面向高光谱遥感图像分类的连续空间依赖增强型空—谱卷积神经网络

利用深度学习技术对高光谱图像进行地表覆被的精细识别与分类已取得瞩目成果.其中,A2 S2 K-ResNet方法分类精度高、综合性能稳定,但其自适应卷积核选取机制未对卷积神经网络的感受野起到实质性的优化作用,进而影响分类结果.该文提出一种面向高光谱遥感图像分类的连续空间依赖增强模块,以弥补A2 S2 K-ResNet方法的不足,并借助三维残差网络框架,形成一种全新的空—谱卷积神经网络.实验采用4组高光谱图像分类标准测试数据集,并结合3种国际通用的精度评价指标进行方法验证.定性分析结果表明,该文方法可增强空间依赖信息,有效抑制噪声现象,大幅减少分类误判现象;定量分析结果显示,相比A2 S2 K-ResNet,该文方法的分类精度更高,计算复杂度更低,且随着训练样本数量递减,其优势逐渐增大.研究结果有助于解决极少训练样本支持下的高光谱图像分类问题,并提高高光谱图像分类模型的泛化能力.     

GALILEO试验星GIOVE—A信号质量分析

介绍了GIOVE-A卫星信号,分析了GIOVE-A卫星信号质量;与GPS CA码信号质量进行了比较。     

基于双分支多尺度残差融合嵌套的SAR和多光谱图像融合架构与实验

基于深度学习融合合成孔径雷达(SAR)和多光谱(MS)图像的方法主要通过增加卷积层数量描述网络模型尺度,但未能提高算法对不同尺度空间细节特征的提取能力。该文设计双分支的多尺度残差融合嵌套连接网络架构(Double-branch Multiscale Residual-fusion Nested-connections Net, DMRN-Net),将融合任务划分为细节提升和光谱保持两部分：在细节提升分路中,将SAR和MS图像中的高频信息分别经过多深度特征提取层、多尺度残差融合网络层及嵌套连接解码器得到重建图像;在光谱保持分路中,通过融合上采样后的MS图像和细节提升分路结果,将光谱信息注入融合图像中,从而得出融合结果。通过DMRN-Net和传统算法以及普通双分支网络的对比实验表明,DMRN-Net在主观判断和客观评价上均取得较好的融合结果,能在保持光谱信息的基础上,进一步增加图像的空间细节信息,验证了DMRN-Net在图像融合领域的重要价值。     

电离层残差法探测与修复周跳特性分析

载波相位观测值中的周跳进行探测和修复一直是GPS精密定位数据处理中的一个十分重要的问题。主要讨论基于双频探测的电离层残差法,编制了相应程序,并通过实例分析了在不同采样率条件下探测与修复周跳效果,针对其探测盲区提出了解决方案。     

平面控制网四参数法坐标转换与残差内插

详细推导平面控制网四参数法坐标转换的实用公式,提出新的残差内插方法,并给出算例加以验证.     

设施农业典型地物改进Faster R-CNN识别方法

深度学习方法可有效提高传统基于遥感影像的设施农业典型地物识别与提取方法的结果精度,对传统农业的转型和发展意义重大。本文针对遥感影像大背景小目标的特点,以及设施农业典型地物的图像特征,结合深度残差思想和Faster R-CNN提出DRTOMA算法：首先,使用深度残差网络作为其基础特征提取网络,以此获得更深层次的图像特征,并抑制网络退化和衰退问题;然后在残差单元和全连接层之间加入改进的空间金字塔池化层,从而去除输入图像固定大小的限制,增加网络对图像尺度的敏感度;最后,在全连接层间添加dropout层,减少网络计算的复杂度,提升抗过拟合效果。仿真结果表明：同部分已有的检测算法相比,DRTOMA算法的平均识别准确率和召回率均取为最优,分别为91.87%和90.63%;在最优识别精度近似的情况下,DRTOMA算法比Faster R-CNN算法的召回率高约2%,网络更易收敛,训练难度较低。综上所述,DRTOMA算法是一种有效可行的设施农业典型地物检测方法。     

