信息分配系数的自适应滤波在GPS/DR组合导航中的应用

在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。     

基于奇异值分解法的含量-面积法对化探异常的确定

地球化学场的数据通常具有分形的特征。应用奇异值分解方法对元素含量数据矩阵进行分解,对奇异值进行分形统计,得到了分形模型。重建元素含量的数据矩阵。然后利用含量-面积的分形方法对重建后的数据矩阵进行分形处理。使用MAPGIS软件进行统计分析,得出研究地区元素的异常下限,做出元素异常分布图,并与该地区已知矿点的分布图进行叠加分析,预测潜在的成矿区。     

改进的混合像元分解法用于快速水污染遥感评价研究

该文介绍了一种改进的混合像元分解方法。利用该方法对滇池的各类污染（叶绿素,营养盐等）进行快速评价,可以直接得出滇池各个区域所受各类污染的程度,从而给出滇池全区各类污染的情况分布。     

陕西省耕地资源数量与经济发展关系的计量分析

基于1978-2005年陕西省耕地资源数量与经济发展的统计数据,运用协整分析、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等方法分析了陕西省耕地资源数量与经济发展之间的互动关系,结果显示:1)陕西省耕地资源数量与经济发展之间存在长期均衡关系,但短期内却存在失衡,短期波动向长期均衡趋近的调整幅度为4.23%,调整力度非常小;2)经济发展的冲击可以部分解释耕地资源数量的变化,解释水平为12%以下,耕地资源数量的冲击对经济发展的解释水平在18%以下;3)耕地资源数量、经济发展均显著地受其自身波动的影响.建议从提升经济发展质量和耕地利用效率等方面采取长期性、综合性的政府干预措施.     

Arclnfo下卫星遥感火点空间定位算法研究

应用ArcInfo地理信息系统和MapObjects组件空间分析技术、数据库技术，对森林火点卫星遥感信息的地理定位技术进行了研究，结合1：250000地理信息数据，研制了快速获取火点周围地理信息的技术流程及计算方法，开发了业务化系统，实现了自动化操作。尤其在多火点的情况下更能显示出其优越性，相同情况下，比手工地理定位提高了定位精度，工作效率提高了10倍以上。投入业务运行以来，在森林防火工作中发挥了重要作用，为火点监测赢得了时间，取得了明显的社会效益。     

结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。     

奇异值分解在二维半多边形体ΔT异常最优化反演中的应用

本文推导出二维半多边形体的△T异常公式,详细叙述了计算磁性体模型的最优方法.由于在求解广义逆矩阵中采用了奇异值分解,解决了收敛速度和稳定性的兼顾问题,从而可以获得在最小二乘方意义上的最佳模型.文章用二个理论模型和下牛地区的实际资料说明了方法的有效性.     

非二次幂Curvelet变换及其在地震噪声压制中的应用

本文分析了Curvelet变换在地震数据处理中的优势及不足,提出了非二次幂Curvelet变换.主要有两点改进:(1)将经典Curvelet变换非自适应的二次幂多尺度多角度分解方式改进为基于地震数据特点的、自适应非二次幂可控多尺度多角度分解方式,可以更有效地反映地震信号的主要方向特征和频率特征;(2)在最粗尺度引入各向异性分析,实现了对低频信号的精细处理.本文通过处理合成记录和含有面波干扰的实际数据算例验证了非二次幂Curvelet变换在地震噪声压制中的有效性.     

Evapotranspiration Estimation Based on MODIS Products and Surface Energy Balance Algorithms for Land （SEBAL） Model in Sanjiang Plain, Northeast China

In this study,the Surface Energy Balance Algorithms for Land(SEBAL) model and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) products from Terra satellite were combined with meteorological data to estimate evapotranspiration(ET) over the Sanjiang Plain,Northeast China.Land cover/land use was classified by using a recursive partitioning and regression tree with MODIS Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) time series data,which were reconstructed based on the Savitzky-Golay filtering approach.The MODIS product Quality Assessment Science Data Sets(QA-SDS) was analyzed and all scenes with valid data covering more than 75% of the Sanjiang Plain were selected for the SEBAL modeling.This provided 12 overpasses during 184-day growing season from May 1st to October 31st,2006.Daily ET estimated by the SEBAL model was misestimaed at the range of-11.29% to 27.57% compared with that measured by Eddy Covariance system(10.52% on average).The validation results show that seasonal ET from the SEBAL model is comparable to that from ground observation within 8.86% of deviation.Our results reveal that the time series daily ET of different land cover/use increases from vegetation on-going until June or July and then decreases as vegetation senesced.Seasonal ET is lower in dry farmland(average(Ave):491 mm) and paddy field(Ave:522 mm) and increases in wetlands to more than 586 mm.As expected,higher seasonal ET values are observed for the Xingkai Lake in the southeastern part of the Sanjiang Plain(Ave:823 mm),broadleaf forest(Ave:666 mm) and mixed wood(Ave:622 mm) in the southern/western Sanjiang Plain.The ET estimation with SEBAL using MODIS products can provide decision support for operational water management issues.