去除DMSP/OLS影像模糊的RTSVD算法

DMSP/OLS作为最早的夜光遥感数据具有很大的应用价值，解决该数据存在的模糊问题，能够大幅提高数据质量。本文分析模糊原因，提出了一种结合Pct影像发光频率滤波的正则化截断奇异值分解（RTSVD）算法，该算法能有效消除影像模糊现象并保留影像真实信息。首先考虑到光源像素发光频率必定高于非光源像素，利用Pct影像中的像素发光频率排除平均灯光影像中的非光源像素，然后利用L曲线求得正则化截断奇异值分解的截断参数，以此对影像进行分解重组。试验表明，结合Pct影像发光频率滤波的正则化截断奇异值分解法可在保留影像信息的基础上去除模糊现象。     

一种遥感影像混合噪声的去噪方法

为了减弱遥感影像噪声的影响，提高影像使用价值，提出了一种新的针对遥感影像混合噪声去噪的组合滤波，即基于三维块匹配和自适应中值滤波的去噪方法；此外使用rbio3小波和db20小波替换传统三维块匹配参数，进行两个仿真试验和一个真实遥感图像去噪试验。结果表明：本文方法在去除遥感影像常见的脉冲与高斯噪声方面，效果优于传统滤波方法。     

一种改进小波阀值算法的变形监测数据滤波方法

针对变形监测数据的去噪问题,在分析现有阀值确定方法的基础上,提出了一种新的小波阈值算法。实际算例表明,新算法能够有效地克服软阈值法存在的恒定偏差,进一步地提高了消噪的精度和可靠性。     

全站仪偏心放样测量新方法及其可靠性

目前在工程测量中,全站仪已得到了广泛的应用,基于全站仪在工程放样应用中要求测站点与待放样点必须通视,而在实际工作中这两点常常是不通视的,提出了一种新的全站仪放样方法,详细论述了放样原理、精度以及可靠性,并依托大唐桂冠合山发电有限公司2×600 MW级机组上大压小工程主厂房桩基A标工程项目,论证了该方法放样结果的内符合与...     

基于滑动式算法的IGS精密星历内插与拟合精度

从Lagrange和Chebyshev多项式插值余项误差方面分析了进行滑动式插值的必要性,并通过具体算例得出结论 :2种模型最佳插值结果精度相当,阶数选择恰当,可达亚mm级;随着插值阶数增加,Chebyshev拟合偏差成级数增加,而Lagrange内插精度降低不明显;采用非滑动式算法,Lagrange偏差可达m级,Chebyshev精度相对稳定,达cm级。     

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高度角与信号强度联合对精密单点定位的影响

针对目前对于随机模型联合定权方面没有太多研究的现状,该文以全球定位系统/格洛纳斯卫星导航系统的实测数据为例进行了实验分析。对比分析了等方差随机模型、基于高度角的随机模型和基于信噪比的信号强度随机模型,并由此提出高度角与基于信噪比的信号强度相联合的随机模型。结果表明:该模型与等方差随机模型相比,提高了精密单点定位的精度,同时也优于基于高度角和基于信噪比的信号强度随机模型。     

基于EEMD的大坝变形多步预测方法研究

针对大坝变形具有非线性和非平稳性的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的大坝变形多步预测新算法。首先从时频分析出发,利用集合经验模态分解将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量;然后采用游程判定法对波动程度相似的分量重构为高、中和低频3个分量;最后对3个分量分别建立相应的多步预测模型,叠加各预测值即为最终预测结果。经算例验证,并与AR模型、BP神经网络和支持向量机的多步预测进行对比分析,同时建立不同预测步长进一步验证。结果表明,该算法预测精度较高,在大坝变形波动剧烈的时段也能保证较好的预测效果,可以应用于大坝变形预测。     

InSAR填海区地铁沿线地表沉降反演分析

为了更好地监测和掌握深圳填海区地铁工程结束后地铁沿线的地面沉降情况,该文利用TS-InSAR技术和20景2017年8月15日—2019年3月14日的Sentinel-1A SAR数据,借助POD精密定轨星历和ASTER GDEM V2分别去除轨道误差和地形相位,反演了深圳填海区2017—2019年地表沉降时间序列,并在此基础上重点分析了填海区地铁沿线地面沉降的时空演变规律以及地面沉降成因。结果显示,填海区各地铁沿线的地面沉降特征较为明显,最大沉降速率为-17.52 mm/a。其中,宝安中心、前海湾、深圳湾区段地铁沿线的地面沉降趋势较为严重,其地面沉降呈现逐渐增强和扩散趋势。     

多光谱光学遥感影像水体提取模型

地表水监测是遥感的重要基础应用.光学遥感水体提取的原理是基于不同的地物具有不同的光谱反射特性,某些地物(冰雪、阴影、云)因为与水体具有相似的反射特性导致提取分类失败.本文针对传统水体指数在水体提取时出现错分、漏分的问题,提出一种归一化多波段水体指数NDMBWI.分别用3个试验对本文指数的稳定性进行测试.试验1的区域为西藏林芝地区,数据源为同一时相的Landsat 8、Sentinel 2卫星影像,试验结果验证了本文指数抑制冰雪的能力,本文指数的Kappa系数为0.86、总体精度为0.93、错分误差为0.03、漏分误差为0.12、制图精度为0.97、生产者精度为0.88,均优于已有的指数.试验2的数据源为高分一号,以香港迪士尼为试验区域,在存在少量云的环境下进行水体提取,证明了本文指数能抑制云及其云下阴影.试验3提取了多个地区的水体,验证了本文水体指数的稳定性.本文使用多源光学遥感影像验证了NDMBWI的可行性,不需额外借助辅助数据,即可排除雪、云、阴影的影响,能够更加有效地自动化提取水体,可推广到海岸带资源研究、冰川变化、内陆湖泊变化等领域.