中国历次极地考察航线及破冰船航行特征分析(1984-2019)

1984-2019年,中国共有7艘考察船38次远赴南北两极开展科学考察活动,其中南极29航次,北极9航次,累计航程160万km.重点分析了"雪龙"号破冰船的航行特征参数,并结合GPS、机舱、罗经等多源数据,建立了破冰船航行状态分类识别模型,进而研发了破冰船的经停港口和停靠极地站点的识别模型.运用该模型对以往极地考察航次...     

利用先验约束的SAR图像港口检测与鉴别

港口的检测与识别是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)遥感海洋应用领域的重要内容。分析港口目标结构及其微波散射特性,提出了一种基于先验约束的SAR遥感图像港口检测与鉴别方法。首先利用港内水域半封闭性的特点,定义水域被陆地包围的封闭性测度提取港内水域,使用多向扫描法检测突堤,结合两者结果实现港口粗提取。然后依据港口的最小外接矩形,判定口门方向和突堤代表点,最后根据突堤代表点间海岸线的封闭性测度完成港口鉴别。实验结果表明,本文提出算法能够准确检测港口及口门方向,完整提取突堤结构。     

利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号

着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。     

深度卷积神经网络的遥感影像水体识别

从遥感影像中准确识别水体信息对水资源管理和洪涝灾害监测有重要意义。目前,传统遥感水体识别方法仍存在着不足,难以满足实际应用中的精度要求。近年来,卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)的快速发展,为高分辨率遥感水体识别提供了新的思路。本文基于高分一号卫星数据,利用DenseNet、ResNet、VGG、HRNet等CNN模型和传统的归一化差异水体指数（NDWI）进行洪泽湖地区不同季节的水体识别,并采用精确度（P）、召回率（R）、F1分数和误判率（MRate）等指标来评价各种方法的水体识别能力。在DenseNet经典结构中加入了上采样过程和跳层连接结构,以解决梯度爆炸和梯度消失问题;采用OSTU方法确定NDWI的最优阈值,以降低水体识别的不确定性。得出主要结论如下：（1）所有CNN网络模型的水体识别效果都显著优于传统NDWI方法;例如,NDWI识别的精确度仅为0.779,而所有CNN网络模型的识别精确度均高于0.922。（2）改进后的DenseNet模型有效缓解了梯度爆炸与梯度消失的问题,其水体识别结果在识别精确度P(0.960)和误判率（0.04...     

流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置

探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。     

利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号

着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状网答识别的有效性。     

三维港口GIS的场景组织与建设过程模拟

针对港口建设研究了三维场景数据组织和建设过程的动态模拟。首先,介绍了复杂三维场景数据分类分区标准和数据建模流程;然后,详细阐述了基于场景分块、多级模型动态调度和"实体-类"模式的复杂三维场景组织和集成方法;最后,提出要素生存周期的概念,将模型与建设时间进度匹配。在此基础上,设计并开发了天津中心渔港三维动态演示系统,实现港口建设过程的三维动态模拟。     

热红外港口图像特征的评估器提取与选择

针对低对比度、条纹噪声、低空间分辨率等特点而导致的热红外图像识别效果不佳问题,提出了一种港口目标热红外遥感图像特征提取与选择方法,实现了一定情况下港口目标的高精度分类。采用纹理、几何等29个特征,通过评估器选择最佳特征组合,并根据识别精度选择最佳分类器,能生成热红外图像港口目标22个最佳分类特征,且具有一定的鲁棒性。经过参数优化后的libSVM(一种支持向量机)分类器分类精度较高;白天图像比夜间图像分类精度更高;像素值、灰度直方图相关的一维和二维统计特征、局部二进制模式特征、边缘方向直方图特征等与灰度和纹理相关的特征对港口目标热红外图像识别影响较大。     

高分辨率遥感图像港口检测的复合线索视觉注意模型

为提高高分辨率光学遥感图像港口自动检测的准确性,常需综合多类线索并进行复杂的特征提取、融合与分类推理,从而带来较高的计算复杂度。为此,仿生人类视觉注意机制,提出了一种复合线索视觉注意模型,综合利用高分辨率光学遥感图像港口多尺度底层特征和高层知识线索,实现了港口检测特征自然融合与综合分类推理。该方法在提高检测效果的同时较好地控制了计算量的增长,避免了复杂特征的大范围区域提取,采用多步快速算法降低了整个算法的计算复杂度,实现了计算资源受限条件下港口的快速定位与检测。同时,由于能将有限计算资源快速聚焦于最可能含有港口目标的区域,大大提高了目标检测方法响应的实时性。来自不同卫星的高分辨率光学遥感图像实验结果,验证了提出方法的有效性。     

农作物叶片病害迁移学习分步识别方法

农作物病害的准确识别有助于提高农作物的产量与质量。针对作物病害图像训练样本数据量较少的情况,本文采用迁移学习方法结合分步识别模型对多种农作物病害种类进行了识别。将PlantVillage公开数据集中3种农作物的10类作物叶片图像作为训练样本,利用直接识别方法分别对VGG16和ResNet的原始模型和迁移学习模型进行训练,得到模型的分类结果;提出分步识别方法,将训练样本按作物种类和病害类型归类,分别进行模型训练并构建分步识别模型。试验结果表明：利用迁移学习方法能够在原始模型的基础上将识别精度提高20%以上;在其基础上引入分步识别方法并与直接识别方法对比,能够将VGG16和ResNet模型精度再分别提高14%和8%。本文提出的迁移学习分步识别方法能够实现在小样本训练数据情况下的作物病害准确识别,可为作物病害防治提供有效的技术支持。     

