利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路

传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难。本研究利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行了河流与道路的分类,包括利用影像对象的光谱特征的初次分类和利用子目标对象的线特征的二次分类两个过程;其中初次分类由于仅依据光谱信息,不能很好地将河流或道路与其他光谱特征相似的地物区分开,而通过引入子目标的形状特征进行二次分类,就可以准确地将河流与道路提取出来。试验结果表明,面向对象的分类方法能够满足高分辨率或纹理影像的分类需要,具有很大的应用潜力。     

联邦滤波的改进算法

分析并综述了联邦滤波算法,以及该算法存在的问题.针对观测信息不足的情况下,结合抗差估计和自适应估计理论对联邦滤波算法进行了改进,给出了联邦滤波在局部传感器观测信息不足情况下的改进算法.由模拟计算结果可知,在局部传感器观测信息不足的情况下,改进的联邦滤波器能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,具有很强的的抗差性和自适应性.     

唐山市整顿和规范矿产资源开发秩序大幕拉开

10月28日，唐山市在遵化召开了整顿和规范矿产资源开发秩序工作现场会，拉开了整顿和规范矿产资源开发秩序的大幕。     

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。     

WGS-84与地方坐标系转换参数的优化选择

针对GPS动态RTK测量中WGS-84与本地坐标系转换参数的选择进行研究。首先根据稳健估计方法对控制点的精度进行评定,剔除含有粗差的控制点。然后利用概率统计理论对转换参数的优化选择进行分析,确定转换参数最优值。为便于实际应用,编写了转换参数优化选择软件,并将此软件的计算结果应用到实践中,取得较好结果,为证明该方法的可行性提供可靠依据。     

对数字化地形图部分工作的探讨

今天数字化在各个领域程度日益提高，测绘行业数字化成图也已充分体现出高科技带来的巨大效益。笔通过使用北京威远图的数字化成图软件SV2002（升级前为SV301），借助以EXCEL以及运用VB语言开发的程序，完成了已有图件的不同比例尺的地形图之间缩放，高程系统的转换，坐标系统的转移等非常规数字化工作，提前完成的多项困难任务减少了一些不必要的外业工作。以下对数字化工作中的比例尺转换、高程系统的转换、地形图换带等方面问题进行探讨。     

测绘空间数据元数据管理系统的设计与实现

本文参考国际标准化组织（ISO/TC211）元数据标准、美国联邦地理数据委员会（FGDC）的CSDGM以及中国可持续发展信息共享元数据标准，描述了测绘空间数据的元数据标准与测绘空间数据元数据管理系统的设计思想。     

多波束声强振幅滤波方法比较研究

借鉴图像处理中的空间滤波方法进行振幅去噪,通过对实际观测值的处理、比较和分析,认为梯度倒数加权平滑法效果最佳。实验也验证了该结论的正确性。     

基于深度学习的河道提取与变化监测应用——以永定河为例

本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。     

中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系

本文利用１９８５－１９９０年连续６９个月的ＮＯＡＡ时间序列数据,进行中国植被覆盖变化的空间,以及时间序列分析,并且结合同期的平均气温,降水数据,进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析,该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律,空间分布规律,以及植被覆盖变化与气温,降水的定量关系。