附加约束条件的模糊度函数法及其在GPS相位差分动态定位中的应用

在分析动态定位模式下的Ｋａｌｍａｎ滤波法和模糊度函法各自局限性的基础上，提出了一种充分利用所有观测值信息的新方法－附加约束条件的模糊度函数法，对法对ＧＰＳ动态定位实测数据的处理表明：在一般的地面车辆动态噪声水平上，只要有三颗卫星保持锁相，则可完全修复周跳并确定出运动天线的位置，实例验证了该法的有效性。     

附加约束条件的模糊度函数法及其在GPS相位差分动态定位中的应用

在分析动态定位模式下的Ｋａｌｍａｎ滤波法和模糊度函数法各自局限性的基础上，提出了一种充分利用所有观测值信息的新方法─—附加约束条件的模糊度函数法。该法对ＧＰＳ动态定位实测数据的处理表明：在一般的地面车辆动态噪声水平上，只要有三颗卫星保持锁相，则可完全修复周跳并确定出运动天线的位置。实例验证了该法的有效性。     

GPS动态测量连续周跳检验

本文针对ＧＰＳ动态测量中经常出现的连续周跳,提出了一种新的连续周跳的检验方法。该方法在理论上是最优的,与Ｋａｌｍａｎ滤波平行操作,能够实行处理周跳引起的偏差;而且,在偏差估计的同时,兼顾后续偏差检验,因而可利用尽可能多的观测历元信息来获取精度较高的偏差估值。实例计算表明,该方法在应用中是很有效的。     

动态测量问题数据处理的一个快速滤波算法

基于动态测量问题的统一状态模型,提出了一个快速高效、稳定性高的Ｋａｌｍａｎ滤波算法,燕通过理论分析及数学算例比较了其优越性。     

GPS/INS组合导航系统抗差滤波器设计

常规Ｋａｌｍａｎ滤波器已经广泛用于ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统,其中假设系统动态模型和噪声统计特性是精确已知的。事实上,这种假设是不符合实际情况的。在组合导航系统中,惯性测量器件的质量不稳定,ＧＰＳ测量误差受外界环境的影响,因而对组合导航系统进行抗差设计是十分必要的。本文利用对策论设计了能使不确定噪声下性能最好的极小极大抗差滤波器,并将其应用到ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中。考虑一个ＩＯ状态的ＧＰＳ／     

实时动态载波相位差分GPS的实现

本文简要地介绍了实时动态载波相位差分ＧＰＳ（ＧＰＳＲＴＫ）的原理及其组成，并着重论述了在实施ＧＰＳＲＴＫ测量时应注意的一些具体问题。     

实时动态载波相位差分GPS的实现

本文简要地介绍了实时动态载波相位差分ＧＰＳ（ＧＰＳ ＲＴＫ）的原理及其组成，并着重论述了在实施ＧＰＳ ＲＴＫ测量时应注意的一些具体问题。     

实时GPS测量在公路放样中的应用研究

本文就利用ＧＰＳ－ＲＴＫ（实时动态测量）进行公路中线放样测量这一技术,提出了放样的基本思路及数据处理方法,并对我院的实际开发情况作了详细的介绍。     

卡尔曼滤波可靠性分析及其在动态GPS定位中的应用

从预测残差入手，通过假设检验，给出了卡尔曼滤波内外可行性量度，并将其和模型偏差分离估计递推公式引入ＧＰＳ动态定位之中。通过对ＷＡＤＧＰＳ用户站的动态数据处理得到了一些结论。     

卡尔曼滤波可靠性分析及其在动态GPS定位中的应用

从预测残差入手，通过假设检验，给出了卡尔曼滤波内外可靠性量度，并将其和模型偏差分离估计递推公式引入ＧＰＳ动态定位之中。通过对ＷＡＤＧＰＳ用户站的动态数据处理得到了一些结论。     

