完善体制 提高素质 优化服务——宁波市国土资源局江北分局

国土江北分局开展“完善体制、提高素质”活动 以来，大力推进职能转变，职责到位、能力提高和作风好转，不断增强服务区域发展和保护国土资源的能力。     

Galileo系统和区域增强导航系统的定位误差比较

采用最小二乘协方差方法分别对Galileo系统的定位误差和中国区域导航增强系统的定位误差的计算进行定义,并通过matlab编程仿真比较得出:区域增强导航系统的定位误差只有Galileo系统定位误差的三分之一。表明,如果能建立区域增强导航系统将在较大程度上提高中国区域的导航能力。     

DCT域遥感影像的自适应遗传优化增强

本文在DCT域中提出了一种基于遗传算法的遥感影像增强技术,针对DCT域遥感影像增强参数需人工设定的问题,利用自适应遗传算法对其进行优化选取:设计了一种考虑偏差的适应度函数以驱动遗传算法进化,通过无分块思想的使用实现了无人工干预、无块效应的遥感影像增强。该方法不但保持了遥感影像的原始色调而且显著提升了遥感影像方差、平均梯度、信息熵等质量测度,有效改善了遥感影像的视觉效果,便于后续影像处理及应用。     

基于数学形态学的位场数据边缘增强方法

位场数据边缘增强对于地质构造研究和矿床勘查具有重要意义。现有的边缘增强方法多数基于位场数据的导数构建,往往存在对噪声敏感的缺点,且处理结果中常有虚假边界的出现。本文基于数学形态学良好的形状分析和噪声压制性能,通过数学形态学基本算子的组合叠加,提出了一种新的位场数据边缘增强方法。该方法容易实现,且不需要计算位场数据的水平和垂向导数。板状体模型试验结果表明,该方法能有效地对重力异常和化极后的磁异常数据进行边缘增强。针对三维模型试验中正负异常同时存在的情况,相比以往几种方法,该方法输出的边缘更清晰且没有额外边缘的产生,并表现出更强的抗噪能力。最后将该方法和以往几种方法应用到老挝万象地区实际重力异常数据的处理中,结果显示该方法刻画出的边缘更加连续清晰;同时结合以往地质资料,推断了成矿的有利部位。     

基于LMS滤波的地基增强系统电离层异常检测

针对地基增强系统(GBAS)中传统电离层异常检测方法无法同时兼顾检测精度与灵敏度的问题,通过构造单通道变步长最小均方(LMS)自适应滤波器以抑制伪码-载波偏离度高频噪声。单通道LMS自适应滤波器是在标准双通道LMS自适应滤波器的基础上,利用被检测信号短时相关性及其量化噪声的非相关性,构造一个采用被检测信号延时量作为参考输入的自适应滤波器,同时对Sigmoid函数进行改进,使得自适应滤波器在前期收敛速度快,且待滤波器收敛后保持较高稳定性。实验结果表明,在相同卫星仰角与电离层时间梯度值下,采用LMS自适应滤波器后电离层异常检测时间缩短,且当电离层时间梯度较小时,该方法也能够实现异常检测,验证了其有效性。     

基于GPS的地基增强系统机载端完好性算法研究

针对地基增强系统（GBAS）非完好性事件的极端性,开展GBAS完好性算法研究,给出H0和H1假设下的机载端保护级计算方法,并分析GBAS中引起“虚警”和“漏警”两类非完好性事件的主要误差源。实验结果表明,机载端伪距经过差分校正后其位置精度优于1 m,可用性大于99.999 9%,满足CAT Ⅰ精密进近着陆导航需求。同时,进行非完好性事件仿真验证的结果表明,卫星几何分布和电离层风暴是引起“虚警”和“漏警”的主要误差源,未来CAT Ⅲ GBAS需将单星座扩展为包括北斗在内的多星座,将单频升级为双频,其中多星座可以优化卫星的几何布局,双频可以消除电离层风暴的影响。     

航空影像的模糊增强方法

根据航空影像的灰度特性,选用像素的相对灰度等级作为模糊特征,采用模糊算法实现航空影像的模糊增强处理。实验表明,模糊算法较传统方法可取得更好的增强效果。     

2020年7月两次入海江淮气旋爆发性与非爆发性发展特征对比分析

利用高时空分辨率的欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)对全球气候的第五代大气再分析数据集(European Re-Analyses 5, ERA5),对比分析了2020年7月淮河上游地区的两次江淮气旋过程,并结合海洋—大气—波浪—泥沙耦合模式(Coupled Ocean-Atmosphere-Wave-Sediment Transport modeling system, COAWST)进行敏感性试验,探讨同一气候尺度背景下,高低频大气环流形势和海气耦合作用对江淮气旋的影响。结果表明,低空环流形势的高频变化和海表温度的升高对气旋的大风影响和强度发展有重要作用。低空环流形势中,存在“气旋—反气旋—气旋”环流天气尺度波列,易造成气旋大风叠加增强;海气交互界面的高海表温度加热作用导致的感热和潜热释放通过气旋北部弯曲锋面强烈的上升运动,为气旋发展提供能量,促进气旋入海后爆发性增强。     

基于差分卷积的弱光照车牌图像增强

车牌识别作为现代化智能交通系统中重要的环节,对提升路网效率以及缓解城市交通压力等问题具有重要的社会意义,然而弱光照车牌图像识别仍然具有重大的挑战。构建了一个基于差分卷积神经网络的弱光照车牌图像增强网络,将车牌的纹理信息解耦为水平垂直和对角线两个方向,对不同尺度空间的低照度图像进行纹理增强。为了避免增强结果局部过曝或低曝,该方法使用YCbCr颜色空间的损失函数来优化模型。图像增强实验结果表明,所提出的方法较传统的低照度图像增强方法相比,图像客观质量结果峰值信噪比提升了0.47 dB。同时,在仿真车牌和真实场景的车牌识别实验结果也证明了所提算法对于低照度图像感知质量提升的有效性。