月表形貌特征研究进展及趋势分析

在月球探测及科学研究过程中,对月表形貌特征的认识和分析是月球探测计划的关键任务之一,有助于理解和揭示月球的形态特征及空间分异规律,对于分析月球岩石构造、估算月表年龄、反演月壤厚度、恢复月球的起源和演化历史等都具有重要意义。从月表形貌特征的塑造及表达、宏观特征的分析与定量刻画、月表撞击坑的识别与分类及空间分异特征等几方面进行了归纳和分析,提出了未来月表形貌的研究方向,包括全月球形貌特征的多级分区划分、撞击坑类型的划分、全月球撞击坑空间分异特征及规律的研究、基于撞击坑空间分布探讨月球演化、基于形貌特征的比较行星学研究等。     

全月球撞击坑识别、分类及空间分布

撞击坑是月球表面分布广泛的地貌单元,是研究月球的最直接窗口。本文以嫦娥一号卫星获取的遥感影像和DEM,以及国际天文学联合会(IAU)公布的撞击坑名录为基础数据源,以全月球表面撞击坑为研究对象,采用遥感图像处理与专家知识融合的目视解译法确定撞击坑的边界,识别出全月球表面直径大于500 m的撞击坑共计106030个,采用累积频率和与IAU公布撞击坑对比两种方法对目视解译的撞击坑进行精度评价,其识别的总体误差率为10.97%;按照形态特征指标,将全月球撞击坑分为六大类,对比分析了不同类的撞击坑影像及形貌差异性;对全月球撞击坑分类进行统计分析,得出了不同类型撞击坑在月球表面的数量与密度特征及空间分布情况。     

月表高程分布特征及其分级标准初探

月球是地球的唯一天然卫星,也是现阶段深空探测的主要天体。月表形貌研究有助于了解月球的状态、结构和组成,能够为探究月球起源和演化等科学问题提供直接、可靠的证据。与地貌分类相比,月貌研究起步较晚,发展较为缓慢。尽管月貌研究已取得了一定进展,但月球形貌分类过程中仍旧缺乏对于形貌指标,如高程等的应用,对于形貌特征的描述仍存在部分缺失。本文通过分析月球表面高程的整体特征以及月海、撞击坑、南极艾肯盆地等典型地质构造单元的高程特征,认为-2500 m等高线能够较好的区分月海内部区域;-1500 m等高线能够较好的区分月海区域与月陆区域;1000 m等高线与南极艾肯盆地边界拟合程度较好;3000 m等高线能够较好地突出月陆地区撞击坑的边界。在此基础上,提出以-2500 m、-1500 m、1000 m、3000 m 4个高程值作为月球形貌分类体系中的高程分类标准,将月球表面划分为极低海拔、低海拔、中海拔、高海拔和极高海拔5个形貌类型。     

我国首次申报月球地理实体命名获批

本报北京消息 来自国家国防科技工业局的消息称,2010年8月2日,国际天文学联合会（IAU）批准了由我国科学家利用绕月探测工程全月面影像数据首次申报的月球地理实体命名,将月面三个撞击坑分别命名为蔡伦、毕舁和张钰哲,实现了我国月球探测工程科学应用成果在月球地理实体命名上零的突破。     

基于邻域高程比对算法的月表撞击坑自动提取研究

月表撞击坑的精准自动提取是月球地貌特征研究的基础。该文基于坑缘部位相对突起的形态特征,利用月球勘测轨道器相机(LROC)提供的100m分辨率数字高程模型(DEM)数据,采用邻域高程比对算法对撞击坑进行自动识别。该方法首先确定坑缘轮廓位置,继而采用数学形态学方法进行噪声过滤、细化连接和自动识别坑缘处栅格。在月海和月陆地区提取实验结果表明:该方法对简单型撞击坑和复杂型撞击坑的提取率在64.7%以上,对边缘退化型撞击坑的提取率为63.6%;对比目视解译结果,提取准确率在74.5%以上;所提取撞击坑与自然形态吻合较好,偏移距离在400m以内的坑缘栅格数占81.5%以上。     

