GPT3模型在中国地区的精度分析

为验证分析最新全球气压气温模型(GPT3模型)在中国区域的模型精度,以中国区域18个IGS站为例,分别利用全球大地测量观测系统(Global Geodetic Observing System,GGOS) Atmosphere机构提供的2015-2017年气象数据和国际卫星导航服务(International GNSS...     

基于三维激光扫描技术的盾构隧道变形分析

为保证地铁隧道建设过程中的安全,对其进行变形监测是必不可少的工作.传统测量方法采用特征点位进行隧道断面监测,存在数据量较少、点位不够全面等缺点,且工作量较大,工作效率低.针对这一问题,本文将三维激光扫描技术应用于盾构隧道监测,利用获取的三维激光点云对盾构隧道进行监测.为验证其可靠性,将其与全站仪数据进行联合分析.实验表...     

基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用

在变形监测领域中,对沉降数据的准确预测能够提前获悉检测对象的变形趋势,避免事故发生.原始监测数据普遍含有异常值,从而会对预测模型精度造成一定影响,降低预测结果的准确性.以BP(Back Propagation)神经网络为基础,采用小波去噪的方式针对剔除和插补原始数据中的异常值,分别建立去噪前后BP神经网络预测模型,并利...     

大光斑波形数据在土地覆盖分类的适用性分析

针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。     

随机森林遥感图像分类实验教学软件开发研究

随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力.     

1+2模式的CORS多系统关键技术的探讨

CORS(Continuously Operating Reference Stations,简称CORS)技术不仅集计算机网络管理技术、INTERNET技术、无线通讯技术和BD/GPS定位技术于一身,而且克服了常规RTK中要求基准站与流动站间距较近的缺陷,所以它将会是未来BD/GPS发展的一个方向。本文就目前着手的兼容GPS/BD的CORS建设的科技项目,对多模系统的CORS建设的关键技术和难点做了详细的分析。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路损毁识别研究北大核心CSCD

道路损毁信息在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用e Cognition软件对芦山震后0.2 m航空遥感影像进行了道路损毁信息的提取试验。试验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成的道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。     

小行星光学定轨软件研制和数据处理分析

结合中国航天局2019-04-19拟定的第1个小行星探测任务规划,针对任务目标之一的主带彗星133P/ElstPizarro(7968)自主研制了小行星光学定轨软件。使用1979-07-24—2019-10-28发布的133P/Elst-Pizarro地面光学观测数据进行精密定轨,与国际知名小行星光学定轨软件OrbFit进行对比分析。对比发现,解算结果残差分布一致,两软件生成的残差均方根的差值小于0.01″,定轨的内符合精度相互吻合。该结果初步表明,自主研制的小行星光学定轨程序可靠。在此基础上,对133P/Elst-Pizarro开展光学数据仿真定轨分析,研究地面光学数据的定轨精度。结果表明,模拟中国云南站和智利站每月一次联测,在只考虑观测噪声影响的情况下,添加接近目前实际观测水平的高斯白噪声,使用20 a光学观测资料定轨,小行星光学定轨精度在50 km量级。同时验证,增加观测数据或降低观测噪声均可有效提高小行星光学定轨精度。     

融合图像和时空信息的社交媒体用户活动分类方法

社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。