全国激光雷达大会-测绘遥感信息工程国家重点试验室-武汉大学
激光雷达地形测绘遥感技术研究
激光雷达地形测绘遥感技术研究摘要:激光雷达地形测绘遥感技术在地理信息导航和地形测绘技术以及激光雷达测量和制图有较为广泛的应用,是一种先进的测绘手段,目前已被广泛使用在国际舞台上。
这种方法比传统的人工绘图,具有高精度等诸多优点。
激光雷达地形测绘遥感技术作为一种低成本高效率的取得空间数据的手段,目前成为测绘遥感技术的及其重要的发展趋势。
本文论述了激光雷达地形测绘遥感技术在水文河流方面的运用以及发展前景等问题。
关键词:激光雷达地形遥感技术前景1 引言人类进入21世纪以后,激光雷达地形测绘遥感技术这种应用技术学科的方法被运用到城市地形测量,采矿和各种工程比例尺地形图方面,以满足城市规划,河流水文设计和经济建设的需要。
地形图是用来表示地面的形状和大小运用于地球的研究中。
激光雷达地形测绘遥感技术通过测量小规模的表面起伏的形状和表面特征(如河流,道路,农田等)的特征点的位置和高度,相应的数据处理,测量某些符号按一定比例使用减少画图纸。
以获得地形图和相应的地面几何形状,为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。
2 激光雷达地形测绘遥感技术的特点人们社会的发展和探索客观事物的性质离不开的激光雷达地形测绘遥感技术。
计算机技术以及信息技术和通讯技术的发展出现了全球定位系统GPS、遥感RS和地理信息系统(GIS)为代表的现代激光地形测绘科学技术。
它作为一个全面的新型测绘技术与其他技术手段相比有独特的特点。
激光雷达地形测绘遥感技术的特点可以概括起来主要表现在以下三个方面。
2.1 广泛的测绘激光雷达地形测绘遥感技术收集数据的速度可以控制在很短的时间内,从空中和空间甚至广泛的领域,并获得宝贵的遥感数据。
这些数据可以扩大视觉空间,为宏观把握对事物的表面状态创造了极为有利的条件,也为自然现象和规律的宏观研究提供了宝贵的第一手资料。
这是目前其他传统的技术不可替代的。
2.2 可以动态地检测地面事物的变化激光雷达地形测绘遥感技术检测,它可以定期重复的地球观测同一区域,这有助于人们通过遥感数据的访问,发现和动态跟踪地球上的很多事情。
基于卫星insar技术的地质灾害隐患点探测与形变分析
ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２０．０２．００９陆超然１㊀蔡杰华１㊀刘东烈２㊀郭金城２㊀董杰３㊀廖明生１基于卫星ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测与形变分析摘要地质灾害的频繁发生直接或间接地给自然环境和社会带来了不可逆转的巨大危害，近年来我国也在不断加强地质灾害早期识别和防治的力度．合成孔径雷达干涉测量（ＩｎＳＡＲ）技术以其全天时㊁全天候㊁高精度㊁大范围监测的优势，成为一种重要的形变监测手段．本文以贵州省黔东南州地质灾害隐患排查为例，采用差分干涉测量（Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ）和小基线集（ＳＢＡＳ）时序ＩｎＳＡＲ技术分别处理了ＡＬＯＳ⁃２／ＰＡＬＳＡＲ⁃２和Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１雷达数据．选取具有代表性的４个隐患点区域重点讨论，结果展示了Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ在大范围地表形变探测以及ＳＢＡＳ在高精度形变监测中的优势，同时表明两种方法在地质灾害隐患普查中可以互相补充，提升地灾隐患的识别能力．此外，获取的隐患点雷达视线方向累积形变序列和平均形变速率，可为贵州省地质灾害防灾减灾提供有价值的参考．关键词贵州黔东南州；地质灾害；差分干涉测量；小基线集；时序形变分析中图分类号Ｐ２３７文献标志码Ａ收稿日期２０１９⁃１０⁃２０资助项目国家自然科学基金青年基金（４１９０４００１）；中国博士后科学基金第６４批面上资助（２０１８Ｍ６４０７３３）；武汉大学自主科研项目（２０４２０１９ｋｆ００４８）；测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金（１８Ｒ０３）作者简介陆超然，女，硕士生，研究方向为雷达干涉测量．ｃｈａｏｒａｎｌｕ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ廖明生（通信作者），男，博士，教授，主要研究方向为雷达遥感．ｌｉａｏ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ１武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉，４３００７９２贵州省第一测绘院，贵阳，５５００２５３武汉大学遥感信息工程学院，武汉，４３００７９０㊀引言㊀㊀我国是世界上受地质灾害影响最严重的国家之一［１］，贵州省是我国地质灾害发生最为频繁的省份之一．复杂的地理环境㊁强烈的地质构造以及湿润的气候条件是贵州地质灾害频发的主要原因，近年来频繁的人类经济建设活动同时加剧了地质灾害的发生［２］．据贵州省政府办公厅印发的‘２０１９年度贵州省地质灾害防治工作方案“，截至２０１８年底，贵州省地质灾害高中易发区面积达１３ ６万ｋｍ２，占全省国土面积的７７％，受地质灾害威胁人数１４５万人，潜在经济损失约４１０亿元．近年来，提升地质灾害监测预警能力得到了国家的高度重视与支持．地质灾害的孕育和发生往往表现为地表的形变，如何准确㊁迅速地探测地表形变成为地灾早期识别的关键技术．目前，地表形变监测已发展出多种技术手段：传统的水准测量㊁ＧＰＳ㊁伸缩计等仅能针对已知的形变体进行稀疏的点观测，不能整体地反映形变情况，在山区，仪器的布设也存在诸多困难；光学遥感无法有效地探测缓慢形变，且易受到云雾等不良天气状况的影响；激光雷达测量可以高精度㊁详细地展现地表的三维形变，适用于范围较小的监测目标；合成孔径雷达干涉测量（ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＩｎＳＡＲ）克服了上述技术存在的局限性，实现了全天时㊁全天候㊁高精度㊁大范围的地表形变测量，为地质灾害早期识别提供了有效的技术手段［３］．雷达差分干涉测量（ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＩｎＳＡＲ，Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ）是在ＩｎＳＡＲ基础上发展起来的常规处理手段，已成熟应用于地震［４］㊁矿区沉降［５］等由于自然或人为作用引发的地质灾害．但时空去相干和大气相位延迟差异引起的相位噪声，制约了Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ技术的应用，此外，ＤＥＭ误差也会干扰地表缓慢位移信号的提取，这些因素的共同作用影响了Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ技术提取形变信息的准确性［６］．时间序列ＩｎＳＡＲ在此背景下应运而生．选取时序ＳＡＲ影像上受时空去相干及大气延迟影响较小的永久散射体（ＰｅｒｍａｎｅｎｔＳｃａｔｔｅｒ，ＰＳ），构建 天然ＧＰＳ网 ，通过对离散的ＰＳ点进行相位分析，可以分离出各信号的相位分量，估算出视线向形变速率㊁ＤＥＭ误差以及大气相位，实现高精度的地表形变连续监测［７］．常见的时序ＩｎＳＡＲ可分为永久散射体干涉测量（Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ㊀㊀㊀㊀ＳｃａｔｔｅｒＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ，ＰＳＩ）［８］和小基线集方法（ＳｍａｌｌＢａｓｅｌｉｎｅＳｕｂｓｅｔｓ，ＳＢＡＳ）［９］．ＰＳＩ技术以单一的公共主影像进行干涉处理，对地面目标的稳定性要求高，广泛应用于人工建筑较密集的城市区域［１０］．但在高植被覆盖度的山区，干涉对的相干性随着时间基线的增加迅速降低，相干点数量往往无法满足监测要求．ＳＢＡＳ技术通过限制时间基线和空间基线的阈值，构建多主影像的干涉对序列，从而降低时空失相干的影响，该方法在地表沉降［１１］㊁滑坡监测［１２］等方面具有较大的优势．本文结合Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和时序ＩｎＳＡＲ技术对贵州黔东南州进行了大范围地灾隐患点探测：Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ用于大范围的定性普查，大大降低时序处理运算量，ＳＢＡＳ时序ＩｎＳＡＲ针对Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ的普查结果进行核查和详查．通过两种技术监测结果的对比，分析二者在山区形变探测中的优势和劣势，论证结合两种方法在地灾隐患普查中的可行性，并利用ＳＢＡＳ技术获取形变体的累积形变量及年平均形变速率，为后期隐患点的现场核查提供技术支持．１㊀技术路线基于卫星ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测与形变分析可概括为 三查 大规模普查㊁重点详查以及隐患点核查，充分利用了差分干涉测量和时序ＩｎＳＡＲ的优势，为后续地面核查提供可靠的雷达遥感监测结果，其技术流程如图１所示．图１㊀基于ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测技术流程Ｆｉｇ １㊀ＦｌｏｗｃｈａｒｔｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｐｏｉｎｔｓｕｓｉｎｇＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅ１ １㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ：普查差分干涉测量通过两次或多次干涉测量获取地表相位信息，去除干涉相位中的地形相位等，大规模获取地表在观测时间间隔内的形变信息．在Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ的实际应用中，通常会引入外部ＤＥＭ，采用二轨法［１３］去除地形相位．由于研究区域的植被覆盖度高，Ｃ波段数据集干涉结果无法保持很好的相干性，干涉条纹受噪声影响大，增加了正确相位解缠和形变探测的难度［１４］．波长更长的Ｌ波段雷达数据集在高植被覆盖度的山区表现得更加稳健，在相同时间间隔内，能保持更好的干涉质量．１ ２㊀时序ＩｎＳＡＲ：详查ＳＢＡＳ技术在山区时序ＩｎＳＡＲ监测中应用广泛，它根据各相位分量的特征，对每个相干点进行时间域和空间域的相位分析，估计出大气延迟相位㊁ＤＥＭ误差导致的地形残余相位以及去相关噪声相位［１５］，获取高精度的㊁可靠的时序形变结果．由于ＳＢＡＳ技术需要大量时间序列的ＳＡＲ历史数据，多数商业ＳＡＲ卫星在研究区域的累积数据不足以满足时序形变信息的反演．Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１卫星的长期观测计划及其完全开放且免费的数据政策［１６］，为我们提供了充足的连续观测数据．较短的观测时间间隔确保了相干点的相对稳定性，进一步降低了对波长的要求，Ｃ波段的Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１数据集可以满足该地区的时序监测要求．