基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究

根据赤潮的卫星遥感探测机理，应用人工神经网络技术，建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息，赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明，应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。     

长江南京河段高程异常模型研究

介绍长江南京河段高程异常模型建立的原理和方法，利用实测数据对多种方案所建立的模型进行分析比较，并对神经网络模型进行了进一步的探讨。经验证，所建立的模型拟合效果良好。     

平坦地区转换GPS高程的混合转换方法

简要介绍了转换GPS高程的二次曲面拟合法和神经网络方法。然而 ,这 2种方法都有缺点 ,介绍的CF&NNM方法充分利用了 2者的优点 ,通过 2个平坦地区的工程实例 ,证实该方法的有效性 ,并得到一些有工程应用价值的结论。     

一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法

高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。     

一种多极化SAR图像融合方法研究

本文针对多极化SAR图像的融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。此方法用NSCT对已配准的多极化SAR图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;采用简化的PCNN模型分别对低频子带和高频子带系数进行智能决策,并进行NSCT逆变换得到融合图像。经实验表明该方法能够最大程度地保留原始极化SAR图像的信息,融合效果好于基于单个像素和局部特征的融合方法。     

航空矢量重力测量水平分量的带限直接地形影响

基于第二类Helmert凝聚法的级数展开式,独立推导了航空矢量重力测量水平分量带限直接地形影响的计算公式。在中国西部山区选取了两条沿纬圈方向4000m航线高度上的航线,采用 的数字高程模型基于解析核计算了水平分量的直接地形影响,经低通滤波后与基于带限公式计算的地形影响进行了比较。数值计算结果表明,二者吻合较好,本文给出的带限地形影响公式可用于航空矢量重力测量水平分量的地形归算。     

BP神经网络在似大地水准面精化中的应用

利用分辨率为5'×5'的EGM2008模型计算高程异常,从水准联测点上移走模型中的高精度中长波部分后,通过BP神经网络模拟余下的短波部分,最后再对数据进行恢复,使实验达到较高的精度。通过实例对确定高程异常的多种方案进行比较分析,得出了一些有益的结论。     

基于RBF神经网络的建筑物沉降预测

采用RBF神经网络的建模方法对建筑物的沉降进行了预测,并利用桂林市某在建农贸市场附近建筑物上的一个监测点连续3个多月的监测数据进行计算分析。实践表明,该模型预测精度相对较高,有很好的实际应用价值。     

利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取

交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。     

一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法

从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。