雷电电磁辐射脉冲的GPS多站同步系统

利用全球卫星定位导航系统GPS(GlobalPositioningSystem)的秒脉冲信号PPS(PulsePerSec ond)与高精度时钟电路同步,实现了雷电电磁辐射脉冲测量时的多站同步,解决了因晶体振荡频率漂移造成高精度时钟计数误差的难点,同步精度达到±50ns。文中介绍了该系统的组成及原理,野外的初步观测得到了多站雷电观测的同步资料,证实了该同步系统的可靠性。     

动态定位自适应滤波解的性质

自适应抗差滤波具有控制观测异常及状态方程信息异常干扰的能力。着重研究自适应滤波解的性质。首先推导了动态自适应滤波与经典Kalman滤波解的解差，继而给出了状态向量估值的数学期望和均方误差，并分析了在自适应因子调控下解的偏差和均方误差的变化规律。由状态解向量的数学期望和均方误差的表达式可以看出，自适应因子能够控制状态异常对状态估值和均方误差的影响。     

基于OSTU算法利用新型水体指数进行Landsat数据自适应阈值水体自动提取研究

利用Landsat数据,结合NDWI与MNDWI提取水体信息的特点提出了一种新的水体指数NMWI,并结合OSTU算法自适应地确定最佳分割阈值,完成了对海洋、河流、湖泊和水库4种主要的典型水体信息的自动提取,均取得了较好的效果。     

基于R树索引的三维场景细节层次自适应控制方法

针对大规模三维城市建模需要,介绍一种基于三维R树索引的多细节层次（简称LOD）管理方法,从叶节点层向根节点自动生成LOD场景,并设计实现LOD检索的算法。通过试验分析,证明本文的LOD定义参数能够定量控制三维场景中的渲染目标数目,进而实现三维场景的自适应可视化方法,尤其适合于建筑物和树木类型的地物目标。     

多重网格法在MM5自适应模式中的应用

将多重网格法应用于MM5中来加速自适应网格的生成,并用这种方法来模拟2002年6月17-18日发生在江南和华南的暴雨过程。试验表明：在收敛精度要求高的情况下自适应模式模拟结果的精度高于均匀网格模式,且多重网格法有助于提高运算效率。     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。     

V-代约束的结构保持空间插值算法

针对现有空间插值方法对样点空间分布及结构约束考虑较少,难以保真原有空间数据的统计参量等问题,利用Voronoi和Delaunay的相互关系,建立了基于样点分布V-邻域结构的插值控制点自适应生成方法,构建了顾及样点分布结构与分布密度的结构保持空间插值方法。基于中国气象台站日均气温数据的方法验证与对比表明,相比于常用的空间插值算法,本文算法具有更好的结构自适应性,且对原始数据的空间统计特征具有更好的保持性。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测

提出一种基于分层自适应部分模型(HAPM,hierarchical adaptive part-based model)的目标检测方法,用于遥感图像的飞机目标检测。针对目前目标检测方法在子类型数目确定、模型多分辨率结构关系方面存在的不足,构造如下算法:首先构建一个扩展的Part-based Model模型;其次,分别从子类型的自适应选择、子类型的多层次建模和检测阶段加权距离变换的形变优化等方面对其进行改进;最后,HAPM算法充分考虑了模型的形变,同时结合多层次的建模思想使得目标的检测精度和算法适用性大大增强。用收集的10大国际机场的真实遥感图像数据进行实验验证,证明了算法的有效性。