１ ３㊀地面调查：核查在Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和ＳＢＡＳ技术获取的地灾隐患点探测结果的基础上，进一步开展实地调查，对隐患点进行核查和综合分析，判定隐患点的危险性，继而进行高精度的定点监测．同时对雷达差分干涉测量技术探测结果进行验证和补充，逐步提升地质灾害早期识别精度．２㊀研究区及数据源２ １㊀研究区概况黔东南苗族侗族自治州地处云贵高原向湘西丘陵及广西盆地过渡的斜坡地带，地势西高东低，地形起伏较大，海拔在１００ ２２００ｍ之间，坡度主要分布在５ʎ ２５ʎ，以喀斯特地貌为主，水系发达，降水丰富．受脆弱的自然地理条件和强降雨的影响，黔东南州大部为地质灾害多发易发区．地灾的发生具有明显的季节性，多发生于汛期（５ ９月），同时与人为工程活动联动，给人民生命财产安全带来巨大威胁．据统计，截至２０１７年末，全州共查明地质灾害隐患点１６７２处，主要类型为滑坡㊁泥石流㊁崩塌㊁不稳定斜坡等．基于黔东南州地灾ＩｎＳＡＲ识别结果，结合地表覆盖情况，本文选取了４个具有代表性的地灾隐患区域进行Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ普查和ＳＢＡＳ时序分析，分别位于台江县革一乡㊁凯里市城区和剑河县革东镇，研究７１２学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２区域如图２所示，其中Ｐ３与Ｐ４区域距离较近．图２㊀研究区域及数据覆盖范围Ｆｉｇ ２㊀ＲｅｓｅａｒｃｈａｒｅａａｎｄＳＡＲｄａｔａｓｅｔｓｃｏｖｅｒａｇｅ２ ２㊀数据源选取了６景ＡＬＯＳ⁃２／ＰＡＬＳＡＲ⁃２的Ｓｔｒｉｐｍａｐ模式数据，３３景Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１干涉宽幅模式数据．实验数据覆盖范围如图２所示，其中蓝色框为ＡＬＯＳ⁃２数据覆盖范围，红色框为Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１数据覆盖范围．两组ＳＡＲ数据集的相关参数如表１所示．数字高程模型采用的是美国国家航空航天局发布的ＳＲＴＭ９０ｍ分辨率数据［１７］．表１㊀ＳＡＲ数据参数Ｔａｂｌｅ１㊀ＰａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＳＡＲｄａｔａｓｅｔｓ参数ＡＬＯＳ⁃２／ＰＡＬＳＡＲ⁃２Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１波段Ｌ波段Ｃ波段波长／ｃｍ２３ ６５ ６轨道方向升轨升轨平均入射角／（ʎ）３６ ２３９ ３距离向ˑ方位向分辨率３ｍˑ３ｍ５ｍˑ２０ｍ影像数量／景６３３时间跨度２０１８⁃１２⁃０７ ２０１９⁃０９⁃０５２０１８⁃０８⁃０２ ２０１９⁃０９⁃０８３㊀结果与分析对６景ＡＬＯＳ⁃２／ＰＡＬＳＡＲ⁃２数据进行差分干涉处理，用于前期的大范围普查，确定疑似形变点的位置及范围．随后，针对Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ探测的疑似形变点，采用ＳｔａＭＰＳ⁃ＳＢＡＳ［１５］方法对小范围区域进行时序分析处理，结合时间基线㊁空间基线以及相干程度３个指标组合生成了７４ ９０幅干涉图，经时序分析获取疑似形变点的累积形变序列和平均形变速率．通过对比４个研究区域的探测结果，分析２种方法优势㊁劣势及应用场景，论证ＩｎＳＡＲ技术在地质灾害隐患普查中的可行性．３ １㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ与时序ＩｎＳＡＲ结果对比分析１）Ｐ１区域根据２０１８年１２月２７日与２０１９年３月２１日的ＡＬＯＳ⁃２差分干涉结果，台江县革一乡境内镇远 台盘公路行进方向左侧的边坡（Ｐ１）表现为远离卫星方向的相位（图３）．虽然该边坡已进行了加固防护，但仍可能发生缓慢滑移．图３㊀Ｐ１区域Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ监测结果Ｆｉｇ ３㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲｒｅｓｕｌｔｆｏｒａｒｅａＰ１Ｐ１区域的ＳＢＡＳ时序处理结果如图４所示，从图４ａ中可以看出加固边坡Ｐ１区域相对于周边区域存在远离卫星的趋势，印证了Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ的探测结果．在该边坡上选取４个相干点，计算其周围２０ｍ范围内所有点的平均累积形变序列．图４ｂ中各组累积形变序列差异不大，且存在明显的线性滑动趋势，滑动速率为５ｃｍ／ａ．经地面核查，该边坡确定发生了缓慢滑移．２）Ｐ２区域２０１８年１２月２７日与２０１９年２月７日的ＡＬＯＳ⁃２差分干涉结果如图５所示，凯里市城区中央公园（Ｐ２）出现了与地形相关的大范围异常相位，但在后续的差分干涉结果中并未出现类似情况．该疑似隐患点周围有多栋居民楼，一旦发生形变，可能造成建筑物的破坏甚至坍塌．Ｐ２区域的时序处理结果如图６所示：该区域较稳定，年平均形变速率不足１ｃｍ，累计形变序列也并未表现出明显的趋势，Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ干涉结果不足以探测到这样微小的形变．对比分析两个方法的结果，推测差分干涉图中的异常是由于大气湍流导致的大气８１２陆超然，等．基于卫星ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测与形变分析．ＬＵＣｈａｏｒａｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓｄａｎｇｅｒｐｏｉｎｔｓａｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．图４㊀Ｐ１区域ＳＢＡＳ时序结果Ｆｉｇ ４㊀ＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒＰ１，（ａ）ａｖｅｒａｇｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙ，ａｎｄ（ｂ）ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ图５㊀Ｐ２区域Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ监测结果Ｆｉｇ ５㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲｒｅｓｕｌｔｆｏｒａｒｅａＰ２延迟相位，因为大气相位在空间上相关而在时间上不相关，恰恰符合Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ历史监测结果的特征．初步判定该区域并未发生形变，现场核查结果也证实了我们的结论．３）Ｐ３区域剑河县革东镇沅江西岸（Ｐ３）在２０１８年１２月２７日与２０１９年２月７日的干涉图中出现了一处与Ｐ２区域差分干涉结果类似的区域，如图７，该区域位图６㊀Ｐ２区域ＳＢＡＳ时序结果Ｆｉｇ ６㊀ＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒＰ２，（ａ）ａｖｅｒａｇｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙ，ａｎｄ（ｂ）ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ图７㊀Ｐ３区域Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ监测结果Ｆｉｇ ７㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲｒｅｓｕｌｔｆｏｒａｒｅａＰ３于山谷，覆盖范围较大，且形态与地形相关．经ＳＢＡＳ时序分析验证，Ｐ３区域的异常相位并非误差影响，图８显示山谷区域向着远离卫星的方向发生了形变，且山谷上部形变速率大于下部形变速率的特点满足其上陡下缓的地形，最大形变速率９１２学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２为７ｃｍ／ａ．图８㊀Ｐ３区域ＳＢＡＳ时序结果Ｆｉｇ ８㊀ＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒＰ３４）Ｐ４区域在２０１８年１２月至２０１９年９月的多对ＡＬＯＳ⁃２差分干涉结果中，Ｐ３区域西北方向约１ｋｍ处的一处山谷（Ｐ４）并未显示出明显的形变信号，图９展示了该区域２０１９年２月７日与２０１９年３月２１日的差分干涉结果．图９㊀Ｐ４区域Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ监测结果Ｆｉｇ ９㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲｒｅｓｕｌｔｆｏｒａｒｅａＰ４在对Ｐ３区域进行ＳＢＡＳ时序处理的过程，我们发现Ｐ４区域发生了微小形变，其平均形变速率如图１０所示，最大形变速率为５ｃｍ／ａ．图１０㊀Ｐ４区域ＳＢＡＳ时序结果Ｆｉｇ １０㊀ＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒＰ４３ ２㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和时序ＩｎＳＡＲ的应用能力结合以上４个研究区域的ＩｎＳＡＲ监测结果，对Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和ＳＢＡＳ时序ＩｎＳＡＲ技术在地质灾害隐患探测中的优势㊁劣势㊁应用场景以及效果进行总结（表２），可以看出差分干涉测量与小基线集时序Ｉｎ⁃ＳＡＲ技术的结合可以实现两种方法的优势互补，实现大规模㊁高精度㊁定量化的地质灾害早期识别．４㊀总结本文采用差分干涉测量和小基线集时序ＩｎＳＡＲ技术对贵州黔东南州进行了地质灾害隐患点排查，对两种方法的监测结果进行了对比分析，验证了两种方法的结合在地质灾害隐患普查中的可行性，并获取了隐患点雷达视线方向的累计形变序列和平均形变速率．通过对４个实验区域的形变探测结果的分析，可以得出以下结论：１）Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ技术可以快速进行大范围的地表形变监测，但由于时空失相干㊁大气相位延迟㊁ＤＥＭ误差等因素的影响，其监测结果不能准确地提取地表形变信息；表２㊀Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和ＳＢＡＳ时序ＩｎＳＡＲ的应用能力Ｔａｂｌｅ２㊀ＡｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆＤ⁃ＩｎＳＡＲａｎｄＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓＩｎＳＡＲ方法优势劣势应用场景效果差分干涉测量（Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ）处理效率高受到各类误差的影响短时间间隔，大范围地表监测大范围定性分析小基线集时序ＩｎＳＡＲ（ＳＢＡＳ）去除低相干点，消减大气扰动㊁ＤＥＭ误差等因素的影响大范围处理效率低长时期观测序列，小范围形变监测重点区域定性／定量分析０２２陆超然，等．基于卫星ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测与形变分析．ＬＵＣｈａｏｒａｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓｄａｎｇｅｒｐｏｉｎｔｓａｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．㊀㊀２）ＳＢＡＳ时序ＩｎＳＡＲ技术由于其对时空基线的限制，一定程度上保证了干涉对的相干性，弱化了时空失相干的影响，通过时间序列的分析可以削弱甚至去除大气及ＤＥＭ误差的影响，但由于其处理要求较高，对于大范围的时序分析，需要耗费较多的时间计算；３）Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ和ＳＢＡＳ时序ＩｎＳＡＲ技术结合可以较好地将二者的优势互补，Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ大大缩小了ＳＢＡＳ的处理范围，ＳＢＡＳ进一步去除误差影响，准确地提取形变信号，并获取时间序列形变特征．两种技术的结合为地质灾害隐患点的大范围㊁迅速㊁准确的排查提供了一种技术手段，提高了地灾早期探测和识别的效率．随着ＳＡＲ传感器及其他新型监测技术的发展， 空⁃天⁃地一体化 的监测技术体系将会更好地服务于地质灾害防治工作．参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ［１］㊀ＬｉＭＺ，ＬｖＪ，ＣｈｅｎＸ，ｅｔａｌ．Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｖｕｌ⁃ｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｔｏｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｉｎＣｈｉｎａａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎ⁃ｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ：ａｔｈｒｅｅ⁃ｓｔａｇｅＤＥＡ⁃ｂａｓｅｄａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＮａｔｕｒａｌＨａｚａｒｄｓ，２０１５，７９（３）：１６４９⁃１６６２［２］㊀郭振春．贵州地质灾害的主要类型和诱因及其预防建议［Ｊ］．贵州地质，２００３，２０（２）：１０３⁃１０５，１０２ＧＵＯＺｈｅｎｃｈｕｎ．ＭａｊｏｒｔｙｐｅｓｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓａｎｄｐｒｅｄｉｓｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎＧｕｉｚｈｏｕａｎｄｉｔｓｐｒｅｖｅｎｔｉｖｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ［Ｊ］．ＧｕｉｚｈｏｕＧｅｏｌｏｇｙ，２００３，２０（２）：１０３⁃１０５，１０２［３］㊀廖明生，张路，史绪国，等．滑坡变形雷达遥感监测方法与实践［Ｍ］．北京：科学出版社，２０１７：４０⁃４２ＬＩＡＯＭｉｎｇｓｈｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｕ，ＳＨＩＸｕｇｕｏ，ｅｔａｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃｅｏｆｒａｄａｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｌａｎｄ⁃ｓｌｉｄｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＳｃｉｅｎｃｅＰｒｅｓｓ，２０１７：４０⁃４２［４］㊀ＡｔｚｏｒｉＳ，ＨｕｎｓｔａｄＩ，ＣｈｉｎｉＭ，ｅｔａｌ．ＦｉｎｉｔｅｆａｕｌｔｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＤＩｎＳＡＲｃｏｓｅｉｓｍｉｃｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅ２００９Ｌ Ａｑｕｉｌａｅａｒｔｈｑｕａｋｅ（ｃｅｎｔｒａｌＩｔａｌｙ）［Ｊ］．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２００９，３６（１５）：Ｌ１５３０５［５］㊀ＣｈａｎｇＨＣ，ＧｅＬＬ，ＲｉｚｏｓＣ．ＤＩｎＳＡＲｆｏｒｍｉｎｅｓｕｂｓｉｄｅｎｃｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉ⁃ｓｏｕｒｃｅｓａｔｅｌｌｉｔｅＳＡＲｉｍａｇｅｓ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＧｅｏｓｃｉ⁃ｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＳｙｍｐｏｓｉｕｍ，２００５：１７４２⁃１７４５［６］㊀ＨｏｏｐｅｒＡ，ＢｅｋａｅｒｔＤ，ＳｐａａｎｓＫ，ｅｔａｌ．ＲｅｃｅｎｔａｄｖａｎｃｅｓｉｎＳＡＲｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｃｒｕｓｔａｌｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｔｅｃｔｏｎｏｐｈｙｓｉｃｓ，２０１２，５１４／５１５／５１６／５１７：１⁃１３［７］㊀李德仁，廖明生，王艳．永久散射体雷达干涉测量技术［Ｊ］．武汉大学学报（信息科学版），２００４，２９（８）：６６４⁃６６８ＬＩＤｅｒｅｎ，ＬＩＡＯＭｉｎｇｓｈｅｎｇ，ＷＡＮＧＹａｎ．Ｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｐｅｒ⁃ｍａｎｅｎｔｓｃａｔｔｅｒｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ［Ｊ］．ＥｄｉｔｏｒｉａｌＢｏａｒｄｏｆＧｅｏｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００４，２９（８）：６６４⁃６６８［８］㊀ＦｅｒｒｅｔｔｉＡ，ＰｒａｔｉＣ，ＲｏｃｃａＦ．ＰｅｒｍａｎｅｎｔｓｃａｔｔｅｒｅｒｓｉｎＳＡＲｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２００１，３９（１）：８⁃２０［９］㊀ＢｅｒａｒｄｉｎｏＰ，ＦｏｒｎａｒｏＧ，ＬａｎａｒｉＲ，ｅｔａｌ．ＡｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｓｍａｌｌｂａｓｅｌｉｎｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＳＡＲｉｎｔｅｒｆｅｒｏｇｒａｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ⁃ａｃｔｉｏｎｓｏｎＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２００２，４０（１１）：２３７５⁃２３８３［１０］㊀秦晓琼，杨梦诗，王寒梅，等．高分辨率ＰＳ⁃ＩｎＳＡＲ在轨道交通形变特征探测中的应用［Ｊ］．测绘学报，２０１６，４５（６）：７１３⁃７２１ＱＩＮＸｉａｏｑｉｏｎｇ，ＹＡＮＧＭｅｎｇｓｈｉ，ＷＡＮＧＨａｎｍｅｉ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈ⁃ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＰＳ⁃ＩｎＳＡＲｉｎｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｐｒｏｂｅｏｆｕｒｂａｎｒａｉｌｔｒａｎｓｉｔ［Ｊ］．ＡｃｔａＧｅｏ⁃ｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１６，４５（６）：７１３⁃７２１［１１］㊀ＨｕＢ，ＷａｎｇＨＳ，ＳｕｎＹＬ，ｅｔａｌ．Ｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｌａｎｄｓｕｂｓｉｄ⁃ｅｎｃｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆＢｅｉｊｉｎｇ（Ｃｈｉｎａ）ｕｓｉｎｇｔｈｅｓｍａｌｌｂａｓｅ⁃ｌｉｎｅｓｕｂｓｅｔ（ＳＢＡＳ）ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１４，６（５）：３６４８⁃３６６１［１２］㊀ＡｒｄｉｚｚｏｎｅＦ，ＡｎｇｅｌｉＭＧ，ＣａｌòＦ，ｅｔａｌ．Ｔｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａ⁃ｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｌａｎｄｓｌｉｄｅｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＳＢＡＳ⁃ＤＩｎＳＡＲａｐ⁃ｐｒｏａｃｈ：ｔｈｅＩｖａｎｃｉｃｈ，Ａｓｓｉｓｉ，ｔｅｓｔｃａｓｅ［Ｃ］ʊＥｇｕＧｅｎｅｒａｌＡｓｓｅｍｂｌｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ，２０１２：４３１９［１３］㊀ＭａｓｓｏｎｎｅｔＤ，ＲｏｓｓｉＭ，ＣａｒｍｏｎａＣ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｆｉｅｌｄｏｆｔｈｅＬａｎｄｅｒｓｅａｒｔｈｑｕａｋｅｍａｐｐｅｄｂｙｒａｄａｒｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，１９９３，３６４（６４３３）：１３８⁃１４２［１４］㊀蒋弥，丁晓利，李志伟，等．用Ｌ波段和Ｃ波段ＳＡＲ数据研究汶川地震的同震形变［Ｊ］．大地测量与地球动力学，２００９，２９（１）：２１⁃２６ＪＩＡＮＧＭｉ，ＤＩＮＧＸｉａｏｌｉ，ＬＩＺｈｉｗｅｉ，ｅｔａｌ．Ｓｔｕｄｙｏｎｃｏｓｅｉｓ⁃ｍｉｃｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＷｅｎｃｈｕａｎｅａｒｔｈｑｕａｋｅｂｙｕｓｅｏｆＬａｎｄＣｗａｖｅｂａｎｄｓｏｆＳＡＲｄａｔａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｅｏｄｅｓｙａｎｄＧｅｏｄｙｎａｍｉｃｓ，２００９，２９（１）：２１⁃２６［１５］㊀ＨｏｏｐｅｒＡ，ＺｅｂｋｅｒＨ，ＳｅｇａｌｌＰ，ｅｔａｌ．Ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｖｏｌｃａｎｏｅｓａｎｄｏｔｈｅｒｎａｔｕｒａｌｔｅｒ⁃ｒａｉｎｓｕｓｉｎｇＩｎＳＡＲｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔｓｃａｔｔｅｒｅｒｓ［Ｊ］．ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＬｅｔｔｅｒｓ，２００４，３１（２３）：１⁃５［１６］㊀ＴｏｒｒｅｓＲ，ＳｎｏｅｉｊＰ，ＧｅｕｄｔｎｅｒＤ，ｅｔａｌ．ＧＭＥＳＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ｍｉｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１２，１２０：９⁃２４［１７］㊀ＦａｒｒＴＧ，ＫｏｂｒｉｃｋＭ．