基于精选基准消秩亏的GNSS参考网数据处理方法

全球导航卫星系统（GNSS）参考网多用于估计卫星轨道/钟差、监测地表形变和速度场、确定精密地球自转参数等方面。相关数据处理模式包括：双差基线解（DD）和非差精密单点定位（PPP）等。本文首先从GNSS基本观测方程出发,通过选取两组基准参数,导出了上述两模式下的列满秩观测方程,然后分析了它们的不足,例如：相位偏差在DD模式中吸收了钟差,丧失了时不变特性;模糊度在PPP模式中吸收了相位偏差,失去了整数性。基于上述分析,本文提出了一种新的参考网数据处理方案,以充分融合DD和PPP模式的优势。它的关键策略是精选基准参数,以达到消秩亏的目的,具体优点体现在：相位偏差独立可估,若合理约束为时不变参数,可充分减少参数个数,提高网解精度;待估模糊度具备整周特性,经由模糊度固定,可改善网解可靠性。     

地理国情监测在城市化发展中的应用研究——以汕头市为例

开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息,为政府、企业和公众提供地理国情信息服务。城市化发展、变迁是地理国情监测的重要应用方面之一,本文以广东省汕头市为例,基于遥感技术（ RS）,利用多时相影像数据提取不同时期建成区变化信息,并有针对性地对比分析,直观反映了汕头市三十多年的城市化发展的特点和进展情况。     

地理国情普查影像解译自动化方案研究

随着空天地一体化对地观测传感网的逐步完善,积累了大量的空间遥感影像。地理国情普查项目进一步地推动了遥感技术的发展和遥感影像的使用,使遥感影像更好地服务于经济社会的发展和生态文明的建设。传统的依靠人工的地物信息提取方式不能满足需求,本文尝试影像解译自动化方案替代完全依靠人工采集的方式,提高遥感信息提取的效率。     

利用 Landsat 8影像制作解译样本点辅助高分影像分类可行性的研究

地理国情普查项目使用的高分影像质量的良莠不齐给地表覆盖数据生产带来了巨大障碍。本文剖析了目前收集到的高分影像资料的主要缺陷,如多分辨率、多传感器、多年份和跨季节,给地表覆盖数据解译带来极大的局限性;阐述了Landsat 8影像自身的特点,如像幅面积大、获取周期短、波段信息丰富,同时提出利用Landsat 8影像辅助解译的思路,并通过试验验证这种方法的可行性。     

地理国情普查外业调查技术要求

地理国情外业调查是地理国情普查工作十分重要的工作内容,是保证地理国情普查数据质量的关键环节。外业调查是对采集的地理国情要素和解译的地表覆盖分类成果以及内业无法定性的类型、边界和属性进行实地调查,同时采集遥感影像样本数据,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据成果和遥感影像解译样本数据库提供基础。     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。     

上海市无居民海岛普查方法与资源分析

通过利用高分辨率遥感影像辅助确定海岛岸线,补充说明了海岛的界定方法,介绍了开展上海市无居民海岛地名普查的工作流程,并分析了上海市无居民海岛的分布及开发利用现状。     

基于WorldView-2的遥感影像预处理

对于国家新推出的地理国情普查项目,卫星遥感数据作为其基础数据有着至关重要的作用,直接影响着目视解译的结果。本文主要对WorldView-2影像进行分析,并对其整个预处理的流程进行分析整理。最终表明,WorldView-2影像可采取辐射校正-几何校正-影像融合-数据正射纠正的技术路线对整个影像进行预处理,为地理国情普查项目中的影像数据预处理提供了参考及依据,为后续的目视解译过程奠定良好的基础。     

面向交通土建工程的网络化移动勘测办公系统

现今的交通土建类大型工程项目数据繁冗复杂。传统的数据处理方式速度慢、精度低,已不能满足大型工程管理的需要。GeoNMOS软件可弥补在大型工程项目中数据处理方面的不足。文中提出网络化移动勘测办公系统的设计理念,着重分析GeoNMOS各个模块的特点及其主要功能。     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。