北斗GEO卫星多路径特性在SPP中的应用

分析了BDS多路径组合观测中低频分量的特性及其对定位精度的影响;基于MGEX跟踪站的GNSS观测数据,利用功率谱、相关函数和奇异谱分析等方法对BDS多路径组合观测值进行了分析。结果表明,相邻2 d伪距多路径组合的低频分量相关性较高;原始时间序列中含有高频分量,属于随机噪声;通过奇异谱分析对GEO卫星多路径组合中的低频分量进行提取和改正试验,跟踪站CUT0和JFNG在N、E、U三个坐标分量上定位结果的标准差分别改善了0.2 m、0.1 m、0.2 m和0.2 m、0.4 m、0.5 m。     

基于支持向量机的GNSS时间序列预测

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型．通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果．      

等式约束病态模型的截断奇异值解及其统计性质

利用平差模型间合理的先验信息能够显著提高解的稳定性和精度。本文基于病态模型引入等式约束条件,并采用截断奇异值法重构了系数阵以削弱其病态性;建立了修正等式约束模型,导出了病态模型的约束截断奇异值解及其偏差、方差以及均方误差公式;分析了截掉奇异值所引起解的偏差引入量与方差下降量的关系,得到了确定截断参数的条件。数值算例和病态测边网算例分析结果表明,最小二乘解严重偏离真值,500次模拟实验的平均RMSE为6.693 5,正则化解和截断奇异值解精度较最小二乘解有所提高,平均RMSE分别为0.365 8和0.365 2;本文提出的约束截断奇异值解的精度最高,与约束正则化解精度相当,其平均RMSE仅为0.057 3。     

基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别

充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一，撂荒作为耕地边际化的极端表现，对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域，通过GEE平台，使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集，计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数，分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒，总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果，F₁得分为0.691 1。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。     

基于四叉树的移动终端地图搜索算法研究与实现

针对智能移动终端的GPS定位位置和用户在终端输入的搜索关键词,设计了一种综合性的空间关键词索引框架,该框架利用倒排索引进行文本索引,利用四叉树索引进行空间索引。基于该综合索引框架设计和实现了一种高效准确的POI搜索算法,该算法能够根据移动终端的位置和用户输入的搜索关键词,从数据库中获取到相关度尽量高的结果,从而提高地图搜索的准确度和效率。     

冬小麦区域遥感监测及识别中的方法研究

通过基于高时间分辨率的"环境一号"卫星数据的变化向量分析(CVA)冬小麦遥感识别方法,并以地理国情普查数据为调整单元对识别结果进行修正,达到提高冬小麦遥感识别精度的目的。结果表明,使用CVA方法可提高冬小麦遥感识别精度,以国情普查数据为调整单元可在一定程度上降低遥感影像配准误差影响,对其他农作物遥感识别具有一定的参考意义。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。     

局部区域模型重力异常快速算法

地球重力场位系数模型可以用于计算局部重力扰动场元。然而随着地球重力场模型阶次的提高、局域重力场计算范围的增大,其计算速度往往不能满足工程需求。针对这一问题,在对位系数模型泰勒级数展开的基础上提出了采用向量运算、混合编程的方法,同时对连带勒让德函数Belikov递推方法中与经纬度无关的量进行了预先计算,有效提高了计算速度。提出的方法对于利用超高阶次重力场模型快速解算大范围、高分辨率重力场元数据以及累加求和计算具有一定的参考与借鉴意义。     

1960—2009年中国夏季极端降水事件与气温的变化及其环流特征北大核心CSCD

使用1960—2009年中国610个气象站逐日降水和气温资料及NCEP再分析资料,采用奇异值分解方法研究了近50年中国夏季平均气温与极端降水事件频数的关系,并对比分析了两者变化相应的大气环流差异。结果表明,我国的西北和长江以南地区极端降水事件频数与气温呈正相关关系,而东北—西南走向一带为负相关关系。夏季气温和极端降水事件均在1992年左右发生突变。突变前850hPa风场存在一个中心位于内蒙古的异常大陆气旋环流,而突变后变为异常大陆反气旋环流,这个异常气旋(反气旋)会增强(削弱)冷空气南侵入我国,从而导致我国气温突变后高于突变前。突变前,西部和长江以南地区分别为异常西风水汽输送和异常西南水汽输送,水汽均为异常辐散,极端降水事件偏少;东北—西南一带为异常西南水汽输送,水汽异常辐合,极端降水事件偏多;突变后,反之。