基岩露头采样密度对黄土古地形重建的影响

下伏古地形对黄土地貌的形成、演化与发育具有重要的控制作用。基于下伏地层露头的采样数据,通过空间插值方法进行古地形数字模型(DEM)重建是研究黄土地貌的重要方法。其中,采样点密度是下伏地形DEM重建精度的主要影响因子。本文以1:20万绥德幅地质图所涉及区域为实验样区,研究采样点密度及样条函数方法对下伏古地形重建精度的影响。实验结果表明,在高密度样本条件下,采用规则样条插值方法进行古地形重建时,插值结果呈现显著的“龙格现象”,即多项式插值结果出现剧烈波动现象,且随着样本密度增加,样条插值结果的误差呈逐步趋缓的降低趋势,并逐步趋于稳定。同时,基于古地形DEM提取的特征点,其局部最高点和局部最低点的数目呈直线上升趋势,说明在一定程度上基于有限数据采用样条函数进行地下三维建模并不一定能获得平滑曲面。研究结果对如何选择合理的空间采样密度进行古地形DEM重建具有重要的指导意义。     

基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究

产草量是衡量草原生产力和诊断草原健康状况的指标,是草地资源管理的重要依据。近年来,遥感数据结合地面实测数据建模已成为产草量估算的重要手段。充足的实测样点信息是产草量遥感建模估算的基础。受境外采样多重因素的制约,蒙古国产草量估算研究中无法获取足够且分布均匀的实测样点,估产模型的精度受到影响,这一问题目前尚未发现有好的解决方法。本研究选取中蒙铁路沿线（蒙古段）两侧200 km缓冲区作为研究区,针对产草量遥感估算中野外样点稀少且分布不均的问题,引入P-BSHADE方法,基于多年NDVI数据和获取的少量地面实测样点数据,考虑草地分布的非均匀性以及样点之间的相关性,对均匀分布的模拟样点处的产草量数据进行插值实验。结果显示,P-BSHADE法的插值效果优于Kriging法,可得到均匀分布于研究区的样点。基于以上实测样点和插值样点,结合NDVI、EVI、PsnNet 3种植被指数进行遥感建模,最优模型精度达到80%,精度优于已有相关研究。选取其中最优的基于NDVI的指数模型对研究区2000—2019年产草量进行反演,获得的产草量空间格局与年际变化与已有研究结果趋势吻合,进一步印证了结果的可靠性和插值方法的可行性。本研究通过插值的方式改善数据源从而提高估算模型精度是一种全新的思路与尝试,对于“一带一路”等境外区域资源环境监测具有借鉴意义。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

松嫩平原南部大气降尘分布特征及元素来源分析

为了查明松嫩平原南部地区大气干湿降尘对土壤中主要元素变化的影响,黑龙江省地质调查研究总院在松嫩平原南部8．15万km＾2的区域内进行了大气降尘调查。松嫩平原南部大气降尘调查采样点密度为1个采样点／900km＾2,其中哈尔滨市区加大了采样密度,所有大气降尘样品的采样周期为1年,采样高度为2m,大气降尘接收器为同一批次的集尘缸。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。     

由小波与随机采样提升重力场插值精度的策略

通过对几种重力场插值算法的研究指出,重力场高频区域往往存在较大的插值误差,若能在高频区域补充测点,则可以较小的代价,达到提高插值精度的目的。利用小波分析可感知重力场空间频率信息的特点,提出以一定分辨率重力基准图的小波细节信息为转移概率,由随机采样方案在重力场高频区域增加测点,从而有效提高插值精度的策略。与均匀分布测点的方案对比可知,在插值精度提升程度大致相同的情况下,该策略所需的测点数较少,插值误差的极值较小,效率较高。     

