局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

基于线要素动态化简的匹配算法比较与评价

矢量线要素数据来源多样,细节层次不一,限制了已有匹配算法正确率的提高,同时也给算法评价带来困难。化简可以减少线要素细节层次,提取其主要形态,据此提出一种基于线要素动态化简的匹配算法评价新方法。对不同匹配算法采用相同数据,在相同化简算法支撑下进行匹配,从而实现对不同匹配算法的评价。首先,阐述动态化简方法提取线要素主要形态的过程;其次,利用动态化简分别辅助4种已有匹配算法,获取每个匹配算法的最优匹配正确率;最后,将4种匹配算法的原始匹配结果与加入动态化简后的匹配结果进行对比,分析化简对匹配结果的影响,并把该影响运用到匹配算法的比较和评价中来。其中,1通过匹配正确率变化、误匹配等分析了匹配算法的数据适用性;2通过化简比例系数K变化时新增匹配数量的统计,评价了匹配算法对线要素局部细节的敏感程度并提出该指标的量化方法;3结合匹配算法采用的匹配相似度指标对其作出评价。     

数字正射影像图局部更新技术思路探讨

通过分析正射影像生产中对前期项目已有DOM成果利用不足的问题,提出了正射影像局部更新的技术思路,解决了同一区域正射影像成果不能充分利用、重复生产的问题.     

GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.     

利用局部自相似的多光谱遥感图像自动配准

为解决多光谱遥感图像间非线性灰度差异造成的配准困难问题,提出了一种基于局部自相似的自动配准方法。该方法首先引入局部自相似(local self-similarity, LSS)特征,并在对数极坐标系下建立反映图像内在几何布局和形状属性的特征描述子。之后结合LSS和归一化相关系数构建一种形状相似性测度,并通过模板匹配的策略实现图像的配准。试验结果表明,该方法能够较好地抵抗图像间的非线性灰度差异,并获得了可靠的配准精度,而且相比于传统方法,在顾及计算效率的同时获得了更高的匹配正确率。     

融合3D DenseNet的零样本视频分类

零样本视频分类（zero-shot video classification,ZSVC）采用的点积分类方式容易使神经元产生较高方差,从而导致模型对输入分布的变化非常敏感。针对该问题,采用三维密集网络（3D DenseNet）与余弦相似性相结合的方法,提出了一种基于3D DenseNet的零样本视频分类（3D DenseNet for zero-shot video classification,DZSVC）算法,通过使用余弦相似性的分类方式替代点积分类方式来控制方差的范围,使模型对不同的输入幅值具有更强的鲁棒性。该算法首先将视频数据输入到3D DenseNet中,利用3D DenseNet的密集特性提取更丰富的时间和空间信息,并将提取出来的特征向量映射到公共空间。采用基于余弦相似性的方法对视频进行分类,在UCF101数据集和HMDB51数据集上的准确率分别为32.9%和20.2%,UCF50数据集和HMDB25数据集上的准确率分别为41.4%和23.7%,实验结果表明所提算法具有良好的分类效果。     

基于平面分割的线/线相接、交叉类型判断

线/线交包括多种细分情况,其中线目标间的相接、交叉细分关系的区分在空间数据建模、更新与质量控制等应用中有着重要的作用。本文针对目前线/线相接、交叉关系判断方面的局限性,提出了一种基于平面分割的线/线交“相接”、“交叉”类型判别算法。该算法是以在线/线交的邻域内,一条线总是把邻域分割成两个平面区域为基础,通过判断另一条线中与交相连的两线段是否处在同一个平面区域来判断线/线交的“相接”、“交叉”类型。本文用Visual C#语言编程实现了该方法,并将其应用到时空数据更新系统中,取得了较好的应用效果。     

结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法

提出结合预滤波算法的不敏卡尔曼滤波（UKF）相位解缠方法。该方法把UKF、传统路径跟踪策略、全方位的局部相位梯度估计技术以及小窗口干涉图预滤波算法有效结合起来,能在相位解缠的同时进行干涉相位噪声抑制,既不受相位残差点影响,又避免了传统方法在相位解缠之前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。模拟和实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,且与扩展卡尔曼滤波相位解缠算法（EKFPU）以及传统方法相比具有较高的精度。     

利用矩谐分析的局部大地水准面确定

大地水准面是重力的等位面,建立高精度的大地水准面是大地测量学的重要任务之一。现阶段建立局部大地水准面多采用球谐分析以及球冠谐分析,但都无法获得高精度、小区域的大地水准面。针对这一研究现状,本文提出了采用矩谐分析确定局部大地水准面的方法。选取所研究区域中心点为坐标原点,建立直角坐标系,并在此坐标系下求解地球引力位Laplace方程;利用模拟的陆地重力及航空重力数据,对矩谐分析建模方法进行验证与分析;并针对影响矩谐分析精度的边界效应问题,采用扩展参数的方法提高精度,针对"龙格问题",进行了最佳截断阶数的研究。结果表明:由陆地重力和航空重力数据确定的2.5'×2.5'的大地水准面精度分别能达到4.2、4.3 cm;且对于航空重力数据,矩谐分析能同时实现向下延拓和解算两个重点、难点计算过程,将航空重力解算直接化、简单化。     

基于结构相似性与直线提取的建筑物变化检测方法

利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。