基于GIS的机场噪声预测技术研究

针对现代机场噪声预测评价的需求,参考国内外关于机场噪声预测、评价、监测、分析等各个方面的法律法规、技术参考与研究实践成果,对机场噪声预测模型的精确性及其易于实现性进行深入分析。在提出理论模型的基础上,遵循模型驱动架构(MDA)理论的3个建模过程和7个具体流程进行需求分析与系统设计,利用MFC与MapX组件实现了轻量级的基于GIS的机场噪声预测系统。     

地理信息系统在机场飞机噪声预测中的应用

根据机场飞机噪声预测模型和地理信息系统（GIS）的相关理论，提出建立适于飞机噪声预测的GIS数据库的方法，论述GIS在机场飞机噪声预测应用中的过程。研究工作及思路对机场建设的可行性研究以及运营后环境评价与管理具有重要的意义。     

城市交通噪声预测评价系统的设计与实现

将惠州市惠城区交通噪声数据与GIS的有机结合,详细分析和评价了该区域的交通噪声污染现状。然后通过构建回归分析模型,对惠城区未来城市道路交通噪声的污染状况进行了简单预测。实验结果表明,评价和预测结果与事实吻合。该系统能为城市交通噪声规划、城市交通噪声环境控制提供依据     

城市交通噪声预测评价系统的设汁与实现

将惠州市惠城区交通噪声数据与GIS的有机结合,详细分析和评价了该区域的交通噪声污染现状.然后通过构建回归分析模型,对惠城区未来城市道路交通噪声的污染状况进行了简单预测.实验结果表明,评价和预测结果与事实吻合.该系统能为城市交通噪声规划、城市交通噪声环境控制提供依据.     

基于GIS的交通噪声评价和预测系统

交通噪声评价与预测对于城市环境保护、城市交通规划和建筑设计具有重要的意义。本文将交通噪声数据与G IS相结合,详细分析和评价了惠州市惠城区交通噪声污染现状分布、影响。并在基于数理统计的基础上通过构建回归分析模型,预测了惠城区未来城市道路交通噪声污染状况。实验结果表明该模型简单、有效。交通噪声评价和预测系统已应用于惠州市交通噪声污染现状评价及预测,并取得了良好的效果。     

道路噪声预测的GIS评价方法

针对单模型进行噪声预测和评价的局限性,该文提出了一种基于GIS的利用多模型进行道路噪声预测评价的方法。此方法在对比分析现有的道路交通噪声模型的基础上,选择了FHWA模型和HJ2.4-2009模型作为本研究的理论模型;以闻合高速公路数据为实验数据,分别利用上述两种噪声模型计算噪声预测值;再针对每个噪声监控点,分析两种模型计算的结果,采用折中法和取舍法对结果进行处理,确定每个噪声监控点的噪声值;并结合噪声质量标准对噪声值进行评价,利用ArcGIS Server的地图服务发布功能实现评价结果的网络共享。实验结果表明,每个噪声监控点的噪声值在未来几年都会越来越大,需要采取相应的环保措施。     

GIS技术在区域环境噪声评价中的应用研究

传统的噪声评价都是根据声音的物理数量来进行的,无法准确、形象地来表示评价的结果。噪声分布的空间特性和GIS强大的空间数据处理,空间分析及可视化能力,使得GIS在解决与空间位置有关的环境问题方面有着巨大的优势。本文以惠州市惠城区为例,对GIS方法在噪声评价、管理中的应用进行了研究。研究结果表明,该方法评价噪声比较准确、直观,是改善区域噪声评价的重要方法。     

地理国情普查成果在机场噪声影响分析中的应用

根据地理国情普查成果中相关地表覆盖及要素的位置及属性特征,及相关标准中对于机场噪声影响范围的规定,结合地理国情普查成果进行机场噪声影响分析的原理和方法实验,为地理国情普查成果的有效应用,及进一步对其进行定量化和空间化的动态监测提供理论指导.     

一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法

为了保持高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的纹理结构，提出了一种基于高斯．马尔可夫模型（Gauss-Markov Model）的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架，建立Markov随机场的退化图像恢复模型，从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率（MAP）问题，并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明，对所研究的高分辨SAR图像，基于退化模型的去噪算法（RMBD）不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。     

Alta U9000相机噪声的测试与分析

CCD在成像过程中不可避免地引入一定的噪声,这些噪声将对以图像检测为基础的CCD各种工程应用带来误差。本文分析了各种CCD噪声的来源及其数学性质,并对科学级CCD Alta U9000相机的各种噪声进行了量化分析,给出了暗电流噪声、成像电路噪声及随机噪声的变化规律;对不同积分时间的图像进行了噪声抑制实验。实验证明,根据对U9000 CCD噪声的预先测试数据,其噪声中的暗电流噪声、成像电路噪声等系统噪声可以得到很大的抑制,而随机噪声无法抑制。     

空间与光谱维度的高光谱图像噪声估计

高光谱图像能够获取地物精细的光谱诊断特征,但受限于多谱段分光的成像机制,图像各个谱段上光成像的能量不足,信噪比难以提升.高光谱图像噪声类型与强度的准确估计,是提升高光谱图像去噪性能的关键,也是优化其成像系统设计的重要依据.现有高光谱图像噪声估计算法通常将不同类型的图像噪声作为一个整体,并未充分考虑不同类型噪声的区别.本...     

有色噪声作用下的卡尔曼滤波

利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广.     

非线性逐步拟合推估

推导了白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估和有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估的计算公式。非线性系统逐步拟合推估理论第一步是非线性拟合推估,以后各步是非线性滤波。白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估是有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估一个特例。     

利用新息构造AKF估计和预报大坝变形

利用线形流形的射影方法推导出新息序列统计特性,构造新息AKF,基于新息序列不断地修正状态噪声和量测噪声,实时地反映模型当前真实的统计特性。通过隔河岩大坝实测数据处理,表明该方法能很好地提高随机模型不准确和变形突变影响下的变形估计与预报精度。     

基于智能手机的校园环境噪声时空分布

针对依靠布设固定监测站的方式收集噪声信息需耗费大量人力、物力和财力,且其所采集数据仅能覆盖有限范围的问题,该文依照群智感知的思路,利用志愿者的智能手机作为信息采集终端,收集中国矿业大学(北京)校园内的噪声监测数据,使用克里金插值法生成噪声地图,在对校园进行功能区划分的基础上,分析校园环境噪声的空间分布差异和各功能区内噪声的时间变化规律。实验结果表明,该文所提方法能根据校园内人群的智能手机采集的数据,快速获取环境噪声的时空分布模式,进而推断时空差异的产生原因。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法,使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数,将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验,试验表明,本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。