加权和不加权TLS方法及其在不等精度坐标变换中的应用

以重合点坐标独立但不等精度的三维坐标变换问题为基础,采用不加权和加权的TLS方法进行解算。模拟算例表明,未加权的简单TLS方法与基于残差的LS方法的估计结果一致。在加权方法中,按行分块独立的WTLS方法能达到最大似然估计精度,而EWTLS方法由于未考虑元素间的相关性,估计精度略低。     

顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合

为了克服现有SRTM和ASTER各自缺陷,提升公共DEM精度,本文提出了一种顾及地形坡度的SRTM和ASTER加权融合方法。首先对两种DEM进行地理配准;然后计算不同坡度等级下SRTM和ASTER的高程误差,并得到DEM融合权重;最后采用加权平均法对SRTM和ASTER进行融合。高精度控制点的检验表明：融合后DEM精度有明显提高,相比于原始SRTM和ASTER高程误差,标准差分别降低了5.65 m和1.20 m。     

困难地区InSAR技术和加权融合的DEM生成

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有全天时全天候的特点,可以大范围、快速、高效地提取DEM。即使在常年被云雾覆盖、降雨频繁的热带雨林地区,InSAR技术也能正常生成DEM。本文利用InSAR生成了研究区的DEM,验证了该方法的可行性。由于研究区植被茂密且有大面积的水域沼泽,导致InSAR处理过程中存在低相干和部分失相干现象,极易造成基于InSAR技术生成的DEM存在错误和空洞。针对这一问题,提出了像素级的以相干依据作为加权函数的融合方法,将SRTM DEM和AW3D30 DEM作为外源数据与InSAR DEM进行融合,解决了基于InSAR技术生成DEM存在错误和空洞的问题,保证了DEM的完整性。     

基于点序列和要素加权法的地图匹配算法

浮动车数据(Floating Car Data,FCD)已广泛应用于城市规划、智能交通系统中,其中地图匹配一直以来都是浮动车数据应用的技术难点。本文在已有地图匹配算法的基础上,提出了基于点序列和要素加权法的地图匹配模型,不仅考虑了当前GPS点的信息,同时也考虑了GPS数据的历史信息和道路网的拓扑结构,从空间关系上分析车辆行驶轨迹和道路的相似性。作者通过上海市出租车轨迹数据对算法进行验证,结果表明:该匹配模型解决了已有地图匹配算法的一些弊端,并且提高了地图匹配的精度,具有高效、实用的特点。     

基于GIS和加权信息量的临湘市地质灾害易发性评价

以湖南省临湘市为研究区,选取坡度、坡向、坡高、归一化植被指数、工程地质岩组、地质构造、土地利用和降雨量8个评价因子,应用加权信息量模型,通过GIS空间分析开展研究区易发性评价研究。将临湘市划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区4个地质灾害易发等级,分别占研究区总面积的4.28%、32.26%、51.73%、11.74%。评价结果与实际灾害发生情况较吻合,可靠性较高,为临湘市地质灾害防治提供了参考依据。     

遥感图像蚁群算法和加权图像到类距离检索法

遥感图像检索目的是从遥感图像库中寻找出与查询图像相关的图像,但在检索过程中一般只考虑查询图像与待检索图像的相似度,通常忽略了遥感图像库中图像之间的语义相似度.针对该问题,本文提出一种基于蚁群算法和改进的加权图像到类距离的遥感图像检索算法.首先利用信息素浓度描述遥感图像库中图像之间的语义相似度,然后采用蚁群算法更新信息素浓度,最后在检索过程中,充分利用图像之间的语义相似度,提升遥感图像检索性能.此外,还改进了一种加权图像到类距离,用于提高度量查询图像与待检索图像间的相似度准确性,从而进一步提升检索性能.在两个公开的遥感图像数据集(UCMD和PatternNet)上的试验结果表明,本文方法能够取得比现有方法更好的检索结果.     

联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析

针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform, WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示：WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、 0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性.     

