基于灰度归一化的HJ-1A星HSI图像条带噪声去除方法

针对HJ -1A星HSI图像上的条带噪声,在分析传统条带噪声去除方法的基础上,提出了一种新的基于灰度归一化去除条带噪声的方法.首先,设计孤立点检测窗口,将随机斑点噪声与条带噪声分离;然后,利用灰度归一化方法建立图像各列像元灰度级与基准列像元灰度级对应的查找表,根据查找表对HSI图像条带噪声进行消除.实验结果表明,该方法在很好地保留图像光谱信息的情况下,能够有效地消除图像条带噪声和随机斑点噪声.     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

陀螺全站仪在地铁联系测量中的应用

介绍了陀螺全站仪在地铁竖井联系测量中的应用。简述井上下连接测量、陀螺全站仪定向的方法,分析陀螺定向的精度,讨论定向方法的优缺点。实践表明:利用陀螺全站仪进行竖井联系测量,克服了几何定向精度低、占用井筒时间长等缺点,提高了井下测量数据精度,为地铁安全生产工作提供了保证。     

卫星导航系统差分增强技术发展研究

随着用户对卫星导航系统需求的日趋膨胀,高精度差分技术已呈现出新的特征与发展趋势。本文从差分原理、技术、系统几个层面综合分析了现有差分系统的优缺点及发展趋势,在此基础上,探讨了我国卫星导航系统后续差分增强系统发展应关注的重点问题,并给出了几点建议。     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。     

遥感影像分类后处理的地统计方法

采用地统计学中带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法,利用基于训练样本的指示数据(位置和类别)和基于光谱初分类的类别概率数据的空间结构信息,对未知点位的类别发生概率进行预测,从而修正初分类结果。实验结果表明,两种方法所获得的精度相较初分类的精度均有明显提高,这种充分利用训练样本信息改善分类结果的策略不局限于特定的初始分类器。     

青藏高原形变对中国西部边界的影响

基于青藏高原GPS形变1991-1999年间的测量成果,通过对中尼(中国与尼泊尔)、中印(中国与印度)边界及中不(中国与不丹)边界附近GPS测站地壳水平运动速率的统计分析,运用平均速度法估算了近10a西部边境地区的形变面积。初步计算结果表明,青藏高原形变对我国西部边界存在影响,在1991-1999年之间西部边界的不均匀形变导致国土面积缩小0.37km2。     

基于水平集的海岛（礁）提取

提出了适合航空影像区域分割的水平集运算策略,将原始影像首先进行格网分类,对分类后的海岸线格网进行水平集运算提取精确海岛（礁）边缘,并采用多核编程策略提高运算效率。实验表明该方案效果理想,能够正确提取海岛（礁）区域。     

基于MapReduce的时空数据模型设计方法

针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。     

朱集矿首采面观测站高程连接测量与数据处理

结合淮南朱集煤矿首采面地表移动观测站的高程连接测量第一次全面观测,设计了首采面地表移动的三等水准控制网,利用抗差估计模型剔除粗差,结合最小二乘估计模型对观测结果进行了处理,并从精度、可靠性和置信度等三个方面进行分析并得出结论。为以后采集各个阶段的地表移动数据,求出参数并且得出结论提供有效的基础数据,从而为朱集矿的后期采煤提供有效的技术保证。