基于SAR卫星资料的船速估算

为利用SAR卫星图像中的船舶尾迹来估算船舶速度,介绍了船舶尾迹在SAR卫星中的成像机理,分析了估算船速的可行性,对目前船舶速度估算算法进行了比较,并采用船舶尾迹多普勒位移方法实现对船舶速度的估算.利用相匹配的AIS数据对实例数据进行验证,结果表明,可以利用SAR资料对船速进行粗略估算.     

基于单时相Landsat8_OLI影像的棉花提取技术研究

针对利用单时相遥感影像快速、高精度地提取棉花信息研究较少的现状,根据作物的物候历,选取棉花生育期的单时相Landsat8_OLI影像。通过对棉花和其他地物的光谱特征与植被指数的差异性分析表明:近红外波段(NIR)和差值植被指数(DVI)是棉花识别的特征指数;并由此构建了OLI数据的棉花信息提取的特征指数模型。经实地验证,运用此模型提取的库尔勒市棉花信息的生产精度为97.96%,用户精度为98.63%。基于单时相遥感影像的棉花提取思路可以为我国主要棉产区的棉花信息遥感提取、长势监测和产量估测提供新思路和技术参考。     

低信噪比高动态信号的大载波频偏捕获算法

针对低信噪比高动态信号的载波频偏捕获提出了一种新的算法即谱线平移算法。首先,介绍了现有的大载波频偏捕获技术,分析了其不能适应高动态信号捕获的原因;其次,分析了载波频偏及其变化率对载波频偏捕获的影响,主要考虑多普勒频移变化率对信号捕获的影响,它将严重限制低信噪比情况下对载波频偏估计时非相干累加的次数,在此基础上,提出并研究了适应低信噪比高动态信号大载波频偏捕获的谱线平移算法,并对算法进行了性能仿真,表明其具有2~3 dB的改善增益,与最大似然算法相比具有一定优势。     

地球卫星重力场模型及其应用研究进展

本文在简述地球重力场模型发展历程的基础上,对地球卫星重力场模型及其应用的研究进展进行综述。第一,回顾了卫星重力测量技术的发展历程,并对CHAMP、GRACE、GOCE和GRACE-FO任务进行了详细介绍。第二,阐述了目前主要的卫星重力反演方法及其改进现状。第三,介绍了目前国际上主要机构反演的地球卫星重力模型,并分别对CHAMP-Only、GRACE-Only和GOCE-Only的系列模型进行对比分析。第四,综述了地球卫星时变重力场场模型的应用研究进展。第五,对钱学森空间技术实验室天空海一体化导航与探测团队在地球卫星重力场模型及其应用的研究进展进行了概述。最后,对未来地球卫星重力场模型研究进行了展望,提出了研究建议。     

基于高分一号影像数据的水稻定量施肥可视化

为提高水稻施肥便捷和精准的生产管理能力,实现实时监测和决策一体的可视化定量施肥,利用高分一号卫星遥感(GF-1)影像数据,研究了以多种典型植被指数的水稻分蘖期、拔节期和抽穗期等关键生育时期的氮素营养诊断模型,临界诊断植被指数值和定量追肥模型,并实现了氮素营养诊断和定量施肥推荐的可视化表达。研究结果表明:建立的水稻关键生育时期分蘖期、拔节期和抽穗期的最优植被指数临界诊断值分别为-0.384、0.658和0.782;根据水稻氮肥效应曲线的分析得到的总施氮量(298.4 kg/hm~2)和最佳经济施肥量(285.5 kg/hm~2);综合水稻施氮总量与最优植被指数值线性关系、最佳施肥量、最高施肥量可得定量追肥模型。水稻关键生育时期的氮素营养诊断和定量模型的建立,实现了定量施肥可视化表达。     

基于云计算平台的医疗健康监视系统

在医学领域, 通常认为多数突发性疾病导致死亡的原因是由于延误了时间而没有给予病人及时的帮助. 因此, 如何为病人提供快速而有效的治疗一直是医学领域的一个重要研究方向. 介绍构建的基于云计算平台, 能够准确及时获取心脏病人相关信息(如生理情况、历史病历、地理位置等)的健康监控系统. 基于该系统, 医生能够及时为病人提供可靠的医疗建议与救助, 并与病人家属及时沟通.     

四川芦山Ms 7.0级地震前卫星线性云异常现象

 对四川芦山地震前1个月内的FY-2卫星云图与红外亮温数据分析发现,震前3d即4月17日的06:30—09:30,在青藏高原东部出现延展达数百千米的两条线性云,两者延伸交叉处正是芦山地震的震中位置。通过与汶川Ms 8.0级地震前数小时出现的线性云异常进行比较,认为龙门山断裂带强震前屡次出现的“无中生有”线性云异常现象,可能与青藏高原东部地下未知的隐伏构造及油气赋存有关,具有一定的临震指示性,应该作为该地区地震遥感监测的重点。今后,在全球综合地球观测系统(GEOSS)大数据的支持下,考虑孕震过程中的地球系统多圈层作用与耦合效应,将开展遥感多参数异常时空特征及其关联性分析,为解开该地区的线性云异常之谜提供科学依据。     

敏捷成像卫星密集任务聚类方法

面向应急条件下的观测需求,为提高成像任务完成效率,对敏捷成像卫星密集任务聚类问题进行研究。分析了敏捷成像卫星观测过程,给出了任务聚类的俯仰、翻滚观测摆角及任务间过渡时间约束。建立了聚类图模型,给出了模型的构建算法。设计了一种基于最大最小蚂蚁系统的聚类算法,结合聚类模型特点设计蚁群策略,并对重叠和冲突的聚类任务进行处理。实验算例验证了模型和算法的有效性。     

Adaptive robust control of mobile satellite communication system with disturbance and model uncertainties

The tracking and stable control of a typical shipmounted mobile satellite communication system(MSCS) is studied.Unlike the former studies based on simplified single-axis models,a tri-axis nonlinear model including the kinematic and dynamic features of the MSCS is used as the control object.An adaptive robust controller with trajectory planning is designed to deal with large parametric uncertainties and uncertain nonlinearities of the system.A theoretic performance result is given and proved.The designed adaptive robust controller and other two traditional controllers are tested in the comparative simulations under three different situations.The simulation results show the tracking and stable validity of the proposed controller.     

基于形态学和蚁群聚类的台风分割方法研究

蚁群算法是具有离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性等特点的一种仿生进化算法。根据数字图像的离散性特点,从聚类角度出发,将蚁群聚类算法引入到台风云系分割中,并通过引入初始聚类中心和引导函数来解决传统蚁群聚类算法计算量大,搜索时间过长的问题。在蚁群聚类算法的基础上,针对单纯采用蚁群聚类算法可能会将类似于台风云系的分布不均匀的无关云团分割出来而造成分割精度低的情况,提出了一种蚁群算法融合数学形态学方法的台风云系分割方法。仿真结果表明此方法可以准确的分割出台风云系,是一种有效的图像分割方法。