SA R影像和光学影像梯度方向加权的快速匹配方法

针对SAR影像与光学影像之间存在显著的非线性灰度差异导致影像匹配困难的问题,本文提出了一种基于影像结构特性的快速匹配方法(SAR-to-optical fast matching algorithm,SOFM).传统基于影像灰度的匹配方法一般难以抵抗影像间的非线性灰度差异,而影像中的几何结构和形状特征在不同类型的影像之间较为稳定,因此本文综合利用影像的梯度幅值和梯度方向信息构建出一种能够有效表达影像结构的特征描述符—角度加权方向梯度(angular weighted orientated gradients,AWOG),随后基于模板匹配的策略,选择描述符之间的差值的平方和(sum of squared difference,SSD)建立用于匹配的相似性测度,并给出了在频率域中表达的影像匹配函数.基于SOFM方法建立了一套完整的影像匹配流程,随后选择多组影像进行匹配试验,结果表明,本文方法能够有效抵抗SAR影像与光学影像之间的非线性灰度差异,并且在匹配性能和匹配精度等方面都优于经典的基于影像灰度的匹配方法以及其他基于影像结构特性的匹配方法.     

加权灰色预测模型及其计算实现

鉴于GM（1，1）灰色预测模型中背景值取值方法的不足，引入背景值最佳生成系数，得到新的背景值计算式，从而将GM（1，1）预测模型扩展为加权灰色预测模型－－PGM（1，1）预测模型；并对PGM（1，1）预测模型中的最佳生成系数p及灰参数的估计计算进行了详细论述，应用迭代法来确定要应的数值。实例表明，此方法的拟合精度和预测效果均优于GM（1，1）模型。     

向量的加权平均值及其应用

首先给出向量的加权平均值的定义,然后证明一组独立向量的加权平均值等于其最小二乘估值.最后,探讨向量的加权平均值在测量数据处理和GPS定位中的应用.     

斜轴参指数函数平均加权法

本文根据野外测定的地貌特征点连成的地性线所内插出的等高点,以及等高线的四个特性和地面坡度,提出了一种用于机助制图中绘制等高线的函数式。     

地理加权回归分析技术综述

空间数据关系中的异质性或非平稳性特征是近期空间统计或相关应用领域的研究热点之一,而局部空间统计分析技术的提出与发展是其关键环节。地理加权回归分析技术(geographically weighted regression,GWR)通过关于位置的局部加权回归分析模型求解,以随着空间位置不同而变化的参数估计结果,量化反映空间数据关系中的异质性或非平稳性特征。GWR技术已在众多领域内广泛应用,逐渐成为重要的空间关系异质性建模工具之一。针对GWR模型解算、结果解读、模型检验等基础技术环节进行了系统总结,分别分析回顾了其对应的相关研究进展以及应用过程中存在的问题。同时,系统梳理了近年来GWR技术的主要拓展与延伸,重点阐述了其在采用灵活的距离度量选择、参数的多尺度估计以及时空数据建模方面的GWR技术扩展研究。此外,还简要介绍了现有的主要GWR技术软件工具,以期为读者和用户提供相对全面的GWR技术信息参考与知识总结。     

基于密度的加权K-Means算法

K-Means算法是比较流行的局域聚类算法,但由于其存在需要输入聚类数目以及对初始聚类中心敏感等缺陷,本文提出了一种基于密度的加权K-Means聚类算法来初始化聚类中心。该算法定义了点的密度函数和聚类中心函数,通过一定评价函数获取聚类中心。该方法获取的聚类中心不仅周围密度比较大,而且各个聚类中心之间相关性比较小,从而有效的减少了聚类时间,提高算法效率。     

联合云量自动评估和加权支持向量机的Landsat图像云检测

针对ACCA（云量自动评估）算法难以检测Landsat图像中的半透明云问题,提出了一种ACCA和WSVM（加权支持向量机）相结合的云检测算法．首先根据云在不同波段中的大气辐射特点,结合Landsat ETM+图像数据的光谱特性,利用ACCA算法将图像像元初步分成云像元、非云像元和待定像元,再以云的光谱特性构造特征向量,利用WSVM算法进行待定像元的云层检测,最终获得全部图像的云检测结果．仿真实验结果表明,该方法既具有ACCA算法的云检测优势,还对ACCA算法难以识别的半透明云有很好的检测效果．     

