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一种改进的星载GNSS-R森林生物量反演方法

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北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2619-2626页

作者：周勋郑南山丁锐章恒一何佳星中国矿业大学环境与测绘学院徐州221116 中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室徐州221116

基于Tau-Omega模型提出一种涉及地面土壤湿度修正的星载全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)森林地上生物量反演方法。选择SMAP卫星的土壤湿度作为辅助数据,运用Tau-Omega模型对旋风卫星导航系统(CYGNSS)反射率做出改正,提高建模参数的准... 详细信息

基于Tau-Omega模型提出一种涉及地面土壤湿度修正的星载全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)森林地上生物量反演方法。选择SMAP卫星的土壤湿度作为辅助数据,运用Tau-Omega模型对旋风卫星导航系统(CYGNSS)反射率做出改正,提高建模参数的准确性。将SMAP卫星提供的植被光学深度(VOD)和地上植被生物量(AGB)地图作为生物量参考数据,比较了改正前后观测值与参考数据的相关性变化。结果表明,改正后相关系数提升明显,改正后参数较反射率与VOD的相关系数从0.54提升到了0.67,与AGB的相关系数从0.46提升到了0.56。随后通过人工神经网络分别基于改正后的参数和反射率建立GNSS-R VOD和AGB反演模型。结果表明,所提方法能够有效提高VOD和AGB的反演精度,且在生物量水平较低的地区改进效果更优。对于VOD反演,改进后相关系数从0.70提升到了0.83,RMES从0.21降低到了0.17;对于AGB反演,改进后相关系数从0.61提升到了0.71,RMES从74 t/hm^(2)降低到了65 t/hm^(2)。

关键词： CYGNSS GNSS-R 森林生物量 SMAP卫星土壤湿度植被光学深度

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融合颜色信息和多尺度几何特征的点云语义分割方法

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1562-1575页

作者：张华徐瑞政郑南山郝明刘东烈史文中中国矿业大学环境与测绘学院徐州221116 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077 贵州省基础地理信息中心贵阳550004

大规模室外点云具有丰富的空间结构,是地理信息获取重要手段之一,由于其本身具有不规则性、复杂几何结构特征及地物尺度变化大等特征,点云分割的准确性依然是一个巨大的挑战。特别是目前大规模点云几何信息及颜色等信息利用不充分等问题... 详细信息

大规模室外点云具有丰富的空间结构,是地理信息获取重要手段之一,由于其本身具有不规则性、复杂几何结构特征及地物尺度变化大等特征,点云分割的准确性依然是一个巨大的挑战。特别是目前大规模点云几何信息及颜色等信息利用不充分等问题,为解决这些问题,本文提出了一种融合颜色信息和多尺度几何特征的点云语义分割方法(Integrating Color Information and Multi-Scale Geometric Features for Point Cloud Semantic Segmentation(CMGF-Net))。该方法中,分别设计了几何特征信息提取和语义特征信息提取模块。在几何特征信息提取模块中,为了充分利用点云数据的几何特征信息,设计了2个特征提取模块,分别是局部邻域的相对位置特征提取模块(RPF)和局部邻域的几何属性提取模块(LGP)。其中,RPF模块利用三维点云的空间法向信息以及相对空间距离,提取邻域点与当前点的相对位置关系;LGP模块利用点云几何属性在不同地物上有独特的表现特性,融合局部区域的几何属性特征;然后通过所设计的几何特征融合模块(LGF)将RPF模块和LGP模块所提取的特征信息进行融合得到融合后的几何特征信息。此外,为了从点云中学习到多尺度的几何特征,CMGF-Net在不同尺度的网络层中都进行了几何特征的提取,最终将所提取的几何特征与基于颜色特征提取的语义特征信息分层进行融合,以提高网络的学习能力。实验结果表明所提出的网络模型在Semantic3D数据集上的平均交并比(mIoU)和平均准确率(OA)达到了78.2%和95.0%,相较于KP Conv提高了3.6%和2.1%;在Sensat Urban数据集上达到了59.2%和93.7%,由此可见本文所提出的网络模型CMGF-Net在大规模室外场景点云分割具有较好的结果。