用于遥感图像纹理分析的子空间法与纹理变换法

本文着重探讨了纹理特征引入遥感图像分析所面临的二个问题—冗余特征压缩与纹理分割。针对第一个问题,本文利用了与传统方法迥然不同的子空间法,该法与马氏距离法比较得出,无论是效率还是精度,子空间法均优于马氏最小距离法。针对第二个问题,本文在前人工作的基础上,提出了纹理能量变换法,实验结果表明,该法用于纹理分割是可行的。     

合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究

纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类, 关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较 大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在 纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹 理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践 证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。     

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。     

Object-based classification with features extracted by a semi-automatic feature extraction algorithm – SEaTH

Object-based image analysis (OBIA) uses object features (or attributes) that relateto the pixels contained by the image object to assist in image classification. These object features include spectral, shape, texture and context features. With hundreds of available features, the identification of those that can improve separability between classes is critical for OBIA. The Separability and Thresholds (SEaTH) algorithm calculates the SEaTH of object–classes for the given features. The SEaTH algorithm avoids time-consuming trial-and-error practice for seeking important features and thresholds. This article tests the SEaTH algorithm on Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) imagery in a heterogeneous landscape with multiple land cover classes. The results suggest SEaTH is a strong alternative to other automated approaches, yielding an agreement of 79% with reference data. In comparison, an object-based nearest neighbour classifier yielded 66% agreement and a pixel-based maximum likelihood classifier yielded 69% agreement.     

变差函数和神经网络结合的遥感影像分类方法研究

提出利用地统计学变差函数对遥感影像纹理信息进行提取，将变差函数得到的纹理信息与光谱信息相结合，运用神经网络进行分类的遥感影像分类方法。将该分类方法应用于试验区，并与最大似然法的分类结果进行对比分析，结果表明，该方法具有较高的分类精度。     

影象纹理的多尺度分析

按照２ＤＧａｂｏｒ函数的特点和视觉机制，提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数，然后基于纹理检测器和新近发展的小波多尺度分解理论，提出了影象纹理的多尺度分析方法，并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论，建立了对多尺度纹理特征的融合方法。这一多尺度纹理分析方法在介于空间域和付里叶域之间，为纹理分析提供了一个层次性的分析框架，能够检测不同尺度的纹理信息并与视觉纹理处理机制相一致，有效地提高了纹理的识别能力。     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

运用多尺度图像纹理进行城市扩展变化检测

 应用遥感数据检测城市扩展变化时，单纯基于光谱信息的变化检测法很难取得理想效果。本文将多尺度的纹理与光谱信息结合应用于变化检测，并评价其在检测城市扩展变化中的性能。变化检测采用分类后比较法。研究表明，如果纹理尺度与数据组合合适，与单纯基于光谱信息的检测结果相比，纹理特征与光谱特征结合的变化检测精度显著提高，而多尺度纹理辅助变化检测得到的检测精度最高。研究还发现，纹理辅助变化检测在某些地物类别的边缘会产生假变化信息。     

纹理周期性和相似性度量研究

本文基于空间统计学提出了新的纹理周期性和相似性度量。实验表明,用纹理的周期值、周期性成分所占比例、周期性成分所占比例的变化率以及周期复杂度等多个参数可以提供较多的纹理周期性信息。虽然对周期性纹理分析,室穴模型是一个合适的选择,但该模型的实际拟合还存在一些困难。     

An Improved Hierarchical Segmentation Method for Remote Sensing Images

This paper presents an inversed quad tree merging method for hierarchical high-resolution remote sensing image segmentation, in which bottom-up approaches of region based merge techniques are chained. The image segmentation process is mainly composed of three sections: grouping pixels to form image object/region primitives in imagery using inversed quad tree, initializing neighbor list and region feature variables and then hierarchical clustering neighboring regions. This segmentation algorithm has been tested on the QuickBird images and been evaluated and it exhibits good efficiency over initialization of neighbor list for quad tree node/region primitives. This paper also provides a brief proof of the good efficiency of a sorted merge list which can be viewed as an alternative for dither matrix to randomly distribute region merging pairs which is adopted in e-Cognition.