多源数据融合实景三维建模关键技术研究

本文以某市政府大楼为研究对象,获取车载移动测量及倾斜摄影测量数据,进行了精度分析、多源数据融合,基于融合成果进行实景三维模型重建.通过比对单独基于倾斜摄影的实景三维模型效果,分析了多源数据的融合精度及模型的改善效果.创新性地采用了基于车载移动测量成果的特征矢量要素自动提取技术,结合国产北斗基站数据进行倾斜航摄差分解算,...     

星载SAR星地几何关系模型的仿真研究

建立星地几何关系模型是星载合成孔径雷达（SAR）回波仿真及成像处理的一个重要环节,球型地球模型简洁但存在较大误差,椭球地球模型精确但计算复杂.在椭球模型的基础上,采用了局部球型曲面近似模型对卫星姿态、星下点轨迹和波束投影点轨迹进行了分析.星载SAR的原始回波和Range-Doppler（R-D）成像算法的仿真结果验证了该模型的有效性.     

基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果...     

基于最小二乘配置模型探讨青藏高原巴彦喀拉块体的运动特征

论述了块体刚性运动和最小二乘配置模型的原理及构建方法,并对青藏高原中部巴彦喀拉块体的运动趋势及内部形变进行了深入研究.基于最小二乘配置模型,通过建立推估点与观测点间的协方差矩阵,能够较好地区分块体整体刚性旋转及内部的弹性形变,削弱了点位分布对形变场构建产生的影响,从而准确描述区域地壳运动的趋势及应变场特征.结果表明:巴...     

贵州导线覆冰的分区域预报

针对贵州冬季凝冻天气中导线覆冰难以定量预报的问题,探索导线覆冰预报新的思路和方法,利用2007～2012年6年间12月到次年2月气象数据,运用逐步回归及BP人工神经网络方法,对贵州省分5个区域建立导线覆冰厚度预报模型,并进行了检验和试预报.结果表明：BP人工神经网络模型的拟合效果优于逐步回归模型,但在试预报中,两种模型的预报效果相差不大.     

我国经济增长的自组织模型研究

经济系统的复杂性决定了经济变动及影响因素解释的困难性.应用自组织数据挖掘方法,建立一个解释我国GDP增长的自组织模型,同时与用主成分分析方法建立的GDP增长模型进行比较,分析影响我国经济增长的主要因素,并在此基础上提出相应的对策思路.     

基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

基于深度学习的遥感影像目标自动提取技术研究

为研究重要目标信息的自动化快速提取,本文基于PyTorch、CUDA等环境并在GPU运行下,利用CycleGAN算法进行深度学习的模型训练.通过GeoServer对谷歌影像进行地图切片等处理,制作上海市浦东新区的船舶、机场、岸线的训练数据集.模型训练后其模型测试的结果实现了基于高分辨率遥感影像的目标信息自动化提取的科学目标.比较目标地物如船舶、机场、岸线等的信息提取效果,结果表明3种瓦片等级尤其17级瓦片下进行的多种目标信息自动化提取效果均较好,且在地物目标监测及军事应用方面具有重要意义.     

轻量化城市信息模型(CIM)构建技术研究

本文针对城市信息模型(City Information Modeling,CIM)快速构建与城市级海量三维数据渲染调度需求,深入研究了轻量化CIM构建核心技术环节,从CIM快速构建、模型轻量化和三维立体空间索引3方面提出了解决方案.最后以某地级市场景为例,对关键技术可行性及应用效果进行了验证.结果表明关键技术成果能够满足城市大批量三维模型快速建设以及地上地下一体化管理需求,提高了全空间模型渲染调度和查询分析效率,对于推动CIM平台建设有着重要的参考意义.     

中国气温与降水的时空变化趋势分析

如何对离散分布的气象台站观测数据进行高精度曲面模拟,为生态系统及服务功能时空变化趋势模拟及其综合评估提供高质量、高分辨率的空间气候数据,以满足栅格层次上的生态系统过程模型、生态系统格局模型及生态系统综合评估模型的参数需求,一直是存于生态学界的难点问题.在对全国1964一2007年的752个气象台站长期观测的气温和降水数...     

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农田生产力监测中3种多源遥感数据融合方法的对比分析

借助多源遥感数据融合技术能够得到高时空分辨率的遥感数据,可以为高精度农业遥感动态监测提供强有力的支持。在诸多融合算法不断发展的情况下,评估每种方法的特点及其适用性,有助于找到最适宜的融合方法,进而应用于农田生产力监测的实践之中。本研究根据高标准农田建设成效评估对高时空分辨率生产力信息的需求,以宁夏灵武市农业综合开发项目区为实验区,采用线性拟合法、时序拟合法、时空融合法3种多源遥感数据融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat遥感数据的空间精度信息与空间分辨率500 m、时间步长8 d的MODIS遥感数据的高时相信息并对比不同方法对于农田生产力的空间格局精细化描述能力、对于农田生产力变化监测的能力以及运算速度的差异。研究结果表明：① 3种融合方法融合的30 mNPP数据均能显示出道路、田埂等线状裸地与田间NPP的差异,但是时序拟合法、时空融合法比线性拟合法更加清晰;在NPP相对均匀的田块内部,时空融合法比时序拟合法更能体现出农田内部均匀度的差异。② 线性拟合法仅适用于农田生产力年季变化的评估,不能用于作物生产力的实时动态监测;时序拟合法和时空融合法适用于农田生产力变化动态监测且时序拟合法适宜于大范围监测。③ 3种方法的计算速度差异显著,线性拟合法计算速率最快,时空融合法计算速率最慢;线性拟合法计算速率分别是时序拟合法和时空融合法的1.5倍和20倍。     

库岸滑坡地下水位时间序列混沌特征识别与PSO-LSSVM模型预测

地下水位预测对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列在季节性强降雨和周期性库水位涨落等诸多因素影响下呈现混沌特征。在对地下水位序列进行相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其混沌特征进行验证。再用预测性能优秀的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对其进行预测,并用粒子群算法优化选取LSSVM模型的参数,以克服LSSVM模型参数选取困难的缺点。以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例进行了混沌分析,分别运用粒子群优化的LSSVM模型(PSO-LSSVM)和BP神经网络模型对STK-1水文孔地下水位进行了预测。结果表明库岸滑坡地下水位序列存在混沌特征,PSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差为0.193m,拟合优度为0.815,说明预测效果较理想,且PSO-LSSVM模型预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。      

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基于Prophet-RF模型的GNSS高程坐标时间序列预测分析

针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(ran-dom forest,RF)模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性.本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据...     

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BDS/GPS系统时差的组合实时预报模型分析

构造适用于BDS/GPS系统时差的多项式预报模型,对二次项参数选取、显著周期项确定以及观测权函数选择等进行改进。基于AR模型,进一步构建多项式和AR模型的组合时差预报方法。算例显示,新模型的单天时差预报精度优于0.4ns,显著优于其他传统方法。     

基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测

针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。     

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