基于SVDD的变形监测数据可靠性分析研究

提出了一种基于支持向量数据描述的异常值检测方法,该方法在检测异常值方面具有快速形象、通用性强、可有效处理小样本数据等优点。实验结果证明当在训练样本中加入异常值时,训练得到的模型具有很高的正常数据识别率和异常数据识别率,因此,该方法用于异常值的检测是完全可行的。     

融合多特征的遥感影像变化检测

常规多时相遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分利用纹理、几何、形状等多种特征信息,不足以体现检测目标的完整性和准确性。本文针对不同特征在变化检测中应用的优势,在提取影像多种特征的基础上,构建了1维和多维两种基于信息融合策略的变化检测方法,即利用1维特征空间加权距离相似度运算、多维特征空间的模糊集融合和支持向量机融合策略进行变化检测。利用多时相QuickBird高分辨率遥感影像进行城市土地覆盖变化检测试验,结果表明,本文方法可以有效集成不同特征的优势与表征变化信息的能力,提高变化检测过程的稳定性和适用性,同时能够更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标。     

基于高斯过程的高分辨率遥感图像变化检测

本文首先通过理论分析,探讨了高斯过程分类器在高分辨率遥感图像变化检测应用中的优势与不足,并针对高斯过程分类器的不足给出了相应的解决方法;其次,提出了一种基于空间上下文相关的高斯过程变化检测方法;最后,通过多个高分辨率遥感实验数据集上的实验设计与分析,验证了高斯过程分类器在高分辨率遥感图像变化检测中的应用能力,并证明了本文提出的解决方法的有效性.     

基于空间ETL实现VCT数据交换共享

本文在外部数据交换基础上,提出基于空间ETL的数据交换共享方式。采用VCT格式作为统一的数据交换格式,结合ETL数据流动的思想,对数据进行处理。本文以Geodatabase到VCT的相互转换为例,采用ArcGIS组件开发,从而实现GIS空间数据的交换共享。     

一种河网矢量数据的网络渐进式传输方法

本文提出了一种河网矢量数据双层次多尺度表达的渐进式传输模型,结合目标层次的河流选取和几何细节层次的曲线多尺度表达,建立了河网多尺度数据结构。在Client/Server结构的WebGIS系统中进行了实验,结果表明该方法用于河网矢量地图数据的渐进式传输是有效的。     

空间管线间最短距离研究

空间管线是城市、矿山、石油等领域的重要基础设施。本文首先介绍了空间管线的抽象表示方法,建立了管线数据结构,然后论述了空间管线最短距离的计算过程和算法实现,最终提出了有效解决工程实际中空间异面管线最短距离问题的方法。     

基于球面DQG的矢量与地形数据无缝集成

现有的全球大规模空间数据可视化系统主要侧重于影像和地形数据的综合表达,针对矢量与地形的集成可视化能力相对较弱。该文以球面退化四叉树格网(Degenerate Quad-tree Grids,DQG)为基础,通过DQG格网的三角化过程构建了地表DEM模型,并提出了从矢量线对象到地形格网表面的映射方法。采用GTOPO30数据集和国界矢量数据进行了相关实验,结果表明:该方法能实现矢量数据与多分辨率DEM的无缝集成,并能有效地避免矢量对象"悬浮"和"入地"等现象。     

应用湿Q矢量分解理论诊断分析“05．7”梅雨锋暴雨

利用Q矢量分解理论对发生于2005年7月的一次江淮梅雨锋暴雨过程进行诊断分析,并对比分析了原非地转湿Q矢量（Q^＊）和改进后的非地转湿Q矢量（Q^M）的诊断能力。结果显示：对流凝结潜热的释放对此次梅雨暴雨中尺度系统的形成和维持起到非常重要的作用;将Q^M分解为平行和垂直于等位温线两个方向后,发现在暴雨强盛阶段,低层大气是以大尺度辐合为主,中高层相反,且南北方向有次级环流出现,表明次天气尺度的持续性水汽汇集和正反馈机制是此次梅雨锋暴雨的关键因子．     

基于SVAR模型的气温变化对南京市工业经济的影响研究

目前气象经济学领域探讨气象因子与经济体之间相互动态影响的研究尚不多见,基于此,采用年平均气温序列及工业产值、GDP、劳动力序列,建立多变量的结构向量自回归模型(SVAR模型),通过脉冲响应函数来考察气温对南京市工业经济的动态影响,并用方差分解法揭示其相互影响程度.结果表明总体上气温升高对南京工业有负面影响,但是这种负面作用是趋缓的,平均每年南京工业产值的3.1%受到气温升高带来的负面影响;同时南京工业经济发展对当地气温升高确实存在促进作用,平均每年南京工业经济发展对本地的气温升高的贡献率有4.4%.研究也说明SVAR模型不失为研究气象因子对经济体影响的可行方法.     

地基GPS遥感观测北京地区水汽变化特征

利用2004—2007年SA34（北京大学）站的GPS观测数据,运用GAMIT软件解算反演了间隔30min的连续变化大气水汽总量（PW）。与北京南郊观测场得到的探空结果作比较,均方根误差（RMSE）在2~3mm之间。通过对大气水汽作月平均,得到每月的大气水汽总量口变化曲线,并初步分析了夏季水汽日变化与地面比湿、降水、地面气温以及地面风矢量的关系。结果表明:北京地区夏季7月大气水汽总量最小值出现在08:00（北京时）左右,8月大气水汽总量最小值出现在08:00到12:00左右（各年表现出一定的差异）,夏季大气水汽总量的最大值出现在01:00到03:00;7月和8月的日变化在夜间变化趋势有所不同;大气水汽总量最大值出现时刻与地面小时降水有一定相关性,且大气水汽总量的日变化明显受风矢量日变化的影响。通过对大气水汽总量的时间序列进行小波分析,得到1年大部分时间里,水汽变化存在大约12d的周期。采用前期的大气水汽总量平均值和短时大气水汽总量增量两个条件进行降水的判断,认为夏季降水的出现时刻与差值的高值区有比较好的对应。