基于城市地表温度与归一化植被指数对北京市建成区热环境分析

针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。     

磁浮交通试验线压力管道直线度的测量方法研究及应用

目前,国内外对于磁浮交通真空压力管道直线度测量问题的研究较少。本文结合西南交通大学在建的真空磁浮高速列车试验装置,提出了一种真空压力管道直线度测量方法。该方法在管道内建立高精度=维控制网,依据三维控制网测量采用圆曲线拟合方法确定各节管道的圆心坐标,并采用直线拟合方法分析整个管道的直线度。最后依据上述方法编制程序对实测数据进行了处理分析,验证了方法的可行性和正确性,可为今后真空磁浮压力管道的建设提供技术参考。     

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

加权EIV模型的经典最小二乘算法

采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。     

基于遥感影像的地块边界半自动提取

针对遥感影像图中地块的提取,提出了一种基于高斯模型的地块边界的半自动提取方法。以无人机影像为实验数据,首先利用影像分割得到包含要提取地块的窗口影像;然后利用高斯模型对地块进行提取,该算法解决了传统图割算法抗噪能力差的问题。随后,运用数学形态学对分割的结果做进一步处理;最后利用边界提取函数对地块边界进行提取并对边界进行拟合。实验结果证明,本文算法不仅提取地块精度较高,而且适当的减轻了工作人员的工作强度。     

GPS高程拟合法比较以及精度分析

利用GPS测量高程代替水准高程时,选取合适的GPS高程拟合方法是必不可少的。本文利用某测区94个已知点作为实验数据,其中65个作为建模点,29个作为检验点,利用不同的函数模型法和不同的统计模型法建立实验区的GPS高程拟合模型,并通过MATLAB语言设计实现GPS高程拟合模型的建立以及精度分析。通过对比分析实验证明:移动曲面拟合法是本文列举函数模型法中拟合效果最好的;基于二次曲面的Shepard拟合法是本文列举统计模型法中效果更好。     

GPS高程拟合在既有轨道高程勘测中的应用研究

实时动态（RTK）技术的应用对于提高既有轨道勘测效率具有重要意义. 目前,针对传统水准测量效率低且由于高程误差,GPS-RTK尚不能替代传统水准测量手段的问题,提出了一种自动化二次曲面拟合模型,研究不同间隔控制点条件下的高程拟合精度. 为此,在试验现场分别获取同点位系列的内外轨RTK及水准测量高程数据,分析了基于RTK的轨面GPS高程测量数据应用可行性及处理方法. 结果表明,在引入一定控制点条件下,在500 m间隔内采用自动化二次曲面模型拟合后得到的GPS高程数据可较好地满足既有线勘测要求.      

基于重叠区域相关系数的视频影像关键帧提取算法

提出了3种基于影像重叠区相关系数的视频影像关键帧快速提取算法。该算法首先采用多项式快速、准确地拟合出视频影像相关系数的变化趋势,然后利用相邻关键帧影像重叠区的高相关特性实现关键帧帧位的快速、准确提取,并通过实例与基于重叠度计算关键帧算法的时效性进行对比。结果表明,该算法单次计算相关系数的时间相对于单次重叠度计算时间缩短了近4倍,准确度达到88%,且针对不同拍摄手段下的视频影像,提取的关键帧影像精度较高。同时,还对基于视频提取的关键帧影像进行全景图拼接,结果显示未出现明显场景缺失,且可靠性高,适用性强。