参考经验模态分解-独立分量分析及其在GPS多路径误差处理中的应用

多路径误差在绝大部分应用中,其测站间相关性很弱,不能通过差分观测得到有效削弱,成为高精度GPS动态变形监测中的主要误差源。针对GPS多路径误差的特点,结合具有良好多尺度分解能力的经验模式分解方法(EMD)和具有良好盲分离能力的独立分量分析(ICA)方法,提出带参考信号的EMD-ICA方法来削弱多路径效应的影响。应用实例的结果证明了该方法的有效性。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。     

多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法1

借助最小均方根误差、信噪比及光滑度变化随小波分解尺度增加的收敛特性,提出了一种多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法。该方法利用信息熵来融合小波去噪过程中不同方面的变化特征,能够更全面地反映小波去噪结果与分解尺度间的对应关系;通过定量识别融合指标变化的拐点,能够有效识别小波去噪的最佳分解尺度。针对不同类型的去噪信号进行实验分析并与现有方法进行比较,验证了本文提出方法的有效性与优越性。     

SPOT5影像数据不同融合方法的比较与评价

采用小波IHS变换、小波PCA变换、EHLERS变换等五种不同融合技术对SPOT5的多光谱影像和全色影像进行融合,并从均值、标准差等方面对融合结果进行了评价。研究表明：EHLERS融合后影像有很好的整体视觉效果,但在细节表达方面有所缺陷;改进后的IHS融合后影像清晰度较低;PCA变换融合容易导致影像失真;而小波IHS和小波PCA融合技术以数据保留量大、失真程度小、视觉效果好、影像层次分明等特点证明了小波分解技术的优势。     

六、P24 测量仪器

正CH20121002基于经验模分解的陀螺信号消噪=De-noising Method for Gyro Signal Based on EMD/甘雨,隋立芬(信息工程大学测绘学院)//测绘学报.-2011,40(6).-745～750     

黔东南州近30年气温的时空变化特征

利用贵州省黔东南州16个地面气象站1971～2007年的气温资料,分析近30多年黔东南州气温的时空变化特征.结果表明:黔东南州1970年以来.整体呈升温趋势,且由北向南增温幅度逐渐加大;1990年开始异常偏暖,21世纪初达到最大;EOF分解的第一主分量表征了黔东南州全体一致的升温趋势;第二主分量发现在某些年份,以凯里～台江～榕江北部～黎平～锦屏为分界线,南北温度变化呈反相位趋势.     

纬向平均的风向改变指数与季节转换

通过定义一个能客观定量描述大气环流四维时空变化的风向改变指数WI,用以研究大气环流的时空演变规律和季节转换。在对纬向平均的WI做了经验正交函数(EOF)分析后,得到了其前四个模态。第一模态揭示的是全年平均的WI空间分布的基态。第二模态反映的是WI场的偏差中呈现准调和变化的部分,热带、副热带、温寒带季风区在该模态中均有明显体现。第三模态反映的是WI场的偏差中呈现非调和变化的部分,该部分揭示了因南北半球海陆分布的差异和因大气、海洋流体的非线性效应,其所造成的从春到秋与从秋到春的季节变化的不对称性以及平流层的二月突变现象。第四模态反映的是全球各层盛行风反向区域从春到夏的北进和从夏到秋南撤的现象。     

甘肃金川矿区地表三维形变InSAR监测

金川矿区是我国最大的镍矿生产基地,2018年提出复采计划以来,对该矿区地表形变的监测还是空白.该文基于3个轨道(升轨128、降轨33和135)的Sentinel-1A数据,利用小基线集雷达干涉(small baseline subset In-SAR,SBAS-InSAR)和结合先验条件的最小二乘迭代法获得金川矿区20...     

三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究

三江源草地退化直接影响当地及长江、黄河和澜沧江中上游地区的生态安全、水资源合理利用、经济可持续发展和社会稳定,一直是人们关注的焦点问题。近年来,该地区草地群落毒杂草组分增大,退化严重。高光谱遥感具有精细识别草地种群的潜在能力,如何利用其进行草地群落组成信息探测并进行退化识别是当前研究的热点和难点问题。利用卫星高光谱Hyperion影像和地面实测高光谱遥感数据,通过多端元混合像元分解技术,提取可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息;以此为指标对研究区草地退化程度进行分类识别,依次为:未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化。利用野外样方实测数据验证监测结果,精度达到84.2%,表明高光谱遥感对草地退化探测具有良好的应用潜力。