关键词：大规模点云语义分割法向量几何属性相对位置关系多尺度特征融合几何特征提取

InSAR相位解缠最大流/最小割权值改进算法

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测绘学报 2024年第4期53卷 644-652页

作者：高延东贾义琨李世金陈宇李怀展郑南山张书毕中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

InSAR已经在高精度DEM反演中得到了广泛应用,相位解缠技术是影响DEM获取精度的关键步骤之一,然而大梯度变化区域一直是影响解缠结果精度的核心问题。针对该问题,本文提出一种基于势函数改进权值的最大流/最小割相位解缠算法。首先,针对P... 详细信息

InSAR已经在高精度DEM反演中得到了广泛应用,相位解缠技术是影响DEM获取精度的关键步骤之一,然而大梯度变化区域一直是影响解缠结果精度的核心问题。针对该问题,本文提出一种基于势函数改进权值的最大流/最小割相位解缠算法。首先,针对PUMA模型权值设置不合理的问题进行研究,利用外部已有DEM获取相位梯度变化的先验信息,将窗口最大绝对相位梯度值代入相应的势函数公式中获取权值;然后,通过对势函数权值的设置进行阈值调节,解决由于势函数权值设置不合理导致PUMA势函数无法发挥作用引起的解缠错误问题,进而提高大梯度变化区域相位解缠精度;最后,通过仿真数据和真实TanDEM-X InSAR数据对本文算法进行验证,并与已有方法进行对比。结果表明,仿真数据中本文算法可以提高至少44.93%的解缠精度,真实数据中在大梯度变化区域,本文算法较已有算法可以获得更大范围的有效解缠结果。

关键词： InSAR 势函数最大流/最小割相位解缠

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先验信息驱动的DSInSAR自适应相位优化算法

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中国矿业大学学报 2024年第2期53卷 409-420页

作者：李世金卞正富高延东张书毕郑南山张秋昭张艳锁田雨中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116

相位优化是分布式散射体干涉合成孔径雷达(Distributed Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar,DSInSAR)技术中提升相位信噪比的关键步骤.为了改善现有相位优化算法在矿区大梯度形变对应密集条纹处的相位信息严重损失问... 详细信息

相位优化是分布式散射体干涉合成孔径雷达(Distributed Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar,DSInSAR)技术中提升相位信噪比的关键步骤.为了改善现有相位优化算法在矿区大梯度形变对应密集条纹处的相位信息严重损失问题,提出一种基于先验信息驱动的DSInSAR自适应相位优化算法.算法首先采用常规小基线集技术反演初始时序形变相位,通过时序相位预处理获取先验形变相位信息;然后将其从原始单视复数(Single Look Complex,SLC)相位中去除,获取SLC残余相位,结合相干性次幂加权策略构建残余相位优化模型,通过先验形变相位补偿,估计最终优化相位.试验结果表明:提出算法可有效兼顾大梯度形变场对应条纹密集区域的相位信息保护及噪声抑制,且有效提升了大梯度形变区域的监测点密度及监测精度,较常规优化算法具有更好的自适应效果及优化性能.

关键词： DSInSAR 相位优化先验信息矿区形变监测

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GPS/Galileo FCB估计方法与数值分析

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导航定位学报 2024年第1期12卷 1-11页

作者：刘学习姜卫平郑南山张克非中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 武汉大学卫星导航定位技术研究中心武汉430079

为了进一步研究不同分析中心精密产品对全球卫星导航系统(GNSS)精密单点定位(PPP)中卫星端硬件延迟小数周偏差(FCB)的影响,对GNSSFCB估计算法进行分析:介绍GNSSFCB估计的流程和算法;然后采用2021年共51d分布在全球221个测站的数据估计... 详细信息

