非线性逐步拟合推估

推导了白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估和有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估的计算公式。非线性系统逐步拟合推估理论第一步是非线性拟合推估,以后各步是非线性滤波。白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估是有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估一个特例。     

航空遥感在佛山城市空间环境质量评价中的应用

本文主要介绍利用佛山市航空遥感综合调查资料分析城市环境的空间结构，建立了空间结构分类系统，探讨了城市形态的变化，综合评价城市空间环境质量，并提出一些改善环境质量的建议．     

航空遥感稳定平台的模型参考自适应控制

针对航空遥感惯性稳定平台中所受到的不平衡力矩等所引起的成像载荷不稳定导致无法获取高分辨率遥感数据的问题,提出了在平台控制系统中应用基于模型参考的自适应比例-积分-微分控制方法。根据需求设计出参考模型,将参考系统输出与实际系统输出之间的误差输入到自适应PID调节器,实时调整PID参数,对误差进行实时校正,以达到抑制不平衡力矩扰动、提高稳定平台稳定精度的目的。对所提出的模型参考自适应控制方法进行了仿真验证,结果表明:相对传统PID方法,模型参考自适应控制器对偏心力矩等主要干扰具有很好的抑制作用,系统输出能够很好地跟踪姿态变化,系统稳定精度得到显著提高。     

结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测

不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。     

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。     

无人机倾斜摄影支持下的1∶500高精度三维测图方案及应用

研发了一种适合于大范围1∶500的无人机测图方案,围绕平面和高程点位中误差在5 cm以内这一核心目标,从无人机的平台稳定性、空中精准定位飞控、空三与三维建模及模型与影像结合的多视角测图等方面进行了设计。在广州马沥村的应用表明,本文研究的无人机倾斜摄影方案可以满足1∶500高精度的三维测图,并具有较高的效率。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。