结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题，本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值，提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源，进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势，年平均沉降速率相关性达到了0.959，具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比，该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm，说明了该方法的有效性。     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

顾及兴趣点潜在上下文关系的城市功能区识别

城市功能结构的探索对人们理解城市及城市规划有着重要的作用。兴趣点(point of interest,POI)数据作为城市设施的代表,被广泛应用于城市功能区提取。以往对城市功能区研究大多只考虑了POI统计信息,忽略了POI中丰富的空间分布信息,而POI空间分布特征与区域功能密切相关。本文利用空间共位模式挖掘方法挖掘POI潜在上下文关系,提取POI空间分布信息,构建区域特征向量,并进行区域聚类;再利用POI类别比例、居民的出行特征等对聚类结果进行识别。以北京市核心城市功能区为例,将研究结果与北京市百度地图、居民出行特征进行对比验证分析。试验表明,本文方法能识别出具有明显特征的城市功能区,如成熟的娱乐商业区、科教文化区、居住区等。同时,与基于POI语义信息的LDA方法及顾及POI线性空间关系的Word2Vec方法进行对比分析,证明了本文方法的优越性。     

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。     

空地技术结合地形图测图方法研究

车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。     

青藏高原东南缘Moho面速度密度跃变研究

青藏高原东南缘地下深部结构的研究对了解青藏高原的变形机制和动力学过程具有重要意义.本文利用四川、云南固定台站记录到的远震波形资料,首先采用接收函数H-k叠加方法获得青藏高原东南缘台站下方的地壳厚度和波速比.进而利用接收函数一次转换波和多次波幅度信息确定了青藏高原东南缘Moho面上的S波速度和密度跃变.研究结果表明:研究区由南到北地壳厚度逐渐增加,从永德、沧源、孟连地区的33 km左右增至巴塘地区的69.7 km左右,厚度变化了近乎37 km.四川盆地和松潘甘孜块体南部的姑咱地区具有高泊松比、速度密度跃变较小特征,表明这两个地区含有较多铁镁物质.腾冲地区、龙门山西侧的汶川地区、四川盆地西南缘的沐川地区以及则木河断裂的石门坎至东川地区同属于高泊松比、速度密度跃变较大,显示这些地区壳内存在部分熔融.     

2013年南斯科舍海岭MW7.8地震的多点震源机制反演

2013年11月17日，在南极南奥克尼群岛北、南极板块与斯科舍板块之间发生了一次M_W7.8级地震（2013年南斯科舍海岭M_W7.8地震），我们利用全球分布的长周期和宽频带地震记录反演确定了这次地震随时间和空间变化的震源机制，验证了提出的一种多点震源机制反演的新方法.首先利用长周期记录的W震相反演了这次地震的矩心矩张量解并利用体波提取了视震源时间函数，同时利用台阵反投影技术从宽频带记录中获得了这次地震的高频源的时空分布，然后基于矩心矩张量解、视震源时间函数以及高频源的时空分布，实现了采用新方法对2013年南斯科舍海岭M_W7.8地震的多点震源机制反演.矩心矩张量解表明，地震矩心在44.50°W/60.18°S，矩心深度19 km，半持续时间49 s，释放标量地震矩4.71×10²⁰ N·m，发震断层走向104°，倾角54°，滑动角8°.视震源时间函数清楚地揭示了地震矩随时间变化的方位依赖性，总体上可以将时间过程分为前60 s和后50 s两个阶段，但前60 s可细分为两次子事件.根据台阵反投影结果，这次地震为沿海沟从西到东的单侧破裂，破裂长度达311 km，可以分为5次子事件，能量释放的峰值点依次为13 s、30 s、51 s、64 s和84 s，平均破裂速度分别为0.6 km·s^-1、2.6 km·s^-1、2.3 km·s^-1、2.8 km·s^-1和3 km·s^-1.多点震源机制反演显示，5次子事件的矩震级分别为M_W7.57，M_W7.48，M_W6.80，M_W7.53和M_W7.08，半持续时间依次为21 s，17 s，6 s，16 s和8 s，走向分别为95°，105°，81°，98°和98°，倾角依次为57°，49°，86°，46°和64°，滑动角-9°，1°，-17°，13°和-4°.这些在震源机制、能量释放以及持续时间方面的变化都是当地构造和应力环境复杂性的反映.     

不同测站点云数据的配准算法

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。     

基于间接平差的ICP点云配准算法研究

点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。     

一种由粗到精的地面激光点云多层级配准方法

提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。