Statistical characteristics of the received signal for stochastic surface models

This paper describes the stochastic model of the scattered electromagnetic field. Unlike common-used functional-determined models the proposed is characterised by amplitude/phase fluctuation of the received signal.     

改进分形海面模型散射信号的分形特性分析

针对分形海面模型的功率谱在空间波数小于基波波数时不能满足正幂率的问题,提出一种统计模型和归一化带限Weierstrass分形模型相结合的1维海面模型,确定了表面功率谱的闭式解,表面功率谱和有关文献的数据进行了对比。在满足Kirchhoff近似的条件下推导该模型电磁散射系数的闭式解,计算了散射系数随时间变化的Hurst指数,进而求得其分形维数。从数值仿真结果可知,表面功率谱和PM谱、南海的实测数据都拟合得很好,验证了模型的有效性,海面所接收信号随时间变化是分形的,并且其分形维数与分形海表面的分形维数几乎相等。     

GIS叠置位置不确定度的统计估计方法

针对手工数字化地形图的GIS数据,利用多层叠置上的同名点坐标来估计位置数据的不确定性,提出了一套计算方法。主要内容包括运用成对子样序列的t检验法,对两层叠置的手工数字化数据进行了粗差检验,提出了单位权方差的综合估计方法。其特点是应用统计检验和统计估计原理,使得到的结果更合理和简捷。     

扫描数字化对点误差的统计特性试验与分析

研究了通过扫描数字化试验，获取了GIS中特征点对点误差的基础数据，分析了误差的成因，讨论了误差的分布规律和统计特性，为扫描数字化精度控制及数据质量的评价提供了参考依据。     

FY-3B 微波成像仪海表面温度和风速统计反演算法

基于同步的TAO (Tropical Atmosphere Ocean project) 浮标实测数据和FY-3B 微波成像仪(MWRI) 亮温数据,建立了FY-3B MWRI 海表面温度SST(Sea Surface Temperature) 和海面风速SSW(Sea Surface Wind) 统计反演算法,并利用实测数据进行了检验.根据检验结果,FY-3B MWRI 全通道亮温的SST 反演模型均方根误差为0.81 ℃,相关系数为0.77; SSW 反演模型均方根误差为0.91 m/s ,相关系数为0.78 .     

Statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: A case study of Babol city,Iran

The urban heat island is considered as one of the most important climate change phenomena in urban areas, which can result in remarkable negative effects on flora, concentration of pollutants, air quality, energy and water consumption, human health, ecological and economic impacts, and even on global warming. The variation analysis of the surface urban heat island intensity (SUHII) is important for understanding the effect of urbanization and urban planning. The objective of this study was to present a new strategy based on the Shannon’s entropy and Pearson chi-square statistic to investigate the spatial and temporal variations of the SUHII. In this study, Landsat TM, ETM+, OLI and TIRS images, MODIS products, meteorological data, topographic and population maps of the Babol city, Iran, from 1985 to 2017, and air temperature data recorded by ground recorder devices in 2017 were used. First, Single-Channel algorithm was used to estimate land surface temperature (LST), and the maximum likelihood classifier was employed to classify Landsat images. Then, based on LST maps, surface urban heat island ratio index was employed to calculate the SUHII. Further, several statistical methods, such as the degree-of-freedom, degree-of-sprawl and degree-of-goodness, were used to analyse the SUHII variation along different geographic directions and in various time periods. Finally, correlation between various parameters such as air temperature, SUHII, population variation and degree-of-goodness index values were investigated. The results indicated that the SUHII value increased by 24% in Babol over different time periods. The correlation coefficient yielded 0.82 between the values of the difference between the mean air temperature of the urban and suburbs and the SUHII values for the geographic directions. Furthermore, the correlation coefficient between the population variation and the degree-of-goodness index values reached 0.8. The results suggested that the SUHII variation of Babol city had a high degree-of-freedom, high degree-of-sprawl and negative degree-of-goodness.     

