潮汐对精密单点定位的影响

基于IERS2003协议,介绍了地球固体潮,海潮,极潮等改正模型,叙述了各潮汐项改正步骤,分析了各类潮汐改正模型的量级及对精密单点定位的影响。     

一维边缘检测算子的递归算法

本文对边缘检测理论和算法作了理论和实验方面的深入研究，选用Ｄｅｒｉｃｈｅ依据Ｃａｎｎｙ设计思想导出的边缘检测算子，证明了递归算法代数卷积算法实现边缘检测的基本原理，导出了几种算子逆归算法的实用公式，实验证明递归算法比卷积算法实现边缘提取在速度方面有着明显的提高，为一维影匹配中数字影像特征提取提供了快速而实用的边缘检测方法。     

黑土区田块尺度遥感精准管理分区

基于格网采样与空间插值的精准管理分区方法精度高,但时效性差、成本高。本文以东北农垦地区红星农场农田为研究对象,提出一种基于遥感影像的精准管理分区方法:以裸土高空间分辨率遥感影像作为数据源,结合田间格网采样数据,基于裸土反射光谱特征与黑土主要理化性质的显著相关关系,运用面向对象分割、空间统计分析方法,对典型黑土区田块进行精准管理分区研究,并利用土壤理化性质和农作物生理参数,对分区结果进行评价。得出如下结论:(1)典型黑土区田块内部土壤养分含量空间变异显著;(2)基于裸土影像与面向对象的精准管理分区方法精度高,增强了分区之间的土壤养分与归一化植被指数(NDVI)差异性、分区内部各属性的一致性;(3)基于2015年4月1日和2015年5月20日单期影像分区和两期影像波段叠加(Layer stacking)分区,区间变异系数与区内变异系数之比分别为1.42、1.39和7.63,基于两期影像综合信息的分区结果显著优于基于单期影像分区;(4)基于裸土影像面向对象分割的精准管理分区方法时效性强、成本低、精度高。研究成果为田间变量施肥、发展精准农业、实现农业可持续发展提供依据。     

Sea-Level Change Over the China Sea and Its Vicinity Derived from 25-Year T/P Series Altimeter Data

The characteristics of sea-level change in the China Sea and its vicinity are studied by combining TOPEX/Poseidon (T/P), Jason-1, Jason-2, and Jason-3 altimeter data. First, the sea-surface height is computed by using monthly data via collinear adjustment, regional selection, and crossover adjustment. The sea-level anomaly (SLA) from October 1992 to July 2017 is calculated based on the difference that is obtained by the value derived from the inverse distance weighting method to interpolate the CNES_CLS15 model value at a normal point. By analyzing the satellite data at the same time in orbit, three mean bias groups over the China Sea and its vicinity are obtained: the difference between T/P and Jason-1 is ??11.76 cm, the difference between Jason-1 and Jason-2 is 9.6 cm, and the difference between Jason-2 and Jason-3 is 2.42 cm. To establish an SLA series for 25 years in the study area, the SLAs are corrected. Mean rate of sea-level rise of the Bohai Sea, Yellow Sea, East China Sea, and South China Sea of 4.87 mm/a, 2.68 mm/a, 2.88 mm/a, and 4.67 mm/a, respectively, is found by analyzing the series of SLAs.     

高分辨率遥感影像DSM的改进半全局匹配生成方法

提出一种基于改进半全局匹配算法的高分辨率遥感影像数字表面模型（digital surface model,DSM）生成方法。首先利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行系统误差补偿,在补偿模型的基础上对影像进行分块,利用投影轨迹法逐块得到核线影像对;在密集匹配阶段,对影像建立金字塔后逐层进行半全局匹配,匹配过程中引入顾及影像纹理信息的视差图膨胀腐蚀算法约束每一层视差搜索范围,增加了视差图边缘处的有效像素数,同时减少了算法所需的内存开销和计算时间;在视差图后处理阶段,利用加权中值滤波算法保护了视差图的边缘信息;最后基于前方交会获取DSM。选取WorldView 3和资源三号立体影像进行试验,结果表明,本文方法获取的DSM精度在高程方向上接近于1.5倍GSD,并且较好地保持了地物的边缘特性,在计算效率和内存开销方面也具有较好的平衡。     

基于iOS的图根控制测量记录计算手机软件开发

传统的图根控制测量一般遵循先外业观测后内业计算的工作顺序,经过测站检核、计算检核和成果检核后才能得到合格成果,智能手机软件可促进该项工作观测计算的一体化和智能化。本文利用图根控制测量相关理论,借助于Objective-C语言设计开发了基于iOS系统的图根控制测量记录计算软件。该软件由底图导入、电子手簿显示与记录、水准测量平差计算、导线计算与纠错5大模块构成,可实现图上选点与略图绘制、控制点高程与平面坐标计算及导线测量错误检查等功能。分析测试结果表明,在图根控制测量过程中,该软件可将外业观测数据记录检核与内业计算平差同时进行,节省了计算检核的时间,提高了测量效率,可作为图根控制测量的便携记录计算工具。     

Classifying Human Activity Patterns from Smartphone Collected GPS data: A Fuzzy Classification and Aggregation Approach

Smartphones have emerged as a promising type of equipment for monitoring human activities in environmental health studies. However, degraded location accuracy and inconsistency of smartphone‐measured GPS data have limited its effectiveness for classifying human activity patterns. This study proposes a fuzzy classification scheme for differentiating human activity patterns from smartphone‐collected GPS data. Specifically, a fuzzy logic reasoning was adopted to overcome the influence of location uncertainty by estimating the probability of different activity types for single GPS points. Based on that approach, a segment aggregation method was developed to infer activity patterns, while adjusting for uncertainties of point attributes. Validations of the proposed methods were carried out based on a convenient sample of three subjects with different types of smartphones. The results indicate desirable accuracy (e.g. up to 96% in activity identification) using of this method. Two examples are provided in the Appendix to illustrate how the proposed methods could be applied in environmental health studies. Researchers could tailor this scheme to fit a variety of research topics.     

基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动.本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率...     

盾构机全站仪激光导向模式误差灵敏度分析

通过对盾构机全站仪激光导向系统的测量原理研究,并对盾构坐标与施工坐标系的旋转模型转换原理分析,建立盾构姿态参数与坐标旋转模型的关系.然后通过全站仪测量激光标靶棱镜和切口坐标与激光标靶相对位置的误差分析得到相关结论.     

SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型

合成孔径雷达(SAR)卫星遥感图像可以极大地提高全国海岸线覆盖频率,然而受到海洋波浪所引起的随机海水表面粗糙度的影响,海岸目标与海水背景边界易混淆不清,因此本文提出了基于区域距离正则化几何主动轮廓模型(RDRGAC),引入距离正则项,解决重复初始化水平集函数为符号距离函数的问题,提高了算法收敛速度。此外,将区域面积项系数与SAR图像等效视数(ENL)建立非线性拟合关系,实现RDRGAC模型根据不同SAR遥感图像的自适应调整,改善海岸线自动提取精度。通过河北省北戴河和大连市金州湾SAR数据海岸线提取对比试验,验证了所提方法的有效性。