最佳小波包基的矿区植被及红边位置提取

小波包变换能同时对植被光谱信息的低频和高频分量进行分解,并能克服小波变换时间分辨率高而频率分辨率低的缺陷从而具有能够探测植被细微变化的优势。实验利用Hyperion高光谱影像对云南省普朗铜矿区植被像元的光谱进行最佳小波包基参量获取与植被信息识别,并在此基础上提出一种提取重金属污染下植被红边位置的最佳小波包基系数应用模型。研究结果表明基于最佳小波包基参量的植被信息识别及基于最佳小波包基系数的重金属污染探测具有可行性与一定优越性。     

面向端元提取的光谱角特征空间图像分块方法

传统的高光谱端元提取算法一般是在高维的光谱特征空间中进行运算,并且图像的全部像元都参与算法,因此运算量偏大,运算效率较低。提出了一种光谱角特征空间的概念,利用图像的空间信息辅助端元提取。图像的全部像元都可以映射到8维的光谱角特征空间中,样本点在特征空间中距离原点的远近表征了其在图像中的位置是否为地物区块的边缘,利用这点可以对高光谱图像进行空间分割。在分割后的每个子块图像内部只选取少数"最纯"像元参与端元提取算法,从而大大降低了端元提取的计算复杂度。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

一种基于对角线预排序的模糊度降相关方法

通过分析基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法的优缺点,提出了一种模糊度降相关新方法。该方法是基于对角线预排序和上三角乔列斯基分解的降相关算法,不仅保证每次乔列斯基分解的降相关程度最高,而且使降相关后的条件方差大致降序排列。在分析当前常用的降相关效果评价指标的基础上,选取条件数和等价相关系数作为新方法降相关效果的评价指标。应用实测数据进行降相关计算得出,与基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法相比,新方法降相关程度更高,迭代次数更少,可以提高整周模糊度解算过程中条件搜索的效率。     

基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统（GNSS）时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是：先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统（GNSS）时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数（IMF）分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心（SOPAC）的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。     

时域卷积组合模型在桥梁沉降预测中的研究

针对桥梁所承受的动静荷载特性差异问题,该文通过小波分解将垂直位移监测数据分解成低频和高频信号,低频信号稳定性强,主要呈现了静荷载影响特点,而高频信号波动性较大,呈现了动荷载影响特点,因此将低频信号和高频信号分别进行小波重构,重构后的低频信号和高频信号分别使用时域卷积神经网络和BP神经网络进行预测,并进行叠加处理得到最终预测结果。以常泰大桥实际静力水准沉降监测项目为例,将该文模型预测结果分别与小波优化的BP神经网络模型和小波优化的自回归滑动平均模型(ARIMA)预测结果进行对比分析,已有的两种模型预测的平均绝对误差分别为0.61 mm和1.38 mm,而该文模型预测的平均绝对误差为0.46 mm,预测精度的提高,为桥梁的施工和维护提供参考。     

基于小波预处理的基坑变形监测数据的最小二乘估计

利用小波变换特有的低通滤波属性和有效抑制测量噪声的能力,将传统的最小二乘估计与之相结合,提出了一种基于小波预处理的最小二乘估计新方法 ,并针对具体基坑变形监测数据,验证了该方法的有效性。     

总体最小二乘平差方法在GPS高程拟合中的应用研究

采用最小二乘(LS)进行GPS高程拟合参数估计未考虑系数矩阵误差,尝试采用总体最小二乘(TLS)平差方法进行参数估计。利用本文提出的基于TLS平差的粗差探测方法进行粗差剔除的基础上,对TLS平差方法在GPS高程拟合中求解的参数及其精度进行了分析,通过与LS的对比表明,混合总体最小二乘的拟合结果最为合理。     

基于双树复小波的CBERS-02B星遥感影像融合及评价

以CBERS-02星全色、多光谱图像及IKONOS多光谱图像为数据源,利用离散小波变换和双树复小波变换进行融合试验。结果表明,双树复小波变换在空间细节表现力和光谱保持方面能够较好地达到平衡,较离散小波变换更能提高图像融合质量。通过融合方法对比分析可知,02B星全色波段不仅与其多光谱波段融合能够得到信息更加丰富的图像,而且与其它传感器数据融合同样有很好的目视效果和可读性,具有较大的应用前景。     

基于JPEG2000无损压缩的DEM网络渐进传输方法

针对网络GIS海量DEM数据与有限带宽之间的矛盾,根据DEM数据特点和网络多分辨率渐进的应用需求,提出了一种在DEM各级分辨率具有良好精度性能、基于改进的JPEG2000高效无损压缩的DEM网络渐进传输方法。选用2/6整数小波分解DEM数据,利用辖区渐进压缩方法、压缩码流的索引文件检索码流实现了DEM的渐进传输。实验证明,2/6小波比标准中的5/3小波能够更好地在每级分辨率保持原始地形精度,相比传统方法,网络渐进传输时每级分辨率传输的数据量平均减少了90.29%。