重力场对飞行器制导的影响及海洋重力测线布设

重点围绕远程飞行器飞行轨道控制保障需求,开展了空中扰动引力计算和地面重力异常测量精度指标及海洋重力测量测线布设方案的分析与论证。首先通过解析和简化飞行器导航误差解表达式,定量估计了地球重力场对远程飞行器飞行轨迹的影响,并以一定量值的落点偏差为限定指标,研究论证了空中扰动引力的计算精度要求。在此基础上,通过对地面重力异常截断误差及数据传播误差的估计和分析,研究确定了地面/海面网格平均重力异常的观测分辨率和计算精度指标。以此为依据,提出了相对应的海洋重力测量测线布设方案,并通过数值计算验证了所提方案的合理性和有效性。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

北斗三频伪距相关随机模型单站建模方法

为了提供可靠的伪距随机模型,基于3个线性无关的北斗三频伪距/载波无几何无电离层(GIF)组合,研究了一种利用单站数据估计北斗三频伪距相关随机模型算法。该算法首先利用低阶多项式对GIF组合进行拟合,以尽可能消除非伪距噪声以外的其他常数和误差,然后利用多元线性回归分析实现对3个线性无关的GIF组合随机噪声同时建模,最后再由线性组合关系变换得到原始北斗三频伪距相关随机模型。经北斗三频实测数据验证结果表明,该算法可实现北斗非差三频伪距相关随机模型的单站解算,有利于为导航定位以及完好性监测提供精准随机模型。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

空间层次聚类显著性判别的重排检验方法

同时顾及空间邻近与专题属性相似的空间层次聚类是挖掘空间分布模式的一种有效手段。空间层次聚类方法虽然可以获得多层次的聚集结构,但聚类结果显著性的统计判别依然是一个尚未解决的难题。为此,本文提出了一种空间层次聚类结果显著性的统计判别方法,用于确定空间层次聚类的停止准则,减少聚类过程对参数设置的依赖。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效判别空间层次聚类结果的显著性和确定层次聚类合并过程的停止条件,同时具有很好的抗噪性,避免随机结构的干扰。     

多波束测量的精度控制与规范指标

分析多波束测量、辅助测量的数据精度,研究其对成果水深的影响程度,结合《海道测量规范》与《多波束水深测量技术规定》中的测量等级指标,以及IHO规范中对水深不确定度的定义和传播结构的介绍,建立数学模型反解出符合规范的作业环境与辅助测量数据的等级指标,提出明确的多波束测量作业精度控制的技术指标,为测量数据的质量监控建立更全面的评价标准。     

一种多系统组合导航快速选星方法

采用多卫星导航系统组合导航,定位精度和系统可靠性会大幅提升,但导航定位运算量也会成倍增长。为解决多系统组合导航定位精度与实时性之间的矛盾,提出一种新的选星方法。新方法不追求最小GDOP值,而是以满足导航定位精度的GDOP值为前提,结合模糊理论中隶属函数的思想,按卫星在星座中均匀分布为原则进行选星。推导伪距测量的误差模型,分析了GDOP与测量误差之间的关系。北斗、GPS和GLONASS三系统组合导航选星实验结果表明,在不超过3次求解GDOP值的情况下,新方法能以不小于98%的概率得到GDOP≤4。     

运用社交网络分析淹水空间信息之关联性

随着社交网络的普遍发展,大量的讯息透过智能手机发布在个人的微博或其他社交网站。台湾地区的社交网站以脸书(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千万笔的讯息量,大多数的讯息多以食衣住行或个人讯息为主,但从本研究所撷取自2010年至2015年的数据中显示,公众在社交网站所分享的信息中具有降雨、淹水或相关灾情的讯息,而这些讯息具有极高比例的正确性。由于社交网站无法提供私人讯息,故本研究将从社交信息中,以地点为单位撷取大量的数据信息再辅以语意关键词萃取出有关可作为淹水预判的讯息数据。为检核资料的可性度,本研究透过历史台风数据FLO-2D仿真重建淹水之空间信息进行检核。从研究比对分析中发现,经萃取后的公众信息其与灾害的关联性及正确性相当显着,故透过社交网站中大量的非结构讯息,透过语意及空间的转换,可萃取转化为防灾信息,对广域的都市治理而言,此一讯息将可作为预判区域淹水或防救灾情报之有效参考。     

地球资源环境动态监测技术的现状与未来

针对国家全球化战略和迫切需要解决的全球环境和资源问题,本文阐述了国内外地球资源环境动态监测技术主要研究进展,发现存在地球资源环境监测高精度产品缺乏、动态监测能力不完备、遥感信息服务及时性和便携不足等主要问题。在此基础上,提出中国迫切需要发展面向全球和重点区域的持续、动态观测能力,建立全球视野的资源环境动态监测产品和应用系统,突破全球资源环境研究的理论和关键技术,建立全球资源环境遥感监测指标和技术体系,形成全球立体协同观测、资源汇聚优化、信息智能处理、云平台业务应用的自主技术体系,完善支撑任务驱动的数据汇聚、模型调度、产品生成等在线遥感信息服务能力,发布全球、洲际和全国高质量空间要素遥感信息产品、专题应用系统、技术报告等成果。最终为全球资源环境研究提供知识发现的数据和服务,支撑中国在全球资源环境监测评估、重大灾害事件监测预警、应对国家安全与全球变化等领域的服务。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。