55个少数民族55朵花--《中国少数民族分布图集》的设计与编制

中国自古以来就是一个统一的多民族的国家，尤其是55个少数民族的聚居分布更有特点，全国2.1万多千米长的陆地边境线地区，基本上都居住着少数民族，少数民族聚居地区占到整个国土面积的64%。     

基于IRCGA优化的GM(1,1)变形预测方法与应用研究

阐述了引入时间距离权的传统GM(1,1)模型的建模过程以及灰色模型等级的判断方法,深入分析了白化背景参数λ取值对建模精度的影响;同时针对传统λ取值的缺陷,提出使用基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA)对其进行优化处理,并用多个工程实例分析验证了优化后的GM(1,1)模型相对传统的灰色模型及其优化模型拟合效果更好,更加贴近真实数据序列。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

基于关联信息的灰色沉降预测模型及其应用

提出用背景值的迭代计算构造方法来改进GM(1,1)模型,并在此基础上建立基于关联信息的灰色沉降预测模型.最后将其应用于沉降监测点的恢复重建中.试验结果表明,新的背景值构造方法足有效的,所建立模型的拟合及预测值较传统方法更加精确可靠,具有一定的实用价值.     

融合多尺度视网膜图像增强的动态云检测

云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。     

基于背景迭代搜索的高分辨遥感图像汽车检测

提出了一种基于高分辨率卫星遥感图像检测汽车的新方法——背景迭代搜索(Background Iterative Search,BIS)算法。该算法首先利用背景与目标的局部差异,用距离作为判别准则逐步迭代搜索并去除背景,根据汽车的物质特性初步检测汽车;然后采用动态双峰阈值分割方法,利用全局信息把道路和非道路分开,并根据形状特征粗略提取道路;最后利用道路信息约束初步检测的汽车,得到最终的汽车检测结果。通过使用IKONOS和QuickBird卫星遥感数据进行实验,验证了BIS算法的有效性。     

基于近海定常环流高程模式的平均海面地形联合解算方法

联合卫星测高和物理海洋监测数据计算海面地形和测高大地水准面是卫星 高应用匠前沿课题之一。本文从流体动力学基本方程出发,推导出近海定常环流的高程模式,由此高程模式出发利用有限差分法组成观测方程,从而按最小二乘间接平地解算联合问题。     

新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。     

一种基于M估计的水下地形抗差匹配算法

目的 为削弱观测数据和背景地形模型中粗差对水下地形匹配导航精度和可靠性的影响,提出了一种基于M估计的水下地形抗差匹配算法,显著提高了水下地形匹配算法对粗差(异常值)的抵御能力,确保了稳健匹配导航解的获取。实验验证了该算法的有效性。