基于偏差原则和正则化方法反演晴空地表BRDF和反照率

提出一种反演晴空地表反照率快速稳健的新算法——混合算法。该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值,然后由基于Morozov偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数,继而通过Tikhonov正则化手段来反演BRDF模型。从POLDER-3/PARASOL BRDF数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据,与MODIS全反演法结果作比较,对比较结果给予了讨论;最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验,并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。     

导航电子地图增量更新服务及关键技术研究

以移动通讯数据传输技术、网络技术和时态数据库技术为基础,构建了导航地理信息的变化发现、分析甄别、采集、加工、处理、存储和发布服务一体化的增量式更新服务模式、技术、软件、质检和标准体系,论述了多源数据融合、时空模型及空间关系的动态实时维护、多尺度增量式导航电子地图综合处理、路径规划和质检方法等关键性技术,实现了导航电子地图近实时更新服务。     

XML与动态指标管理在土地适宜性评价中的应用

以增强土地适宜性评价系统的可移植性为目的,研究基于XML的动态指标管理技术,并以ArcGIS为开发平台,设计并实现基于GIS的土地适宜性评价系统.系统主要由数据库管理、动态指标管理、适宜性评价与潜力分析、统计分析和人机接口5部分构成,具有数据输入与输出、查询统计、空间分析等功能,能够对各类数据进行动态管理,可依据建立的...     

济南市地下管线数据动态更新的技术实现

在地下管线系统建设的"后普查时代",地下管线的动态更新实现是保持系统生命力的重要内容,通过地下管线修补测和有效的动态更新技术实现,完成地下管线普查数据和修补测数据的无缝融合,形成现势性强、数据准确度高、完整性强的管网一张图,保障了系统持续为我市城市规划和建设管理提供决策支撑和应用服务;结合济南市实际,介绍了地下管线数据...     

集成加速度计与GNSS的动态形变监测方法比较

针对动态形变监测领域中的加速度计频域积分、全球卫星导航系统（GNSS）,以及GNSS/加速度计融合卡尔曼滤波3种数据处理方法进行了比较研究。首先提出了GNSS辅助的频域积分方法以及简易GNSS/加速度计卡尔曼滤波算法;然后利用振动台模拟不同频率的动态形变,通过横向与纵向分析上述3种方法对不同频率形变的监测能力。实测结果表明：本文提出的GNSS辅助的频域积分方法有效解决了频域积分初始位置不确定的问题;GNSS可监测的振动频率上限在实测中未能达到奈奎斯特理论采样频率,采样频率为5 Hz的GNSS数据可监测的振动频率上限仅能达到2 Hz;提出的简易GNSS/A-CC卡尔曼滤波受GNSS数据质量影响较大,当GNSS出现异常时,卡尔曼滤波将快速发散;3种数据处理方法中,GNSS辅助的频域积分方法精度最高,均方根误差仅为0.47 mm,GNSS次之,均方根误差为0.77 mm,GNSS/加速度计卡尔曼滤波精度最差,均方根误差达到0.79 mm。     

基于消费级无人机影像的古建筑三维建模方法

针对传统的古建筑调研和保护方法流程复杂且效率不高,时间周期长且成本高的问题。本文研究了基于消费机无人机影像在古建筑三维重建的应用,提出一种低成本、高效率的古建筑数字化展示、发布和宣传的流程方法。实现了古建筑快速优化三维重建,三维模型可用来直接展示,也可进行进一步处理,通过建模软件再建模可以生成三维(3D)打印产品,全景图和虚拟现实(VR)产品等,在古建筑保护领域有很高的应用价值     

动态城市交通网络优化模型研究及算法设计

在城市交通网络中,行车路线所耗时间是用户关心的关键因素之一.本文构建了基于时间因素的城市交通网络模型,为反映交通网络随时间动态变化的特性,网络模型中弧的权重是和时间统计变量相关.本文设计了交通网络模型算法,并对算法进行了详细的论述.针对实际交通网络的行驶线路选择人群中乐观型、保守型和折中型,给出了路线选择的简化模型.文...     

基于ArcEngine高斯烟团气体扩散模型的模拟实现

采用ArcGIS Engine（ArcEngine）组件式地理信息系统开发方法,实现了高斯烟团气体扩散模型的空间动态模拟,分析计算了气体扩散过程中的各关键参数。     

面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器

传统的离散型贝叶斯网络分类器是将所有变量视为离散变量,或对连续变量做离散化处理.可是离散化不可避免地存在信息损失,且在多源遥感数据的处理和分析中,连续变量的离散化会导致搜索空间的急剧增加和计算及存储量的极大开销.针对这些问题,开发了一种面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器,该分类器首先对问题领域的所有变量...     

最小体积约束的线性光谱解混算法

提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。