月表地貌起伏形态分异特征及分级标准研究

月球地貌是月球表面发生的地质和地貌过程的结果,月球地貌单元的划分和等级分类体系的构建是月球地貌学研究的基础,也是月球地貌图制图的基础和关键科学问题。地貌学是研究形态和成因的科学,高程和起伏度是最基本的地貌指标。本文基于LOLA（Lunar Orbiter Laser Altimeter） DEM数据以及LOLA和SELENE TC（Terrain Camera）融合的DEM数据（SLDEM2015,文中简称SLDEM）,利用均值变点法确定月表起伏度计算的最佳窗口,并以起伏度100 m、200 m、300 m、700 m、1500 m及2500 m为阈值将月球表面分为微起伏平原（< 100 m）、微起伏台地[100 m, 200 m）、微小起伏丘陵[200 m, 300 m）、小起伏山地[300 m, 700 m）、中起伏山地[700 m, 1500 m）、大起伏山地[1500 m, 2500 m）及极大起伏山地（≥ 2500 m）地貌7个类型。划分结果显示：微起伏平原主要分布在月海平原区域、部分有玄武岩充填的撞击盆地的盆底区域以及撞击坑坑底区域;微起伏台地主要分布在月海和月陆区域的交界区域;微小起伏丘陵主要分布在月溪和皱脊等构造单元区域;小起伏山地主要分布在撞击坑中央峰及坑底断裂区域;中起伏山地主要分布在撞击坑坑底和坑壁过渡区域、撞击坑坑壁和坑缘过渡区域、撞击盆地盆底与盆壁过渡区域以及盆壁与盆缘过渡区域;大起伏和极大起伏山地主要分布在撞击坑坑壁区域及撞击盆地盆壁区域。本文确定的月表起伏度分级标准可以对月表数字地貌分类体系的构建和月球地貌图集的编研提供定量标准和重要参考。     

基于“嫦娥一号”数据的月表撞击坑特征的多参数统计分析

撞击坑是月表最主要的地貌形态,相关研究多采用撞击坑深度和坑口直径比值作为月球形貌研究依据。事实上撞击坑的形状不是典型的圆锥,而是上大下小的截锥形。依据"嫦娥一号"影像图和全月球数字高程模型数据,获取了1000个撞击坑坑唇等效半径r₁、坑底等效半径r₂,撞击坑的深度h,进而对r₁、r₂、h三个参数进行了统计分析和聚类分析。结果表明:(1)撞击坑数目与r₁和r₂的分形维数分别为D₁=1.88、D₂=1.51,都大于地球撞击坑的分维数1.16,表明月表撞击坑复杂度受到外界的影响较地球低,且坑唇的复杂度比坑底高;(2)r₁-r₂之间具有很好的线性正相关关系,聚类结果将其分为三类,决定系数分别为R₁²=0.685、R₂²=0.886、R₃²=0.974;(3)对r₁-r₂-h三者进行线性拟合,决定系数R₂=0.968,表明三者之间同样具有显著线性关系,且月表撞击坑的形成过程以及形成之后都处于相似的动力环境下。     

一种自适应定权地形复杂度模型

地形复杂度指标是数字地形分析中重要的参数。地形复杂度的定量表达能够为地形特征采样理论、数字地形分析(Digital terrain analysis,DTA)的不确定性分析、水文分析等方面提供重要依据。本文基于多因素地形因子指标,采用主成分分析方法构建一个自适应定权地形复杂度模型,以实现地形特征的综合描述:选取坡度(Slope,S)、全曲率(Total Curvature,Cur)、地形起伏度(Relief,Rel)和地形粗糙度(Rough,Rou)四个单一地形因子指标构建综合地形复杂度指标(Integrated terrain complexity index,ITCI,后文简称C);通过实验训练数据实现地形复杂度指标的解算,得到C与S、Cur、Rel、Rou之间的经验公式;根据经验公式计算实验区域的地形复杂度指标值,并结合实验区域的地形类型,得到地形复杂度指标值与地形类型之间的对应关系;选取了平原、丘陵和山区三个实验区域,计算C值对其对应关系进行验证。实验结果表明,本文构建的地形复杂度指标与地形特征之间的对应关系是合理的,能够有效描述地形特征。本文研究对于地形特征采样理论和DTA的不确定性分析等方面具有重要的参考价值和应用价值。     

