基于组件GIS的核勘查数据处理的关键问题

摘要：在核地球物理勘查中,对获取的核地球物理数据进行处理很重要。介绍了采用组件GIS技术-MapObjects控件来对核地球物理数据进行处理。研究了核地球物理数据处理中的几个关键问题：数据网格化,shape文件的形成和点数据图层分级显示。     

基于核密度估计的点群密度制图应用研究

随着信息技术的发展,点状专题数据激增,需要突破传统制图方法的表达局限,利用海量点群数据对专题信息进行快速、直观、综合的制图表达。文中以南京市银行的ATM网点数据以及全国KTV营业点分布为制图数据源,探讨了点群数据核密度估计图以及三维核密度曲面图的制作方法,并对其中的关键技术作了深入的研究。研究表明,基于核密度估计的网点密度制图方法,消除了边界分隔对密度计算精度的影响,能更好反映点群数据的空间分布密度、区域差异、动态变化等特征,具备更丰富的表现力。     

两种改进Stokes函数在中国近海大地水准面中的应用

基于移去计算恢复技术(RCR),结合中国近海区域Sandwell测高重力数据,分析了VK和FEO核函数不同阶数条件下,球冠半径大小对残余大地水准面结果的影响。结果表明,在本测试区域,当核函数阶数较大时(P=L=90和P=L=120),球冠半径的增加对残余大地水准面的影响不显著。综合低阶核函数和较高阶核函数的计算结果,球冠半径为3°是一个较优参数。利用GPS水准数据对计算结果进行检核表明,采用改进的椭球核函数比球面核函数计算精度可以提高1.5cm。     

新几何光学核的验证以及用核驱动模型反演地表反照率(之二)

基于核驱动模型的AMBRALS程序将用于提供MODIS的反照率和二向反射产品;该文提出一个新的几何光学核-LiTransit核,用以取代目前AMBRALS运行程序中的LiSparseR核。当植被及阴蔚总面积在视场中比例接近于;时,新核由LiSparseR核向LiDens。核自然诫。因而新核兼有公Sparse·核面LiDense核的优点,比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理。对于29组地面观测数据的反演试验表明;LiTrarisit核有与LiSparse核相当的数据拟合能力,,外推到大的天顶角时有.ense核的稳定性;与LiSparseR核比较,RossThick-LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势。用NOAA AVHRR多时相数据反演的结果,也表明RossThick-LiTransit组合在反演甲更为稳定。     

新几何光学核的验证以及用核驱动模型反演地表反照率(之一)

基于核驱动模型的AMBRALS程序将用于提供MODIS的反照率和二向反射产品.该文提出一个新的几何光学核-LiTransit核,用以取代目前AMBRALS运行程序中的LiSparseR核.当植被及阴影总面积在视场中比例接近于1时,新核由LiSparse核向LiDense核自然过渡.因而新核兼有LiSparse核向LiDense核的优点,比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理.对于29组地面观测数据的反演试验表明LiTransit核有与LiSparse核相当的数据拟合能力,外推到大的天顶角时有LiDense核的稳定性;与LiSparseR核比较,RossThick-LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势.用NOAAAVHRR多时相数据反演的结果,也表明RossThick-LiTransit组合在反演中更为稳定.     

应用重力场模型GL1500E和LLR天平动参数估算月核大小及其组成

针对月核大小及密度估计问题,利用高分辨率重力场模型GL1500E的二阶位系数和LLR(lunar laser ranging)天平动参数,考虑月核分层为外核和内核的情况,结合非线性粒子群优化算法,对月核大小和组成进行了估计。大批量的统计结果表明,大概率分布的外核半径rc1约为469 km,内核半径rc2约为303 km,外核密度ρc1约为4613 kg/m3,内核密度ρc2约为7004 kg/m3,月幔密度ρm约为3340 kg/m3。月幔密度非常接近地质研究结果3360 kg/m3,内外核半径与近期其他研究结果相近,估算的月核大小与密度组成具有一定的参考价值。若月核由纯铁和硫化亚铁组成,则研究表明,内核大部分由纯铁组成,外核大部分由硫化亚铁组成。     

