星载SAR测量海洋流场研究进展

多普勒信息是合成孔径雷达(SAR)进行海洋动力遥感的一个重要参数,自从20世纪80年代末就已经开始利用该参数反演海表面动力过程的相关研究.本文重点论述了星载SAR多普勒信息反演海表面流及其应用研究,主要包括SAR干涉测量方法获取海洋流场信息的主要技术手段及研究进展;多普勒频移方法反演表层海洋流场的发展历程及在上层海洋现象(包括地转流、准地转流以及中小尺度过程)中的应用研究;相关的国外重要数据融合计划和研发计划.目前国内在海洋流场的遥感方面还处于起步阶段,重点关注于反演理论和方法,而将反演信息应用于上层海洋动力的研究,还十分缺乏.希望通过本文的综述,为后续在该方向的研究提供借鉴.     

合成孔径雷达积雪参数反演研究进展

积雪是影响辐射平衡、水资源等全球能量与水循环的重要参数,遥感是监测积雪时空分布特征及其变化趋势的重要手段.合成孔径雷达(SAR)以其全天时、全天候能力,成为积雪遥感中重要的研究方向.本文从SAR与积雪的特性、积雪的散射模型、基于强度和相位信息的积雪参数反演等方面,针对SAR积雪参数反演方法的理论、技术进行总结和分析,指出了目前利用SAR数据反演积雪的研究现状和存在的问题,并对未来的研究方向进行了讨论.     

基于RadarSat2数据的法拉第旋转校正算法实验

鉴于星载合成孔径雷达(SAR)系统受法拉第旋转效应引入的极化矢量偏移影响,研究基于极化SAR传输模型给出常用星载SAR法拉第旋转效应校正算法,还原目标真实散射特性以用于地面精确信息反演.实验给出了四种常用校正算法关于C波段全极化Radar Sat2数据的法拉第旋转角估计性能分析,对比得到Bickel&Bates算法及Freeman算法具有较稳健的估计性能表现;并基于其对整景数据进行法拉第旋转效应估计,得到该雨林区域数据具有0°~2°的法拉第旋转角变化,对于一般遥感数据应用不会产生较大影响.这为进一步精确监测星载极化SAR系统失真变化打下了技术基础.     

CYGNSS海表风场观测数据验证及其可能的应用（英文）

海表面风场可以用于获取许多大气和海洋现象的信号,高质量、高时空分辨率的海表面风场数据产品将有利于海洋-大气动力过程的研究.本文使用全球热带系泊浮标阵列计划(Global Tropical Moored Array Programs)的锚定浮标风场数据和西沙通量塔气象观测资料验证了Cyclone Global Navigation Satellite System(CYGNSS)的35°N~35°S海面遥感风场观测数据.结果表明,CYGNSS海表面风场与实测资料存在着2.17 m/s左右的平均均方根误差(RMSD),它可能源于观测数据和卫星遥感资料的观测误差,以及两者在空间和时间上未严格匹配而引起的代表性误差.另外,CYGNSS海表面风速的时间演变与实测资料非常一致,展现了CYGNSS在研究海洋-大气能量和动量交换过程方面的潜在应用价值.本文使用Madden-Julian Oscillation(MJO)和赤道东部印度洋上升流事件作为两个个例,说明了CYGNSS海表面风场资料的潜在应用价值.     

北斗反射信号海风探测数据分析与检定

利用导航卫星反射信号(GNSS-R)进行海风海浪探测为海洋气象提供了一种新的观测手段,数据分析及有效性检定是确定系统探测能力的重要过程.在描述北斗GEO卫星进行海风探测机理的基础上,利用北斗反射信号的相关时间进行了海风的反演.同时针对国家北斗应用项目"基于北斗导航卫星的大气海洋和空间监测预警应用示范工程"在山东进行试验和试运行期间产生的风速观测数据进行分析,并通过与标准数据的对比,确定了该方法的有效性.     

基于深度学习的星载SAR工作模式鉴别

针对传统星载合成孔径雷达（SAR）工作模式反演方法在识别准确率和时效性上存在局限性的问题,根据SAR信号的特点,提出基于一维卷积神经网络的星载SAR工作模式识别模型.该模型以星载SAR信号脉冲峰值幅度作为输入,利用卷积神经网络的自主学习和模式识别能力,避免了传统方法的人为影响因素,能够学习原始信号更具有代表性的特征,最终实现星载SAR工作模式的有效识别.在设计一维卷积神经网络结构时,参考了现有性能较优的卷积神经网络,根据网络训练过程中准确率和损失值的反馈,调整设置了较优的参数以训练得到具有良好识别性能的模型.基于仿真数据的对比实验表明,该模型相较于传统反演方法具有更高的识别准确率,同时对于主旁瓣信号和不同侦收条件均具有较优的鲁棒性和抗噪性.     

