融合遥感调查和坡度等级的荒山地提取方法

针对荒山地有效识别和图斑提取长期缺乏统一的技术标准和方法,荒山地适宜性治理评价急需位置、面积、地表覆被、土地利用现状以及坡度等级等基础信息支撑的问题,该文提出一种利用多源遥感调查监测数据和坡度等级数据的荒山地图斑提取方法.经历城区的实地应用表明:该方法提取的草地、裸岩石地符合率均为100％,乔木林和灌木林的符合度分别为93％和91％,准确提取了符合荒山地特征的地类图斑,满足实际工程应用要求,解决了荒山地地类状况长期不明确的问题,实现了荒山地大规模的有效识别和提取,形成了融合多源遥感监测和坡度等级的荒山地提取方法,提高了荒山地的识别和提取的质量.     

基于Voronoi图的大比例尺跨度居民地综合算法

探讨了大比例尺跨度下居民地综合特点,对比分析了现阶段点群目标综合算法,结合现有算法在处理大比例尺跨度下居民地综合时存在的不足,提出了一种基于行政区划的Voronoi图构建方法,建立了顾及居民地选取优先级的居民地综合模型,有效地提高了大比例尺跨度下居民地综合的效率和质量。     

福清市农房地一体调查工作实践与探索

以福清市农房地一体调查工作为例,简要介绍了农房地一体调查工作流程和工作内容,分析了农房地一体调查工作中存在的问题,提出解决思路和方法,为农房地一体调查工作的顺利开展提供支持.     

复杂网络视角下的居民地选取方法EI北大核心CSCD

多要素协同综合是制图综合重要的发展方向。针对当前居民地选取方法对道路网与居民地间地理关联性利用不够深入的问题,将居民地与道路网融合为整体,本文提出了一种复杂网络视角下的居民地选取方法。首先,整合居民地与道路网的几何信息、属性信息与拓扑信息,构建以居民地为节点、以交通通达关系为边的含权居民地网络;然后,评价目标居民地在局部网络中的居民地吸引能力与交通流控制能力,并加权求和获得综合重要性;最后,利用距离约束Delaunay三角网进行迭代选取。试验表明,本文方法能够兼顾居民地的密度特征与网络特征,选取结果与道路网结构吻合良好,较好地保持了道路网与居民地的地理关联性。     

电子地图中居民地的多尺度显示

探讨了多尺度的含义,并将居民地多尺度表达的研究限定在详细程度的变化上;阐述了电子地图中居民地多尺度表达的基本原理,即在保持原图的分布特征和疏密对比的情况下按照居民地自身的分类分级和重要性程度进行一定数量的取舍;建立了居民地多尺度显示的模型,根据此模型提出了采用二级邻近点判别法结合Voronoi图进行居民地要素的显示等级设置的方法,并进行了相应的实验,结果表明该方法对居民地的分布特征、密度对比和延伸方向均能较好的保持.     

采用主成分分析法的面状居民地自动选取

居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量;其次,对这转换后的无关变量提取主要成分;第三,计算出主成分的权重用以评价居民地的重要性程度;最后,利用开方根模型完成居民地要素的定额选取。该方法将相互关联、相互约束的影响居民地重要性的因子转换成新的无关变量,提炼出其主要成分并计算权值用以综合评价居民地的重要性。实验对比分析表明,该方法综合考虑了居民地要素的行政等级、位置特征和面积大小等因素对居民地重要性的影响,选取结果,较好地保持了居民地选取前后的整体形态,符合选取原则。     

小比例尺地图居民地综合缩编更新

居民地是地形图的重要要素。本文首先对小比例尺居民地的数据更新方法进行了研究,总结了适用于不同分布模式居民地的合并、化简、移位等基本综合操作,重点分析各类操作算法的核心思想,并提出小比例尺居民地相关综合算法,给出了一套可行的居民地综合策略。研究成果可应川于小比例尺地形数掂的多尺度综合更新。     

GNSS卫星地影的一体化建模方法和星蚀参数计算

基于日地关系建立地影模型,利用数值法可以高精度计算单个卫星的地影参数,但是难以快速而全面地分析某一类卫星的地影参数变化和分布规律。本文从日、地和卫星三者的几何关系出发,提出了一种基于空间视场的卫星地影直接建模方法。首先,分别利用轨道半长轴和太阳的周年视运动确定卫星地影的大小和位置变化;其次,基于球面几何分析法推导了卫星地影参数的计算公式以及扁率摄动等对长期预报的影响改正公式。对北斗混合星座中3类卫星的地影参数分析试验表明,卫星地影模型和地影参数解析法能够快速获得中高轨近圆轨道类型的星蚀规律信息。     

相邻比例尺地形图之间居民地要素匹配方法研究

在研究相邻比例尺的居民地要素变化规律的基础上,提出了居民地要素匹配的新方法;以国家基本比例尺矢量地形图为实验数据,建立了街区等居民地空间目标的匹配关系.     

