自由测站法在高速铁路CPⅢ平面网测量中的应用

在高速铁路的建设中,精密工程测量至关重要.而高速铁路测量的核心技术之一—高精度的CPⅢ平面网测量,由于控制点地理位置的限制,采用常规控制测量方法难以建立.因此,需要研究不在控制点上设站仍然可以建立高精度CPⅢ平面网的方法,而自由测站法能够很好地满足建网要求.介绍利用自由测站法进行CPⅢ平面网的建立原理、平差计算和精度评定等,通过对自由测站法的研究及高速铁路工程案例的分析,得出运用自由测站法能够建立高精度的CPⅢ平面网的结论.     

基于选权迭代法的DEM粗差探测

在数字高程模型(DEM)数据采集和处理中,探测和剔除DEM数据中存在的粗差尤为重要。尝试把抗差估计的思想纳入到DEM粗差探测的算法中,探讨对模型误差,特别是粗差具有抵抗能力的基于稳健估计的选权迭代法的粗差探测方法。在数据中随机加入误差,通过对比最小二乘平差算法验证选权迭代法的有效性及稳健性。实验结果表明,基于稳健估计的选权迭代法具有良好的粗差探测能力。     

结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道ULPCNN的遥感影像融合方法EI北大核心CSCD

融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一，其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而，多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计，存在结构信息和细节信息提取能力有限，以及脉冲耦合神经网络参数设置复杂和空间相关性差等问题。为此，本文提出一种结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道单位连接脉冲耦合神经网络(ULPCNN)的遥感影像融合方法。该方法混合成分替换方法和多尺度变换方法，首先对多光谱影像进行IHS变换得到亮度分量I,将亮度分量I与SAR影像通过非下采样剪切波变换(NSST)分解得到高低频子带。然后对低频子带采用结合加权局部能量和八邻域修正拉普拉斯加权和的融合规则，同时对高频子带采用参数自适应双通道ULPCNN的融合规则，将高频子带的多尺度形态梯度作为链接强度，并根据OTSU阈值和影像强度来实现其他参数的自适应表示。最后依次进行NSST重建和IHS逆变换得到融合影像，并选择随机森林分类器对融合影像进行土地覆盖分类。试验结果表明，本文方法相较于13种其他方法在11个融合评价指标和土地覆盖分类精度上总体表现最佳，土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数在区域1中比原多光谱影像分别提高了8.350%和0.107,在区域2中比原多光谱影像分别提高了6.896%和0.091。