基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测。预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563%,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性。     

结合KPCA和分形维提取高光谱遥感影像特征的方法

本文将KPCA和分形维有机结合,进行高光谱影像特征提取,实现优势互补:选择合适的核函数和分形维计算方法,设计了3种组合算法,优化了特征提取效果,并对AVIRIS实验结果进行了分析评价,结果显示在相同条件下,SVM的分类精度要高于其他分类算法,KPCA+Fractal特征提取更有利于地物的分类识别。     

基于灰狼算法和支持向量回归机的非线性沉降变形预测方法

针对常规支持向量机预测模型在变形数据处理预测中的不足,本文提出了一种基于改进灰狼算法的支持向量回归模型。重新定义了灰狼算法中的收敛因子,并引入多项式变异算子,使得算法在收敛方面得到改善;将具有局部特征的柯西核函数和具有全局特征的多项式核函数进行组合,以此来综合核函数的两种不同特性,提高预测数据集的整体精度。采用基坑监测项目数据对模型预测能力进行实验,并与其他模型进行对比分析。结果表明,本文模型对结构变形发展演化的非线性特征拟合精度更高,可以应用到时间序列变化的数据预测处理。     

新几何光学核驱动BRDF模型反演地表反照率的算法

MODIS的反照率和二向反射产品由基于核驱动模型的AMBRALS程序提供。目前 AMBRALS算法系统中所用的描述几何光学散射的核为LiSparseR核。新提出的一个几何光学核－LiTransit核兼有LiSparse核向LiDense核过渡的优点，比LiSparseR核更符合几何光学模型的基本原理。验证结果表明：与LiSparseR核比较，RossThick-LiTransit的核组合更能反映直入扇出反照率随太阳天顶角变化的趋势。因此在下一代的AMBRALS算法系统中，将用新的LiTransit核取代LiSparseR核。目前AMBRALS算法系统为了快速处理每天大量的数据，用多项式拟合核的半球积分。因此，为了替换LiSparseR核时，同时又不影响整个算法的系统性，本文研究了LiTransit核的多项式拟合。结果表明：拟合的多项式与核半球积分的相关性很好。     

PSO-RBF应用于航空和卫星遥感影像的纹理分类

粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,将核函数参数选取问题转换为优化问题,用PSO来进行处理,并将PSO与RBF联合(PSO-RBF)应用于航空和卫星遥感影像的纹理分类,实验结果验证了此方法的有效性。     

A support vector machine classifier based on a new kernel function model for hyperspectral data

The kernel function is a key factor to determine the performance of a support vector machine (SVM) classifier. Choosing and constructing appropriate kernel function models has been a hot topic in SVM studies. But so far, its implementation can only rely on the experience and the specific sample characteristics without a unified pattern. Thus, this article explored the related theories and research findings of kernel functions, analyzed the classification characteristics of EO-1 Hyperion hyperspectral imagery, and combined a polynomial kernel function with a radial basis kernel function to form a new kernel function model (PRBF). Then, a hyperspectral remote sensing imagery classifier was constructed based on the PRBF model, and a genetic algorithm (GA) was used to optimize the SVM parameters. On the basis of theoretical analysis, this article completed object classification experiments on the Hyperion hyperspectral imagery of experimental areas and verified the high classification accuracy of the model. The experimental results show that the effect of hyperspectral image classification based on this PRBF model is apparently better than the model established by a single global or local kernel function and thus can greatly improve the accuracy of object identification and classification. The highest overall classification accuracy and kappa coefficient reached 93.246% and 0.907, respectively, in all experiments.     