同名居民地在多尺度下的匹配分析

针对地图投影转换、地图概括等地图处理过程造成的地图面要素的匹配分析评价难以实现的问题,该文提出了基于多尺度下同名居民地的匹配分析方法,通过对应边、角度、位置信息的匹配,计算居民地的旋转角、拉伸关系、概括程度以及位移向量,进而对同名居民地的匹配度计算分析,较为准确地实现了对同名居民地的匹配。结果表明:本算法能够较好地平衡影响居民地匹配的各因子,科学有效地计算地居民地的匹配度,实现同名居民地的匹配,计算匹配精度较高。本算法可应用于从同名居民地匹配度分析对地图自动综合的质量评价;对同类面要素匹配分析与研究也有一定的参考价值。     

大坝变形监测数据的小波分析处理方法

引入小波分析方法对大坝变形监测数据的处理,实现了对离散型的变形数据的尺度分解,对变形趋势的分析。并且对变形数据在滤波、消噪等方面,对分解层次中的偶然误差特性分析,以及阀值的选取方法进行了比较,表明利用小波变换的方法对变形数据的分析处理是有效、可行的。     

基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。     

基于提升格式小波包变换的SAR影像去噪(英文)

According to the different characteristics that signal and noise exhibit during wavelet decomposition, a new denoising method based on the lifting scheme wavelet packet decomposition is presented. In this method, the SAR images are decomposed by using the best wavelet packet and the norm of each sub-band are calculated; signals and noise can be discriminated based on the norm and soft-threshold method, and the images can be denoised. Experiments show that the proposed algorithm has excellent performance in denoising SAR images, and can remove most noise of images with well-kept texture detail information. The calculating speed of the method is twice the speed of the general wavelet packet transform algorithm.     

桥梁GNSS-RTK变形监测数据的多滤波联合去噪处理

针对桥梁GNSS-RTK变形监测中多路径效应和随机噪声的影响，提出了一种基于Chebyshev滤波和自适应噪声的完备集合经验模态分解（CEEMDAN），以及小波阈值（WT）降噪技术的多滤波联合降噪方法。该方法首先对监测信号实施Chebyshev滤波抑制多路径效应；然后进行CEEMDAN分解，基于自相关性分析，对噪声IMF分量进行WT降噪去除随机噪声。本文以天津海河大桥GNSS-RTK变形监测作为试验，对监测数据进行多滤波降噪处理。结果表明：本文所提的多滤波降噪方法能有效抑制多路径效应和随机噪声，GNSS-RTK与多滤波降噪相结合的方法能够准确识别桥梁真实动态位移，为桥梁GNSS-RTK监测数据降噪处理提供了一种良好的途径。     

小波阈值去噪法在矿区地表变形监测数据处理中的应用

为了解决矿区地表变形观测数据中含有的粗差对地表沉陷规律研究带来的不利影响,提出了采用小波阈值去噪法对原始观测数据进行处理。分析了小波阈值去噪的基本过程,讨论了小波阈值函数,并对两种阈值函数进行了对比;使用Matlab小波工具箱对观测数据进行分析并建立回归曲线,与地表实测沉陷值进行了验证。结果表明:相比常用的数据处理方法,小波阈值去噪法能有效消除粗差对变形结果的影响,实现了矿区高精度、动态的地表变形监测,具有较高的推广价值。     

利用小波去噪进行步态加速度信号预处理

针对步态识别方法中加速度信号的去噪问题,提出了一种利用复合评价指标及小波熵进行步态加速度信号小波去噪的参数优选方法。均方根误差和平滑度的变化率随小波分解层数的增加表现出单调性和负相关性,根据该特性使用改进熵权法构建了一种复合评价指标,通过构建的复合评价指标确定不同小波基处理步态信号时的最优分解层数,根据步态信号小波分解后低频系数的小波熵大小来确定每一分解层次的最优小波基。实验结果表明,所提方法确定的小波去噪方案可以满足步态信号研究的滤波要求。     

小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测

针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。     

ELMD并联式组合模型在沉降分析中的可行性研究

时频分解方法局部均值分解（local mean decomposition,LMD）在沉降监测中已经得到了应用,但在使用中会出现模态混叠现象。总体局部均值分解（ensemble local mean decomposition,ELMD）通过添加辅助噪声可以抑制局部均值分解过程中出现的模态混叠现象。提出了一种基于ELMD的并联式组合沉降预测方法,结合高速铁路某桥梁实际监测数据,在对ELMD模型进行仿真分析的基础上,分别使用ELMD和LMD将一组离散非线性信号分解为3个PF分量和1个剩余分量,并利用支持向量机和卡尔曼滤波进行预测验证。结果表明:使用ELMD进行分解的过程中能够很好地抑制LMD方法中出现的模态混叠问题。在预报精度方面,基于ELMD的并联式组合模型的平均相对误差可以达到8.3%,可为沉降监测的预报工作提供参考和借鉴。     

基于小波变换的GPS动态变形分析

介绍了小波滤波去噪的原理并讨论在动态环境下GPS多路径效应的重复性问题。首先利用小波方法对静态观测数据的残差进行去噪,提取具有系统性的多路径误差改正模型。然后,根据多路径误差重复性的特点,对后续动态观测的数据进行改正。通过实验证明:经重复性模型改正后残余的多路径噪声符合正态分布的特点。然后采用小波软阈值去噪方法,消除剩余的多路径误差,可进一步提高动态变形监测的精度。     

本质矩阵优化分解的相对位姿估计

针对从影像恢复摄像机相对位姿的问题,提出了一种基于李群表示的本质矩阵快速分解的位姿估计算法。通过加权最小二乘方法优化了本质矩阵;利用本质矩阵和平移向量的关系求出了平移向量;由本质矩阵和位姿参数的等式关系建立目标函数,基于姿态的李群表示推导了旋转矩阵迭代估计过程;优化了唯一解确定的约束条件,避免了特征点的三维重建。仿真实验和真实图像实验表明提出的算法精度和鲁棒性均优于传统算法,算法效率得到明显提高。提出的算法避免了矩阵奇异值分解运算和大量的矩阵计算,而且只需对两组解进行唯一解确定,能够实现相对位姿的快速高精度估计。