随机删失下半参数模型的补偿估计方法

考虑半参数测量模型L=Bx+S+Δ,x∈Rd为未知回归参数,S为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然插值样条函数。其次利用补偿法并综合最小二乘法,导出了这种平差方法的解算公式。在本文的最后,将这种方法与最小二乘平差方法进行了比较分析,结果说明,半参数测量模型能更接近于真实情况。     

联合InSAR技术和地质数据反演普宁城区的地表沉降特征

地表沉降是全球性的地质灾害之一,地表的迅速沉降会导致地表塌陷,从而破坏地下管道及地表建筑,最后造成巨大的经济损失甚至人员伤亡。我国地下工程及地表建筑扩建规模较大,这种地质灾害问题尤为突出。目前,监测地表形变的方法有很多,如水准测量、GPS、InSAR技术等。但通常情况下这些技术只能对地表的高程变化进行定量分析,而无法寻找灾害发生的诱因,缺少对地表沉降时空特征的定性分析。本文以广东普宁地区为例,将InSAR技术与该地区的水文地质特征相结合,从而实现对地表沉降监测从数据采集、处理到成因分析的整个流程的把控。InSAR技术可以验证地质特征的合理性,而地质特征又可以对监测范围及监测周期进行更科学的指导。本文通过这种分析方法,既调查出普宁城区的沉降区域,又对其背后成因进行了系统性的分析,为后续的防治措施及国土空间规划提供了更科学的指导。     

地表覆盖分类成果质量特征分析

自我国全面建成地理国情普查成果库之后,工作重心由全面普查变为重点监测。不论普查还是监测,准确地对地表覆盖进行分类一直是工作的重点和难点。在常态化监测阶段,把握地表覆盖分类成果的主要质量指标,归纳其诸如变化率、变化区域分布、变化类型,分析影响其成果质量的主要因素,对监测生产组织及质量控制具有非常重要的作用。     

动态平差概括模型与假设检验

建立了包括各种静态平差模型和线性动态平差模型的动态平差概括模型,推导了其主要求解公式。对动态平差概括模型下的形变检验和形变与粗差的可区分性检验作了公式推导和理论分析,丰富了形变监测数据处理理论。     

Statistical methods for analyzing the distribution of spatial objects in relation to a surface

This paper develops statistical methods for analyzing the distribution of spatial objects—points, convex polygons, and line segments—in relation to a surface. We propose statistics for measuring the relationship between the distribution of these objects and a surface and derive their expectations and variances under the null hypothesis that the objects are independently and randomly distributed. The statistics are approximately distributed according to the normal distribution under the null hypothesis, which enables us to test the significance of the spatial relationships statistically. Using the proposed methods, we empirically analyze the distribution of convenience stores in relation to the distribution of population in a suburb of Osaka, Japan. Some empirical findings are shown.     

分区统计地图上符号的视觉搜寻和认知工效研究

根据某地区的分区统计数据和有关图集,总结设计出4种方案的分区统计地图,在自行编制的认知测试软件上进行了目标搜寻测试。结果表明,在分区统计地图上搜寻目标时,视觉系统运用了平行加工策略和序列加工策略,4个方案的目标搜寻平均反应时间和正确率受到这两种策略的影响。     

利用激光点云的规则面微小变形统计分析

针对现阶段变形监测主要通过对单点位置的变化来对整体变形进行监测,因而局部变形很难监测出来的问题,文章提出了利用地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率、点云数据量大的特点,对微小变形进行统计分析以及监测的方法:利用U检验证明点云数据偶然误差的分布满足正态分布;通过格网化处理对偶然误差进行消弱;通过拼接参数误差反解模型的建立,对拼接参数误差值进行求解,进而消除拼接参数误差,实现对激光点云的规则面微小变形的统计分析。     

局部统计活动轮廓模型的SAR图像海岸线检测

首次将局部统计活动轮廓模型引入SAR图像海岸线检测问题中,提出了一种基于局部统计活动轮廓模型的SAR 图像海岸线检测方法。首先利用C-V模型进行粗分割,消除局部统计活动轮廓模型对初始轮廓线设置要求严格的限制,然后提出了一种基于G⁰分布的局部统计活动轮廓模型,进行精细分割。该模型采用G⁰分布对轮廓线上每一点的邻域进行统计建模,增强了模型数据拟合能力,提高了海岸线检测精度,加入水平集函数惩罚项,消除了重新初始化过程。实测SAR图像实验表明,本文方法可用于精确海岸线检测。     

