雪灾是伊犁地区最主要的自然灾害之一，积雪、风吹雪以及雪崩灾害严重威胁着该区域内的交通运行，并对道路规划等基础设施规划产生了严重影响。鉴于此，对该地区的道路雪灾风险等级进行科学估算和评估，是确保区域内交通安全运行以及道路选址等重大决策的重要依据。结合多源遥感数据和基础地理信息数据，利用熵权法和岭回归方法，发展了一套道路雪灾风险评估方法，构建了伊犁地区积雪、雪崩以及风吹雪灾害的潜在致险性评估模型，进而对伊犁地区道路雪灾的潜在风险性进行了综合评估和致因分析。研究结果表明：伊犁地区3种雪灾类型潜在致险性在空间分布上具有较高的相关性，潜在致险性由高到低依次为：积雪灾害>风吹雪灾害>雪崩灾害。雪灾综合致险性表现为天山地区较高，中部伊犁河谷地区次之，小部分河谷及背风山谷地区致险性较低的空间特征。其中，昭苏县、新源县、尼勒克县以及特克斯县大部分区域为雪灾致险性的热点区域。从道路雪灾综合风险的视角来看，昭苏县、新源县以及尼勒克县部分路段风险性最高，霍尔果斯市、霍城县、伊宁县路段风险次之，而巩留—新源交界路段道路雪灾综合风险相对较低。道路雪灾综合风险较高的路段分别为：G577昭苏—胡松图喀尔逊...

随着整体科学的进步和国家社会的发展，地理科学已迈入跨学科交叉融合发展的新阶段。通过学科间和领域间的深度融合寻求新发展路径，完善知识体系，充分发挥服务国家社会之功能，是当前地理科学发展的当务之急。本文基于自然科学基金视角，分析了中国地理科学融合发展的现状与问题，认为其与国际前沿未充分接轨，研究的全球政治、经济、文化影响力有待加强，认为地理科学融合国家重大需求进行理论与技术创新的能力有待提升，认为学科内部体系要根据知识融合需求进一步优化。在此基础上，提出了资助政策引导下地理科学面向世界科技前沿的学科交叉融合、面向国家重大战略的多领域交叉融合和面向申请代码优化布局的分支学科交叉三大融合发展路径与相应政策工具。未来国家自然科学基金委员会将立足于保持学科发展的持续性和稳定性，通过政策创新来激励地理科学与其它学科、领域的交叉融合，以建设更具有活力与创新性的学术生态系统。

本文利用CryoSat-2测高数据与Landsat 8光学数据,针对南极Amery冰架区域开展接地线提取研究.首先通过Landsat 8光学影像三次Hermite多项式插值处理,在坡度分析的基础上利用表面曲率改进方法获取接地线特征点;同时对CryoSat-2测高数据进行坡度分析和表面曲率计算,通过沿轨梯度分析方法提取接地点;最后将Landsat 8与CryoSat-2数据获取的接地点进行最小二乘融合得到融合接地线.实验结果表明,融合结果利用高空间分辨率光学数据不仅能保证接地线提取精度,同时测高数据还能够弥补光学数据受云遮挡导致的数据空缺,保持接地线的完整性.与MOA产品比较可以看出,融合数据点与MOA接地线平均距离为367 m,标准差为601 m,所有数据点中距离小于1 km的点占总数的93.19%,与MOA产品具有较好一致.本文提出的融合算法可以实现空间连续的接地线提取结果,对后续研究南极物质平衡、冰流速计算等具有重要的意义.

青藏高原作为世界上中低纬度海拔最高、面积最大的多年冻土区域,其冻土环境变化会对中国东部乃至东亚气候的形成、变化和发展造成重大影响。RS技术对于冻土环境动态监测具有特别优势。针对青藏高原冻土的特点,提出一种基于多源RS监测数据的融合技术反演地表温度,实现不同空间尺度条件下冻土分类的自动提取方法。该技术方法先利用MODIS全年温度产品数据集,结合地表覆盖类型数据,使用TTOP模型反演得到1 km空间分辨率的冻土分布;然后对Landsat数据源采取PSC反演算法获得30 m空间分辨率的地表温度数据;最后利用多项式拟合技术,将Landsat反演地表温度与MODIS温度数据相互融合,以提高Landsat反演地表温度的准确度,并据此数据利用TTOP模型提取30 m空间分辨率的冻土分布,实现了小尺度精细化的冻土分类与制图。结果验证分析表明:本文的技术方法具有较好的可信度。

针对月球环境非结构化的特点,为了使月球车能够安全有效的到达目标位置,能量消耗更小,将行为控制与模糊控制结合,提出了月球车运动规划的标准可加模糊行为系统,详细阐述了该系统的基本原理,由于行为控制与标准可加模糊系统结构上具有相似性,提高了系统的鲁棒性。设计了一个行为控制监督器,介绍了该控制器的构造组成及设计过程,并将避障行为与趋向目标行为进行行为融合,在着色障碍图的半真实环境中进行了仿真,并在BH2型月球车原理样机进行实验,结果表明了该方法的有效性与实时性。

研究了绕月卫星自主导航方法,提出了由星敏感器、紫外月球敏感器和测高仪组成的多源信息组合导航方案。将Unscented Kalman滤波(UKF)应用于非线性导航系统,采用信息融合技术设计了相关的联邦滤波算法,实现了系统的信息互补,完成了卫星轨道的最优估计。利用数学仿真对这种导航系统的有效性进行了验证,并与基于扩展Kal man滤波(EKF)的信息融合算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的UKF融合算法具有良好的稳定性,可进一步提高导航系统的精度。

针对月球表面复杂的环境特征,确定月球探测车运动控制系统应具备的主要功能。以现有的六轮摇臂-转向架式月球车模型为基础,建立一个基于多传感器数据融合的智能系统。论述车体的运动协调控制方法,通过其遥操作方式和自主控制相协调的设计方案,以保证月球车在月球表面复杂、未知的环境中的运动适应能力。

研究了月球探测器在地-月转移轨道阶段的自主导航方法,提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点,将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合,设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真,和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km,速度估计精度约为0.01m/s,并且具有良好的鲁棒性和容错性能。

为解决传统的D-S理论在判别传感器数据之间的相互关系时过于绝对化和经验化的问题,引入了互信因子的概念,用于表示不同证据间的相互支持程度,提高决策的可靠性.采用D-S证据理论实现了月球探测机器人的信息融合,并以障碍物检测为例进行了验证,实验结果表明了该方法的可行性和有效性.