基于COS-2S模型的ADCP海浪方向谱估计

美国RD公司声学多普勒流速剖面仪(ADCP)使用的波向估计算法是迭代的最大似然算法(IMLM),IMLM可以准确估计出主浪向,但波向估计结果在主浪向以外其他方向上存在由噪声带来的能量分布,使得估计结果变得不准确。设计了基于COS-2S模型的波向估计方法,模型中只含有主波向,算法在准确估计主波向同时有效去除其他方向上噪声带来的能量分布。将一种混合遗传算法(HGA)代替遗传算法(GA)应用到波浪模型的参数求解中,HGA相对GA收敛更快,可有效找出全局最优解。仿真分析和实测数据表明,HGA和IMLM都能准确估计出波浪的主浪向,但HGA可有效去除主浪向以外其他方向上噪声带来的能量分布,HGA比IMLM更加适用于海洋各种噪声存在条件下的测量环境。     

Saldanha Bay,South Africa I: the use of ocean colour remote sensing to assess phytoplankton biomass

The efficacy of ocean colour remote sensing in assessing the variability of phytoplankton biomass within Saldanha Bay is examined. Satellite estimates of chlorophyll a (Chl a) were obtained using the maximum peak-height (MPH) algorithm on full-resolution (300?m) data from the Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). Subsurface Chl a maxima often occur within Saldanha Bay below the mean detection depth of the satellite (1.5?m) during periods of thermal stratification. Consequently, the MPH product was poorly correlated to in situ data from 4?m depth (r² and average relative percentage difference [RPD] of 0.094 and 53% respectively); however, the coefficient of determination was much improved if limited to in situ data collected under conditions of mixing (r² and RPD of 0.869 and 89%, respectively). Composites of monthly MPH Chl a data reveal mean concentrations consistent with in situ seasonal trends of phytoplankton biomass, confirming the capability of the MPH algorithm to qualitatively resolve surface Chl a distribution within the bay.     

基于iBeacon的精细室内定位方法研究

苹果公司发布的i Beacon作为一种粗精度位置感知服务体系,得到了广泛关注。针对更精细的广域位置服务,提出了基于i Beacon的无线指纹定位方法,并给出了图书馆的位置服务示例。     

一般地形大光斑激光测高回波模拟研究

国内对基于陆地模型的地表回波仿真的研究较多,主要分析了三种特定的地表模型:平面、阶梯、斜坡地形,取得了不错的进展,但是却不具有一般性。针对这种情况,本文从一般性地表模型出发,根据实际的地形三维离散点,用Delaunay三角形剖分拟合出地表模型,用剖分后的三角面片返回的能量代表整个地表返回的能量,拟合出回波波形。通过和GLAS系统获取的相同区域的实际回波波形进行相关性比较,结果发现两者具有很好的相关性,验证了算法的正确性。文章结论为后续继续深入开展激光大光斑内精细地形信息分析、激光测高数据与光学影像复合处理提供了理论基础,为发展我国自主的星载激光测高卫星的有关指标论证提供参考。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

简化磁力计非线性误差模型的快速校正算法

针对传统的磁力计校正算法中存在的误差模型复杂、计算时间长、需要保持水平姿态和已知航向信息等弊端,该文从磁力计误差特性入手,推导并建立了简化的磁力计非线性等效误差模型。基于动态调整策略对传统的LM算法进行改进,并利用改进的LM算法求解误差模型,减少计算过程中的迭代次数,实现了磁力计误差的快速估计。实验表明,该方法在有效保证磁力计校正精度的前提下,迭代次数减少25%,计算速度提高了65.59%。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

应用重力场模型GL1500E和LLR天平动参数估算月核大小及其组成

针对月核大小及密度估计问题,利用高分辨率重力场模型GL1500E的二阶位系数和LLR(lunar laser ranging)天平动参数,考虑月核分层为外核和内核的情况,结合非线性粒子群优化算法,对月核大小和组成进行了估计。大批量的统计结果表明,大概率分布的外核半径rc1约为469 km,内核半径rc2约为303 km,外核密度ρc1约为4613 kg/m3,内核密度ρc2约为7004 kg/m3,月幔密度ρm约为3340 kg/m3。月幔密度非常接近地质研究结果3360 kg/m3,内外核半径与近期其他研究结果相近,估算的月核大小与密度组成具有一定的参考价值。若月核由纯铁和硫化亚铁组成,则研究表明,内核大部分由纯铁组成,外核大部分由硫化亚铁组成。