坡位移场的变化。结果表明:库水下降过程中，滑坡前缘为浸润线变化的重点区域，库水下降降幅增 大，浸润线外凸趋势增强，浸润线滞后于水位线的变化越明显，滑坡受坡体内外水头差动水压力作用，形 成瞬态渗流场，饱和度增加，基质吸力减小，黏聚力、抗剪强度减小，稳定性降低，滑坡前缘位移变形增 加。