利用灰色相关分解混合像元方法研究

在多光谱影像处理过程中,特别是针对较低分辨率的影像,在进行理解和分析过程中,由于存在大量的混合像元,使处理效果不佳.在研究混合像元的构成后,运用灰色系统理论中灰色相关方法成功的进行像元的分解,并给出分解模型和过程,最后试验证明灰色相关分解方法效果是显著的.     

GNSS-MR技术用于雪深探测的初步研究

全球导航卫星系统干涉反射测量（global navigation satellite system-interferometric reflectometry,GNSS-IR）技术能探测浅层地表的土壤湿度。针对多系统组合的土壤湿度反演问题,基于轨迹聚类方法,从全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统（BeiDou satellite navigation system,BDS）、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略（Galileo）导航系统的信噪比观测数据中提取多径干涉相位,利用经验模型求解轨迹聚类后的土壤湿度估计值,以加权平均方式得到系统组合后的估计结果。结果表明,BDS、Galileo反演精度相当且优于GPS、GLONASS,基于轨迹聚类的多系统组合土壤湿度估计方法的均方根误差为0.041 4 cm³/cm³,相比于单系统的综合反演精度提升约16.3%,相比于单系统的最佳频段反演精度提升约5.2%,所提方法能有效监测土壤湿度的变化。

     

安徽省金寨县青山地区钼多金属地质特征及成因浅析

根据安徽省金寨县青山地区大地构造环境、成矿地质条件、矿化特征、地球物理、地球化学特征等综合分析,研究区代表性矿脉为东冲矿段Mo28号矿脉、寨基山矿段Mo3号矿脉和寨基山矿段Mo1号矿脉。矿床成因属构造裂隙热液充填型。     

一种基于向量序结构关系的多值形态变换

提出了一种向量型数据全序关系建立的一般方法,并以此为基础建立了多值形态变换的基本形式,并对其性质进行了讨论。多值形态变换作为数学形态学在多值图像空间中的扩展,具有与灰值形态变换类似的功能和作用,可有效地应用于多值图像的处理和目标形状特征的提取。     

基于多传感器观测信息抗差估计的自适应融合导航

首先利用抗差估计原理构造了基于观测信息的融合导航解,再利用动力学模型信息进行自适应融合,最后利用模拟算例进行多种方案的计算与比较。     

工业测量系统在多波束天线安装检测中的应用

根据多波束天线测量和检测的实际情况 ,主要介绍了多波束天线的数学模型、解算方法、测量方案的设计以及调整量的计算等问题。最后对实测结果进行了分析。     

基于GIS技术的公路选线多因素综合分析研究

应用ＧＩＳ技术的空间分析功能及层次分析的方法,实现公路选线多因素的综合分析。经实例验证,本文的研究方法对实际的公路选线工程是行之有效的。     

地面沉降时空形变场的构建方法研究

由于离散分布的精密水准测量数据只能对点状沉降信息进行监测分析,描述特定时间点的静态空间趋势,无法表达区域性地面沉降整体时空变化.该文提出一种地面沉降时空形变场的构建方法,在多项式拟合法构建形变场的基础上考虑时间项,通过探索地面沉降量与坐标、时间的关系,对区域地面形变的整体效果进行拟合,构建地面沉降时空形变场.该方法顾及...     

第三次全国国土调查土地利用矢量数据栅格化方法

第三次全国国土调查县级土地利用图斑层包含利用类型、耕地类型、坡度等级、种植属性等多属性信息,将县级土地利用矢量数据集成栅格化形成全国无缝的多尺度、多专题栅格产品存在一定技术难度。本文针对第三次全国国土调查土地利用栅格产品应用需求,探讨了多属性综合编码、全国基础地理网格框架、栅格化产品数据模型、矢量栅格化等技术方法,建立了全国土地利用栅格产品生产流程,开展了全国多尺度、多专题土地利用栅格产品生产验证。结果表明:本文方法能够实现第三次全国国土调查土地利用矢量图斑多属性信息集成栅格化和全国多尺度、多专题土地利用栅格产品工程化生产,可为今后的国土调查土地利用栅格产品生产和共享应用提供支撑。     

基于ＧｅｏＳｃｅｎｅ的时空数据多维动态可视化方法———以湖北新冠疫情数据为例

为了克服传统ＧＩＳ因忽略空间数据时间特征,而不能有效描述展示事物动态变化过程的不足,提出基于 ＧｅｏＳｃｅｎｅ的时空数据多维动态可视化方法。文中以湖北新冠疫情时空数据为例,首先阐述该方法通过地理数据库 （ＧｅｏＤａｔａｂａｓｅ）将时空数据“管”起来的单、双字段模型;继而描述了利用地图、场景、属性表及统计图使数据“展”出来 的４种可视化形式;最后分析凭借时间滑块、动画视频让数据“动”起来的两种实施策略。研究表明该方法具有可视 化手段多样、二三维融合联动、易于发布共享、无需复杂的编程实现等优点。该研究可为解决同类可视化应用问题 提供实用的技术参考和灵活的方法选择。