基于自适应中心加权中值和Goldstein的InSAR干涉图强噪声滤波方法

针对现有的滤波方法在处理强噪声干涉图时的不足,提出一种基于自适应中心加权中值和Goldstein的两步干涉图滤波方法。试验结果表明,构造的针对强噪声干涉图的两步滤波法在滤除噪音的同时,可以很好地保存干涉图的条纹信息。与经典的Goldstein方法相比,新方法的滤波效果可以提高22.4%和43.6%。     

基于反距离加权和克里格插值的S-A多重分形滤波对比研究

本文以铜陵矿集区土壤Cu元素含量数据为例,对比研究反距离加权插值法和克里格插值法对S-A多重分形滤波的影响。与单纯的反距离加权插值和克里格插值结果相比,无论是基于反距离加权插值还是克里格插值,多重分形滤波(S-A)方法分解得到的铜陵矿集区Cu元素异常场对已知Cu矿田的指示均更加准确。基于克里格插值结果的异常场相比于基于反距离加权插值结果的异常场,具有更好的异常识别效果,与铜陵矿集区已知Cu矿床分布的空间相关性更加显著,具有矿田尺度的成矿预测价值。     

利用无人机影像和广义迭代重加权最小二乘法的三维重建

为了提高基于无人机影像重建三维场景的效率,提出了应用广义迭代重加权最小二乘法的全局式三维重建方法。首先,介绍了广义迭代重加权最小二乘法的基本思想和具体步骤;接着,将全局旋转矩阵的求解转化为李代数中旋转向量的求解问题,利用结合范数优化和迭代重加权最小二乘的方法求出全局旋转最优解;然后,根据极线几何约束条件,解算相机在全局坐标系下的相对平移方向向量,在广义迭代重加权最小二乘架构下,利用二次规划法求出相机全局位置最优解;最后,对影像位姿参数和重构三维点进行光束法平差优化。实验结果表明该方法在提高重建效率的同时,能够更真实地恢复场景的几何形态。     

基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型

针对单目视觉惯性定位系统在复杂环境和相机高动态条件下的实时性和高精度的需求,提出了一种基于加权预积分和快速初始化的惯性辅助单目前端模型Improved_VIO。首先同步视觉和惯性测量数据,建立高精度的IMU加权预积分模型,为联合初始化和视觉跟踪模型提供帧间运动约束;然后构建视觉惯性融合状态向量,建立联合初始化模型,实现视觉惯性松耦合的快速联合初始化;最后在IMU加权预积分和快速初始化方法的基础上,建立一套惯性辅助的视觉跟踪模型,从而有效提高系统定位精度。在EuRoC数据集上的试验结果表明,与传统视觉惯性定位前端模型相比,本文的前端模型提升了单目视觉惯性定位的精度与实时性,初始化时间缩短至10 s内,定位精度提高了约30%。     

融合地理探测器和地理加权回归的太原市建设用地变化因素研究

准确地识别城市化进程中建设用地的变化情况及其背后的驱动力,对城市后续的可持续发展具有重要意义。本文首先以2000—2020年遥感影像为基础,对太原市建设用地空间分布变化进行研究,然后结合地理探测器模型和地理加权回归模型,对研究区建设用地的空间分布影响驱动力因子进行研究,得到以下结论:除政策因素外,现有的城市建设用地空间分布变化还受到高程、交通、GDP、人口等因素的显著作用。太原市城市建设用地变化的布局不单是GDP变化、人口变化、海拔高度、公路网密度4个显著性因子均匀、独立、直接作用的结果,而是具有空间异质性的各因子两两交互作用后增效的产物。本文成果有望为城市建设用地驱动力研究提供一种新思路。