优化K means算法在中国近海气候区划中的应用

利用我国近海多年的风、浪及温湿资料,采用DB指标和最大距离法相结合的优化K-means聚类算法,对冬季我国近海进行气候区划,避免了传统K-means算法中确定聚类数目和初始聚类中心的主观性。结果表明,冬季我国近海可被划分为3个区域:1区主要包括28°N以北的海域以及我国东南沿海的一条狭长区域,2区主要包括台湾周边海域、台湾海峡、巴士海峡以及自越南东南部起由西南部向东北部的南海大部分海域,3区则主要包括台湾岛西南部海域、北部湾、广东沿海以及南海东南部。根据给出的区划指标,分析各分区的气候特征及其对海上舰船航行和出海人员的影响,判定1区为基本适宜区,2区为不适宜区,3区为适宜区。     

基于谱烈度改进算法的研究与应用

本文基于Housner谱烈度公式中存在的不足和问题提出了一种改进算法,首先将相对速度反应谱积分公式上下限范围扩大为0.1～10.1 s,通过统计分析集集地震、汶川地震和芦山地震反应谱积分值和宏观烈度之间的关系,给出8组分档线性公式来计算改进谱烈度值I_s,并采用普通克里金插值法绘制谱烈度分布图。本文提出的改进算法在地震动加速度时程积分与谱烈度之间建立起一组长周期、连续性和精细化的函数关系,经鲁甸地震对比验证,该改进算法得出的谱烈度分布图与宏观烈度图整体变化趋势一致,谱烈度值与宏观烈度吻合率(偏差±1度以内)约为90%,具有一定的科学性和准确性,可为灾后应急救援以及决策部署等提供科学的数据支撑。     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

改进PSO算法在水位流量关系拟合中的应用

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能的全局优化方法。将改进PSO算法应用于水位流量关系拟合优化问题,通过对结果的比较分析,验证了改进PSO算法在提高精度方面的有效性,说明了改进PSO算法在水位流量关系拟合中应用的可行性。     

关于理论最低潮面定义算法的修订

在结合相关研究成果基础上,对理论最低潮面定义算法中的长周期改正与浅水改正部分进行了修订。由中国沿岸86个验潮站,利用最低天文潮面对修订算法作了检验和分析,结果表明:修订算法与最低天文潮面的差异大部分在2cm内,两者具有最低潮意义一致性;在个别浅水分潮较大的河口站,浅水改正不能充分组合出最低潮位,建议该类型站计算理论最低潮面时,应与最低天文潮面作对比。最后,分析了分潮数对最低潮面的影响,结果表明:分潮越多,组合出的最低潮面不一定越低,13个分潮是合适的选择。     

卡尔曼滤波器在卫星遥感影像大地校正中的应用

在卫星遥感图像的预处理中,通过系统校正可以基本上消除影像内部的变形误差。然而,整幅影像的大地定位误差仍然是很大的,甚至几百米至1公里的数量级。本文介绍利用少量的地面控制点,采用递归算法而不是批处理算法,大大地提高大地定位精度。在单幅影像处理中,可以重新对卫星的轨道参数与姿态参数进行估值,从而提高影像的大地定位精度。在一条轨道上连续的多幅影像中,可以预报下一幅影像的大地位置,从而对那些不具有地面控制点的影像的大地校正中,实现外推计算。文中介绍并推导了卡尔曼滤波器方程中的转移矩阵和测量矩阵的系数,并推荐用数值回归的办法求得其数值解。文中最后介绍模拟试验及算法计算结果,并讨论其优缺点。     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

动量BP算法在路基沉降预测中的应用

提出一种采用动量BP算法来预测路基沉降的方法,结合具体的工程实例,构建了预测路基沉降的具体BP神经网络模型。预测结果表明,该模型有较高的预测精度,可作为预测路基沉降的一种新方法。     

辽东湾水体吸收系数区域性半分析反演算法

水体吸收系数是影响水体光场分布的重要参数,在水色遥感探测中受到广泛关注。本文利用2012年9月辽东湾区域航次调查数据分析该区域水体各组分吸收系数的分布情况,结果表明,辽东湾水体中浮游植物含量相对较高。并利用该航次数据,建立了区域性半分析算法,该算法基于相邻波段间固有光学量的线性关系,首先通过遥感反射率反演得到550 nm波段的水体总吸收系数,再通过后向散射波段相关关系外推得到其他波段的总吸收系数。经独立测试数据检验,3个波段(412、443、550 nm)总吸收系数反演的平均相对误差分别为19.71%,17.99%,9.35%,说明区域性半分析算法能较好地估算研究区域的水体总吸收系数。本文还通过引入随机误差对算法稳定性进行了检验,结果表明算法具有较好的稳定性。