基于协克立金方法的遥感图像融合

 协克立金方法是一种多元最优无偏的线性估值方法，已被广泛应用于许多领域。本文将协克立金方法应用于遥感图像的融合中，并与经典的基于主成分分析方法的融合结果进行定性和定量比较和分析。首先，通过计算实验变异函数，进行变异函数理论模型拟合； 然后，运用3种不同协克立金方法对较低分辨率的多光谱图像和较高分辨率的全色图像进行融合。实验结果表明： 基于简单协克立金方法融合的图像空间分辨率最好； 普通协克立金方法融合的图像光谱保真性最好； 标准化的协克立金方法融合的效果介于两者之间。     

地统计学方法研究与应用——以甘肃省为例

以甘肃省53个气象台站多年平均降水量和蒸发量为研究对象,运用地统计学分析方法,通过比较分析,分别采用指数模型和球状模型对降水量和蒸发量的半变异函数进行了拟合,并且应用克立格插值生成了年降水量与蒸发量的空间分布图,直观分析了研究对象的空间变异规律。     

多源卫星遥感的湖南矿山违法开采时空变化

近年来不合理的开发利用矿产资源一直是备受关注的问题,对违法开采矿产资源的时空分布特征研究显得尤为重要.为解决大范围矿产资源违法开采信息获取难、精度低,数据零散、缺乏长时序的问题,本文提出了基于多源卫星遥感数据与克立金数据分析相结合的矿山违法开采时空分布特征研究方法.首先以湖南省为研究区域,采用2010年—2017年多时...     

顾及多因素影响的自适应反距离加权插值方法

空间插值算法旨在利用离散的观测点测量数据估算同一区域中未采样点的估计值,进而生成连续的空间表面模型。为了获得高精度的缺失数据估计值和高分辨率空间表面模型,提出了一种顾及多因素影响的自适应反距离加权插值算法(adaptive cluster gradient inverse-distance weighting,ACGIDW)。该算法以气象数据为例,顾及复杂地形因素、经纬度和高程对空间插值的影响,并根据采样点的空间分布模式对反距离加权算法中的距离衰减参数α进行自适应调整,提高了空间插值算法的精度和自适应性。采用两组实际气温和降水数据,运用交叉验证模型,对ACGIDW方法、其他反距离加权方法、普通克立金方法进行实验对比分析,验证了ACGIDW方法的优越性和可行性。     

改进的修正预测法预报电离层

利用自回归移动平均ARMA模型的线性最小方差预测法预报电离层存在的主要问题是极值点处预测误差较大。通过对模型阶数上限及定阶准则的选取进行实验分析,确定了合适的模型阶数并建立了相应模型。修正预测法可利用新信息对线性最小方差预测法的预测结果进行修正。这是一种短期预报方法,每次向前预测一步即2 h,但结果并不理想。考虑到电离层变化的周期性,为了进一步减小极值点处预测误差,提出了改进的修正预测法。实验表明,改进的修正预测法预测结果与原始值符合较好。     

GPS地壳形变和前兆信息与地震预测

地震预测仍然是一个世界性的难题,至今没有找到一种行之有效的地震预测方法。本文首先从地震预测的角度出发,探讨了GPS地壳形变监测在地震研究中所起的作用,并对其未来进行了展望。其次利用江苏省的前兆数据进行了地震预测尝试,尝试结果表明,地震预测效果良好。     

利用多项式拟合预测残差修正法估算周跳值

本文针对多项式法探测周跳的问题,从理论上分析了多项式拟合的预测误差,认为预测模型系数的不准确使得预报残差中含有模型预测残差,并提出一种估算模型预测残差的办法。进一步提出了一种较精确的计算周跳的方法——预测残差修正法,最后用实际数据进行了验算,证明该方法有效。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。     

一种融合动态预测的感知哈希目标跟踪算法

为实现静态背景下的目标跟踪,采取基于DTC的感知哈希生成算法提取目标感知哈希摘要,比较汉明距离实现模板匹配。针对跟踪效率不足的问题,提出了一种范围与方位融合预测策略,其中范围预测是预测目标出现的范围,缩小模板搜索区域;方位预测在范围预测的基础上寻找一条便捷的搜索路线,将已跟踪得到的坐标要素简化为单一的方位角要素,结合预测模型预测目标方位,挖掘出一种模板匹配终止条件,在适当的深度终止窗口遍历。试验结果证明,范围预测对跟踪效率提升明显,预测范围缩小n倍时算法效率提升约n²倍,方位预测可在范围预测的基础上提升约16%的效率。     

