基于TIN的LiDAR数据滤波算法研究

研究利用区域生长滤波算法将原始激光点云数据直接构建不规则三角网(TIN),并选择地面最低高程点作为初始种子点,根据设定的高差阈值对种子点的邻域进行区域生长滤波处理。通过对试验区机载LiDAR点云数据的滤波处理结果与基于坡度滤波和基于移动窗口的高程滤波算法进行对比分析,结果显示该方法具有一定的优越性。     

三维复杂山地多级次群推进迎风混合法多波型走时计算

三维复杂山地条件下的各种地震波型的走时计算技术,可以直接用于复杂山地区域地震波运动学特性的分析、地震数据采集观测系统的设计以及直接基于三维复杂地表的地震数据处理技术的研发.为了在三维复杂地表条件下准确、灵活且稳定地计算各种地震波型的走时,提出一种多级次群推进迎风混合法.该算法利用不等距迎风差分法简洁稳定地处理三维复杂地表及附近的局部走时计算问题,利用计算精度不错的迎风双线性插值法处理绝大部分均匀正方体网格中的局部走时计算问题,利用群推进法模拟三维复杂地表条件下地震波前的扩展问题,利用多级次算法处理各种类型的地震波的走时计算问题.算法分析和计算实例表明：新方法具有很好的计算精度与效率,且能灵活稳定地处理三维复杂地表复杂介质条件下的多波型走时计算问题.

     

利用DEM进行水下地形分析的几个问题

DEM产生已有20几年，其算法日趋成熟，有着及其广泛的用途。本文重点介绍在水下地形分析中如何建立有效的DEM模型以及如何利用模型充分解决水下地形分析的实际问题，如两期冲淤分析，航道疏浚工程等。这些基于DEM的分析算法已经得到了实践生产的验证。     

利用GS-LightGBM机器学习模型识别致密砂岩地层岩性

以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层,其主要原因是大部分地层岩性的测井响应特征相似度高,难以基于图版分析被有效识别.LightGBM较传统模式识别模型能更高效地解决问题,为此采用该模型识别致密砂岩地层岩性.由于LightGBM在建模时利用了较多的超参数,导致预测结果难以保证为最优,所以采用GS算法进行...     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

地震层析成像LSQR算法的并行化

讨论了地震层析成像的LSQR算法(最小二乘QR分解). 在建立偏导数矩阵方程组时,对区内地震在方程中保留震源项,引入正交投影算子进行参数分离,对区外远震采用传统的平滑处理方式,用LSQR法求解联立的方程组. 由于区内地震的正交分解处理和区外远震的平滑处理,使得偏导数矩阵中的非零元素成倍增加,对于大型反演问题,这些非零元素常常达到几十GB到几百GB的数量级,巨量的内存占用成为LSQR算法的瓶颈. 针对这一问题,本文研究了偏导数矩阵中非零元素的分布规律,设计出合理的存储结构,采用分布式存储进行矩阵计算,提出了LSQR算法的并行化方案,并在联想深腾6800超级计算机上实现. 导出了LSQR算法的并行效率估算公式. 对两个地区的实际地震层析成像数据进行了效率测试.     

GPS/INS紧组合导航姿态计算方法选取分析

基于GPS/INS紧组合模式, 研究了方向余弦算法和四元数算法的解算过程, 并通过模拟数据试验, 分析了它们在姿态解算过程中对姿态漂移误差的影响。通过对比可以得出, 四元数法在相同模拟环境和相同解算阶数下, 其姿态解算精度要优于方向余弦算法, 且所用参数和约束方程均少于方向余弦算法。     

最小二乘解的一种直接算法

提出一种最小二乘解的直接算法,它无需组成和解算法方程就可以求得问样的Ｌ和Ｘ。     

高分遥感共性产品算法测评与真实性检验技术体系及应用实例

随着中国高分辨率对地观测系统的发展,已经形成了高分标准产品、共性产品和专题产品多层应用服务体系,其中高分共性产品是衔接高分标准产品和专题产品间的桥梁。然而高分共性产品由算法发展而来,不可避免存在着误差,为后续遥感应用带来较大的不确定性。因此,论文提出了高分共性产品算法需测评,高分共性产品需真实性检验的高分共性产品生产过程中的两端质量保障方法体系。论文阐明了算法测评与真实性检验的内涵,以及算法测评和真实性检验方法体系,介绍了高分专项开展的高分共性产品真实性检验与算法测评系统平台,并以地表反照率高分共性产品算法测评为例,展示了算法测评的可行性。论文研究成果可为中国高分共性产品真实性检验和算法测评工作的开展提供重要支持。     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。