基于植被分区的多特征遥感智能分类

为了有效地提取大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息,以位居青藏高原与黄土高原过渡地带的青海东部地区为研究区,研究基于蚁群智能优化算法(ant colony intelligent optimization algorithm,ACIOA)的土地利用/土地覆盖遥感智能分类。首先选用TM图像、DEM、坡度和坡向数据作为分类的特征波段;然后利用归一化植被指数NDVI对实验区数据进行植被分区;最后利用ACIOA算法进行分类规则挖掘,并依据分类规则进行土地利用/覆盖信息的提取。研究表明,基于植被分区的多特征蚁群智能分类的总体精度为88.85%,Kappa=0.86,优于传统的遥感图像分类方法,为大范围地形复杂区域的土地利用/土地覆盖遥感信息提取提供了有效的方法。     

基于HJ-1B星热红外数据的大亚湾海温反演模型及其应用

为进一步推进HJ-1B星IRS4热红外数据在大亚湾核电站温排水动态监测中的应用,基于常用的海表温度反演算法,利用数值微分手段,从理论上对影响温度反演误差的大气总水汽含量、卫星观测角度以及地物比辐射率等参数进行敏感性分析;以单窗算法为温度反演模型的基础,利用2011年12月18日和22日大亚湾核电站地区的HJ-1B星IRS4数据以及与卫星过境时段对应的CE312实测红外辐射温度和气象观测数据,通过最小二乘线性回归方法,对反演模型参数进行修正,得出单窗算法修正值a=1 163.4,b=-4.013 4。最后,基于反演模型,利用2010和2011年HJ-1B星IRS4单通道数据开展了大亚湾核电站温排水研究。     

分块立体重建的PMVS算法研究与实现

大场景的三维重建一直是计算机视觉、摄影测量领域研究的重要专题。近年来随着倾斜摄影技术的发展,使得对城市、地形的全自动三维重建成为可能。由Furukawa提出的PMVS算法在多视重建中表现出优越的性能,但其具有高度的时间复杂度和空间复杂度,无法适应海量数据的三维重建。针对这一问题,提出了一种分块立体重建的PMVS算法。该算法通过对稀疏重建结果进行聚类分析,分块使用PMVS算法进行稠密重建,最终将各个重建结果进行简化合并,完成对大场景的三维重建,解决了PMVS算法无法适应海量数据重建的局限性。实验结果验证了改进策略的有效性和实用性。     

线状要素自适应标注算法的设计与实现

线状要素是道路、管线、界限等实体的抽象表达,是地图显示中最基本的组成部分。对线状要素进行标注能帮助人们直观地了解对象的地理特征。标注算法是GIS软件的基本功能,过自适应标注算法实现了对任意形态线状要素的自动标注,方法简单有效。     

基于自标定技术的相机内方位元素测试影响因素分析

内方位元素测试精度对于航天相机至关重要,可以有效提高图像的几何质量,需作重点分析。传统航天相机内方位元素标定方法一般采用光电精密测角法,该测试方法通过旋转相机的方式实现高精度的内方位元素和畸变测试,对测试设备的精度和承重要求较高,具有应用局限性。相机自标定技术方法灵活,仅需建立图像点和网格板角点之间的对应关系,无需复杂、精密的测试设备便可直接求解出内方位元素。本文从自标定算法的推导中,分析基于自标定技术的内方位元素测试精度的影响因素,通过实际标定试验归纳出达到理想标定精度时各个影响因素的最优值。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。     

导航卫星卷积码序列MAP译码算法分析与改进

在对导航卫星卷积码序列应用MAP算法译码时,计算机会产生数值稳定性问题,输出错误的译码误码率,进而对定位结果的有效性和定位精度产生重要影响。针对该问题进行了具体分析,并对算法进行了改进,给出了一种基于最大状态度量的归一化MAP译码算法,在保持原算法最优性能的同时很好地解决了数值稳定性问题。通过仿真进一步验证了这种改进算法的有效性。     

一种面向像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法

在认为不同类别地物的光谱响应值在不同时期具有不同的线性关系的基础上,提出了一种基于像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法。首先以相关系数为基础将像斑划分为变化像斑和未变化像斑两大类,再对未变化像斑利用随机数据一致性算法解求增益和偏移参数,对于变化像斑则将与其最相似的未变化像斑的增益和偏移参数作为该像斑的校正参数,最后利用各像斑的校正参数进行线性校正。在高分辨率遥感影像上的实验结果验证了本文方法的有效性。     

利用多源领域知识迁移CA的城市建设用地模拟

目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。     

基于GPU的S63标准电子海图数据解密算法

S63标准采用Blowfish算法对原始海图数据加密后发行,数据的解密成为电子海图系统数据转换和更新中一个耗时的过程。为提高数据处理的速度,针对Blowfish分组密码算法的特点,提出一种利用图形处理器（GPU）的海图并行解密算法,并采用数据传输和处理的同步技术进行了优化。测试表明,采用GPU的并行解密算法是纯CPU串行处理的9.8倍。该算法不仅可大大加快海图数据转换和更新过程,对地理信息系统海量数据处理也有一定的借鉴价值。