广义平差的概括模型

提出了广义平差的概括模型———附有条件的最小二乘配置模型。该概括模型不仅包括滤波和推估模型 ,扩充了原有的最小二乘配置模型 ,而且经典平差模型都是它的特例。     

测量平差模型误差对平差结果的影响

测量平差模型不仅包括函数模型还包括随机模型,因此要研究测量平差模型误差对平差结果的影响就要研究函数模型误差和随机模型误差二者同时的影响。本文以间接平差模型为例,随机模型误差、函数模型误差和随机模型误差三个层次研究了测量平差模型误差对平差结果影响的公式,论证了不同平差模型误差情况下的平差结果,并推导和论证了同时考虑函数模型误差和随机模型误差对平差结果影响的公式。     

基于胞腔复形的地质构造三维空间数据模型设计研究

本文以胞腔复形的三维空间实体形式化为理论指导,构建了胞腔复形理论的三维空间数据模型,描述了该数据模型的结构与具体实现细节,给出了针对该数据模型的基本拓扑查询操作,并以实例验证了该数据模型对线框模型、表面模型、实体模型、体元模型及混合维模型、非流形模型的表达能力。     

基于TIN的公路三维表面模型建立方法

公路三维表面模型是公路三维设计的基础,其关键是设计模型和地表模型的叠加运算。本文提出了一种基于TIN的地面模型和道路设计模型叠加算法,基本原理是把参考模型的边界多边形当作约束边界线插入操作模型,在保持参考模型拓扑关系不变的条件下对其进行局部LOP优化,然后删除位于参考模型边界线内的点和三角形。本文算法具有实现简单、速度快和运算稳定的特点,已成功应用在公路三维可视化设计中。     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

一种组合模型在卫星钟差长期预报中的应用研究

近年来,卫星钟差长期预报普遍采用灰色模型,该模型的预报精度虽较传统的二次多项式模型有所提高,但仍不理想。本文在其基础上提出了一种新的组合模型:首先利用灰色模型估计的残差建立二次多项式模型,预报以后历元的残差,然后和灰色模型的预报结果相加;并分析了利用不同历元个数的残差建模所得组合模型的精度,将组合模型与灰色模型、二次多项式模型的预报精度进行了比较。结果表明:组合模型相对于灰色模型的预报精度能提高一个数量级左右,验证了本文提出的组合模型的可行性和有效性。     

地质及巷道集成3维模型的研究与应用

针对目前地质和巷道独立建模给矿井灾害救援带来的问题,建立了基于面模型的多层3维地质与巷道集成模型,并结合可视化技术为救援决策提供可视化的技术支持。研究了复杂地质体的3维模型和巷道3维模型的关键技术,并给出了基于多层3维地质建模及基于巷道断面构建3维巷道模型的实现方法;最后结合3维巷道网络的弧-节点模型与地层岩性、节点相互关联的拓扑关系,实现了二者的集成建模。在此基础上,采用启发式路径搜索的A~*算法,实现了应急救援路线的智能快速选择。这种集3维地质模型、巷道模型为一体的可视化系统对于矿井的事故救援或定位事故发生地点具有很强的实用性。     

安卓智能手机的精密单点定位模型研究

针对当前智能手机的全球卫星导航系统(GNSS)原始数据质量不佳导致常规精密单点定位(PPP)模型无法有效利用以及缺少智能手机PPP模型测试分析资料等问题,该文以载波加钟差的改进精密单点定位模型为基础,扩展至相应的载波加钟速模型、UofC模型、无模糊度模型、载波二次差模型及星间差分模型,简述了各个模型的特点,并利用华为P10智能手机的GNSS原始数据,测试并分析了各个模型定位精度情况:星间差分PPP模型在短期内(10 min)定位精度最优,平面中误差在1.8 m左右,高程2.1 m左右;改进模型与载波加钟速模型定位精度相当,UofC模型精度稍差;无模糊度模型与载波二次差模型需在Kalman滤波过程中采用降权方式防止其发散,定位精度取决于前期历元的数据质量。     

时空数据模型的研究

分析了现有的时空数据模型,包括时间——空间立方体模型、序列快照模型、基态修正模型、时空复合模型、基于事件的时空模型、面向对象的时空模型和图谱模型等,对各种模型进行了比较和深入探讨。     

回归模型误差补偿半参数法中正则矩阵任意时的参数估计

用试验观测数据建立的回归拟合模型不可避免地存在模型误差,将模型误差视为非参数分量列入回归模型的半参数模型是一种重要的回归模型.本文利用补偿最小二乘原理,导出了顾及预测点的半参数回归模型参数及模型误差的估计量,并对估计量进行精度评定,给出了估计量及精度评定的相应公式.在理论分析的基础上,得出了只要正则矩阵R的选取使法方程...