一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法

对多光谱数据选取最佳的波段组合,是图像解译和专题信息提取的重要前提。文中提出一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法,即综合考虑方差、相关系数、OIF指数和地物间的可分离性4个因素,利用ERDAS和EXCEL等工具进行各指标的解算,并通过实验,选择红菱矿区1995年的TM多光谱影像为数据源,选取了基于水体波谱特征的最佳波段组合TM345。经定性分析和定量计算,验证了该方法的可行性。     

SAR波长对遥感图像统计特征的影响

遥感图像统计特征在目标辨识、图像配准以及图像分类等任务中扮演着重要角色。传统的统计特征鲁棒性分析一般是基于图像具有同一传感器参数的假设。而在现实任务中,往往需要处理由不同传感器参数拍摄的遥感图像,比如不同波长或入射角度等。传感器参数不同会导致图像灰度与表象特征不同,进一步会影响到统计特征表达。因此有必要系统研究常用统计特征与传感器参数之间的相关性,从而实现更加鲁棒的图像处理与分析。本文研究了目前常用的六种图像统计特征,在合成孔径雷达（SAR）波长变化时（L波段、C波段和X波段）的鲁棒性。实验中,对鲁棒性能指标作出定义,并对不同统计特征的鲁棒性做出了比较与分析。实验结果发现,不同统计特征对波长变化的鲁棒性不同,同时图像特征在不同地形时随波长变化的规律也不一致。本文的研究成果对基于SAR图像的判读、景象匹配制导以及景象适配性分析等具有重要的指导意义。     

印度洋及太平洋海表盐度时空特征分析

目前对印度洋和太平洋海表盐度变化的大尺度分析相对较少，Aquarius作为海表盐度的观测卫星，其观测数据在分析海表盐度时空特征时有着不可替代的优势。为了降低观测资料本身的误差对分析结果的影响，文本首先利用质量—距离双重加权方法生成新的高精度Aquarius网格化月均海表盐度场，并基于此盐度场和Argo资料对2011-09至2015-05印度洋及太平洋海表盐度的时空特征进行了分析。结果显示，盐度分布和纬度有明显的相关性，整体呈现低、高纬偏低，中纬偏高的态势，纬度极值随时间并没有很明显的变化，然而时间最大值随纬度的变化曲线呈现明显的以赤道为中心的近似中心对称分布特征。分析显示印度洋和太平洋盐度分布主要包括4个高盐区和4个低盐区，但每个盐度区的变化趋势与幅度不尽相同。     

北斗伪卫星信号的室内多径传播特性

北斗伪卫星系统因其较强的抗干扰能力和灵活机动的组网能力可以应用于室内位置服务。多径效应是影响伪卫星定位精度的主要因素,因此,掌握北斗伪卫星室内多径传播特性是抑制多径、提高定位精度的前提。本文针对北斗伪卫星特有的信号体制,利用射线追踪法,研究了室内环境下伪卫星信号路径损耗、功率角度分布等多径特性参数,通过Wireless Insite软件,构建了大型商场的三维模型,在此基础上进行了仿真试验验证。结果表明,伪卫星多径数量在非视距条件下会急剧减少,且伪卫星多径分量以相近功率值分布在特定范围的水平方向角内;同时其衰落信道模型服从小尺度衰落,符合瑞利-对数正态分布,大尺度衰落与对数距离路径损耗模型相吻合。     

2-D delineation of individual citrus trees from UAV-based dense photogrammetric surface models

One of the challenges of remote sensing and computer vision lies in the three-dimensional (3-D) reconstruction of individual trees by using automated methods through very high-resolution (VHR) data sets. However, a successful and complete 3-D reconstruction relies on precise delineation of the trees in two dimensions. In this paper, we present an original approach to detect and delineate citrus trees using unmanned aerial vehicles based on photogrammetric digital surface models (DSMs). The symmetry of the citrus trees in a DSM is handled by an orientation-based radial symmetry transform which is computed in a unique way. Next, we propose an efficient strategy to accurately build influence regions of each tree, and then we delineate individual citrus trees through active contours by taking into account the influence region of each canopy. We also present two efficient strategies to filter out erroneously detected canopy regions without having any height thresholds. Experiments are carried out on eight test DSMs composed of different types of citrus orchards with varying densities and canopy sizes. Extensive comparisons to the state-of-the-art approaches reveal that our proposed approach provides superior detection and delineation performances through supporting a nice balance between precision and recall measures.