室内地磁基准图构建的优化算法研究

对比分析4种室内地磁基准图的构建算法,选取两种场景进行实验,并采用均方差、交叉验证法、积分均方误差等评价指标进行分析。结果表明,协同克里金插值算法有更高的精度,但构建速度较慢;标准高斯过程回归有更快的构建速度,但精度略低。因此,对于有高精度需求的场合可采用协同克里金算法;对于实时性要求高的情况,标准高斯过程回归更能满足需求。     

多仪器协同-X射线荧光光谱法在区域地球化学调查分析中的应用评价

在区域地球化学调查样品多元素分析测试中,通常将XRF、ICP-OES、ICP-MS、AFS等仪器相互配套使用,但由于XRF测定20多个元素,与其他仪器测定速度并不同步,影响了项目的整体进度。本方法对配套方案进行了优化,调整了XRF部分测量元素的分析方法,即将基体校正和谱线重叠校正涉及Na_2O、MgO、V的数据由ICP-OES法测量;Cu、Pb、Zn、Mn、Th的数据由ICP-MS法测量;As、Bi的数据由AFS法测量。优化后的XRF方法测量元素减少为16个:SiO_2、Al_2O_3、Ca O、TFe_2O_3、K_2O、Ti、P、Sr、Ba、Zr、Nb、Y、Rb、Br、Ga、Cl。通过设计的XRF数据处理程序,实现了这些不同方法的测量数据共享,利用ICP-OES、ICP-MS、AFS等测量数据对XRF数据进行基体效应和谱线重叠干扰校正。本方法精密度(RSD,n=12)为0.55%~8.22%,准确度(ΔlogC)为0.000~0.031,用国家标准物质及实际样品验证的结果满足区域地球化学调查样品分析测试质量规范要求。本方案减少了XRF直接测量元素的数量,提高了多种仪器协同的分析效率。     

联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于...     

CVE中多种视点视图导航效果研究

协同虚拟环境是网络技术与虚拟现实技术相结合的产物,将单用户虚拟环境扩展为多用户的网络化虚拟环境,实现群组协同工作.目前,协同虚拟环境系统已经在科学可视化、协同设计、战争模拟等很多领域得到了广泛应用.在单用户虚拟环境中导航与多用户的协同虚拟环境中导航是完全不同的,文中论述了协同虚拟环境导航的特点以及导航与视点的关系,探讨了常用的协同虚拟环境三种视点视图界面的导航及其效果,并进行了相关实验测试.     

基于螺旋模型的城市数字规划研究

城市规划是我国最早应用地理信息系统(GIS)技术的领域之一。本文以信息化时代城市规划理论与方法急需拓展为出发点,全面总结了国内外城市规划信息化建设现状,以系统方法、控制论、信息论为基础,首先提出了描述城市规划动态过程的螺旋模型。然后,以该螺旋模型为原型,系统论述了数字规划原理,描述了其组成框架,研究了城市规划动态螺旋过程的数字化方法。主要内容如下。     

博士论文摘要

城市规划是我国最早应用地理信息系统（GIS）技术的领域之一。本文以信息化时代城市规划理论与方法亟需拓展为出发点，全面总结了国内外城市规划信息化建设现状．以系统方法、控制论、信息论为基础，首先提出了描述城市规划动态过程的螺旋模型。然后，以该螺旋模型为原型，系统论述了数字规划原理，描述了其组成框架．研究了城市规划动态螺旋过程的数字化方法。主要内容如下。     

地勘单位用人问题管窥

针对某些地勘单位干部选拔及用人过程中存在的任人唯亲等不正之风问题,从“考察失真、关系利益、任用随意、责任层次不清”四个方面进行了根源剖析,并着重在“强化责任意识、严格考察程序、规范领导行为、完善监督机制”等方面提出了整改措施。     

一种切空间协同表示的高光谱遥感影像分类方法

协同表示分类（collaborative representation classification,CRC）算法近年来成为高光谱遥感分类的研究热点。地物类别间区分性不高会严重影响现有CRC算法的性能。流形结构可有效地解决非线性问题,并解决高光谱遥感影像因数据冗余导致的类别间区分性低的问题。提出了一种基于切空间的高光谱遥感影像协同表示分类算法（tangent space collaborative representation classification,TCRC）和一种基于欧氏距离的自适应加权的切空间协同表示分类算法（weighted tangent space collaborative representation classification,WTCRC）。TCRC算法利用测试样本的切平面来估计区域流形,在测试样本的切空间中使用协同表示算法,寻找测试样本在各类训练样本中的最优线性表示估计,并用其最小误差来对测试样本进行分类。在此基础上,利用测试样本邻域像元、训练样本与测试样本的欧氏距离作为权矩阵来自适应调整各样本对测试样本的影响。实验采用ROSIS（reflective optics system image spectro-meter）和AVIRIS（airbone visible infrared imaging spectrometer）高光谱遥感影像对所提出算法的性能进行了评价,结果表明TCRC和WTCRC在分类效果上比CRC有明显的提升,WTCRC相较于TCRC具有更好的分类效果,具有更强鲁棒性。     

星地协同的卫星视频高效压缩方法

新兴的视频卫星数据采集速率与星地实时传输速率间存在巨大差异。传统视频编码技术通过去除单个视频中短时局部冗余以降低待传输数据量,但仍无法满足在现有星地传输带宽下实时数据传输的需求。长程背景冗余由多个遥感视频对同一观测区域重复拍摄所引发,广泛存在于具有一定时间跨度的重复拍摄的卫星遥感视频数据中。针对这一冗余去除问题,首先探讨了影响地貌背景变化的主要因素,提出了长程背景参考字典;其次,提出了基于长程背景参考字典的参考帧生成方法;最后,提出了基于长程背景参考的卫星视频编解码框架。实验表明,通过引入长程背景字典参考,卫星视频压缩后码率较现有方法降低64.38%,有助于推动卫星视频实时监测的发展与应用。     

多基站协同训练神经网络的PM2.5预测模型

针对通过数值方法对PM2.5进行预测已经取得了良好的效果,但相关模型重视时间影响因子而对空间影响因素的关联性考虑不足的问题,该文提出了多基站协同训练长短时记忆网络预测模型。该模型以时空数据作为输入,并将多个基站数据进行协同训练。MC-LSTM网络通过采用多基站共享参数的方式,减少了需要训练的网络复杂度,减轻了网络过拟合的风险。利用MC-LSTM网络对北京市21个监测基站数据进行了处理,结果表明:MC-LSTM网络能够同时对各个基站的PM2.5浓度进行预测。