平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

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。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

基于边优先的任意多边形最优三角剖分

针对现有多边形三角剖分算法不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及剖分三角网质量的问题,提出一种基于边优先的任意多边形最优化三角剖分算法:首先直接对多边形的边进行构网,最后再对生成的非约束边进行构网,最终完成整个多边形的三角剖分。剖分得到的三角网为约束Delaunay三角网,网形稳定、最优,算法简单,执行效率较高,且适用于任意复杂多边形。实验证明了该算法的合理性和有效性,较好地解决了现有多边形三角剖分算法存在的问题。     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

多源遥感数据综合解译鄂尔多斯盆地杭锦旗地区地质构造

利用多源遥感数据假彩色合成、融合及纹理分析等增强处理方法提取研究区构造信息,进而对研究区进行综合解译;通过分析水系、色调、纹理、地貌及岩性等特征,判断出杭锦旗地区存在一小一大、内外相套的2个环形构造,发育的北西向、北东向2组共轭断层和一组北北西向断层,与环形构造相互构架,构成研究区特殊的构造体系。经分析预测,这些构造是受周边南北向构造应力共同挤压而形成。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

基于约束的城市街道网自动综合方法

近年来,基于约束的地图自动综合成为研究的热点。本研究在基于约束的地图自动综合理论的基础上,提出了一种城市街道网自动综合方法。该方法依赖于街道网综合中的约束和改进的动态决策树结构,它很好地将约束融入了特定的数据结构,实现了街道网的渐进式综合。实验证明了方法具备可行性。     

有色噪声作用下的卡尔曼滤波

利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广.     

地面核磁共振模型约束反演含水层参数

导电模型的地面核磁共振感应电动势是含水量的非线性函数.引入模型约束的迭代反演方法求解该非线性问题的反演.在反演过程中,根据理论公式计算迭代过程中灵敏度矩阵,并采用平坦模型和光滑模型两种约束.对均匀半空间、层状导电模型和实际数据进行了反演模拟,结果表明,模型约束迭代反演方法能从地面核磁共振感应电动势获得含水层较为合理的含水量及分布,且该结果可以从作为初始模型的均匀含水量分布反演得到.对无噪音数据,平坦模型和光滑模型约束对反演的含水量分布影响不大;但当数据存在一定的噪音时,平坦模型约束将比光滑模型约束获得更为精确的含水层参数.