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基于轨迹聚类的GNSS-IR多系统组合土壤湿度估计方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第1期49卷 37-46页

作者：郑南山何佳星丁锐章恒一中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116

全球导航卫星系统干涉反射测量(global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR)技术能探测浅层地表的土壤湿度。针对多系统组合的土壤湿度反演问题,基于轨迹聚类方法,从全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略(Galileo)导航系统的信噪比观测数据中提取多径干涉相位,利用经验模型求解轨迹聚类后的土壤湿度估计值,以加权平均方式得到系统组合后的估计结果。结果表明,BDS、Galileo反演精度相当且优于GPS、GLONASS,基于轨迹聚类的多系统组合土壤湿度估计方法的均方根误差为0.0414 cm3/cm3,相比于单系统的综合反演精度提升约16.3%,相比于单系统的最佳频段反演精度提升约5.2%,所提方法能有效监测土壤湿度的变化。

关键词：土壤湿度 GNSS-IR 信噪比多系统组合轨迹聚类

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

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

融合多非线性因素的MODIS PWV神经网络差分校正模型

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测绘学报 2024年

作者：王梦瑶张书毕张文渊刘洋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中国矿业大学环境与测绘学院

MODIS水汽产品凭借其高空间分辨率的优势成为重要的大气水汽产品，但由于降水、云层、地表反射光谱不确定等因素的影响，其反演精度有限。为有效提高MODIS水汽产品质量，本文通过分析云、地表类型、像元姿态、时间、位置等非线性因素，... 详细信息

MODIS水汽产品凭借其高空间分辨率的优势成为重要的大气水汽产品，但由于降水、云层、地表反射光谱不确定等因素的影响，其反演精度有限。为有效提高MODIS水汽产品质量，本文通过分析云、地表类型、像元姿态、时间、位置等非线性因素，首次构建了一个融合多类型非线性因素的MODIS PWV神经网络差分校正模型。首先分析MODIS PWV与同址高精度GNSS PWV观测值的相关性，并将两者的差值PWV＿diff作为神经网络模型的目标值，以MODIS产品的云掩膜置信度、地表覆盖类型、周期项年积日、周期项日积时、传感器天顶角、太阳天顶角、传感器方位角和太阳方位角等19个非线性因素作为模型的输入信息。与传统线性校正模型对比，校正后MODIS PWV的均方根误差（Root Mean Square Error， RMSE)由3.2713 mm降低为2.3602 mm，精度提高了27.85%。以高时空ERA5 PWV数据为参考值评估模型性能，实验结果表明：本文所提模型校正后MODIS PWV的均方根误差为2.0374 mm，较未校正MODIS PWV（RMSE=4.8503 mm）精度提高了57.99%；进一步地，针对云掩膜产品提供的四种置信度下的MODIS PWV产品分别构建神经网络差分校正模型，结果表明大于99%、大于95%、大于66%、小于66%四种云置信度的MODIS PWV产品较未校正MODIS PWV的RMSE分别提高了60.03%、61.21%、55.72%、54.57%。这说明本文所构造模型针对各种云覆盖下的MODIS PWV产品精度提高均具有较高的普适性，有望为气候变化和降雨预报研究提供高精度水汽信息。

关键词： MODIS PWV GNSS PWV PWV差分校正 BP神经网络 ERA5 PWV

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地磁特征辅助的室内运动恢复结构方法

激光与光电子学进展 2024年第18期61卷 431-438页

作者：何周猛陈国良束明聪狄开宇刘虎中国矿业大学环境与测绘学院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

针对室内场景的复杂性和封闭性导致重建出的室内三维模型耗时较长、覆盖度不佳的问题，提出一种利用地磁特征辅助的室内运动恢复结构（SFM）方法。首先，利用普通智能手机传感器采集室内的影像和地磁数据；其次，为实现整体影像集划分... 详细信息

针对室内场景的复杂性和封闭性导致重建出的室内三维模型耗时较长、覆盖度不佳的问题，提出一种利用地磁特征辅助的室内运动恢复结构（SFM）方法。首先，利用普通智能手机传感器采集室内的影像和地磁数据；其次，为实现整体影像集划分为局部影像集，通过聚类算法将地磁数据进行聚类，并将地磁数据聚类结果作为对应影像的属性得到局部影像集；然后，运用分层式SFM对各局部影像集进行稀疏子模型构建，并对各个稀疏子模型间匹配点进行确定；最后，利用RANSAC generalized Procrustes analysis(RGPA)算法实现各局部重建的配准，得到完整模型。室内同楼层和不同楼层的重建实验结果表明，所提方法在重建效率、重建覆盖度和点云生成速率方面表现较好，相比分层式SFM方法，其重建效率在两个数据集上平均提升了37%，重建覆盖度更接近重建目标，为同种类型室内环境重建提供了一种补充方案。

关键词：地磁特征聚类算法室内环境分层式运动恢复结构点云配准

融合区域生长的DS-InSAR相位优化与应用

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 216-224页

作者：杜玉玲闫世勇张豪磊赵峰仇春平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 甘肃省地矿局第三地质矿产勘查院甘肃兰州730050

常规时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术应用于矿区地表形变监测时存在监测点少且分布不均等不足,难以全面反映采空区地表变形特征,而分布式目标受时空失相干等因素的影响相位稳定性较差,... 详细信息