月面形貌仿真设计及在嫦娥三号任务中的应用

月面形貌仿真可以为嫦娥三号着陆前地形建立及视觉导航仿真测试提供逼真的三维月面环境。利用分形随机算法并结合月面撞击坑与石块的数学分布模型,在实现月面数字地形的基础上利用纹理映射和纹理融合的方法为月面地形添加纹理,完成了月面逼真三维环境的构建。结合导航相机的外方位元素和光照条件,实现了对该仿真月面环境的模拟环拍,支撑了嫦娥三号发射前月球车导航相机数据获取、地形建立、通行代价图计算、月球车路径规划等遥操作任务过程仿真测试。测试结果表明,仿真月面三维地形具有良好的视觉效果,满足了巡视器导航相机测试验证对精细月面地形和纹理的需求,为导航相机测试验证提供了有效的月面形貌仿真数据。     

基于CE-1数据的数字月海分形刻画及其动力学意义

月海是月球表面的主要地理单元。对月海地貌特征的研究能够认识月表起伏及其动力学成因。依据CE-1 影像图和全月球数字高程模型数据,提取了南北半球不同纬度地区、不同填充岩性的典型月海范围,运用盒维数法、立方体覆盖法和多重分形q-Dq语言对月海边界及其地形表面的地貌特征进行了线和面的描述和研究。结果表明：① 分形方法可以有效地描述月球地貌的复杂程度。月海边界的分维值介于1.065~1.100 之间,平均值为1.086,标准差为0.014,在双对数坐标下5 个月海区边界复杂度拟合的直线都近似平行。② 月海地形表面的分维值介于2.704~2.852 之间,5 个月海地形表面的分维值标准差为0.051,ln δ -lnN（δ）图也近似平行,但截距的离散程度相较于月海边界的高。③ 月海地貌多重分析的q-Dq曲线图总体呈现非递增趋势,Dq值在q=-10 和q=0 时基本达到饱和,但差异较小。④ 从线、面单分形以及多重分形可见,5 个月海均具有分形特征,但彼此之间差异较小。其动力学意义在于它们在形成之后,内动力作用基本停止或很小,与分形特征基本一致;而外力主要由陨石撞击作用少量地改变着月表的面貌,导致在分形特征上表现出差异性。     

Morphological differentiation characteristics and classification criteria of lunar surface relief amplitude

Lunar landforms are the results of geological and geomorphic processes on the lunar surface. It is very important to identify the types of lunar landforms. Geomorphology is the scientific study of the origin and evolution of morphological landforms on planetary surfaces. Elevation and relief amplitude are the most commonly used geomorphic indices in geomorphological classification studies. Previous studies have determined the elevation classification criteria of the lunar surface. In this paper, we focus on the classification criteria of the topographic relief amplitude of the lunar surface. To estimate the optimal window for calculating the relief amplitude of the lunar surface, we use the mean change-point method based on LOLA (Lunar Orbiter Laser Altimeter) Digital Elevation Model (DEM) data and SLDEM2015 DEM data combining observations from LOLA and SELenological and Engineering Explorer Terrain Camera (SELENE TC). The classification criterion of the lunar surface relief amplitude is then determined according to the statistical analysis of basic lunar landforms. Taking the topographic relief amplitudes of 100 m, 200 m, 300 m, 700 m, 1500 m and 2500 m as thresholds, the lunar surface is divided into seven geomorphic types, including minor microrelief plains (< 100 m), minor microrelief platforms [100 m, 200 m), microrelief landforms [200 m, 300 m), small relief landforms [300 m, 700 m), medium relief landforms [700 m, 1500 m), large relief landforms [1500 m, 2500 m) and extremely large relief landforms (≥ 2500 m). The minor microrelief plains are mainly distributed in the maria and the basalt filled floors of craters and basins, while the minor microrelief platforms are mainly in the transition regions between the maria and highlands. The microrelief landforms are mainly located in regions with relatively high topography, such as wrinkle ridges and sinuous rilles in the mare. The small relief landforms are mainly scattered in the central peak and floor fractures of craters. The medium relief landforms are mainly distributed in the transition regions between crater floors and crater walls, between crater walls and crater rims, between basin floors and basin walls, and between basin walls and basin rims. Large and extremely large relief landforms are mainly found along crater walls and basin walls. The classification criteria determination for assessing lunar surface relief amplitude described in this paper can provide important references for the construction of digital lunar surface geomorphology classification schemes.     

