山区LiDAR高程精度野外检验的一种新方法

机载激光雷达因其独有的优势在国外诸多领域得到了广泛应用,而在我国刚刚起步,其点云高程的实际精度是值得研究的问题。常规的野外检验方法,即将LiDAR采集的点云坐标与野外实测值相比较,有时在山区不适合。针对山区地形提出一套新的检验方法,并通过与常规的野外方法对比,得出一些有意义的结论。     

端元快速提取的光谱梯度特征搜索法

由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。     

一种提取城市多种不透水层的垂直不透水层指数

针对中低分辨率影像中不透水层的异质性及其与裸土光谱的易混性两类问题,选用蓝、近红外波段进行线性组合,构建了一种新的不透水层提取指数——垂直不透水层指数(PII)。该指数考虑了不透水层和其他地物在光谱空间的差异与不透水层的内部异质性,并以"不透水层线"与"土壤线"夹角的角平分线作为PII的参照线,实现了自适应的不透水层提取。本文将PII指数应用于武汉和北京不同场景中,并对比归一化建筑物指数(NDBI)、比值居民地指数(RRI)以及生物物理组份指数(BCI)的提取结果。试验表明:1在裸土较少、地形平坦的武汉市区域和裸土较多、地形起伏的北京市区域,PII指数均能有效减弱裸土的混淆影响,不透水层提取精度分别达到96.05%和96.76%,优于其他3种指数;2PII指数不仅增强了不透水层与其他地物的可区分性,还保持了不透水层类内的相似性,在城市不同场景中的不透水层提取精度均能达到90%以上。由于PII指数是一种线性组合形式的指数,能够根据研究区的地物光谱自适应调整指数的方程系数,从而能适用于不同研究区,在裸地较多的地区优势尤为明显。     

用全站仪对建筑物水平位移及倾斜进行监测研究

介绍了全站仪测定建筑物水平位移及倾斜的原理，讨论了点位布设、精度问题，给出了利用SET1010全站仪测量的实验结果，提出了一些有益的结论和建议。     

在交通信息采集中Pathfinder Pro XR DGPS 技术的应用

附有数据字典的Pathfinder Pro XR DGPS实现了地物点位信息与属性信息的同步采集，架构了GPS向GIS功能转换的桥梁。针对Pathfinder Pro XR DGPS在某市交通信息采集中的具体应用，分析系统的组成、功能、操作中应该注意的问题，总结工作的经验与教训，有利于系统的后续应用。     

非线性最小二乘估计的遗传算法

探讨了用遗传算法进行非线性模型参数估计的可能性,设计了非线性最小二乘估计的遗传算法,并用实例验证了该算法的有效性.通过比较该算法与其它算法的结果,得出了一些具有参考价值的结论.     

混沌序列WA-VOLTERRA耦合模型在月降水量预测中的应用

由于月降水量时间序列含有大量噪声, 并表现出明显的混沌特性, 现有预测模型均存在一定程度的不足.基于混沌理论的小波分析-VOLTERRA级数自适应(WA-VOLTERRA)耦合预测模型, 在对月降水量时间序列进行混沌特性识别的基础上, 先用小波分析对月降水序列进行时频分解, 再分别对各频率分量进行相空间重构并用3阶VOLTERRA级数自适应模型建模预测, 最后综合得到原始序列的预测值.以相近区域杭州市和南通市的月降水序列为例, 并通过与小波分析-支持向量机(WA-SVM)模型进行比较, 发现该模型具有较强的适用性和更高的预测精度.