为了进一步研究不同分析中心精密产品对全球卫星导航系统(GNSS)精密单点定位(PPP)中卫星端硬件延迟小数周偏差(FCB)的影响,对GNSSFCB估计算法进行分析:介绍GNSSFCB估计的流程和算法;然后采用2021年共51d分布在全球221个测站的数据估计全球定位系统(GPS)、伽利略卫星导航系统(Galileo)卫星端的FCB;最后分析使用德国地学中心(GBM)和欧洲定轨中心(COD)精密产品对GNSS FCB结果的影响。研究结果表明:使用不同分析中心的精密产品对与宽巷(WL)FCB没有影响,并且在51 d之内,绝大部分GPS卫星的WL FCB非常稳定,几乎都在0.1周(1周载波长度=1倍波长)之内,所有Galileo卫星的WLFCB均在0.05周以内;对于窄巷(NL)FCB,大多数GPS和Galileo卫星的CODNLFCB和GBMNLFCB数值在0.1周之内变化,少部分卫星变化在0.15周左右,GPSNLFCB残差分布在±0.15和±0.25周以内的占比超过91.6%和94.2%,而GalileoNLFCB残差分布在±0.15和±0.25周以内的占比超过92.6%和95.1%;整体看来,Galileo卫星的WL和NL FCB要优于GPS,COD NL FCB要优于GBM NLFCB,采用GBM改变策略之后得到的NLFCB要优于改变策略之前的NLFCB,且所有改变策略之后的GalileoNL FCB均为0,而大部分GPS卫星的NL FCB并不为0。

关键词：精密单点定位(PPP) 全球卫星导航系统(GNSS) 小数周偏差(FCB) 参数估计精度评估

产教融合-数字赋能驱动下的本科毕业实习模式创新实践

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地理空间信息 2024年第8期22卷 111-115页

作者：陈宇郑南山周来薛勇闫志刚孙久运艾伟中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 中地数码集团新中地教育湖北武汉430000

贯彻国家产教融合和推行教育数字化指导方针,结合国家一流专业建设需求,拓展实习教育教学的数字赋能新路径,针对中国矿业大学地理信息科学专业毕业实习模式存在的组织形式欠灵活、实习内容欠全面、质量评价欠科学、数字元素欠融入等问题... 详细信息

贯彻国家产教融合和推行教育数字化指导方针,结合国家一流专业建设需求,拓展实习教育教学的数字赋能新路径,针对中国矿业大学地理信息科学专业毕业实习模式存在的组织形式欠灵活、实习内容欠全面、质量评价欠科学、数字元素欠融入等问题,构建了“线上下结合-校企联动”的毕业实习创新模式,并从校企实习基地联合共建,实习实训内容共同制定,线上线下实践协同组织和实习质量多方联动评价4个维度开展了实践探索,为我校地理信息科学专业毕业实习质量和人才培养水平提升提供支持,也可作为产教融合-数字赋能毕业实习和实践教学的新示范。

关键词：产教融合教育数字化地理信息科学毕业实习线上线下校企联动

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基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取

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地球信息科学学报 2022年第6期24卷 1189-1203页

作者：张华郑祥成郑南山史文中中国矿业大学环境与测绘学院徐州22116 香港理工大学土地测量及地理资讯学系中国香港999077

从高空间分辨率图像(HSRI)中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物... 详细信息

从高空间分辨率图像(HSRI)中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN(Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint)。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合(MFF)模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块(MFEF),以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络中以优化提取的建筑物边界,最终获得精确边界的建筑物信息。MAEU-CNN在ISPRS Vaihingen语义标记数据集和WHU航空影像数据集2种不同尺度建筑物数据集上进行了试验分析,在ISPRS Vaihingen语义标记数据集上,MAEU-CNN在精度、F1分数和IoU指标中获得了最高精度,分别达到了93.4%、93.62%和88.01%;在WHU航空影像数据集上,召回率、F1分数和IoU指标中也获得了最高精度,分别达到了95.45%、95.58%和91.54%。结果表明,本文所提出的MAEU-CNN从遥感图像中提取建筑物信息精度较高,并且对于不同尺度具有较强的鲁棒性。