嫦娥一号月球地形模型的一些应用研究

利用嫦娥一号绕月卫星激光高度计数据获取得到的新的360 阶次的地形模型CLTMs03,开展了初步应用研究,包括对嫦娥一号CCD立体相机数据进行了校对,发现并了解立体相机分析中的约900 m的垂向系统误差;利用撞击坑计数法,基于标校后的照相数据对嫦娥一号地形中新发现的玉兔火山区域的年龄特征进行了分析;结合新的CLTM-s03 地形模型和CEGM-02 重力场模型,新证实了西拉德撞击坑是一个布格质量瘤异常区域。     

Rank-based strategies for cleaning inconsistent spatial databases

A spatial data set is consistent if it satisfies a set of integrity constraints. Although consistency is a desirable property of databases, enforcing the satisfaction of integrity constraints might not be always feasible. In such cases, the presence of inconsistent data may have a negative effect on the results of data analysis and processing and, in consequence, there is an important need for data-cleaning tools to detect and remove, if possible, inconsistencies in large data sets. This work proposes strategies to support data cleaning of spatial databases with respect to a set of integrity constraints that impose topological relations between spatial objects. The basic idea is to rank the geometries in a spatial data set that should be modified to improve the quality of the data (in terms of consistency). An experimental evaluation validates the proposal and shows that the order in which geometries are modified affects both the overall quality of the database and the final number of geometries to be processed to restore consistency.     

GIS中的模糊形态运算

空间数据的不确定性是当前GIS领域的研究难点之一。为了描述空间数据的模糊性,把模糊集理论引入GIS,以加强GIS对模糊现象建模的能力,因而产生了模糊数据。但现有GIS缺乏对模糊数据分析和处理的能力。该文把模糊集理论引入数学形态学,提出能处理模糊数据的模糊形态运算,并给出模糊形态运算的隶属函数,使传统的数学形态学能够处理模糊数据且容易在计算机上实现。     

3维城市模型中的数据获取和组织方案研究

该文介绍了建立 3维城市模型过程中数据采集和组织的方法。将建立 3维城市模型的数据分为 5种类型 ,分别建立空间数据库、属性库和图例库 ,并给出了三种数据库表之间的联系。在编程时 ,采用面向对象的方法对各种数据进行组织 ,给出了各个类之间的组装关系。     

城市计算视角下的空间粗糙关联规则方法研究

同位模式表示不同类型的实体在空间邻域内共同频繁出现的规律,是城市实体空间关联的主要表达形式,但不能挖掘出指定实体的空间关联,需要寻找新的计算方法。在城市计算的视角下,通过引入粗糙集研究城市空间关联问题发现：1）该方法能把复杂的地理空间关联问题转换成信息决策问题,在信息决策表中计算城市实体之间的空间关联等拓扑关系,计算过程和结果可以挖掘城市行业之间的空间集聚和关联问题。2）通过属性约简得到属性核可以把高维空间数据降维,找到影响空间关联的重要因子。3）该方法拓宽了城市计算的理论方法体系和粗糙集方法的行业应用。最后,通过Python爬取南宁市城市服务业数据,进行方法的验证,计算结果与成熟的Apriori算法结果,以及南宁市服务业空间关联实际情况基本一致,证明了粗糙空间关联方法的可行性和正确性。