利用GPS位移和主应力方向观测资料进行川滇地区边界力的联合反演研究

在简要介绍了川滇地区的构造格局和构造运动特征的基础上,讨论了不同观测数据同时用于反演的合理性和物理意义,利用1998~2000年观测的9个测点位移数据和1986年以前所测的10个主应力方向数据,将边界力和相对权比λ作为待反演参数,并考虑了主要活动断裂运动特性,进行了弹性有限元数值反演计算。计算结果表明,现今川滇地区的构造活动主要力源仍来源于印度板块与欧亚大陆的碰撞,菲律宾海板块的挤压作用也不可忽略,这一结论说明了该地区现今构造运动的继承性活动特征。     

水下无源导航系统仿真匹配算法研究

针对水下无源导航(地形辅助导航)系统的特点,充分利用各种海洋地理特征传感器获取信息,进行数据预处理、算法分析、性能评估,然后进行智能数据融合,进而完成水下无源导航系统模块化的仿真设计,为水下无源导航系统的进一步研究提供可行的方法和技术。仿真结果表明,采用水下地形匹配辅助导航,能够有效地修正惯导误差达到设计要求,为真实海洋环境下的精确导航提供可靠的技术依据。     

近红外反射光谱学在岩石矿物研究中的应用Ⅱ.快速测定地质样品中有机质

利用偏最小二乘法回归的多变量校正方式,建立了应用近红外反射光谱学方法无损快速测定各种地质样品中有机质的模型.设计了多重散射光校正、标准正常变量转换及导数光谱,扣除额外基线和重叠信号的影响,分离出与有机质含量有关的光谱信息.大多数地质样品的有机质近红外反射光谱估算结果与化学法符合.     

用对称反投影及递归迭代实现扇束CT快速重建

为提高扇束滤波反投影(FBP)算法重建CT图像的速度,本文提出了一种利用对称反投影并结合递归迭代的方法来减少反投影的运算量。研究表明该方法可使重建速度提高约23倍,且不会带来新的重建误差。     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

最小割与深度学习联合优化的室内粘连点云分割方法

随着数字城市的发展,城市三维模型重建对三维点云结构化的需求与精度要求越来越高。如何有效准确地分割室内语义模型与三维重构是当前研究的热点问题。点云分割分类是室内点云结构化的重要基础,如何将粘连点云构件进行准确分割并用于室内点云结构化,是当前城市建模的难点。本文提出了一种面向室内粘连点云数据的分割分类方法。首先,利用深度学习网络处理室内点云数据;其次,对点云数据进行标签分类,得到目标标签点云;然后,利用欧氏算法对目标点云进行聚类分割,通过室内语义构件包围盒信息计算各目标中心点坐标与水平半径;最后,利用点云最小割实现室内粘连点云的准确分割。利用3组室内场景中获取的数据对分割方法的精度及有效性进行了验证。结果表明,该分割优化方法具有较高的精度与数据完整性。     

基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法

针对具有预测功能的矢量数据压缩方法效率低下的问题,提出一种基于扇形筛选法的矢量数据压缩方法。在预测区域内利用扇形筛选法,能显著减少待选点,从而提高压缩效率。实验结果证明,该方法的效率与改进前方法相比提升了30%~40%。此外,与传统的Douglas-Peucker算法相比,该方法在相同阈值下可以得到更大的压缩比,且在较小阈值下具有更高的计算效率。     

利用滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法

针对现有多波束测深数据自动滤波算法通常存在因过分追求人工滤波平滑效果,而有可能造成海底微地貌或小型障碍物被不合理删除的问题,以Ping为多波束测深数据处理单元,利用滚动圆变换具有在给定精度条件下可对线要素一定尺度的凹(凸)部进行定量识别和分析的特性,提出了基于滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法。在VC++环境下对此算法的正确性和有效性进行了实验验证,结果表明,该算法能在保持海底地形完整性的基础上较好地滤除多波束测深数据中的粗差数据,有利于提高粗差检测的效率。     

对GPS模糊度解相关方法的一种改进

针对Lenstra-Lenstra-Lovász（LLL）规约算法在高维情况下规约耗时较大的特点,采用贪心算法和部分列向量规约,减少LLL算法规约过程中的基向量交换和尺度规约次数,以降低LLL算法的计算复杂度。通过模拟和实测的数据验证,该改进方法可以降低LLL算法的规约耗时,因而对高维模糊度的快速解算具有一定的参考应用价值。     

利用HJ-1B模拟数据反演地表温度的两种单通道算法

针对HJ-1B热红外波段特点,采用修正型QK & B算法,反演广州市2013-01-14的地表温度（land surface temperature,LST）。建立偏微分方程得出,当辐射率误差为0.01时,引起的LST误差约为0.6 K,LST误差与大气透过率成反比,与大气透过率误差成正比,0.1的透过率误差引起LST误差约1 K。大气水汽含量w误差与LST误差成线性关系,当大气水汽含量误差为0.1 g/cm²时,引起LST误差约为0.2 K。LST反演误差与近地表气温误差和大气平均作用温度误差均成正比,1 K的近地表气温误差引起LST反演误差约1K。总的来说,LST反演误差与区间比值和大气平均作用温度误差和近地表气温误差相关。用算法反演出来的广州市地表温度与MOD11_L2温度产品具有较强的空间一致性,温度差值曲线呈正态分布,主要集中在-0.9~0.9℃区域,选取广州市6个观测点,得出修正型QK & B算法和实测地温平均值相差约为0.31 K,MOD11_L2与实测地温的温度平均值相差0.65 K,误差均小于1 K。通过对修正型QK & B算法偏微分方程的推导,可对HJ-1B/IRS中的LST反演进行更细致和精确的分析,为其他针对环境卫星热红外波段类似反演LST的算法提供一定的借鉴,也为后续提高LST反演精度提供科学依据。