关键词：建筑物提取深度学习注意力机制多任务学习多尺度特征增强感受野边界约束高分辨率遥感影像

联合GNSS/RS多源数据反演三维大气水汽分布研究

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地球物理学报 2022年第6期65卷 1951-1964页

作者：张文渊张书毕郑南山张秋昭丁楠中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 苏黎世联邦理工学院大地测量与摄影测量研究所苏黎世8093 江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院江苏徐州221116

大气水汽作为重要的温室气体之一,其在全球气候变化研究及极端天气预警中起到重要作用.全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)水汽层析技术作为重构高时空分辨率大气水汽三维分布的重要手段之一,目前得到了快速的... 详细信息

大气水汽作为重要的温室气体之一,其在全球气候变化研究及极端天气预警中起到重要作用.全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)水汽层析技术作为重构高时空分辨率大气水汽三维分布的重要手段之一,目前得到了快速的发展和应用.但受GNSS观测信号几何特征的限制,传统水汽层析模型仍无法解决观测分布不均和空余体素块多的问题.本文首次利用遥感(Remote Sensing,RS)卫星高水平分辨率信号的观测几何优势,提出一种联合GNSS/RS多源数据的水汽层析方法,用于反演高精度的三维大气水汽分布.利用徐州地区GNSS观测数据与MODIS、MERSI两种遥感水汽数据对该方法的可行性及精度进行验证.结果表明:相比于传统GNSS层析模型,GNSS/RS层析模型的观测信号数量和网格穿刺率分别提高了38.41%和55.56%.分别以研究区域的探空站(58027)水汽廓线和ERA5再分析资料为参考值,发现GNSS/RS层析模型的各类精度指标均优于传统模型,其中平均均方根误差分别提高了29.68%和20.31%,并且在不同高度层上GNSS/RS层析水汽产品质量也优于传统模型,这表明GNSS/RS层析模型可有效改善层析结果质量,反演出精确、可靠的大气水汽三维分布信息.

关键词：三维大气水汽全球导航卫星系统遥感水汽数据对流层层析技术

基于机器学习的多频多星GNSS-IR模式NDVI反演研究

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中国矿业大学学报 2023年第5期52卷 1014-1021页

作者：刘一郑南山丁锐张克非鞠海龙中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

归一化植被指数(NDVI)是地表植被信息的重要表征,针对传统GNSS干涉遥感(GNSS-IR)技术NDVI反演中数据利用不充分的问题,本文融合多轨多频GNSS卫星数据,采用随机森林(RF)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、深度置信神经网络... 详细信息

归一化植被指数(NDVI)是地表植被信息的重要表征,针对传统GNSS干涉遥感(GNSS-IR)技术NDVI反演中数据利用不充分的问题,本文融合多轨多频GNSS卫星数据,采用随机森林(RF)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、深度置信神经网络(DBN-DNN)3种机器学习算法,分别建立了基于单频/双频、单星/多星数据的GNSS-IR模式NDVI反演模型,并对其普适性进行了验证.结果表明:机器学习算法能够充分利用多轨多频GNSS数据,有效提高NDVI反演精度,其中DBN-DNN算法的建模精度最高,相比于BP网络和随机森林,其平均相关系数分别提高了2.57%,20.17%,平均均方根误差分别降低了1.97%,8.40%;L_2频多星数据最适用于NDVI反演,相比于双频、L_1频、单星数据,其平均相关系数分别提高了12.31%,19.63%,26.07%,平均均方根误差分别下降了6.33%,9.33%,12.50%.

关键词： GNSS-IR 机器学习多频多星卫星信号信噪比 NDVI反演