岷江上游典型流域林冠截持降雨遥感模型与反演

在对岷江上游典型流域研究区实地踏勘和定位观测的基础上,综合利用ETM和ASTER遥感数据、地面实测数据和常规观测数据等资料,结合森林水量平衡原理,建立了岷江上游典型流域林冠截持降雨遥感信息模型。以遥感图像中单个像元作为测算单位,对模型参数叶面最大持水度、覆盖度、叶面积指数(LAI)进行了计算,并对岷江上游毛儿盖地区林冠截留降雨量进行了反演。并利用研究区实测数据、生态环境本底遥感调查数据和水文气象数据对上述模型反演结果进行验证和精度分析。结果表明,模型反演结果精度较高,能较好反应研究区植被冠层截留量的实际状况。     

电离层时空变化效应对星载及月基SAR成像影响:现状与展望

合成孔径雷达(SAR)作为一种主动传感器,具备全天时、全天候的观测能力,已广泛应用于对地观测中.然而,无线电信号在空间传播过程中会不可避免地受到电离层效应的影响,导致信号的相位、幅度发生变化,使得工作在电离层之上的SAR系统的成像性能受到干扰.本文分别从法拉第旋转、背景电离层和电离层不规则体三个方面介绍了电离层效应对不同轨道SAR系统成像性能的影响,并总结了电离层效应的补偿修正方案.最后,给出了电离层效应对星载和月基SAR成像影响的一些亟待解决的问题,以促进星载和月基SAR成像的发展及应用.     

台风“麦莎”作用下输电塔风荷载反演

由于输电塔结构外部作用实时测量难度大、数据精度低,可以根据现场测量结构动力特性,以实测动力响应来反演结构的动态荷载。本文利用某输电塔在台风"麦莎"作用下塔线耦联体系的现场风振实测结果,采用基于缩聚串联多自由度模型的荷载反演方法,反演得到输电塔在台风作用下的风荷载分布和地线、导线的动张力时程。     

AMT三维反演在浅部岩体勘探中的应用

音频大地电磁测深法具有勘探效率高,浅层分辨率好的特点,在工程和浅层勘探中得到广泛应用.本文采用基于数据空间的三维反演算法实现了大阵列三维音频大地电磁数据的反演,在CPU/GPU工作站上对一个观测实例进行了处理和计算.反演结果表明,该算法能完成大尺度模型和大阵列观测数据的三维反演,采用并行算法提高了反演速度,算法具有实用性.反演结果除与已知的露头或构造信息基本吻合外,还提供了丰富的地中电阻率参数变化和信息,避免了二维反演中静态偏移的影响,并大大提高了对小异常的分辨能力.     

多模型自适应空间目标形状反演方法研究

针对中高轨空间目标在地基成像设备上以点目标形式呈现、难以直观识别其形状问题,分析空间目标光度特性规律,建立适用于空间目标形状反演的系统动态方程和观测方程,设计基于UKF的多模型自适应形状反演算法,实现组合形状的反演。最后,利用兴隆观测站的实测数据,对算法的正确性和对不同环境的适用性进行了验证。     

机器学习在医疗大数据中的应用

以医疗健康大数据为切入点,阐述了医疗健康大数据概念、特性及来源,介绍了机器学习及其用于医疗大数据在临床及医生决策中的应用研究现状,分析并探讨了目前机器学习在临床医疗应用中的局限性和面临的挑战,提出了若干建议,以期为医院智能化数据化提供参考。     

GNSS-R海洋遥感原始数据采集系统研究与实现

利用全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)实现海面风场探测,是一种新型的微波遥感技术.获得表征海面粗糙度等信息的原始数据是实现导航卫星反射信号对海面风场探测的关键技术之一,对导航卫星反射信号软件接收机的研究,其原始数据获取更为重要.该文在分析GPS海面风场探测前向散射机理基础上,结合GPS直射信号接收理论,设计完成了基于FPGA实现的双射频前端海洋遥感原始数据采集系统;阐述了系统组成原理及关键模块设计过程,给出了机载试验及试验数据分析结果;得到卫星直射信号和对应反射信号镜面反射点路径延迟的试验结果与理论计算值基本一致,误差为0.28%.能正确表征镜面反射点等海面粗糙度信息,试验结果符合海洋遥感参数反演的精度要求.     

