基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

边角网平差中方差分量估计改进算法

基于单位权中误差的先验估值与验后估值一致,对边角网提出一种改进的赫尔默特方差分量估计算法,该算法可直接计算角度和边长的方差分量估值,克服了原公式计算过程繁琐、占有内存量大的不足,通过采用Newton法进行迭代计算,收敛效果好,算例表明该方法是有效的。     

基于转换图谱算法的地面坡度统计误差校正研究

以济南市南部山区为试验区,探讨在ArcGIS中进行DEM总体精度计算的方法,并分析不同比例尺DEM对地面坡度分级统计的影响。为有效校正地面坡度分级统计的误差,构建高精度的1∶2 000地面坡度与1∶1万地面坡度的"地面坡度转换图谱"。在此基础上根据回归统计得出各级别对应的二次拟合曲线,校正能够大幅度提高地面坡度统计的精度。     

RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.     

水准测量精度提高浅议

水准测量是水文站的基本工作,是确定水准点、水尺零点、大断面高程的常用方法,水准测量对于水文工作者来说是十分重要的,在测验工作中发挥着不可替代的作用,水准测量的精确与否,直接影响水文站的资料质量。因此,有必要分析水准测量的误差,找出控制纠正的方法,避免错误的出现,保证水文站的日常观测。     

地形因素对航空面阵CCD影像的影响分析与评价

地形因素,包括地面起伏和地球曲率,是造成航空数字遥感影像变形的主要原因之一.本文以中国科学院遥感所自行研发的多模态航空CCD相机系统为对象,结合其成像模式和几何形态,分析了地形因素给影像带来的变形,推导出航空面阵CCD影像变形的一般公式,并通过概算进行了定量评价,得出了对于航空面阵CCD影像,要想得到高精度的几何处理,必须改正地球曲率影响的结论.     

全国国土资源厅局长座谈会明确 下半年重点抓好六方面工作

日前召开的全国国土资源厅局长座谈会明确,今年下半年,全系统要认真分析经济社会发展的新形势,全面落实党中央、国务院关于国土资源工作的重大决策部署,结合年初作出的工作部署和深入学习实践科学发展观活动试点工作安排,全面推进国土资源管理工作,重点抓好六方面工作。     

基于整体最小二乘法的线性回归建模和解法

对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同.给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法.算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性.     

GPS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析。     

浅谈工程测量学的发展

对工程测量学的地位和应用领域,通用和专用仪器的发展,在理论和实践上进行了归纳和总结。简要地叙述了工程测量在国内外的发展情况及其发展趋势。