基于误差补偿预测树的多光谱遥感图像无损压缩方法

预测树方法是一种有效的无损多光谱图像压缩技术,将自适应线性预测方法与传统预测树方法相结合,提出了一种多光谱遥感图像的误差补偿预测树压缩方法。该方法利用多光谱图像谱间的局部统计冗余和结构冗余建立自适应预测器,对传统预测树方法产生的误差进行补偿,从而进一步减少了多光谱图像的数据量;并且利用多光谱图像的局部平稳特性对算法进行了简化。实验结果表明,该方法得到的压缩比与原始预测树方法相比有明显提高,同时算法简化后可以使计算复杂度大幅度降低。     

开采沉陷时序预测技术

叙述了时间序列分析的基本理论，分析了矿山开采沉陷观测数据的特点，提出了基于时间序列分析的开采沉陷预计技术，建立了开采沉陷的时序预计模型。用该模型可以对采动地表移动变形进行预测，预测结果分析表明用时间序列分析的方法能够很好的解决开采沉陷的动态预测问题。地表移动变形的相对预测误差在5％左右，与传统的预测方法相比，预测精度可以提高5％－15％，最后还提出了这一预测方法所存在的问题和今后的解决办法。     

改进的灰色模型在高铁沉降预测中的应用

针对目前灰色模型在高速铁路沉降预测中存在的不足之处,该文提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并结合实例,验证了改进灰色模型在高速铁路沉降预测中的可行性,为今后高速铁路的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

基于灰色-马尔柯夫链预测模型的耕地需求量预测研究

讨论了耕地总量预测的方法，在分析现有耕地预测方法的基础上，针对灰色GM(1，1)预测与马尔柯夫链预测的优点和不足，提出了基于灰色一马尔柯夫链的耕地需求量预测模型，并以湖北省耕地需求量为例，时该模型进行了实例验证和应用。     

改进的修正预测法预报电离层

利用自回归移动平均ARMA模型的线性最小方差预测法预报电高层存在的主要问题是极值点处预测误差较大.通过对模型阶数上限及定阶准则的选取进行实验分析,确定了合适的模型阶数并建立了相应模型.修正预测法可利用新信息对线性最小方差预测法的预测结果进行修正.这是一种短期预报方法,每次向前预测一步即2 h,但结果并不理想.考虑到电离...     

不同采样与插值方法的DEM质量分析

通过编程实现数字高程模型DEM数据采集的随机采样、规则采样和成层随机采样的3种算法;再对某一地区的格网大小为30 m×30 m的栅格格式的高程数据进行采样,使用克立金法(Kriging)、样条函数法(Spline)和距离倒数加权法(Inverse Distance Weighted)3种插值方法分别对采样数据进行插值;然后计算出平均高程值之差的绝对值、中误差和单点最大误差.通过分析发现,成层随机采样与距离倒数加权插值组合适合于对高程总体偏差要求较高的应用;规则采样与样条函数插值组合适合于对相对高程要求较高的应用.     

ARMA模型在变形监测中的应用

介绍了时间序列分析模型ARMA进行模型识别、参数估计、模型检验和模型预测及其在变形监测数据处理中的应用。并结合某一工程实例,采用该模型对一组实测变形数据进行了分析、预测,取得了较好的数据拟合与预测效果,该模型对变形监测数据处理与预报是十分可靠和可行的,具有很强的实际应用价值。     

基于灰色模型和指数平滑法的地面沉降预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。地面沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。文章结合灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的特点,提出了在灰GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用加权组合预测地面沉降预测的方法。     

2012年全球金属矿产勘探回顾及未来趋势展望——看2013PDAC和SNL MEG发布的《矿业勘探趋势》

在每年加拿大勘探开发者年会期间,都会发布一份全球矿产勘探趋势的特别报告。从此报告对全球矿业的分析预测了矿产勘查行业的发展风向,并且预测了未来一年勘探投资趋势。