基于ICESat/GLAS的山东省SRTM与ASTER GDEM高程精度评价与修正

SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。     

机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）的主要数据源，而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品，在地学研究中发挥了重要作用，但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此，本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象，将原始点云随机缩减为不同的采样密度，利用5种常用插值方法（克里金（Ordinary Kriging, OK），径向基函数（Radial Basis Function, RBF），不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN），自然邻域（Natural Neighbor, NN）和反距离加权（Inverse Distance Weighting, IDW））构建各个测区不同采样密度条件下的DEM，并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明：① DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低，且数据量缩减至原始数据量的30%后，不同算法精度区别较为明显，其中，RBF和OK精度最优，IDW精度最低；② DEM误差与地表粗糙度存在正相关，随数据密度降低，OK、RBF、IDW所得粗糙度与DEM误差的相关系数均降低，与TIN和NN的相关系数先降低后在30%处升高；③ 从插值生成的DEM中提取地表粗糙度，其误差随数据密度缩减而增大，其中IDW所得粗糙度的精度在密度为90%和70%时最高，而数据密度缩减至50%后，RBF能够更准确地捕捉到地形变化。     

局部SVT算法的遥感反演场数据恢复实验分析

 遥感反演场数据会由于云雾、地物的遮挡,传感器性能等原因造成部分区域数据的缺失而影响遥感反演场数据的应用。矩阵填充理论针对低秩矩阵,利用矩阵的低秩性,即数据的高相关性,可以高精度地对低秩矩阵中的缺值数值进行恢复,其中矩阵填充理论中的SVT(Singular Value Thresholding)算法可以对矩阵中缺失数值进行快速、高精度的估计,应用广泛。本文应用矩阵填充理论的SVT算法,以缺值点为中心,方差最小作为窗口尺度选择的标准,这样可以保证区域数据的高相关性,建立局部窗口,对窗口进行SVT算法填充。本文也针对相同缺值区域进行了距离反比加权插值、Kriging插值法插值和整体SVT算法插值,整体SVT算法插值即并未对缺值点进行相关性窗口判断,而是直接对整个区域进行SVT填充。并对这几种方法的精度进行比较,得到局部SVT算法的精度相比整体SVT算法和距离反比加权插值算法的精度要高,与Kriging算法相比,其精度变化趋势相似,在锋面区域局部SVT算法精度比Kriging方法要高。     

面向稀疏散布数据集的时空Kriging优化

时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。     

倾斜摄影在矿区工程测量的关键技术研究

矿区工程测量已从传统的人工测绘转变到无人机航空摄影测绘,既节省人力,又提高了效率和精度。随着科技的发展,无人机航空测绘也逐渐从垂直摄影发展到倾斜摄影。本文根据矿区工程测量的特点,阐述了倾斜摄影像控点布设和航测飞行方案的关键技术要点,列举出了多种像控点布设方案,并加以对比,最终通过实际量测,得到了多组有效地验证。得出结论为在矿区按照测绘区角部、边部点组均匀布设及中心少量布设为最佳方案,为矿区的工程测量、生产运营、监督管理等方面提供科学依据。     

高程内插方法对DEM所提取坡度、坡向精度的影响

DEM及数字地形分析的精度无疑受到包括高程数据空间内插方法在内的多种因素的影响,本研究利用模拟高斯曲面为基准数据,通过四种不同插值方法结果的对比,分析说明每种插值方法在某一标度范围内插值精度的优劣,从而在应用中针对不同条件采用相应优选的插值方法.在此基础上,对于四种插值方法生成相应的坡度、坡向值,通过与真值的比较探讨插值方法对用DEM提取坡度、坡向的影响.实验结果确定了不同内插方法对坡度和坡向因子提取精度的大小,发现在坡度方面,SPLINE方法内插出来的坡度最精确,其他依次为KRIGING,IDW,TIN;在坡向方面,SPLINE内插出来的坡向最接近真值,是最精确的插值方法,其他依次为KRIGING,TIN,IDW.以上结果为空间插值方法的选择提供了参考.     

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。     

德州市临盘采油区地面沉降监测

济南市的鹊山上设立了3块岩层水准标石的原点组。使用美国Tri mble Di Ni 12电子水准仪和条码式铟钢水准标尺施测一等精密水准82.2 km,二等精密水准30.8 km,联测各类水准点35个。对观测结果进行统计与分析表明,在临盘采油区(以后仓西北采油四队LY18为中心)形成了一个较明显的沉降区域,年沉降量为54.3 mm。建议在其周边增埋地面观测标石,进行加密观测,以掌握其变化规律。