Ｓｈｕｔｔｌｅｒａｄａｒｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｍｉｓｓｉｏｎｐｒｏｄｕｃｅｓａｗｅａｌｔｈｏｆｄａｔａ［Ｊ］．ＥｏｓＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓＡｍｅｒｉｃａｎＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＵｎｉｏｎ，２０００，８１（４８）：５８３⁃５８５１２２学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：２１６⁃２２２ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓｄａｎｇｅｒｐｏｉｎｔｓａｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅＬＵＣｈａｏｒａｎ１㊀ＣＡＩＪｉｅｈｕａ１㊀ＬＩＵＤｏｎｇｌｉｅ２㊀ＧＵＯＪｉｎｃｈｅｎｇ２㊀ＤＯＮＧＪｉｅ３㊀ＬＩＡＯＭｉｎｇｓｈｅｎｇ１１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎＳｕｒｖｅｙｉｎｇ，ＭａｐｐｉｎｇａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ㊀４３００７９２ＧｕｉｚｈｏｕＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＦｉｒｓｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇ，Ｇｕｉｙａｎｇ㊀５５００２５３ＳｃｈｏｏｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ㊀４３００７９Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｔｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓｈａｓｂｒｏｕｇｈｔｉｒｒｅｖｅｒｓｉｂｌｅｇｒｅａｔｈａｒｍｔｏｎａｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｈｕｍａｎｓｏｃｉｅｔｙｄｉｒｅｃｔｌｙｏｒｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，Ｃｈｉｎａｈａｓｂｅｅｎｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇｔｈｅｅｆｆｏｒｔｓｏｆｅａｒ⁃ｌｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓ．ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ（ＩｎＳＡＲ）ｈａｓｂｅｅｎｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆａｌｌ⁃ｔｉｍｅ，ａｌｌ⁃ｗｅａｔｈｅｒ，ｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄｌａｒｇｅｓｃａｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｐｏｔｅｎｔｉａｌｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｐｏｉｎｔｓｉｎＱｉａｎｄｏｎｇｎａｎｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅｏｆＧｕｉｚｈｏｕｗｅｒｅｄｅｔｅｃｔｅｄｂｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＡＬＯＳ⁃２／ＰＡＬＳＡＲ⁃２ａｎｄＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ＳＡＲｄａｔａｗｉｔｈＤ⁃ＩｎＳＡＲａｎｄＳＢＡＳｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓＩｎＳＡＲ．Ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｆｏｕｒｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｓｒｅｖｅａｌｅｄｔｈａｔ：Ｄ⁃ＩｎＳＡＲｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｉｎｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅｄｅｔｅｃｔｉｎｇｗｈｉｌｅＳＢＡＳｈａｓｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｉｎｈｉｇｈ⁃ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｈｅｎｃｅ，ｔｈｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｃａｎｃｏｍｐｌｅ⁃ｍｅｎｔｅａｃｈｏｔｈｅｒａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓ．ＴｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎｄａｖｅｒａｇｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｅｌｏｃｉｔｙｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＳＢＡＳｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｖａｌｕａｂｌｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｉｎＧｕｉｚｈｏｕ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ＱｉａｎｄｏｎｇｎａｎｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅｏｆＧｕｉｚｈｏｕ；ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＩｎＳＡＲ（Ｄ⁃ＩｎＳＡＲ）；ｓｍａｌｌｂａｓｅｌｉｎｅｓｕｂｓｅｔｓ（ＳＢＡＳ）；ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ２２２陆超然，等．基于卫星ＩｎＳＡＲ技术的地质灾害隐患点探测与形变分析．ＬＵＣｈａｏｒａｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｓｄａｎｇｅｒｐｏｉｎｔｓａｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．。
中国区域CALIPSO和MERRA-2气溶胶三维参数对比验证
第49卷第S2期红外与激光工程2020年11月Vol.49No.S2Infrared and Laser Engineering Nov.2020中国区域CALIPSO和MERRA-2气溶胶三维参数对比验证朱倩1，潘增新2，毛飞跃1,3*，石瑞星1，臧琳4，卢昕3(1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079；2.耶路撒冷希伯来大学地球科学研究所，以色列耶路撒冷91904；3.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079；4.武汉大学中国南极测绘研究中心，湖北武汉430079)摘要：气溶胶是目前大气污染重要的贡献源之一，影响着全球辐射平衡和气候变化。
当前主被动遥感卫星(如MODIS和CALIPSO)获取全球气溶胶信息时间分辨率较低，而全球再分析数据MERRA-2提供了高时间分辨率的三维气溶胶分布信息，但是MERRA-2气溶胶产品的质量仍然有待验证。
针对上述问题，通过对MERRA-2和CALIPSO的三维消光系数廓线进行交叉对比，验证了MERRA-2在中国中东部(特别是重人为污染区域)的数据精度。
实验结果表明，MERRA-2和CALIPSO的消光系数整体具有较好相关性(0.79)，其中二者在秋季相关性最高(0.82)，夏季和冬季次之(0.81和0.80)，春季相关性最低(0.77)。
随着高度的不断增加，大气更为洁净，MERRA-2和CALIPSO之间相关系数从0.78降为0.52，标准差从0.0280降为0.0014。
上述结果表明，MERRA-2在重污染情况下能提供更为准确的气溶胶三维分布信息，同时MERRA-2和CALIPSO消光系数的一致性受气溶胶类型的影响不大。
关键词：消光系数；CALIPSO；MERRA-2；气溶胶中图分类号：P421文献标志码：A DOI：10.3788/IRLA20200350Comparison and verification of3D parameters of aerosolsbetween CALIPSO and MERRA-2in ChinaZhu Qian1,Pan Zengxin2,Mao Feiyue1,3*,Shi Ruixing1,Zang Lin4,Lu Xin3(1.School of Remote Sensing Information Engineering,Wuhan University,Wuhan430079,China;2.Institute of Earth Sciences,The Hebrew University of Jerusalem,Jerusalem91904,Israel;3.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan430079,China;4.Chinese Antarctic Centre of Surveying and Mapping,Wuhan University,Wuhan430079,China)Abstract:Aerosol is one of the important contribution sources of air pollution,which affects the global radiation balance and climate change.At present,active and passive remote sensing satellites(such as MODIS and CALIPSO)have relative low temporal resolution to obtain global aerosol information.MERRA-2,a global reanalysis data,can obtain high temporal resolution3-D aerosol distribution,but the收稿日期：2020-09-28；修订日期：2020-10-27基金项目：国家自然科学基金(41701381，41627804，41971285)；国家重点研发计划(2017YFC0212600)作者简介：朱倩(1994-)，女，硕士生，主要从事气溶胶的辐射计算和遥感反演方面的研究。
