玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研-基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

半参数平差模型估计量的精度评定

将半参数估计理论引入测量数据处理理论中,利用Blight和Ott提出的思想,用多项式函数来表示半参数平差模型中的非参数分量,从而得到了半参数平差模型中参数分量和非参数分量的Bayes估计量,通过理论证明,半参数模型参数分量的Bayes估计为通常意义下高斯马尔可夫模型参数估计值与参数期望的加权平均,是一致、渐近无偏和渐近有效估计量,并且其方差小于参数模型中参数估计量的方差。在一定情况下推广了平差理论,具有一定的理论价值。     

附加约束条件的序贯平差

从观测量分组的参数平差出发,详细推导了附加约束条件的序贯平差及其精度估计,讨论了附加约束条件的抗差序贯平差的计算过程.算例表明,推导的公式正确有效,简单实用,附加约束条件的序贯平差抗差估计能有效地抵制粗差的影响.     

抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

附非负约束平差模型的最小二乘估计

研究了不等式约束下的平差问题,即先将不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解.给出了几个判定最优解的充分必要条件,以及非负约束下的平差问题参数最小二乘估计的一般形式,并给出了简明的算法.模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算.     

基于载噪比及参数先验信息的抗差模型

结合GPS应用的特点,建立了一种综合载噪比(C/No)及参数先验信息的抗差模型.试验结果表明该模型具有更高的抗差性能,从而能更有效地削弱GPS观测量中各种误差的影响.     

一种改进的GPS随机模型建模方法

针对观测序列的异方差和时相关特性相互影响但又难以并行建模的问题,提出了一种迭代、序贯处理异方差和时相关问题的随机模型建模方案.实验结果显示,该方法较好地解决了异方差和时相关特性无法并行建模的难题.极大地消除了多路径及系统残余误差对GPS定位成果的影响,增加了基线数据处理的可靠性.     

基于岭估计的有理多项式参数求解方法

在使用最小二乘法解算卫星遥感影像的RPC参数时,如果控制点非均匀分布或模型过度参数化,其法方程系数矩阵很容易产生病态,获得的解将偏离真值,甚至得到错误的解.使用岭估计可改善法方程的状态,保证解稳定.采用岭估计方法,通过所获取的不同岭参数对SPOT和QuickBird影像进行实验,证实L曲线法是一种稳定的、有效的岭参数确定方法,可显著提高RPC参数的解算精度.     

误差熵的估计问题研究

指出了具有复杂分布的随机量的总体熵的估计问题,首次给出了估计熵的最小截断误差限.推导了样本熵的近似估计公式,引入最优窗宽、全局最优窗宽的算法,首次解决了样本熵的估计值不惟一的问题.