改进影像匹配点云滤波方法的下沉盆地建模

针对受地表植被物候性特征的影响,无人机影像匹配点云所生成DEM精度偏低的问题,该文提出了一种基于坡度阈值和相邻点高差阈值相结合的地面种子点选取方法,改进了移动曲面拟合点云滤波算法.以林南仓煤矿西四采区为例,基于无人机测绘技术获取实验区地表三维点云,结合实测数据,分别采用 目视检验、定量评价和DEM精度分析等验证了滤波算...     

水平长导线源瞬变电磁三维积分方程模拟

以体积分方程法模拟三维电磁正演问题的原理为基础,利用数值滤波方法实现了时间域水平长导线源的瞬变电磁三维问题的模拟,对电阻率、极化率、时间常数和频率相关系数的变化分别进行了三维数值模拟。为了提高计算的精度,变换过程中采用双精度数值滤波方法。利用偶极源的解析解和数值解的对比来检验数值滤波方法的可靠性。数值模拟结果表明,此种数值滤波方法精度高,结果稳定。高精度数值滤波结果为瞬变电磁法在石油、矿产、地热以及其他方面的应用提供了理论指导。     

含油气球冠模型三维重力归一化总梯度场特征

重力归一化总梯度的三维计算中,将圆滑滤波因子分别引入向下延拓和导数换算响应因子中,推导了其计算公式及数值实现过程,同时给出了具体的计算步骤;对含油气球冠模型的三维归一化总梯度场特征进行了分析与研究。研究结果表明,对于含油气球冠模型来说,不同于均匀球冠模型在各个深度的切平面等值线图中表现出单峰异常的特征,其三维归一化总梯度场的特征表现为:无论在过中心剖面的等值线图还是在某个深度的切片图中,只有当截止频率取值适当时才可以表现出"两高夹一低"的典型储油气藏标志特征,若取值不当,其表现出来的特征与均匀球冠模型相似。此外,归一化总梯度场等值线图中出现"两高夹一低"的位置,往往是含油气球冠所在位置和深度。     

微型地基干涉雷达变形数据后续处理

基于笔者所在单位研制的微型地基干涉雷达,结合微型地基高速实孔径干涉雷达获取的重庆赖家桥大桥变形数据实例,本文对变形数据后续处理方法进行了研究。针对变形数据中存在的噪声及由于遮挡等原因造成的相位断裂问题,提出了处理方法并进行解决;针对噪声问题,对多种滤波器的去噪效果进行了仿真对比,小波变换滤波器效果最好;针对相位断裂问题,提出了一种基于变形数据时频特征的相位断裂探测与修复算法,实现了对相位断裂问题的自动化处理,效果显著。     

考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法

针对在提取区域GNSS时间序列共模误差时会存在忽略站间相关性的问题,本文在已有叠加滤波的研究基础上,引入单日解精度、相关系数和距离因子等多种权重因子,提出了考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法,并选取山西省测站数据以验证该方法的适用性。结果表明：利用本文的改进叠加滤波方法,测站坐标残差时间序列的均方根在N、E、U 3个分量上可分别平均降低48.53%、39.42%、48.61%,滤波对N、E方向上的速度影响为0.5 mm/a, U方向上为1 mm/a。相较于区域叠加滤波,改进后的方法可使残差时间序列的均方根进一步降低20%～40%,能更加准确地提取共模误差,为区域地壳运动及动力学的分析研究提供精细可靠的数据支持。     

泥石流高分辨率遥感影像频域特征提取方法及应用

在遥感影像上深入研究泥石流的相关特征条件对泥石流的分析治理具有十分重要的现实意义。本文将泥石流不同流域分区的高分辨率遥感影像从空间域转换到频率域,基于频谱分析与频域滤波,从全局和局部建立了频谱特征和泥石流流域分区特征之间的关联,并利用频域特征对泥石流高分辨率遥感影像中不同流域分区进行识别,用支持向量机进行试验验证。结果表明,对于泥石流遥感影像,除了地物光谱特性以外,充分利用频域特征可以有效地分析和识别泥石流不同的流域分区,且识别精度最高达到95%,从而对泥石流的形成过程及不同区域进行定性和定量分析,为泥石流的防治工作提供了科学依据。     

结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。     

1013号台风“鲶鱼”的台风环流分离方法比较

台风系统为中α尺度系统,接近大尺度系统.为了研究环境气流与台风的相互作用,需要将台风从环境风场中分离出来.分别采用时间滤波、空间滤波和动力学方法将2010年第13号（1013号）超强台风“鲶鱼”（Megi）从环境风场中分离出来,对比分离得到的台风环境场,结果表明：时间滤波和空间滤波具有相对的随机性,容易留下台风风场的残留,同时也会减弱环境风场,而采用动力学方法可以将台风“Megi”较好地分离出来.3种方法各有优缺点,采用时间滤波可以使风场、高度场和温度场很好地平衡,但是需要较长的时间序列;空间滤波方法,仅采用一个时刻的时间,方法相对简单易用,但是由于台风风场、高度场和温度场的尺度并不相同,采用同一尺度对台风滤波容易造成风场、高度场和温度场的不平衡;动力学滤波方法分离效果较好,但是相对复杂,在低层也容易产生不平衡的现象.     

组合导航中一种新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。     

散射模型的多时相极化SAR斑点噪声滤波算法

本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。