船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析

船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性.基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法.该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成.仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景.     

全张量重力梯度数据的谱表示方法

在文献「１」的基础上,进一步研究全张量重力梯度数据的全局和局部分量的广义球谐谱表示和轨道根数据表示,并给出了广义球谐函数与球谐函数这间的关系,从理论上得到了全张量重力梯度数据的描述方法和由全张量重力梯度网格数据恢复全球重力位谱系数的基本公式,本文对全张量重力梯度数据的谱表示和谱分析所做的工作,对由重力梯度张量的部分分量恢复全球重力位普系数有一定的参考价值。     

基于GIS的土壤质量评价研究

介绍了基于GIS土壤质量等级评价的实现过程,探讨了土壤等级评价因子的选择和因子权重的确定方法。在分析了几种常用方法在土壤质量评价中的应用特点并指出几种方法的局限性之后,提出了顾及因子稳定性的多元线性回归分析法,并以南方某地为例进行了实例分析。     

平坦地区转换GPS高程的混合转换方法

简要介绍了转换GPS高程的二次曲面拟合法和神经网络方法。然而 ,这 2种方法都有缺点 ,介绍的CF&NNM方法充分利用了 2者的优点 ,通过 2个平坦地区的工程实例 ,证实该方法的有效性 ,并得到一些有工程应用价值的结论。     

BP神经网络在似大地水准面精化中的应用

利用分辨率为5'×5'的EGM2008模型计算高程异常,从水准联测点上移走模型中的高精度中长波部分后,通过BP神经网络模拟余下的短波部分,最后再对数据进行恢复,使实验达到较高的精度。通过实例对确定高程异常的多种方案进行比较分析,得出了一些有益的结论。     

宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正

针对宽观测带SAR图像,在对入射角效应量化研究的基础上,提出了一种入射角效应按类校正方法。利用分水岭分割和区域标记技术实现地物取样,基于结合线性回归估计的余弦朗伯定律,实现对地物后向散射值的按类辐射校正。针对Envisat ASAR C波段HH极化数据的实验结果表明,入射角效应对雷达后向散射有明显的影响,含水量越高的地物类型,入射角效应越明显。利用本文方法进行入射角效应校正的效果优于绝对定标和一阶余弦校正的效果。     

基于RBF神经网络的建筑物沉降预测

采用RBF神经网络的建模方法对建筑物的沉降进行了预测,并利用桂林市某在建农贸市场附近建筑物上的一个监测点连续3个多月的监测数据进行计算分析。实践表明,该模型预测精度相对较高,有很好的实际应用价值。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

湖北省县域粮食单产影响因素的空间异质性研究

在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。     

利用单相机和神经网络估计的室内定位导航

由于三维场景与二维图像之间存在着非线性和高度复杂的关系,使用相机对用户的位置进行估计需要建立复杂的数学模型。针对该问题,本文提出了使用神经网络估计的单相机进行室内定位的方法。室内定位系统的主要优点是LED能够使用可见光通信发送其位置信息。首先,该方法充分利用LED光线的投影不变性,借助图像传感器通信（ISC）完成虚拟直线的构建;然后,运用神经网络估计从该虚拟直线中提取出相机的方向信息;最后,使用一个简单数学方程估计用户位置。仿真试验考虑了4种情形,结果表明,本文提出的方法性能优于同类方法,对于一个房间内的大部分地方,定位误差在35 mm以内。