电阻率和速度随机分布的MT与地震联合反演

在已有研究成果的基础上,为了适应物性参数剧烈变化的复杂模型并满足联合反演的要求,开发了速度和电阻率随机分布共网格单元模型的建模技术.基于这种统一的物性随机分布的网格介质模型,利用有限元方法和改进的射线追踪法分别正演计算大地电磁场和地震走时,结合改进的模拟退火算法,研究实现了电阻率和速度随机分布条件下的大地电磁与地震资料的同步联合反演.对物性界面不完全一致和物性变化剧烈的带地形复杂模型的试验,表明了该方法在精细反演复杂电阻率和速度结构方面的效果,克服了以往研究局限于简单模型的不足.对地震资料品质差的地区开展的实际资料联合反演,表明了方法的适用性,先验信息约束下的联合反演提高了反演精度.     

地磁匹配导航算法研究

提出一种MonteCarlo方法和均方差算法（MSD）相结合的匹配算法,并将本算法用于地磁匹配导航中。该方法根据惯性导航系统指示的位置从地磁图上提取参考地磁数据,将地磁测量数据进行若干次随机干扰后和参考地磁数据使用MSD算法进行匹配,得到若干个匹配位置,取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明本算法可行。     

矢量数据栅格化的一种有效方法——环绕数法

矢量数据栅格化是GIS数据处理的一项重要任务。目前,已存在多种栅格化方法,但是每种方法都有各自的局限性。本文首次提出了环绕数法,它基于计算几何转角理论,通过计算跨越数来确定环绕数,是一种简单、高效、易于实现的栅格化方法。应用环绕数法,不但可以完成简单多边形的栅格化,而且可以完成自交多边形的栅格化。     

网络分层用于最短路问题的算法研究

提出了一种基于Dijkstra方法的网络分层算法,实现了两点间节点数最少条件下最短通路的求取,并与传统Dijkstra算法进行了比较,得到了一些有益的结论。     

高分辨率遥感影像融合研究

遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。     

一种表示地球椭球体上椭圆的算法

采用常规的投影算法表示地球椭球体上的椭圆时,所得椭圆与实际椭圆存在一定误差。针对上述问题,阐述了一种通过解算大地主题表示地球椭球体上椭圆的算法。通过几个实例,对两种算法进行了比较和分析,结果表明,通过解算大地主题表示地球椭球体上椭圆的算法具有非常高的精度。     

一种基于立方体小栅格的K邻域快速搜索算法

提出了一种新的基于立方体小栅格的K邻域搜索算法。首先,采用二次划分的方法将点云划分到相应的立方体小栅格中;然后,为采样点所在的立方体小栅格确定最终子空间、内子空间和外子空间,结合采样点的球空间,就能很快确定该采样点的K邻域的搜索范围。与已有方法相比,该算法具有更高的搜索效率。     

基于数据同化的全色和多光谱遥感影像融合

借鉴气象领域中数据同化思想,提出了一种基于数据同化的多光谱和全光谱影像融合框架。此框架可根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个评价指标的加权和组成的目标函数,从而获取合适的影像。实验验证了该框架的有效性。     

基于边界反走样算法的地图可视化研究

在现有反走样算法的基础上提出了一种适合于地图可视化的边界反走样算法,并通过试验对该方法的反走样效果和效率进行了测试,在地图可视化中得到了较好的应用。     

基于局部地球重力场模型的水下目标被动定位

提出了一种基于局部地球重力场模型的水下被动定位新模式。这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制。以分辨率为2′×2′的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,仿真结果表明,局部重力场模型的平均误差小于0.133 1 mGal,潜器的平均经纬方向定位误差分别小于0.777 0nmile和1.244 4 nmile。