结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。     

不规则三角网数字水深模型缓冲面快速构建的滚动球加速优化算法

针对TIN_DDM缓冲面构建与应用中存在的数据类型特殊、算法效率与模型精度不匹配的问题,本文将滚动球模型应用扩展至TIN_DDM缓冲面的构建过程。在分析滚动球模型构建精度局限的基础上,建立了滚动球半径关联的滚动球模型整体精度控制方法;结合大数据量TIN_DDM缓冲面多次构建的应用效率需求,阐明了关键采样点与滚动球半径对TIN_DDM缓冲面构建效率的影响规律;设计了TIN_DDM缓冲面构建关键采样点的判定准则,建立了关键采样点与滚动球半径的数值关联关系;提出了一种基于滚动球加速优化模型的TIN_DDM缓冲面快速构建算法,算法时间复杂度为O(n)。试验结果表明:本文算法可实现任意缓冲半径条件下TIN_DDM缓冲面的多次快速构建,且算法精度控制在2σ内。     

面向双/多变量的连续面域拓扑图可视化方法

面域拓扑图是一种利用区域面积大小定量表达区域属性信息的可视化方法。由于其区域面积本身已经表示某一变量,因此这更有利于双/多变量的制图表达。针对目前基于面域拓扑图的双/多变量表达方法中存在的难以表达相邻区域之间基本状况和不利于不同地理现象的空间分布规律及差异表达的问题,本文提出一种面向双/多变量的连续面域拓扑图可视化方法。首先通过格网密度补偿和积分步长逐步试探的方法对基于扩散模型的连续面域拓扑图生成算法进行部分优化,完成基本变量的表达,然后分别通过空间内插和符号扩展完成第2和第3变量在连续面域拓扑图中的表达。最后以慕尼黑市人口密度和银行/ATM分布(双变量)数据以及奥格斯堡市人口密度数据、幼儿园分布以及规模数据(多变量)为试验数据进行可视化,并通过实证分析验证了该方法的有效性和优越性。     

加权整体最小二乘EIV模型与算法——与"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文的讨论

加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV（errors-in-variables）模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法。根据不同的应用场景,EIV模型则表现出不同的结构特征。"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文采用EIO模型处理EIV模型中的结构化问题^*。为了将其与现有方法进行对比,本文罗列出4种处理EIV模型结构特征的方法,并归纳了8种参数估计公式。同时从精度评定的角度讨论了整体最小二乘解的一阶及更高阶精度近似评定方法。需要强调的是,针对EIV模型及其参数估计理论可以从函数模型、随机模型和参数估计方法3个方面展开研究,但各方法殊途同归。     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

基于EIGEN-6C4的区域重力异常插值方法

重力异常作为地球重力场的一种基本指标,广泛应用于大地测量、地球物理、地质、地震与海洋领域。为了快速获取高精度的未知点重力异常,本文基于EIGEN-6C4重力场模型解算某110 km×110 km区域内重力异常,构建5′×5′的重力异常格网模型,结合格网节点数据采用6种不同的插值算法拟合未知点的重力异常,最后使用外部检核的方法评价插值算法的精度。实验结果表明,6种插值算法的拟合精度均达到4 mgal以内,自然三次样条法和反距离加权插值法拟合精度最高,得到精度达到2.7 magl的重力异常。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

大坝变形监测的粒子群优化高斯过程预测

针对大坝变形数据的非平稳非线性特点,传统预测模型受到了一定限制。鉴于高斯过程(Gaussian Process,GP)对非平稳数据具有高自适应性,考虑到其自身在协方差函数选取以及超参数优化方面存在不足,为提高高斯过程模型的预测精度,文中通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化其超参数并选择最优协方差函数。通过实例验证分析,比较多元回归分析、GP、PSO-GP三种模型在大坝变形监测数据处理中的预测精度,表明大坝非线性预测模型粒子群优化高斯过程算法具有较高的预测精度,是一种有效的大坝变形分析预测方法。     

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。