基于PCA/NDVI的森林覆盖遥感信息提取方法研究

摘要： 以大兴安岭为试验区，提出将主成分分析（PCA）得到的第1分量、归一化植被指数（NDVI）和Landsat TM 1~TM 7某一波段进行合成，增强森林覆盖区和背景区信息的反差，并利用最大似然法对影像进行监督分类，分类精度超过92%。通过对不同云雾量和森林覆盖的2个时相影像试验表明，本方法提高了遥感影像森林覆盖信息提取的自动化程度和精度。     

一种基于形态学梯度矢量和自适应模糊的目标边缘提取算法

鉴于现有的形态学梯度边缘检测算子没有考虑梯度的矢量性,在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,并将平滑处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现.同时,在图像分割部分运用了多层次自适应的模糊阈值分割方法,利用自适应的方法对典型的模糊分割器的窗宽进行调整,并运用多层次的局部调整使图像分割后的物体边缘更加完整清晰.     

联邦滤波的改进算法

分析并综述了联邦滤波算法,以及该算法存在的问题。针对观测信息不足的情况下,结合抗差估计和自适应估计理论对联邦滤波算法进行了改进,给出了联邦滤波在局部传感器观测信息不足情况下的改进算法。由模拟计算结果可知,在局部传感器观测信息不足的情况下,改进的联邦滤波器能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,具有很强的的抗差性和自适应性。     

基于系统误差及其协方差阵拟合的抗差自适应滤波

动态导航数据处理中基于系统误差及其协方差矩阵拟合的自适应滤波算法在一定程度上可以抵制系统误差或区域性系统误差对动态导航定位结果的影响，但无法抵制异常扰动的干扰。考虑到观测模型和动力学模型存在异常扰动时。整体控制状态噪声协方差阵的方法可以减弱扰动异常的影响，因此提出一种基于系统误差及其协方差矩阵拟合的抗差自适应滤波算法。算例结果证实，该算法在减弱系统误差影响的同时，还能有效地抵制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

应用AOP实现中间件的动态Reflection

结合AOP和元架构技术给出了一种对象动态自适应的解决方案，该方案基于分离关注原理并分两阶段。首先，确保系统需要动态自适应关注点被清晰的分离；然后使各自分离的关注点能够动态自适应。最后，给出了一个原型系统的初级框架。     

自适应调零天线GPS抗干扰技术研究简析

GPS在现代高技术条件下的局部战争和人们的日常生活中的重要性日益明显，从军用和民用方面考虑均有必要研究各种有意的和无意的对GPS的干扰，以及相应的抗干扰技术。从空域处理出发给出了一种自适应天线调零干扰抑制方案，并分析了相应的技术难点和可行性，该方案可以有效地抵消干扰，同时具有很高的推广应用价值。     

一种地形遥测图像自适应滤波器

提出了一种新颖的脉冲噪声自适应滤除算法，该算法基于数理统计和模糊数学思想，对局部数据(滤波窗口)进行均值和方差估计，并根据估计结果自动选择检噪门限，进而实现噪声检测和平滑。试验结果显示，在脉冲噪声密度小于5％时，该算法的滤波信噪比增益远高于常用滤波算法和其他同类算法；算法对平稳信号的处理效果较好。     

用于GIS道路信息修测的动态GPS自适应滤波试验

利用车载GPS进行GIS道路信息修测与更新已在西安地区进行了试验。试验中使用了三种动态定位算法 ,即GPS接收机的随机软件、Sage滤波算法及新发展起来的抗差自适应滤波算法。试验表明 ,新的自适应抗差滤波不仅计算简单 ,而且能控制GPS伪距观测和载体状态异常扰动的影响。