一种抑制GPS射频干扰的空频自适应处理算法

为了提高窄带干扰与期望卫星信号同向时的抑制性能,提出了一种新的空频自适应滤波算法。该算法首先利用频域实系数自适应滤波对信号进行预处理抑制窄带干扰,然后在频域直接对处理后的信号进行空频自适应处理抑制宽带干扰。算法在预处理时采用自适应滤波可有效减少期望卫星信号的损失以及SFAP导向矢量误差。仿真实验表明,相对于普通的空时及空频自适应处理算法,新算法有效地提高了输出信干噪比,在干扰与信号同向的情况下也能表现出优良的处理性能。     

国产微景一号小卫星影像的城市裸地识别应用

低成本微小卫星及其星座组成是近年来卫星遥感领域发展的重要方向之一,可有效弥补单一卫星过境频次过少和组网成本过高的问题.遥感卫星监测具有覆盖面广、不易受人为干扰的优点,是生态环境领域获取裸地信息的重要手段.该文基于国产微景系列低成本微小卫星的遥感影像数据开展了城市裸地识别的探索性研究,并将其结果与美国陆地系列卫星(Lan...     

顾及法向量的点云语义分割方法

针对在复杂场景下激光雷达点云数据的语义分割研究中,存在点云特征损失大、点云语义挖掘不足和分割精度不高等问题,该文提出了一种将法向量和RandLA-Net相结合的点云语义分割方法。把点云法向量与RandLA-Net网络的局部特征聚合模块融合,提取局部语义聚合特征,利用softmax分类器对每个点进行分类。实现了复杂场景下LiDAR点云数据的语义分割。通过对Oakland点云数据集和德国Vaihingen城市语义数据集进行实验分析,验证了本文算法具有较强的泛化能力,本文算法在Oakland点云数据集和Vaihingen城市语义数据集上的平均交并比分别为96.38%和92.49%,与RandLA-Net网络相比,该算法充分利用了激光点云数据的语义特征,有效地提高了点云语义分割的准确性。     

变形测量异常数据处理中小波变换最佳级数的确定

综合分析数据去噪效果的4个分项评价指标,即数据的均方根差变化量、互相关系数、信噪比及平滑度,将各分项评价指标归化到0,1后相加得到总体评价指标,将总体评价指标最大值所对应的级数定义为小波分解与重构的最佳级数。模拟和实测两个算例验证了此方法的有效性。     

GeoBasic在陀螺全站仪联机通讯中的应用

本文在新组合的陀螺全站仪的基础上,在全站仪上开发相应的通讯及数据处理程序,实现了Y/JTG1陀螺全站仪的陀螺仪部分和全站仪部分联机通讯并在全站仪上接收、显示和保存数据,提高了陀螺全站仪的定向速度。新的仪器组合也提高了定向精度和自动化程度。     

电子政务空间辅助决策系统的应用开发

随着电子政务的快速发展,空间辅助决策系统已成为其重要组成部分。本文着重分析服务于政府领导的电子政务空间辅助决策支持系统应具备的信息特征和服务模式,提出了解决方案及电子政务空间辅助决策系统的应用框架。并简要介绍了基于该框架的几个应用系统。     

VLBI资料处理软件系统OCCAM V6.0简介

OCCAM V6．0是在PC机上开发的一套VLBI大地测量数据处理软件。该软件用标准FORTRAN77(90)语言编写，可在Windows95以上版本和LINUX环境下的PC机上运行，其主要特点是操作简便、兼容性好、处理容量大、速度快和结果输出多样化等。随着该软件的不断改进和发展，利用OCCAM进行VLBI数据分析的学者逐渐增多，OCCAM软件的使用也日益广泛。本文简要介绍了OCCAM软件的安装、各个模块的主要功能和在运行中的注意事项，供今后OCCAM用户在使用过程中参考。     

基于LiDAR和航空影像的地震灾害倒塌建筑物信息提取

地震灾害损失评估是震后展开救灾工作的重要环节.快速、准确地获取震后损毁建筑物信息能够为灾区减灾、救灾工作提供有效的支持.高分辨率航空遥感是灾害监测的重要技术手段,但其信息自动提取的精度受到一定的限制.近年来新出现的LiDAR技术能够提供地面目标的高程信息,可应用于复杂环境下倒塌建筑物信息的提取.研究中采用航空遥感数据和...     

小波分析在重力界面反演中的应用

基于Parker-Oldenburg反演方法,分析了低通滤波器B(K)的不同阈值对位场分离的影响。分别采用小波变换和低通滤波对青藏高原地区布格重力异常进行了位场分解和莫霍面反演,并将反演结果与地震资料作比较。结果表明,在重力位场分解中小波多尺度分解可以代替低通滤波器B(K),避免了阈值的选取。     

MODIS与TM冬小麦种植面积遥感测量一致性研究——小区域实验研究

针对大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化运行中所存在的不同空间分辨率遥感影像的获取能力、空间分辨率与测量精度之间相互制约的现实问题,选择典型实验区,采取全覆盖的多时相低分辨率MODIS数据与中高分辨率TM样区数据相结合的方法,以支持向量机（SVM）为主要技术手段,通过选取不同比例的TM样本量,对MODIS进行混合像元分解,并对MODIS冬小麦测量结果与TM测量结果进行一致性分析,进而提出了一套可用于大范围冬小麦种植面积遥感测量业务化推广的识别和精度检验方法。研究结果表明：当TM样本量大于5%时,相对于TM识别结果而言,MODIS像元精度可以稳定在82%以上;当TM样本量大于40%时,区域精度可以稳定在97%。因此,从理论上讲,在实际业务化运行中,只要能够获得监测区40%的中高分辨率的影像,采用本研究提出的多尺度冬小麦种植面积测量方法,基本上可以满足业务化运行的精度要求。