机载小光斑LIDAR的森林参数评估
Ａｂｔ ｃ：ｍａ —Ｆ ｏｐ ｎ ｒｏｎ ｉａ （ｉｈ ｅｅｔ ｎ ａ ｄ ｒｎ ｉｇ ｅ ｔ ｓｎ ｉｇｉ ａｂｅｋ ｓｒ ｔＳ ｌ ａ ｌ ｏ ｔｒ ｔ ｂ ｒｅＬｄ ｒ １ ｔｄ ｔｃｉ ｎ ａ ｇ ）ｒｍｏｅ ｅ ｓ ｒａ — ｉ Ａｉ ｇ ｏ ｎ ｎ ｓ
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纵 向结构 ，比如表 面倾斜 、粗糙 度 、反射 率。本文 采 用改进 的 Ｅ 算法分 解原始 波形数 据 ，并得 到植被 高度 、 Ｍ 林冠下地形 、冠层体积 、地表反射率、植被反射 率、森林郁闭度来描述森林的水平和垂直结构特性。
关键词 ： 激光雷达 ；波形数 字化 ；高斯分解 ；森林参数
Ｉｆｒ ｔ ｎＥｎ ｉｅｒｎ ｎＳ ｒｅｉｇ， ｐ ｉｇａ Ｒｅ ｔ ｅｓｎ Ｗ ｕａ ｉｅｓｙ， ｈ ｎ４ ０ ７ ， ｂ／ ｒｖｎｅ ｈ ｉ ） ｎｏｍａｉ ｏ ｇｎｅｉｇｉ ｕｖｙｎ Ｍａ ｐｎ ｎ ｄ ｍｏｅＳｎｉｇ， ｈ ｎＵｎｖｒｉ Ｗｕ ａ ３０ ９ Ｈｕｅ Ｐ ｏ ｉｃ ，Ｃ ｎ ｔ ａ
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2武汉大学科研创新平台、团队与重大项目
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430116测绘工程（Surveying and Mapping Engineering）全日制工程硕士专业学位研究生培养方案培养单位：资源与环境科学学院(205)遥感信息工程学院(213)测绘学院(214)卫星导航定位技术研究中心(618)测绘遥感信息工程国家重点实验室(619)一、培养目标测绘工程领域工程硕士的培养主要是解决测绘行业及相关工程部门高层次应用型、复合型人才紧缺的矛盾，面向生产第一线培养高层次工程技术和工程管理人才。
具体要求为：（一）拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。
（二）掌握本领域的基础理论、先进技术方法和手段，在领域的某一方向具有独立从事工程设计、工程实施，工程研究、工程开发、工程管理等能力。
（三）具有较高的综合素质和较强的创新能力和适应能力。
（四）掌握一门外国语。
二、领域简介测绘工程是研究地球和其他实体与空间分布有关的信息的采集、量测、分析、显示、管理和利用的工程领域。
研究内容包括确定地球的形状和重力场及空间定位，利用各种测量仪器、传感器获取与空间分布有关的信息，制成各种地形图、专题图和建立地理、土地等各种空间信息系统，为研究地球自然和社会现象、解决人口、资源、环境和灾害等社会可持续发展中的重大问题以及为国民经济和国防建设提供技术支撑和数据保障。
随着现代空间技术、微电子技术、计算机和信息技术的迅猛发展，测绘学科正步入一个自动化、网络化、实时化的发展阶段。
测绘工程有着广泛的应用，在经济发展规划、土地资源调查和利用、海洋开发、农林牧渔业的发展、生态环境保护、疆界的划定以及各种工程、矿山和城镇的建设等各个方面都必须进行相应的测量工作，编制各种地图和建立相应的地理信息系统，以供规划、设计、施工、管理和决策使用。
在国防建设和现代战争中，可持续、实时地提供战场环境，为作战指挥和武器的定位与制导提供测绘保障。
激光测卫(武大-魏二虎)
大气层监测
通过测量激光束在穿越大气层时的折 射变化，可以分析大气层的温度、密 度、气压等参数，为气象预报和气候 变化研究提供重要数据。
激光测卫技术的发展历程
01
02
03
起步阶段
20世纪60年代，激光技术 开始应用于卫星轨道测量 领域。
发展阶段
20世纪80年代，随着高精 度激光技术和数据处理技 术的发展，激光测卫技术 逐渐成熟。
武汉大学在激光干涉测量技术、激光测距技术、激光雷达技术等方面进行了深入研 究，取得了一系列创新成果。
武汉大学在激光测卫领域的研究成果不仅推动了国内相关领域的发展，也为国际同 行提供了有益的参考和借鉴。
武大-魏二虎的激光测卫研究对行业的影响
武大-魏二虎的激光测卫研究成果对国内外的相关行业产生了深远的影响。
研究多传感器融合技术，提高测量精度和可 靠性。
对行业的贡献与影响
促进激光测卫技术的发展
通过研究和技术创新，推动激光测卫 技术的进步和发展。
拓展应用领域
将激光测卫技术应用于更多领域，如 智能交通、无人驾驶、智慧城市等。
提高测量精度和可靠性
通过技术创新和改进，提高激光测卫 设备的测量精度和可靠性，为相关行 业提供更可靠的技术支持。
激光测卫(武大-魏二虎)
contents
目录
• 激光测卫技术概述 • 武大-魏二虎的激光测卫研究 • 激光测卫技术的优势与挑战 • 武大-魏二虎的激光测卫研究展望 • 结论
01
激光测卫技术概述
激光测卫技术的定义与原理
激光测卫技术的定义
激光测卫技术是一种利用激光束对地 球卫星轨道进行精确测量和监测的高 精度测量技术。
总结激光测卫(武大-魏二虎)的研究成果与贡献
全波形激光雷达的波形优化分解算法
全波形激光雷达的波形优化分解算法王滨辉;宋沙磊;龚威;陈振威;林鑫;程学武;李发泉;史硕【摘要】随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术.为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一.针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度.针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性.%With the improvement of data storage capacity and data-processing capabilities,full waveform LiDAR develops rapidly and then from waveform data abundant information about the physical characteristics of the targets can be effectively retrieved through data processing.Waveform decomposition is therefore the key to full waveform LiDAR data processing.However,the number and initial parameters of the echo components are difficult to set in waveform decomposition.Conventional decomposition methods detect echo components by peak points or using the threshold method,which may ignore some overlapping components and show low accuracy.To this end,in this paper a novel method based on LM algorithm that takes into account both peak points and inflection points is adopted and it can extract the location,amplitude and FHWM of the echocomponents,proving it is a reliable and high accurate decomposition algorithm.To further demonstrate the advantages of the suggestedmethod,waveform data measured by a full waveform LiDAR demonstration system and generated from simulation were both decomposed using the method.The results show that the suggested algorithm isefficient,promising and can effectively decompose adiacent echo components,then will improve the accuracy in the next phase of data processing.【期刊名称】《测绘学报》【年(卷),期】2017(046)011【总页数】9页(P1859-1867)【关键词】全波形LiDAR;波形分解;高斯函数;LM算法【作者】王滨辉;宋沙磊;龚威;陈振威;林鑫;程学武;李发泉;史硕【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室,湖北武汉430071;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P234机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)集全球定位系统、惯性导航系统和激光扫描系统于一体，是一种快速获取地表三维信息的主动式探测技术[1]。
第五届全国激光雷达大会概要议程
激光雷达点云目标检测技术的现状与挑战 李军 教授 厦门大学 闭幕式，暨颁奖仪式
晚餐(套餐)
王程
王成
陈卫标 王金亮 隋立春 毛庆洲 张吴明 姚巍 程亮 刘正军 周国清 刘东 张立强 范红超 曹林 王红
杨必胜 吴云东 程晓 习晓环 刘春 王程 王瑞胜 程明 康志忠 应申 李必军 李军
欢迎晚宴：厦门大学勤业餐厅三楼
主题：UAV-激光雷达系统 主持人：杨必胜、吴云东
8:20-8:40 分会场主题报告：南海岛礁点云集成与综合感知
张邵华 闫冰男 叶龙杰 周米玉 游昌斌
程亮
同济大学 北京建筑大学 首都师范大学 首都师范大学 厦门大学
南京大学
5月26日 8:209:55
8:40-8:55 8:55-9:10 9:10-9:25 9:25-9:40
王和平
17:35-17:50 高光谱激光雷达提取盆栽花卉生化组分垂直分布
高帅
18:00-19:30
欢迎晚宴：厦门大学勤业餐厅三楼
主题：激光雷达点云数据分割与分类（2） 主持人：刘 春、王 程
08:20-08:40 分会场主题报告：复杂场景敏捷感知与复合点云智能处理
刘春
5月26日 8:209:55
08:40-08:55 大规模点云数据与物联网数据融合应用 08:55-09:10 基于几何结构层次关系的建筑物结构线提取（参评论文 161） 09:10-09:25 基于深度学习的室内建筑物三维激光点云自动语义分割（参评论文 164）
史硕
5月25日 16:1517:50
16:35-16:50 分会场主题报告: 全波形激光雷达系统及数据应用 16:50-17:05 顾及波形特征贡献与池化尺度的土地覆盖分类方法（参评论文 9） 17:05-17:20 沙氏大气激光雷达技术及其应用研究
“海洋激光雷达遥感”专栏前沿
为了践行“关心海洋、认识海洋、经略海洋”的海洋强国战略方针，促进我国相关领域研究人员在海洋激光雷达遥感及其应用领域 交流最新成果，本 期 《红外与激光工程》精心策划组织了“海洋激光雷达遥感”专栏，并得到了相关领域专家和学者的积极响应。此 次专栏共包含高水平稿件12篇，其中综述论文4篇，研究论文8篇。这些论文系统介绍了海洋激光雷达遥感及其相关领域热点专题的研