常规时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术应用于矿区地表形变监测时存在监测点少且分布不均等不足,难以全面反映采空区地表变形特征,而分布式目标受时空失相干等因素的影响相位稳定性较差,因此开展分布式目标相位优化是融合分布式目标时序InSAR形变监测的关键步骤。针对当前分布式目标相位优化中存在的空间连续性约束不足问题,提出了融合区域生长的分布式目标相位优化方法,开展时间和空间联合约束下的分布式目标相位优化,实现复杂地表环境下的精细化地表形变信息获取,并以潘安湖区域为例对分布式目标相位的优化效果进行了定性和定量分析。在此基础上,以该方法和Sentinel-1数据开展了徐州市废弃矿区2018-05—2020-05的地表形变监测,并利用连续运行参考站和裸露基岩验证了该方法的精度和可靠性。结果表明,分布式目标相位时空二维优化方法能够有效减小相位噪声影响,有助于城市废弃矿区地表形变监测。

关键词：区域生长合成孔径雷达干涉测量分布式目标相位优化废弃矿区地表形变

基于InSAR技术的天津局部地表沉降特征分析

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测绘通报 2024年第2期 74-79页

作者：张倩马悦周洪月闫世勇中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室江苏徐州221116 天津市测绘院有限公司天津300041

天津是我国地面沉降最严重的地区之一。本文基于融合分布式的DS-InSAR技术处理了2021年1月—2023年6月的58景Sentinel-1A数据,获取了天津南部地区最新地表形变特征;并结合土地覆盖和水文地质等信息,开展了天津市典型沉降成因分析。结果... 详细信息

天津是我国地面沉降最严重的地区之一。本文基于融合分布式的DS-InSAR技术处理了2021年1月—2023年6月的58景Sentinel-1A数据,获取了天津南部地区最新地表形变特征;并结合土地覆盖和水文地质等信息,开展了天津市典型沉降成因分析。结果表明:①天津地面沉降分布差异性较大,不均匀沉降特征明显,西南部地区为沉降重灾区,最大沉降速率达85.2 mm/a;②天津地面沉降与地下水过度开采、地面载荷增加及地质构造密切相关。该研究可为天津市地质灾害防治提供数据支撑和决策依据。

关键词： DS-InSAR D-InSAR 天津地面沉降特征分析

义能矿区景观格局及生态环境时空动态遥感监测

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遥感技术与应用 2024年第2期39卷 426-434页

作者：陈杏闪陈宇陆慧李杰闫庆武李彤云孙萌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 中国矿业大学公共管理学院江苏徐州221116

煤炭资源在国民经济中占有非常重要的地位,而煤炭的开采则会引发诸多环境问题,制约矿区绿色可持续发展。对矿区的景观格局及生态环境时空动态监测,能为矿区生态环境治理提供决策支持,缓解人与自然之间的矛盾,引导矿区生态环境协调发展... 详细信息

煤炭资源在国民经济中占有非常重要的地位,而煤炭的开采则会引发诸多环境问题,制约矿区绿色可持续发展。对矿区的景观格局及生态环境时空动态监测,能为矿区生态环境治理提供决策支持,缓解人与自然之间的矛盾,引导矿区生态环境协调发展。以山东省济宁市汶上县义能矿区为研究区,基于2000~2021年Landsat影像,采用景观分类方法、景观格局指数法、遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI)法和重心迁移模型,分析义能矿区景观格局及生态环境时空动态变化。结果表明:2000~2021年义能矿区最大斑块指数下降,景观破碎度和形状指数上升,煤矿开采对矿区原有景观格局影响较大;生态环境质量呈现下降—上升—下降变化趋势;绿度和干度指标对生态环境影响较大;义能矿区差等级和优秀等级迁移幅度较大。

关键词：义能矿区景观格局 RSEI 生态环境质量评价

融合地表温度与形变的地下煤火多源遥感识别研究

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煤炭科学技术 2024年第7期52卷 139-147页

作者：于灏张豪磊张子彦邵振鲁赵宏峰闫世勇中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 自然资源部国土环境于灾害监测重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学安全工程学院江苏徐州221116 新疆维吾尔自治区煤田地质局综合地质勘查队新疆乌鲁木齐830091

地下煤火隐蔽性强且危害大,不仅破坏植被及生态环境,造成严重大气污染,且易诱发地质灾害,威胁周边人们群众的生命财产安全以及煤炭的安全生产,因此开展地下煤火灾害的准确识别与监测具有重要意义。为了解决单一遥感手段难以准确识别地... 详细信息

地下煤火隐蔽性强且危害大,不仅破坏植被及生态环境,造成严重大气污染,且易诱发地质灾害,威胁周边人们群众的生命财产安全以及煤炭的安全生产,因此开展地下煤火灾害的准确识别与监测具有重要意义。为了解决单一遥感手段难以准确识别地下煤火的问题,基于2017—2019年的多景Landsat-8影像和Sentinel-1 A影像,利用普适性单通道算法和DS–InSAR(Distributed Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar)技术分别获取了水西沟煤田长时序地表温度与形变分布信息,在此基础上基于阈值分割与时空耦合叠加分析等方法开展了融合地表温度与形变的地下煤火多源遥感识别研究。结果表明:地表长时序温度和形变时空协同分析可以有效克服非煤火高温或形变等复杂异常信号产生的影响,凸显了地下煤火信号在地表温度与形变2个维度中的响应特征。而且,地下煤火区地表温度异常与形变异常空间分布形态存在细微差异,其中形变异常得益于SAR影像分辨率和外界干扰因素较少等条件,其对地下煤火识别的指示作用更强,而基于温度异常正确识别的煤火区域范围则与实勘煤火边界具备更好的空间一致性。另外,地下煤火灾害的温度与形变峰值空间位置存在一定偏移,但在时间维度上2者响应具有明显的一致性,表现为稳定的异常高温与持续沉降。可见,与单一遥感手段相比,融合2者的方法能够更加准确地识别地下煤火区,为地下煤火灾害的广域普查和及时防治提供良好的技术方法支撑。

关键词：煤火识别普适性单通道算法 DS–InSAR 多源遥感地表温度地表形变