多波束点云滤波算法初步研究及适用性分析

为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。     

改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法

GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。     

锥形束重构解析算法的研究历程及内在联系

本文提出了锥形束重构解析算法研究历程中的主要问题,阐述了锥形束重构领域相关数学理论和数值计算方法建立与发展的脉络,剖析了锥形束重构研究过程中各算法的内在联系。指出了该领域今后研究工作的某些关键问题。     

基于自适应加权广义逆矢量方向滤波估计地震同相轴倾角

在断层等不连续位置处估计局部地震同相轴的方向较为困难。在断层、地质边界等处,同相轴不连续,结构不稳定,导致倾角等地震属性变化大。为了克服这个问题,本文提出一种自适应加权广义逆矢量方向滤波方法,通过光滑经过逆转的梯度矢量场来估计局部地震倾角剖面。计算过程是：首先由改进的梯度算子计算梯度矢量场;然后设置垂直向下为参考方向,对梯度矢量场进行逆转;最后通过自适应加权广义逆矢量方向滤波方法估计倾角剖面。自适应加权广义逆矢量方向滤波方法在不连续位置处具有传统倾角估计方法不具有的高分辨率,能够稳健高效地估计地震数据的倾角剖面。理论模型和实际地震资料处理得到的局部地震倾角剖面表明,所提出的方法能够高分辨率地保持构造细节信息。     

多波束测深数据趋势面滤波阶次选择算法研究

海底地形深度数据滤波常用的方法有:交互滤波、中值滤波、趋势面滤波等。基于粗大误差判别3σ准则,研究测深数据趋势面滤波的方法,提出了海底复杂地形分区和滤波阶次自动选择算法,解决了模型参数需经验设定而造成的滤波效果不确定问题。系统可以客观地检测和剔除粗差,得出较高精度的三维海底地形数据,对多波束测深数据滤波的应用具有一定参考价值。     

利用Landsat时序NDVI数据进行新疆石河子垦区灌溉作物分类

精确的农作物分类信息对于农业环境评估、水资源利用规划非常重要,尤其是在干旱、半干旱地区。本文利用30 m分辨率的Landsat NDVI时间序列数据进行了新疆石河子垦区混合农作物精确区分的潜力研究。首先利用S-G滤波重构了Landsat NDVI时间序列,然后基于SVM模型对研究区域农业类型进行了精确分类。在SVM分类模型作用下,S-G重构后的时间序列有效地将该地区棉花、玉米、小麦等主要作物区分开来,精度高于0.86,Kappa系数大于0.82。结果表明,S-G滤波能够有效提高NDVI时间序列数据质量;TM影像时间序列在监测干旱、半干旱地区的作物类型和种植方式随时间的变化方面存在巨大潜力。     

利用三维高斯射线束成像进行地震定位

常规的地震定位方法通常需要拾取地震记录的初至,当初至不明显或被较高水平的噪声淹没时精度较低.本文采用基于三维高斯射线束的偏移成像方法对震源进行定位,较好地解决了该问题.通过三维高斯射线束对台站记录进行偏移归位,并将各台站成像结果的交点作为地震能量释放的中心位置;当各台站成像结果不能交于一点时,采用三维空间高斯滤波方法可实现震源位置的自动获取.提出的变网格计算方案极大地减少了计算量,显著地提高了成像精度和计算效率.利用首都圈地震台网数据,对涿鹿、滦县以及房山三个地震事件进行试算,结果表明:基于变网格三维高斯束偏移成像的地震定位方法自动化程度很高,而且具有较好的抗噪能力,特别适合处理低信噪比资料的地震定位问题.     

基于Whittaker滤波的陕西省植被物候特征

运用Whittaker滤波重构MODIS NDVI时序数列,利用地理探测器对比滤波前后影像信噪比,采用动态阈值法获取2000-2012年陕西省植被的3个关键物候参数(返青期、枯黄期和生长周期),在此基础上分析了该区植被物候参数空间分布特征。结果表明:(1)Whittaker滤波能够平滑原始NDVI曲线,有效减少原始影像的噪声,提高影像辨识度,并且参数设置简单;(2)陕西省植被物候地区分异明显,不同气候区划类植被物候表现出中温带半干旱区-暖温带半干旱区-暖温带半湿润区-北亚热带湿润区的递变规律:返青期逐步提前,枯黄期逐步推迟;(3)植被物候受高程和纬度影响,并且纬度影响更显著。海拔每升高200 m,返青期推迟1.3 d,枯黄期提前0.6 d;纬度每升高0.5°,返青期推迟3.6 d,枯黄期提前1.2 d。     

城市CORS坐标时间序列噪声模型建立与分析

以GAMIT/GLOBK处理得到高精度常州CZCORS坐标时间序列,用奇异谱分析方法对其进行空间滤波,使用最大似然估计方法对剔除共性误差的坐标时间序列进行噪声特征分析,得出最优白噪声模型为“WH”,N、U分量最优有色噪声模型为“WH+FN”,E分量最优有色噪声模型为“WH+FN+RWN”。根据最优有色噪声模型估计出的CZCORS站速度场表现为东南方向整体运动的趋势,其整体位移变化值及运动方向与周围IGS站基本一致。     

基于输出反馈的建筑结构闭开环次优控制

对传统的结构抗震闭开环控制算法进行改进。基于地面运动自回归模型,采用Kalman滤波利用可以量测到的地面加速度激励对未来时段即将发生的地面加速度激励进行预估,并在微分方程的求解中引入精确高效的精细积分算法。考虑到实际控制中量测全部状态变量的困难,改进算法仅需量测部分状态变量。数值仿真表明,基于输出反馈的闭开环次优控制策略能大大降低结构的地震响应。