高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法易导致信息丢失和失真的特点,在最小噪声分离(MNF)变换的基础上,引入核方法,提出核最小噪声分离(KMNF)变换高光谱影像非线性特征提取方法。Cuprite矿区AVIRIS数据实验结果表明,样本个数对KMNF特征提取的结果影响很小,较少的样本即可达到较多样本时特征提取的效果;KMNF特征提取体现了高光谱影像的非线性特征,KMNF特征提取后的影像可获得优于MNF特征提取的端元提取效果。     

利用小波核最小噪声分离进行高光谱影像SVM分类

针对高光谱遥感影像线性特征提取方法在一定程度上会降低地物类别的可分性问题,在最小噪声分离变换基础上引入核方法,以小波核函数代替传统核函数,并将新型核最小噪声分离方法与支持向量机方法相结合,对高光谱影像数据进行分类。实验结果表明,基于小波核最小噪声分离变换的方法适合于高光谱遥感影像的非线性特征,将其应用于HYDICE系统与AVIRIS系统所获得的实验数据集,与对照算法相比,总体分类精度可提高3%~9%。     

变窗宽核加权估计下的变形趋势拟合方法

变形监测数据处理的方法有很多,但这些方法对数据量及数据的采集方式有特定的要求,或者计算过程复杂。针对这些问题,提出了基于变窗宽核加权估计的变形趋势拟合方法,即先用较大窗宽的核加权估计去拟合变形的整体趋势,再用较小窗宽的核加权估计去拟合残余变形量——局部趋势。并针对这一新方法,提出了一种新的窗宽计算方法,即时序间隔标准差窗宽。以某大坝某一监测点32期的高程变形拟合为例,比较了不同的窗宽以及不同变窗宽组合的核加权拟合效果。结果表明,采用时序间隔标准差窗宽的核加权拟合比经验窗宽的拟合精度高;而基于变窗宽的核加权拟合比前两者精度更高。     

利用Meanshift进行道路提取

介绍了基于Meanshift算法的小比例尺航空影像道路提取方法。通过估计给定的中心点附近概率密度提取道路中心点,并利用核函数的影子函数使得其搜索过程沿着概率密度分布的梯度方向前进,加快收敛速度。分别从基于矢量信息进行自动提取和给定少量初值自动跟踪两个层次讨论了该方法的实用性,并用实验证明了该方法的有效性。     

高维数据非参数密度估计的低维流形代表点法

非参数核方法由于采用统一的度量标准,在大数据中利用高维样本数据学习时容易遭遇维数灾难问题.挖掘高维空间中的低维几何特性,有助于揭示数据分布的流形结构,进而利用有限样本的高维数据在低维子空间逼近数据的真实分布.基于此,提出一种新的高维数据密度非参数估计的低维流形代表点法,通过从高维空间中挖掘数据分布的几何结构来估计密度....     

滑动聚束模式SAR影像干涉处理方法

合成孔径雷达聚焦成像时,因地球旋转和传感器姿态控制误差而产生的非零多普勒中心在聚焦影像方位线中引入了线性相位,因此在干涉处理时方位线不能作为基带信号进行重采样。为了确保相位信息在重采样过程中不出现损失,一般采用内插核调制的方法完成方位线重采样。滑动聚束模式影像因成像的特殊性,聚焦影像的多普勒中心分布更加复杂,其方位线为时变信号。分析了滑动聚束模式影像点目标的多普勒历程,多普勒中心在方位线的变化规律,时变信号的内插方法,并通过模拟实验验证非零多普勒中心对内插精度的影响,最后对DORIS软件重采样环节进行改进,即采用新的多普勒中心表达式对内插核进行调制完成影像重采样,实现TerraSAR-X卫星滑动聚束模式影像的干涉处理。     

Analytical collocation with kernel functions

T. Krarup proposed the use of collocation with kernel functions for the approximation of a potential function on the earth surface as well as in local regions of a sphere. Starting from the smoothing criterion of the least norm of the horizontal gradients on a sphere, a neighbourhood criterion was derived taking into account smoothness as well as stability properties of the series evaluation. It is finally shown how to choose the kernel functions in order to obtain a smooth interpolation function at the surface of the earth.