海洋激光雷达是一种主动光学遥感手段，具有信噪比高、可夜间探测，以及可提供高分辨率剖面信息等诸多优点。通过研究激光在 海洋中复杂的吸收和散射过程，海洋激光雷达可以获取海洋的诸多信息，从而解决海洋学中涉及到的物理、化学、生物、地质等多学 科交叉的科学技术问题。1969年，美国雪城大学研制了第一台用于浅海深度测量的激光雷达，开启了激光雷达技术在海洋开发利用方 面的征程。经过数十年的发展，海洋激光雷达已发展成包含测深测绘激光雷达、水下成像激光雷达、海洋荧光激光雷达、布里渊测温 激光雷达、光学剖面探测激光雷达等的大家族，为海洋测深测绘、生物地球化学、物理海洋学以及海洋渔业等诸多领域做出了卓越贡 献。特别是近年来的一些重要进展，如星载大气激光雷达CALIOP能够提供的近水面全球颗粒后向散射、激光测高卫星丨CESat-2能够提供
最后，感谢所有作者的大力支持与卓越贡献，感谢所பைடு நூலகம்匿名审稿人及时且专业的评审意见，感谢每一位读者对本刊的关注与支持。
特邀专栏主编:
单 位 ：浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室 Email: liudongopt@ 简 介 ：刘 东 教 授 ，现任浙江大学现代光学仪器国家重点实验室副主任、光电科学与工程学院院长助理，中国光学工程学会理事、海 洋光学专委会委员，中国光学学会光学测试专委会、环境光学专委会委员， <大气与环境光学学报》执行副主编， 《中国光学> 、 <红外与激光工程> 、 《光学精密工程> 等期刊青年编委。带领团队联合主办了海洋光学遥感国际研讨会（〇〇r s 2〇18) 、承办了 大气光散射与遥感国际研讨会(丨S A L S a R S '19)、联合承办第四届全国海洋光学高端论坛；曾担任多个国际/国内学术会议的共主席 (C o -chair)、科学委员会(Science C o m m i t t e e )委员、程序委员会(Program C o m m i t t e e )成员等。从事光电检测与遥感方面的教 学 及 科 研 工 作 ，主要研究方向包括大气及海洋激光雷达、机 器 视 觉 与 深度学习技术等。主持国家重点研发计划项目1项 、国家自然 科学基金项目3 项 ，主持包括浙江省杰出青年基金项目等其他国家、省部级等项目1〇余项，出版教材2部 ，申请/授权国家发明专利 40余项，发表论文被SCI收录60余篇，国内外学术会议作大会 报 告 （Plenary talk) /遨 请 报 告 （ Invited talk) 30余次。
基于机载激光雷达技术的茂密林地单株木识别
基于机载激光雷达技术的茂密林地单株木识别刘峰;龚健雅【摘要】By analyzing the shortage of traditional approach, a new individual trees recognition method was proposed. Firstly, the generalized Gaussian function was used to analyze the fitting pulse shape LiDAR data, and the high density point cloud and the waveform parameters were obtained, then the non-ground points were' gained by establishing DEM; secondly, the spatial characteristics of point cloud was computed to receive forest points; lastly, Markov random fields were exploited to label individual trees in 3D. The experimental results show that this method can effectively improve the recognition accuracy, especially in the low dense, small trees identification effect, and the average recognition accuracy is 75%.%提出一种利用LiDAR数据进行单株木识别的方法,首先利用广义高斯模型分解全波形LiDAR数据,得到高密度的点云和相应的波形参数,通过建立数字高层模型得到非地面点云,然后计算点云的空间特征得到林木点云,最后在3D空间中利用马尔可夫随机场重新标记得到单株木点云.实验表明,与传统方法相比,本文方法能有效提高单株木识别的准确性,特别是对茂密林地中低矮、细小林木识别效果明显,平均识别精度达到75％.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2011(042)007【总页数】5页(P200-203,209)【关键词】单株木;模式识别;机载激光雷达;马尔可夫随机场【作者】刘峰;龚健雅【作者单位】中南林业科技大学理学院,长沙410004;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TN959.3;S758引言激光雷达(light detection and ranging，简称LiDAR)技术是一种主动遥感技术。
04 Airborne LiDAR数据预处理
因奇异点比较容易发现，也可以手动删除。
小结
数据预处理是LiDAR处理的前奏 可以消除数据中的错误或误差，有利于提高精度
和质量
设备参数项
FOV（视场角） 最低高程点 最高高程点
建议使用参数值
45o 1350m 1450m
绝对飞行高度
飞行速度 A区
1950m
100kts
脉冲频率（ Pulse Rate ）133kHz
（SPiA） 扫描频率（ Scan Rate ）56.1Hz
激 光 能 量 （ Laser 10% Power） 脉冲模式（Pulse Mode）SPiA
Airborne LiDAR数据预处理
黄先锋 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 hwangxf@
预处理
航线设计
点云数据解算
条带调整（Strip Adjustment） 奇异点删除
航带设计需要确定
B区
N 40.160 E 94.830
N 40.160 E 94.640
Massimiliano Favalli
奇异点去除
奇异点几乎在所有的LiDAR航飞数据中都会存在，并且数量不少。主要来自于： 飞鸟、仪器本身的错误，及空气中塑料袋等目标。国内数据，奇异点尤其严重。
奇异点去除
假设条件：奇异点一般不连续，比较孤立，可以利用点的空间聚集
关系进行去除。
统计每个点和其领域点的关系，当点于其领域点的高程差异大于一定的限 额，例如：10米，则认为是奇异点。
计算出的Las数据 扫描仪采集原始目录 实事记录激光测距数据
Rolf Katzenbeisser
条带调整
Filin, S. and G. Vosselman， 2004
地面激光雷达技术在白居寺吉祥多门塔变形分析中的应用
Ｄｅ ． ２ １ ｃ ０１
文 章 编 号 ：１０ ６ １ （ ０ １ ０ ０ １ ０ ０ ４— ０ １ ２ １ ） ４— ０ １— ５
地 面 激 光 雷 达 技 术在 白居 寺 吉祥 多 门塔 变 形 分 析 中的应 用
王晏 民 豁 辉 王 国利 ， 胡 春 梅 ， ，
（ ． 京 建 筑 工 程 学 院 现 代 城 市 测 绘 国 家 测 绘 地 理 信 息 局重 点 实验 室 ，北 京 １北 ２武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室 ， 汉 ． 武 ４０７ １ ０１ ２月
北 京 建 筑 工 程 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｉｎ ｎｖ ｒｉ ｆＣ ｖｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ａ ｄＡｒｈｔｃｕ ｅ ｏ ｒａ ｆ ｊ ｇ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｉｉ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ｃ ｉ ｔｒ Ｂｅ ｉ ｙ ｎ ｅ
Ｖ０ ． Ｎｏ ４ １ ２７ ．
复杂建 筑 的 变形 分析 ， 够获得 准确地 变形 数据 ， 以后 的修 缮工 作提供 依据 ． 能 为 关 键词 ： 面激 光 雷达 ；变形分 析 ； 析距 离阈值 地 分
中 图分 类 号 ： ２ １ ５ Ｐ ３ ． 文献 标 志码 ： Ａ
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｌＬＩ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｔｅ ｒ ｓ ｒ ａ ＤＡＲ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｉ ｈｅ Ｄｅ ｏ ｍ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｎ ｔ ｆ ｒ ｔｏ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｆ ｒｔ ｒ ｂ ｅ ｏ ｏ ｌｘ ｄ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｃ ｎ ｉｉｎ ａ ｄ ｄ ｆｉｕ ｔａ ｌ ｓｓ ｏ ｕ ｔ— ｏ ｒ Ｃｈ ｒｅ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｈｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｃ ｍｐ ｅ ｅｏ ｍ ｔｏ ｏ ｄ ｔｏ ｎ ｉｆ ｌ ｎａｙ ｉ ｆｍ ｌ ｄ ｏ ｏｔ ｎ ｃ ｉ
国家重点实验室