温度与天气对IGS跟踪站联测的残差影响分析

针对一年中全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站联测残差影响较大等问题,总结平均温度变化、雨雪天气情况与IGS站联测残差的关系,判断影响IGS跟踪站联测残差的因素.适合我国境内及周边IGS站联测的基准站的稳定性检测,并使用标准化均方根误差平均值(NRMS)进行评价,在避免影响精度因素的情况下进行联测,提高精度.最后选取2018年CHAN站作为未知站点,对我国东北地区周边4个IGS站(BJFS、DAEJ、SHAO、ULAB)进行联测,利用GAMIT/GLOBK软件进行高精度基线处理,并选择2017年数据进行检核.实验结果表明平均温度变化与雨雪天气是影响IGS跟踪站联测残差的两项因素,平均温度与NRMS值呈负相关趋势,相关性大于60%.雨雪天气联测效果较差,较非雨雪天气NRMS值相差0.5mm左右,其中降雪天气联测精度最低,不建议雨雪天气进行联测任务.     

Galileo导航系统观测值的质量分析

从信噪比、伪距多路径效应、单差残差和非差观测值精度等方面对进入初始服务初期Galileo导航系统观测值的质量进行了对比分析,最后简要评估了Galileo导航系统的单点定位精度。结果表明:在信噪比方面,Galileo E5最高,E1、E5a和E5b次之且基本相当;在伪距多路径方面,Galileo E1最大,其次分别为E5b和E5a,而E5最小;在单差残差方面,Galileo导航系统单差相位残差基本在±4 mm内,单差伪距残差基本在±0.3 m内;在非差观测值精度方面,Galileo导航系统相位观测值精度E1最高,E5a、E5b和E5次之且基本相当,而伪距观测值精度E5最高,E5b最差;整体上而言,Galileo导航系统观测值的数据质量略优于GPS和BDS;Galileo导航系统单频伪距单点定位的水平精度约为2.2 m,与GPS和BDS的水平定位精度基本相当,而高程精度约为5.2 m,稍差于GPS和BDS,这与可观测卫星数和PDOP有很大的关系。     

浙江省海洋金融发展策略研究

国家建设"海洋强国"战略与重建"海上丝绸之路"构想给浙江这一海洋资源丰富大省的经济发展注入了新的活力,海洋金融是发展海洋经济的核心动力,推进浙江海洋金融的发展有利于推动浙江经济的发展和国家政策的落实。浙江省海洋金融获得了初步的发展,但在抓住机遇的同时要关注所面临的问题,在全面掌握事实的基础上对浙江海洋金融的未来进行规划。并提出以下应对策略:提倡绿色海洋金融,注重海洋经济的可持续发展;从多方位、多角度、多领域考虑进行投融资;合理配置海洋金融资源,管控投融资风险;推进海洋金融创新,促进海洋产业结构合理化。     

北斗三号观测数据质量及定位精度初步评估

开展BDS-3观测数据质量评估对于即将到来的BDS-3应用研究至关重要。本文从载噪比、伪距多路径及观测噪声3方面评估了BDS-3卫星的观测数据质量,在此基础上分析了其标准单点定位和短基线相对定位性能。初步评估结果表明：在载噪比方面,BDS-3卫星的B1I频点比BDS-2卫星高3~4 dB/Hz,B3I频点最高,其余频点大小相当;在多路径方面,BDS-3卫星伪距B2a、B2b和B3I与BDS-2的B3I大小相当,B1I和B1C与BDS-2的B1I、B2I大小相当,且BDS-3各频点的伪距多路径组合中不存在明显的与高度角相关的伪距偏差;在观测值噪声方面,BDS-3卫星与BDS-2卫星各频点大小基本相当。相比于仅使用BDS-2卫星,增加BDS-3卫星可以改善几何图形结构,一定程度上提高伪距单点定位和短基线相对定位的精度。