高分辨率星载SAR矿区灾害监测的应用潜力

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）遥感与成像具有全天时、全天候、能穿透风云雨雪和植被等独特优势,是近20年空间遥感与对地观测技术最重要的进展.进入21世纪,一系列高分辨率星载SAR的成功运行,标志着雷达遥感与对地观测进入了一个新时代.总结高分辨率SAR数据的优越性以及中低分辨率SAR数据分辨率不高造成的应用瓶颈问题.概述目前在轨的高分辨率SAR卫星———意大利的COSMO-Sky Med卫星、加拿大的Radarsat-2卫星和德国的Terra SAR-X卫星传感器特征,通过调研目前国内外高分辨率SAR后向散射信息和相位信息在变形类地质灾害监测特别是矿区地质灾害监测领域的应用,展望了高分辨率SAR在矿区开采沉陷与地质灾害监测的应用前景.     

全局约束自适应量化的遥感图像压缩算法

针对JPEG2000算法存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出一种全局约束自适应量化的星载遥感图像快速压缩算法.根据给定目标码率、输入图像特性和各子带特性,考虑JPEG2000内部之间的联系,从全局角度自适应设置各子带量化步长,从而减少最为耗时的EBCOT待编码数据量.实验结果表明,该算法减少了JasPer90%-95%的冗余数据,从而减少了层一编码时间和层二截断时间,显著提高了JPEG2000的编码速度,相比JasPer速度提高了1倍左右,而重构图像质量还略有提高.     

多云雾山丘地区遥感定量化理论及应用进展

在分析光学与微波遥感各自的应用现状及面临的挑战的基础上,从数据层、数据预处理和定量化理论与方法3个层面详细分析和总结了适用于多云雾山丘地区复杂环境的遥感定量化应用理论与方法,包括面向对象的反演策略、主被动遥感协同、时间序列建模、前向模型地形效应修正、弱敏感参数反演等。同时,结合研究团队近年在多云雾山丘地区遥感定量应用的研究实践,给出西南地区的土地连续变化监测、森林火灾风险评估、干旱监测、植被覆盖条件下的土壤水分主被动遥感反演等方面的应用实例。     

地下水电磁法探测技术进展综述

电导率和介电常数异常是地下水电磁法探测的物理基础,其异常特点为浅层空间连续性差,多呈非线性状态分布。电磁法探测地下水受地面条件影响较小,可以连续测量,成本低廉。瞬变电磁法和可控源音频大地电磁法是比较成熟的地下水探测技术;地质雷达和空间遥感雷达如果在振幅、频率信息利用和遥感定量多约束反演研究上有理论突破,将大大提高地下水探测的分辨率。近年来地下水电磁法勘探从模型到技术,再到反演,均呈现明显的"联合"、"移植"和"借鉴"的趋势。地下水研究的电磁模型所存在的问题可以概括为:定性化多定量化少、一维近似多高维模型少、传统手段沿用多现代技术应用少、单一方法研究多综合影响考虑少。     

航天与航空

正我国碳卫星获得首幅全球叶绿素荧光反演图中国科学院遥感与数字地球研究所的研究人员利用2017年7月～12月的碳卫星(TanSat)数据,开展了全球植被叶绿素荧光卫星反演研究,成功获得了2017年下半年的全球叶绿素荧光反演图产品。我国首颗二氧化碳观测科学     

机器学习方法在盾构隧道工程中的应用研究现状与展望

随着盾构隧道工程信息化水平的提升,隧道掘进设备作业过程监测技术日益完善,记录的工程数据蕴含了掘进设备内部信息及其与外部地层的相互作用关系。机器学习因其数据分析能力强,无需先验的理论公式和专家知识,相较于传统的建模统计分析方法具有更大的应用空间。通过机器学习方法对收集的信息与数据进行深度挖掘并分析其内在联系,有助于提升盾构隧道工程建设的效率和安全保障水平。简述机器学习方法的基本原理,总结和分析机器学习方法在盾构工程中的应用研究状况,综述基于机器学习的盾构设备状态分析、盾构设备性能预测、围岩参数反演、地表变形预测和隧道病害诊断等5个方面的进展,并分析当前研究的不足。最后,分析盾构隧道工程向智能化方向发展需重点攻克的难题。     

光学遥感信息技术与应用研究综述

光学遥感利用可见光、近红外和短波红外传感器对地物进行特定电磁谱段的成像观测,是遥感科技中发展最早,也是目前对地观测和空间信息领域中应用最为广泛的技术手段.随着近年来光学成像、电子学与空间技术的飞速发展,高空间、高光谱和高时间分辨率遥感技术不断取得新突破,为光学遥感图像处理与应用技术发展创造了前所未有的机遇和广阔前景.本文首先概述了光学遥感的基本原理和发展历程,然后重点介绍了光学遥感图像的数据特点及光学遥感图像处理技术与方法,阐述了光学遥感在生态环境、自然资源和国防安全等领域的应用情况,讨论了未来光学遥感信息技术与应用发展的几个主要方向和趋势.