利用局部自相似的多光谱遥感图像自动配准

为解决多光谱遥感图像间非线性灰度差异造成的配准困难问题,提出了一种基于局部自相似的自动配准方法。该方法首先引入局部自相似(local self-similarity, LSS)特征,并在对数极坐标系下建立反映图像内在几何布局和形状属性的特征描述子。之后结合LSS和归一化相关系数构建一种形状相似性测度,并通过模板匹配的策略实现图像的配准。试验结果表明,该方法能够较好地抵抗图像间的非线性灰度差异,并获得了可靠的配准精度,而且相比于传统方法,在顾及计算效率的同时获得了更高的匹配正确率。     

面向交通土建工程的网络化移动勘测办公系统

现今的交通土建类大型工程项目数据繁冗复杂。传统的数据处理方式速度慢、精度低,已不能满足大型工程管理的需要。GeoNMOS软件可弥补在大型工程项目中数据处理方面的不足。文中提出网络化移动勘测办公系统的设计理念,着重分析GeoNMOS各个模块的特点及其主要功能。     

基于定向片模型的SPOT-5遥感影像自检校光束法平差

本文通过建立内方位自检校模型,利用定向片模型对外方位元素进行内插建模,建立了基于定向片模型的自检校光束法平差,研究不同控制点数量和不同定向片间隔对定位精度的影响,并利用河南嵩山地区SPOT-5遥感影像数据对模型进行了实验验证和分析,结果表明,平面精度可以达到10.06m,高程精度可以达到8.84m.     

基于自由设站和角度交会的隧道变形监测研究

针对隧道的带状空间特征及全站仪在无棱镜模式下测距误差比较大的情况,提出利用自由设站法结合角度前方交会计算隧道中任意监测点坐标的方案,并对其精度进行了分析。该方案具有布站灵活、精度高、成本低等特点,对隧道中监测点的测量具有一定的指导意义。     

利用邻域相似性的居民地要素增量更新质量评估

针对增量更新过程中只对变化对象进行更新的特点,从更新对象的邻域空间相似性入手,以居民地要素为例,对更新对象和源对象的几何相似性及其邻域内对象之间的空间关系相似性进行了形式化表达和计算,基于评估可信度最大化原则确定了对象评估顺序,并根据邻近对象的不同特点设计了两阶段评估流程。实验表明,该方法将评估区域限定在了更新对象邻域范围内,能够有效地发现尺度变换过程中实体及其空间关系错误,提高了更新系统的可用性。     

CORS网新增站点快速高精度坐标联测与精度评估

以某地区CORS为实例,将新增参考站网与原有参考站网进行同步联测,联合运用TEQC、GAMIT、CosaGPS实现新增参考站坐标的高精度快速解算,并进行了全面详尽的基线处理与网平差精度评估。实践证明,该方式能实现新增参考站快速高精度的坐标联测。     

未利用土地的影子价格评估

对于投资行为的分析，既要从企业微观角度判断效益的盈亏，也要从国民经济的宏观立场出发，衡量项目为经济整体的贡献或者经济整体为项目的付出。在国民经济评价中，土地影子价格不是土地评估概念，而是在投资项目评估中，进行国民经济评价的主要手段之一。影子价格是人为计算的，在社会经济处于最优阶段的时候，能够反映资源稀缺程度、市场需求状况的价格。换句话说，影子价格虽然是人为计算的，但从国民经济的角度看，却     

实时和延时海洋观测数据质量评估方法研究

介绍了一套实时和延时海洋观测数据质量评估方法,及其在综合海洋观测系统服务平台框架下的未来展望。详细给 出了实时和延时海洋观测数据的自动化数据判别/检验方法、质控标准以及为数据管理和使用专门制定的数据质量评估标准。     

地球臭氧层之伤愈合中

十数年前我们时常听到的头顶上的奥臭空洞，现在已经慢慢“愈合”了。联合国环境规划署《2010年臭氧层消耗科学评估》报告指出，地球臭氧层已经停止变薄，预计到本世纪中叶大部分损耗将会恢复。     

融合图自编码器与GRU的城市盗窃犯罪时空分布预测模型

犯罪预测是进行犯罪预防的前提，高效准确的犯罪预测对于提高城市管理效率、保障公共安全都具有重要的意义。当前，关于犯罪预测的已有研究大多采用单一的机器学习方法或深度学习模型，忽略了犯罪的时空依赖关系，往往难以获得准确的预测结果。本文提出一个基于深度学习技术的犯罪时空预测模型—GAERNN：(1)利用GAE模型捕获犯罪案件的空间分布特征；(2)将带有空间依赖关系的特征经序列化处理后作为GRU模型的输入，进一步提取犯罪序列的时间特征；(3)经全连接层处理获得犯罪时空预测结果，并选取MLP、GCN等基准模型进行对比实验，结合RMSE、MSE等多个指标对模型预测结果进行评估。实验结果表明：对于各模型预测结果可视化分析，GAERNN模型预测的可视化结果与实际数据分布最相符合；在各模型误差分析方面，相比预测性能较差的MLP,GAERNN模型各月份的RMSE分别降低了1.02、3.58、1.29以及0.45；在子模块有效性评估方面，相比其变体模型GAE-LSTM,GAERNN模型在各月份的MAPE分别降低了2.15%、10.07%、1.92%以及2.54%，说明GAERNN模型能显著提高盗窃犯罪时空预测...