用递归算法实现整周模糊度矢量空间的遍历

整周模糊度搜索是整周模糊度分解的关键 ,周跳的存在使整周模糊度个数具有不确定性 ,本文给出了在整周模糊度不确定的情况下动态整周模糊度搜索问题的描述 ,以及完成整周模糊度矢量空间遍历的递归算法具体实现 ,最后结合模拟算例分析了该算法的效率性     

基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法

大面积分布目标的合成孔径雷达 (SAR)回波模拟需要大量的运算 ,文中提出了一种合成孔径雷达回波模拟的快速算法 ,算法利用时域插值和FFT来缩减运算量 ,对于大面积目标回波模拟时 ,该算法有很高的效率。文中详细分析sinc函数插值所带来的误差以及补偿方法 ,并在次基础上提出了一种利用增采样插值方法 ,该方法以增加少量运算为代价 ,使得模拟精度的大幅度提高。文中比较了传统方法和基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法的模拟结果 ,证明了这种快速算法确实行之有效     

基于影像多种特征的决策树分类方法

阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。     

GIS数据误差处理的阻尼最小二乘算法

应用非线性最小二乘平差方法--阻尼最小二乘法研究了数字化数据误差处理,并将该方法与最小二乘条件平差进行了比较.理论和实验表明,在处理较大数字化数据误差时采用阻尼最小二乘平差方法,减弱了在条件方程线性化过程中产生的模型误差,提高了计算精度.     

基于LiDAR点云数据的树冠空隙度指数分析

分形维数法是分析空间结构分布的一种典型方法,但它对于区分不同的分布形式还存在缺陷。针对这一问题,该文介绍了空隙度指数的定义和树冠空隙度的计算方法;以模拟的树冠点云数据为对象,提出了一种基于三维凸包和三维滑动盒算法的激光雷达(Li DAR)点云数据空隙度分析方法,详尽分析了不同冠型产生的空隙度指数差异;并利用4棵实测的树冠点云数据做检验;最后阐述了空隙度指数在树冠空间异质性分析研究中的作用,并对其应用范围和前景作了展望。结果表明:划分尺度相同时,在一定的尺度范围内,锥型树冠、半球型和半椭球型树冠的差别可以通过空隙度指数曲线有效地区分,实测树冠的结果也体现了空隙度指数对于判断树冠空间结构的有效性。     

一种新的温度传感器湿度补偿方法

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用.     

高分五号热红外传感器多通道SST反演

2018-05高分五号（GF-5）卫星发射升空,其上搭载的全谱段成像仪在热红外8—13 μm谱段范围内具有4个温度反演通道（B09,B10,B11,B12）,空间分辨率设计优于40 m,在国内民用传感器领域实现了由单通道向多通道、中空间分辨率向高空间分辨率的跨越式突破,使得GF-5卫星热红外数据在地表热环境遥感领域具有极其重要应用价值。本研究基于GF-5的4个热红外通道的通道响应函数,利用全球742条TIGR（Thermodynamic Initial Guess Retrieval）探空廓线数据,进行不同观测角度、水汽含量和海表发射率条件下的MODTRAN4.0（Moderate resolution atmospheric Transmittance and Radiance code4.0)辐射传输过程模拟,基于模拟结果分别对两通道、三通道和四通道劈窗算法海表温度SST（ Sea Surface Temperature）反演系数进行修订,并分析观测角度、水汽含量和海表发射率对不同通道组合的精度影响,并通过GF-5卫星实际反演的SST结果进行验证。GF-5全谱段成像仪SST反演两通道劈窗算法组合共有6种,即B09-B10、B09-B11、B09-B12、B10-B11、B10-B12、B11-B12;三通道劈窗算法组合共有4种,即B09-B10-B11、B09-B10-B12、B09-B11-B12、B10-B11-B12;四通道劈窗算法组合1种,即B09-B10-B11-B12。通过对不同通道组合形式研究发现,水汽含量对SST反演精度有较大的影响,且温度反演的精度随着水汽含量的增加而降低;其次是观测角度,SST反演精度随着观测天顶角的增大而降低;最后是发射率的影响,两通道、三通道和四通道劈窗算法SST反演精度随着发射率的变化总体在0.1 K以内变化。最后以大亚湾核电站周围海域为验证区,用GF-5热红外遥感影像进行SST的反演并做误差分析,结果表明B09-B10通道SST反演实际误差为0.57 K,反演精度较高,实际误差与理论模拟误差相差0.24 K,差异的来源主要包括辐射定标和传感器噪声等要素影响,其他通道形式反演精度有待于传感器响应稳定后进一步验证。     

关联规则挖掘在LBS动态数据管理的应用研究

为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。     

基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。     

弯曲射线追踪中Dijkstra算法的改进与实现

文章针对图论中寻找最短路径的Dijkstra算法内存占用量大,效率低的缺点,对该算法进行了改进,修改后的算法计算效率是原来的四倍,内存使用量和图中节点数呈线性关系.在此基础上,用新算法求出了激发点和接收点的最短走时路径,并由激发接收点的旅行时结合联合迭代法对理论模型和实际场地进行了反演.结果表明：和直射线追踪相比,弯曲射线路径能更好地反演出地质体内部的速度场分布.理论模型和实际探测结果证实改进后的算法是有效的.