序号国家重点实验室名称所属学科地区 1材料复合新技术国家重点实验室材料湖北2粉末冶金国家重点实验室材料湖南3高分子材料工程国家重点实验室材料四川4光电材料与技术国家重点实验室材料广东5硅材料国家重点实验室材料浙江6金属材料强度国家重点实验室材料陕西7晶体材料国家重点实验室 材料山东8纤维材料改性国家重点实验室材料上海9新金属材料国家重点实验室材料北京10新型陶瓷与精细工艺国家重点实验室材料北京11制浆造纸工程国家重点实验室材料广东12超硬材料国家重点实验室材料吉林13金属基复合材料国家重点实验室 材料上海14测绘遥感信息工程国家重点实验室地学湖北15地表过程与资源生态国家重点实验室地学北京16地质过程与矿产资源国家重点实验室地学湖北17海洋地质国家重点实验室地学上海18河口海岸学国家重点实验室地学上海19环境模拟与污染控制国家重点实验室地学北京20近海海洋环境科学国家重点实验室地学福建21煤炭资源与安全开采国家重点实验室地学北京22内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室 地学江苏23污染控制与资源化研究国家重点实验室地学上海24油气资源与探测国家重点实验室地学北京25电力设备电气绝缘国家重点实验室工程陕西26电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室工程北京27动力工程多相流国家重点实验室工程陕西28工业装备结构分析国家重点实验室工程辽宁29轨道交通控制与安全国家重点实验室工程北京30海洋工程国家重点实验室工程上海 31机械系统与振动国家重点实验室工程上海32机械制造系统工程国家重点实验室工程陕西33流体传动及控制国家重点实验室 工程浙江34煤燃烧国家重点实验室 工程湖北35摩擦学国家重点实验室 工程北京36内燃机燃烧学国家重点实验室 工程天津37能源清洁利用国家重点实验室 工程浙江38汽车安全与节能国家重点实验室工程北京39汽车车身先进设计制造国家重点实验室 工程湖南40汽车动态模拟国家重点实验室工程吉林41牵引动力国家重点实验室 工程四川42输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 工程重庆 43数字制造装备与技术国家重点实验室工程湖北44水力学与山区河流开发保护国家重点实验室 工程四川45水沙科学与水利水电工程国家重点实验室工程北京46水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 工程江苏47水资源与水电工程科学国家重点实验室 工程湖北48土木工程防灾国家重点实验室工程上海49亚热带建筑科学国家重点实验室工程广东50材料成形与模具技术国家重点实验室工程湖北51海岸和近海工程国家重点实验室工程辽宁52机械传动国家重点实验室工程重庆 53深部岩土力学与地下工程国家重点实验室工程江苏54轧制技术及连轧自动化国家重点实验室工程辽宁55超分子结构与材料国家重点实验室化学吉林56功能有机分子化学国家重点实验室化学甘肃57固体表面物理化学国家重点实验室化学福建58化工资源有效利用国家重点实验室化学北京59化学工程联合国家重点实验室化学北京60化学生物传感与计量学国家重点实验室化学湖南61精细化工国家重点实验室 化学辽宁62无机合成与制备化学国家重点实验室 化学吉林63稀土材料化学及应用国家重点实验室 化学北京64现代配位化学国家重点实验室化学江苏65重质油国家重点实验室 化学北京66理论化学计算国家重点实验室 化学吉林67元素有机化学国家重点实验室化学天津68传染病诊治国家重点实验室生命浙江69蛋白质工程和植物基因工程国家重点实验室生命北京70华南肿瘤学国家重点实验室生命广东71口腔疾病研究国家重点实验室生命四川72农业生物技术国家重点实验室 生命北京73农业微生物学国家重点实验室 生命湖北74认知神经科学与学习国家重点实验室生命北京75生物反应器工程国家重点实验室 生命上海76食品科学与技术国家重点实验室生命江苏77天然药物与仿生药物国家重点实验室 生命北京78微生物技术国家重点实验室生命山东79眼科学国家重点实验室生命广东80医学基因组学国家重点实验室生命上海81医学遗传学国家重点实验室生命湖南82医药生物技术国家重点实验室生命江苏83遗传工程国家重点实验室生命上海84有害生物控制与资源利用国家重点实验室生命广东85作物遗传改良国家重点实验室生命湖北86作物遗传与种质创新国家重点实验室生命江苏 87病毒学国家重点实验室生命湖北88生物治疗国家重点实验室生命四川89医学神经生物学国家重点实验室生命上海90植物生理学与生物化学国家重点实验室生命北京91固体微结构物理国家重点实验室数理江苏92核物理与核技术国家重点实验室数理北京93精密光谱科学与技术国家重点实验室 数理上海94湍流与复杂系统国家重点实验室数理北京95应用表面物理国家重点实验室数理上海96人工微结构和介观物理国家重点实验室 数理北京97电子薄膜与集成器件国家重点实验室信息四川98工业控制技术国家重点实验室信息浙江99毫米波国家重点实验室信息江苏100激光技术国家重点实验室信息湖北101集成光电子学国家重点联合实验室信息吉林102计算机辅助设计与图形学国家重点实验室信息浙江 103计算机软件新技术国家重点实验室信息江苏104精密测试技术及仪器国家重点实验室信息天津105区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室信息上海106软件工程国家重点实验室 信息湖北107生物电子学国家重点实验室 信息江苏108网络与交换技术国家重点实验室信息北京109微波与数字通信技术国家重点实验室信息北京110现代光学仪器国家重点实验室信息浙江111移动通信国家重点实验室信息江苏 112智能技术与系统国家重点实验室信息北京113专用集成电路与系统国家重点实验室信息上海114综合业务网理论及关键技术国家重点实验室信息陕西武汉理工大学大学四川大学中山大学浙江大学西安交通大学山东大学东华大学北京科技大学清华大学华南理工大学吉林大学上海交通大学武汉大学北京师范大学中国地质大学同济大学华东师范大学中国科学院生态环境研究中心 清华大学 北京师范大学 北京大学厦门大学中国矿业大学（北京 徐州）南京大学同济大学 南京大学中国石油大学（北京）西安交通大学清华大学西安交通大学大连理工大学北京交通大学上海交通大学上海交通大学西安交通大学浙江大学华中科技大学清华大学天津大学浙江大学清华大学湖南大学吉林大学西南交通大学重庆大学华中科技大学四川大学河海大学武汉大学同济大学华南理工大学华中科技大学大连理工大学重庆大学中国矿业大学（北京） 中国矿业大学东北大学吉林大学兰州大学厦门大学北京化工大学浙江大学 天津大学 清华大学 华东理工大学湖南大学大连理工大学吉林大学北京大学南京大学中国石油大学（北京）吉林大学南开大学浙江大学北京大学中山大学四川大学中国农业大学华中农业大学北京师范大学华东理工大学江南大学 南昌大学北京大学山东大学中山大学上海交通大学中南大学南京大学复旦大学中山大学华中农业大学南京农业大学中国科学院武汉病毒研究所 武汉大学四川大学复旦大学中国农业大学 浙江大学南京大学北京大学华东师范大学北京大学复旦大学北京大学电子科技大学浙江大学东南大学华中科技大学吉林大学 清华大学 中国科学院半导体研究所浙江大学南京大学天津大学 清华大学北京大学 上海交通大学软件工程国家重点实验室 信息 教育部 湖北 武汉大学东南大学北京邮电大学清华大学浙江大学东南大学清华大学复旦大学西安电子科技大学。
基于差分吸收激光雷达系统的信号融合研究
基于差分吸收激光雷达系统的信号融合研究摘要18世纪60年代以来，工业革命的快速发展，导致化石燃料的使用量急剧增长，加之人类活动致使森林的退化，造成了大量禁锢在岩石圈和生物圈中的碳资源主要以二氧化碳（CO2）的形式被释放到大气中，从而破坏了地球上原本稳定的碳循环系统。
CO2对热红外波段的地面辐射和红外、紫外波段的太阳辐射都具有强吸收作用，是一种正辐射强迫因子，该性质决定了它是一种温室气体。
有研究表明，全球平均温度的上升和大气中CO2浓度的增加有非常大的相关性，因此，科学家们认定CO2是造成全球气温上升、导致全球气候变化和极端天气的关键因素。
中国为了应对气候变暖带来的风险，大力发展精准探测大气中CO2浓度变化技术，为后期出台的相关低碳政策提供科学依据和保障。
到目前为止，大气中CO2浓度探测可以分为两种方法。
一种是主动式测量，另外一种是被动式测量。
被动遥感指的是系统本身并没有辐射源，主要由传感器接收和记录大气层中的物质本身由于热辐射而发射出的电磁波信息或其他自然辐射源（如太阳）发射出的电磁波信息。
虽然其探测方式有多种，但其受限于各种外在条件和内在的缺陷，导致无法得到高精度的探测结果。
主动遥感指的是系统本身安装有辐射源，然后通过系统自带的辐射源向目标物发射特定波长的激光，激光在遇到目标物之后，经过散射、反射等作用传回回波信号，再由传感器接收和记录这种回波信号的测量系统。
大气中CO2浓度主动式探测方法以差分吸收激光雷达(differential absorption lidar,DIAL)为主，其具备高精度探测、受外界环境影响小、激光光束能量稳定性强等优势。
本文的研究依托于一台地基CO2-DIAL，主要探测低空（低于3000米）大气中二氧化碳柱浓度信息。
利用差分吸收激光雷达测量CO2浓度信息的过程中，接收系统采集回波信号主要有两种形式，一种是模拟采集模式（Analog Signal），一种是光子计数采集模式（Photon counting Signal）。
金沙江下游水文泥沙信息系统设计与实现
项目来源:深圳市科技信息局资助项目(SY200806260042A ,CXB200903090023A )。
文章编号:100723817(2010)0120028202中图分类号:P208 文献标志码:B金沙江下游水文泥沙信息系统设计与实现王 伟1 陈家赢1 魏进春2 陈能成1 王 伟2(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079;2长江水利委员会水文局,武汉市解放大道1863号,430010)摘 要 采用了Arc Engine 组件,建立了金沙江下游水文泥沙信息系统,实现了以GIS 为基础的水文泥沙数据、河道地形数据、河道水质数据的查询、编辑、二维三维数据表现、水文泥沙基础分析等功能。
关键词 水文;泥沙;信息系统;地理信息系统 金沙江下游河道泥沙问题突出,随着水文泥沙观测的不断开展,产生海量的水文泥沙和河道地形信息[1]。
金沙江下游水文信息系统通过空间图形结合水文泥沙数据,将整个金沙江上游数据以三维和二维地图的形式直观表现出来。
系统的设计与实现充分利用了数据库技术和GIS 技术,基于B/S 和C/S 的混合框架设计,实现对水文泥沙观测和河道地形测量生产海量数据的管理,并提供直观空间数据显示与制图输出,实现了基础的水文泥沙及河道分析功能,同时对外提供插件扩展接口。
1 系统结构系统的软件体系结构采用以数据库为技术核心、地理信息系统为支持的B/S 和C/S 的混合模式,并在系统软件和支撑软件的基础上,建立应用数据层、信息处理层、业务逻辑层和表现层的多层结构。
不同的服务层具有不同的应用特点,在处理系统建设中也具有不同程度的复用和更新。
其中数据层和组件层的通信采用数据库适配器技术,支持多源异构数据库的读取和存储。
业务层通过对组件层的细粒度服务进行封装,提供业务操作服务。
表现层以二维地图、三维地图和统计图表等多种形式表现,提供简洁灵活的可视化操作方式[2]。
数据层。
数据层主要提供整个信息系统的数据以及各种基础数据的存储和管理等服务。
2022_年度中国遥感领域十大事件
遥感视野Remote Sensing2022年度中国遥感领域十大事件文|《卫星应用》编辑部一、金砖国家航天合作联委会正式成立，正式开启金砖国家遥感卫星星座联合观测及数据共享合作新篇章2022年5月25日，金砖国家航天合作联委会第一次会议以视频方式顺利举行，标志着联委会正式成立。
中国愿同包括金砖国家在内的世界各国一道，加快落实联合国2030年可持续发展议程，共同构建全球发展共同体；联委会的成立将引导金砖遥感卫星星座更好服务金砖国家经济社会发展，为金砖国家战略合作作出新贡献；同时宣布成立金砖国家遥感卫星星座数据与应用中心（中国）。
二、中国星载激光雷达取得重大进展，有力支持大气探测、碳监测等重要业务中国科学院上海光学精密机械研究所研制了国际首台具备二氧化碳探测能力的高光谱气溶胶探测激光雷达载荷，2022年4月16日搭载大气环境监测卫星成功发射。
北京空间机电研究所研制了用于植被（碳汇）测量的多波束激光雷达、多角度多光谱相机和用于二氧化碳（碳源）测量的超光谱探测仪，2022年8月4日搭载我国首颗陆地生态系统碳监测卫星“句芒号”发射成功。
大气环境监测卫星与“句芒号”对全球环境、大气变化、天气研究和森林资源高精度定量化测量、陆地生态系统碳汇情况监测等具有重要意义，将有力支撑“双碳”战略实施。
三、国内首次发布精度优于5毫米/年的40米分辨率InSAR中国地表形变一张图武汉大学2015年起开展广域InSAR形变测量研究，突破了大气效应改正、相位解缠、干涉对配准等核心关键技术，研发了适配神威、天河超算的自主知识产权InSAR形变测量系统，形成了我国首个40米分辨率、形变速率优于5毫米/年中国地表形变一张图等成果；有力支撑了西南五省的地表形变调查、川藏铁路等重大工程安全性评估、中印边境自然灾害防范等国家安全重大任务，使我国广域InSAR形变测量达到国际领先水平。
