自然资源统一调查背景下林业数据与草地数据衔接初探

草地调查是自然资源调查工作的重要内容,其调查成果在草地资源管理中发挥着重要作用。针对长期以来土地调查草地数据与林业调查草地数据存在冲突矛盾的问题,本文对比分析了土地、草地及林业管理部门使用分类标准和调查数据的差异,并结合广西桂林阳朔县第三次国土调查,着眼于自然资源统一调查监测,依据第三次国土调查工作分类,探讨了草地数据的衔接方法,提出新时期开展草地资源调查工作的一些建议,为推进林草调查工作融合和自然资源统一调查监测提供了参考。     

依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

为了能更好地理解激光雷达技术工作原理与三维信息采集全过程,规避现有激光雷达技术,尤其是机载激光雷达,在实践教学中受场地限制的不利条件,本文依托于中国矿业大学(北京)沙河校区的航空模拟平台,自主研发了一套基于单线激光雷达与行程测距仪集成的三维激光扫描装备,阐述了该装备集成的数学原理,设计了三维数据采集实践教学方法,并进行了三维数据采集的实践体验与数据质量评价。结果表明,该装备采集三维点云的精度优于99%,可为激光雷达技术的实践教学、创新训练及本科毕业设计等环节提供有效的硬件支撑,并可在仓储方量核算等工程应用方面进行推广。     

地基SAR在滑坡形变监测中的应用

地基InSAR是近年发展起来的基于地基SAR(GB-SAR)获取地表形变的一种新的技术手段,分辨率高、可实时监测,实现毫米级形变监测精度,为近距离滑坡实时监测与预警提供了先进的技术手段。本文首先以澜沧江某滑坡体为研究对象,在滑坡体对岸设立固定站点,按固定频率进行GB-SAR数据采集;然后通过先后两景影像形成干涉对,利用相干阈值方法提取相干点目标;最后利用形变模型提取滑坡体形变结果。研究表明,地基SAR可获得整个滑体形变边界、形变大小空间分布及时间变化历程,对滑坡体灾害实时监测非常有效,可为滑坡灾害监测及预警提供参考。     

超高层建筑精密施工测量关键技术

针对传统的测量技术无法满足超高复杂结构建设的要求,根据超高层建筑工程的特点和难点,通过对我国范围内的超高层建筑施工测量技术的总结,本文研发了新仪器设备并提出了超高层标高高精度自动传递工艺方法,探索了一套我国“千米”超高层建筑精密施工测量的关键技术。结合GNSS 定位技术与智能化全站仪等多项新技术,获得高质量高精度测量基准、精确施工控制点及快速高精度的监测点位,将GNSS技术应用于超高层建筑施工监测是精密工程测量的突破,应用前景广阔。     

结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类

结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。     

噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割

合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。     

3维场景植被冠层多波段模拟研究进展

植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。     

基于码字匹配和引力筛选的半监督协同训练算法

针对传统的Co-training和Tri-training协同训练算法中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题,将多视图理论、编码理论和万有引力公式引入协同训练分类算法中,提出了改进算法,算法有效地防止了迭代过程中的误差累积,同时提高了分类系统的泛化性能。在高光谱图像分类实验中,随机地从数据集中抽取5%、10%和20%样本作为已标记训练集时,码字匹配的协同训练分类算法对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了12.38%和6.13%,在Kappa系数上平均分别提高了0.2和0.07。进一步加入引力筛选机制,对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了21.30%和10.99%,在Kappa系数上平均分别提高了0.26和0.13,结果表明了本文算法的有效性。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

高程对TDICCD相机像移补偿影响分析

高分辨率遥感卫星中常使用TDICCD(时间延迟积分CCD)相机,为获取高质量遥感影像,在相机成像过程中须采用像移补偿技术,而目前大部分像移补偿忽略了高程的影响。基于参考椭球面下成像矢量模型,建立考虑高程的成像矢量模型及解算方法流程,精确地计算相机成像时像点对应地面成像点的坐标及像移补偿参数。根据计算结果,分析高程对像移补偿参数的影响,在此基础上,综合考虑像移补偿参数精度对高程误差的要求、星上存储空间及高程查询速度,讨论星载数字高程模型(DEM)的生成,为星载DEM的使用及TDICCD相机高精度像移补偿提供理论基础和实验分析。