GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.     

北京市野鸭湖湿地土壤盐渍化遥感监测与动态分析

以北京野鸭湖涅地为例,利用遥感影像,深入分析涅地地区盐渍化土壤的光谱特征,借助PCI和ENVI图像处理平台,进行盐渍化土壤专题信息的提取,得出涅地地区土壤盐渍化的动态演变趋势。     

用多种策略从机载Lidar数据中提取建筑脚点

设计了一种采用多种策略的建筑脚点提取方法,针对建筑脚点提取中的两个关键步骤--数据分类和建筑脚点分割,分别提出和引入了邻近关系和r半径点密度,从仅反映单次反射的DSM数据中,直接提取出建筑表面点.     

福建仙游园庄地区南园组新层型剖面的建立 及时代的重新厘定

在福建省闽侯县鹅宅-南园村层型剖面所划分的南园组被证实为早白垩世石帽山群后,原鹅宅-南园村割面已失去层型剖面的意义.通过125万周宁县幅、福州市幅、莆田市幅、泉州市幅的区域地质调查和系统研究,在福建省仙游县园庄建立了南园组的新层型剖面,重新厘定了南园组的地层层序和岩石组合,根据地层叠覆关系、同位素测年和古生物资料的系统研究结果,将南园组的时代重新厘定为晚侏罗世-早白垩世初期.     

基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。     

基于时空分配组合的消防设施服务范围计算方法探讨

基于时空分配组合方法,综合考虑服务时间在主干道路和街区内分配的各种情形,探讨了符合实际需求的消防站点服务范围计算方法.提出了基于多个独立指标的评价消防设施布局方案的方法,对消防规划方案进行评价.最后以武汉市武昌区为例对所提出方法进行了实验,实验结果也验证了该方法的可行性和合理性.     

城市规模划分

衡量城市大小的数量概念,包括城市人口规模与城市地域规模两种指标,通常人口规模是衡量城市规模的决定性指标。按城市聚居人口大小可以区分城市规模大小,各同的具体分级标准不尽一致。联合国将2万人作为定义城市的人口下限,10万人作为划定大城市的下限,100万人作为划定特大城市的下限。这种分类反映了部分国家的惯例。中国在城市统计中对城市规模的分类标准如下：按市区非农业人口,20万人以下为小城市,20万人～50万人为中等城市,50万～100万人为大城市,100万人以上为特大城市。近年西方和苏联一些学者从经济效益和人均劳动生产率出发,认为城市规模越大,效果愈佳,主张发展大城市,从根本上否定城市合理规模的存在。     

高分遥感影像城市绿地自动提取方法

城市绿地作为城市生态系统中不可缺少的一部分,也是城市建设中必须考虑的因素之一,如何更有效地得到城市绿地的分布状况对城市的建设有着深刻的意义.高分辨率遥感影像如今已经成为城市绿地调查的重要数据.为了探究最适用于高分影像中城市绿地自动提取的方法,以南京市某区域为例,以高分二号高分辨率影像为数据源,分别使用了监督分类、利用归一化植被指数(NDVI)分类和基于规则的面向对象分类这三种信息自动提取方法,并将得到的分类结果与精度评价进行了对比分析,结果表明,基于规则的面向对象分类方法的精度明显高于其他两种方法.     

据花粉分析论许家窑遗址的时代和古环境

本文应用花粉分析,对许家窑遗址沉积物的地质时代和古环境进行了探讨。指出:遗址沉积期间的气候比较寒冷,气温比现今低;其时的植被面貌,为森林草原类型;遗址沉积物的地质时代为晚更新世     

基于GIS的TM数据分类及辅助制图研究

本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。