四、“羲和”探日首批成果发布2022年8月30日，国家航天局发布“羲和号”首批成果，包含实现主从协同非接触“双超”卫星平台技术在轨性能验证及工程应用、太阳空间Hα成像光谱仪及在轨应用、原子鉴频太阳测速导航仪及在轨验证、在轨实现太阳Hα波段光谱扫描成像、在轨获取太阳Hα及附近SiI和FeI谱线等五项国际首次标志性成果，标志着我国正式步入自主“探日”时代。
时空信息云平台评价指标体系-公开版
编 写 组
第三章：编写组
组 织 单 位：中国测绘地理信息学会 牵 头 单 位：中国测绘科学研究院 编写组成员：李成名（中国测绘科学研究院）
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邵振峰（武汉大学遥感信息工程国家重点实验室） 万 庆（中国科学院地理所） 曲伟刚（山东省国土资源厅/山东省测绘局） 陈 正（北京超图软件股份有限公司）
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第五章：评价指标体系内容介绍
一级指标 二级指标评价要素 指标释义 是基于北斗、GPS、通信基站、RFID、 WIFI等空间位置确定技术，实时获取得到 的目标时间、平面和高程坐标。 指标属性
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数据来源 通过实地考察和调查问卷两种方式 获取该类信息的情况： 1、有无情况 2、应用范围 3、解决问题 指标权重
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—— 与八部委的要求以及国家标准化管理委员会发布的《智
慧城市评价指标体系总体框架》保持一致
—— 与新的《智慧城市时空信息云平台建设技术大纲》保持
一致
—— 在充分听取方方面面意见的基础上制定（行业、大学、
研究院所、公司企业、相关应用单位）
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核心
0.021
是采用倾斜摄影、激光雷达、移动测量设 备等现代测绘技术获取制作的视角三维、 新型产品数据丰富度 360度全景、立面街景、激光点云、倾斜 影像等测绘产品。
扩展
通过第三方采集方式获取该类信息的情 况： 1、产品覆盖范围；2、数据融合情况 ；3、应用情况
0.006
时效性
是指上述各类现状静态地理信息数据的现 势情况，及其更新频度。
武汉大学国重实验室15年摄影测量与遥感考研历年真题和答案分析
2、资料使用方法
1）非地理相关专业，流程如下 a、提早进行专业课复习，前期可通阅《遥感概论》彭望禄、 《遥感导论》梅安新等遥感基础书籍，获取遥 感基本概念；对遥感图像处理部分，有条件下，上机实践。 b、仔细阅读本资料版块 11 部分，了解《遥感原理与应用》各章节内容； c、尝试做历年真题答案；与本资料提供的答案进行比较，总结答题思路，完善答案； d、再次结合本资料 7、10、11 版块，再次将笔记、真题、答案、出题规律等糅合掌握； e、将历年真题答案完全记忆； g、临考前，了解附录中遥感趋势、发展现状、卫星基本情况等资料； 2）地理相关专业，除去 a 步骤即可。
二、出题特点和趋势
国重《遥感原理》科目出题有五大特点，具体来说： 1）国重《遥感原理》这几年的题目是越来越难了，也越来越发散了。以 2013 年为例，简 答题 2、3、5；分析题 1 都是遥感知识的具体应用，特别是主成分分析那个题目，如果 不真正理解主成分的原理，是很难做出回答的。所以，对遥感知识，不要死记硬背，一 定要理解再理解。 ……………… 4）国重遥感原理历年真题具有很高的参考价值，因为不论是名词解释还是论述题，都有一 定的重复性，如直方图均衡化与直方图正态化、遥感的发展趋势（要么是从技术上，要 么是平台上，要么从其他方面）。提醒一点，某一内容今年出的是名词解释，明年可能 出大题………… 6）国重对前沿东西考查的较少，除了考查当前发展趋势，对遥感领域出现的一些新词汇、 新术语基本不予考查，如小波分析、神经网络分析法、定量遥感等。建议临考前，再看下真 题答案或附录对应遥感趋势章节或网上简单了解即可。
Байду номын сангаас
3、资料更新说明
新的年份，考研范围、考试重点和大纲都会有新的变化，针对这种变化，本中心每年都会进行一次较大内 容更新，所以本套资料仅适用于 2015 年，请大家多加关注我们！谢谢。
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教授 研究员
武汉大学 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心
武汉大学
院士 院士 院士 院士 高工 研究员
中国测绘科学研究院 武汉大学 中国科学院遥感与数字地球研究所 武汉大学 国家测绘地理信息局 中科院合肥物质科学研究院
教授 教授 研究员 教授 研究员 研究员 教授 研究员
深圳大学 同济大学 中国科学院遥感与数字地球研究所 解放军信息工程大学 国家遥感中心 中国林业科学研究院 武汉大学 中国科学院上海技术物理研究所
赞助与参展单位(添加后更新) 中测瑞格测量技术(北京)有限公司 北京天恒昕业科技发展有限公司 立得空间信息技术股份有限公司 武汉海达数云技术有限公司
会议委员会 大会主席 杨必胜 唐新明 学术委员会 主任 李德仁 副主任 刘先林 张祖勋 郭华东 龚健雅 李朋德 王英俭 委员 李清泉 程效军 张兵 李广云 李加洪 李增元 李松 舒嵘
陈继溢
张文君
博士 博士 博士 博士 博士 硕士 硕士
博士
工程师
工程师
绘应用中心
武汉大学 武汉大学 武汉大学 武汉大学 武汉大学 武汉大学 武汉大学 国家测绘地理信息局卫星测 绘应用中心 国家测绘地理信息局卫星测 绘应用中心 国家测绘地理信息局卫星测 绘应用中心
四、征文
1.论文要求 热忱欢迎从事相关领域研究的专家、学者踊跃投稿。所投稿件必须是原创性 学术成果，同时未在其它刊物或会议投稿或发表。投稿可以是论文全文或中文长 摘要。模板请参见大会网站或通知附件。参加优秀青年论文比赛的必须为全文投 稿。中文长摘要字数在 1000-2000 字。各类基金项目资助的论文请在首页注明基 金项目名称和编号。学术委员会将从中择优安排口头报告。 2.论文出版 参会论文（全文或摘要）将收录于《第四届全国激光雷达大会论文集》（数 字版）；部分优秀论文（须全文）将推荐发表在《武汉大学学报信息科学版》上。 3.青年优秀论文评选 大会将举行青年优秀论文的评选并进行表彰。参评论文需提交全文，并在全 文末尾处注明是否参评青年优秀论文，并加注第一作者身份证号码（参评者需是 论文第一作者且年龄在 35 岁以下，即 1980 年 1 月 1 日后出生）。 青年优秀论文评阅优秀者将在大会作口头报告。青年优秀论文整体评分分为 两个部分：评阅比重为 60%，口头报告比重为 40%。对于仅投稿而第一作者本人 未到会作口头报告的，将视为放弃参评资格。 会议将对青年优秀论文进行表彰，并优先推荐至相关期刊发表。 4.激光扫描数据处理大赛 本届大会增设车载激光扫描数据分类大赛，会议主办方将于 2017 年 2 月中旬 通过会议网站发布比赛用激光扫描数据。参赛者以个人或小组名义参赛，在网上 登记后即可下载数据，并在规定时间内提交统一格式的处理成果。
第四届全国激光雷达大会
第一号通知
2017 年 5 月 28-29 日中国·武汉
激光雷达专业委员会是国际数字地球学会中国国家委员会下设的全国性学 术交流机构，于 2012 年 7 月成立，其宗旨为：积极推动激光雷达领域的基础理 论、技术和应用发展，为全国激光雷达工作者提供学术交流与合作的平台。在 成功举办前三届全国激光雷达大会的基础上，为进一步促进激光雷达遥感技术 深入应用，总结和展示近年来我国激光雷达遥感研究的最新成果，激光雷达专 业委员会定于 2017 年 5 月 28-29 日在武汉大学举办第四届全国激光雷达大会， 具体事宜通知如下。
上海卫星工程研究所 国家林业局卫星林业应用中心 中国测绘科学研究院 中国空间技术研究院 武汉大学 中国科学院遥感与数字地球研究所 同济大学 武汉大学 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心 同济大学 中国科学院遥感与数字地球研究所 山东科技大学 国家测绘产品质量检验测试中心 中国科学院电子学研究所 中国科学院上海光学精密机械研究所 同济大学 北京建筑大学 南京师范大学 长安大学 武汉大学 南京大学 中国地质大学（北京） 首都师范大学 厦门大学
一、大会形式
本届会议将为全国激光雷达领域的研究和应用人员提供一个开放的学术交 流平台，针对激光雷达的基本理论、数据获取与处理、系统开发、行业应用等 方面的热点问题进行交流，探讨激光雷达领域的关键技术问题和最新研究方向。 本届会议还将评选优秀青年论文并举行激光扫描数据处理大赛。大会形式包括：
主题报告 邀请报告 分会报告 展板报告 产品展示 青年优秀论文评选 激光扫描数据处理大赛
二、大会主题
本次大会的讨论主题包括但并不限于以下五大方面，也欢迎未列其中的各 类新型交叉领域的论文和报告。 1、激光雷达系统与装备
激光雷达系统与开发 激光雷达光源 激光雷达探测 多光谱激光雷达系统 单光子激光雷达系统 低成本 RGB-D 距离传感器 激光雷达元器件及装备等 2、激光雷达数据处理理论与方法 激光雷达数据处理方法 激光雷达信息提取方法 激光雷达三维建模技术与方法 全波形激光雷达数据分析 激光雷达点云数据分割与分类 激光雷达点云数据目标识别与提取 激光雷达点云数据变化检测 激光雷达与多源数据配准/融合技术与方法等 3、地学激光雷达遥感与应用 移动激光雷达系统及应用 激光雷达多回波地学信息提取 机载激光雷达测图与三维建模 船载激光雷达系统与海洋测绘 4、卫星激光测高数据处理与应用 卫星激光测高仪系统 卫星激光测高几何模型构建及误差分析 大光斑激光雷达全波形数据处理 卫星激光测高仪高精度几何检校 卫星激光测高数据应用 5、激光雷达行业综合应用 测绘与二、三维制图应用 林业应用 电力应用 交通应用 海洋应用 大气环境应用 应急服务与防灾减灾 其他行业应用
三、大会组织机构
主办单位 国际数字地球学会中国国家委员会
承办单位 武汉大学 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心
协办单位 测绘遥感信息工程国家重点实验室 中科院数字地球重点实验室 同济大学现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室 卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
周世宏 徐泽鸿 刘正军 郑永超 龚威 刘勇卫 刘春 杨必胜 唐新明 童小华 王成 卢秀山 张继贤 张珂殊 陈卫标 程效军 候秒乐 王永君 隋立春 马洪超 程亮 康志忠 钟若飞 王程
组织委员会 主任 杨必胜 委员 李必军 唐炉亮 赖旭东 毛庆洲 习晓环
毕建涛
樊文锋
高小明
研究员 研究员 研究员 研究员 教授 研究员 教授 教授 研究员 教授 研究员 教授 研究员 研究员 研究员 教授 教授 教授 教授 教授 教授 教授 教授 教授
教授
教授 教授 教授 教授 副研究员
副研究员
高工
副研究员
武汉大学
武汉大学 武汉大学 武汉大学 武汉大学 中国科学院遥感与数字地球 研究所 中国科学院遥感与数字地球 研究所 国家测绘地理信息局卫星测 绘应用中心 国家测绘地理信息局卫星测
秘书处 陈驰 田茂 胡平波 张睿卓 李健平 石蒙蒙 邹响红
李国元