军民测绘标准融合方法研究

为了统筹军地资源,加强国防建设和经济建设,国家对军民融合的发展战略进行了统一部署。军民测绘标准融合是推动军民测绘事业发展的一项重要内容。通过梳理和对比分析现有军民测绘标准体系及其标准之间的相互关系,提出军民测绘标准融合的工作建议,从而为军民测绘标准融合工作的开展与实施提供参考。     

西安市土地利用格局动态演变及其驱动力研究

基于多时相TM/ETM+数据,以RS和GIS技术为支撑,采用监督分类、非监督分类等方法,辅助土地利用动态度和土地利用耗减度等定量指标,分析了西安1995-2010年的土地利用时空动态变化。结果表明,15年间西安市城区土地利用空间格局发生了较大变化,土地利用时空演变以速度加快,强度显著,建设用地急剧扩张,占用大量耕地、林地为主要特征;景观斑块破碎化程度高,不稳定斑块呈现出先分散后集中的特点,土地利用类型的空间稳定性低;经济增长、城市化、人口增长等因素是其主要驱动力。     

一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberp-faffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行试验,证明该方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。     

宁波市轨道交通管线详查方法

根据宁波市轨道交通建设过程中对管线详查的要求,介绍相应管线探测的主要技术方法,并成功解决深埋金属管线和深埋非封闭非金属管线的探测技术方法,同时优化了数据处理技术,提高数据查询效率。     

多边形自动生成的一种改进算法

本文提出了一种多边形自动生成的改进算法,对不参与组成多边形的弧段和结点进行分类处理,在搜索多边形之前,排除悬挂结点、悬挂弧段、假悬挂结点和假悬挂弧段的干扰,在搜索多边形的过程中,为弧段建立搜索标志,并对桥进行判断和排除,较好地解决了问题,提高了自动生成多边形的效率。     

GAT磁悬浮陀螺全站仪在矿山测量中的应用

GAT高精度磁悬浮陀螺全站仪是由长安大学测绘与空间信息研究所和中国航天时代电子公司共同研制开发、具有国内独立知识产权的陀螺定向仪器。GAT系列仪器采用磁悬浮吊带等技术,能无依托、自主式寻北测定目标的方位角,除架设调平及瞄准之外,整个测量过程无需手工操作,测量结束后,自动给出瞄准目标的法线与真北方位角,据此可以确定任意方向线的坐标方位角,实现定向和贯通。     

基于蚁群-BP神经网络的基坑变形预测

由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域.但神经网络中节点的权值最优化难以处理.为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型.实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果.     

5·12地震灾区生态环境变化研究

针对5·12地震及快速灾后重建带来的生态环境变化,基于不同时相的遥感影像数据,构建研究区(北川县)生态环境综合评价体系结构,并提取相关变化信息,最终得出生态环境质量等级图。结果表明:地震及其次生灾害和灾后重建等使得北川县特别是东南部老县城附近地区、新县城重建地区生态环境受到一定程度的破坏,造成该地区环境质量的下降。