基于规则格网数据的区域边界矢量化算法

区域分析法是在作战测绘保障中研究战场环境的基本方法。特定区域的准确、详细的描述,需要获取区域矢量边界和建立区域之间的拓扑关系。以往通常采用等值线追踪算法获取描述区域的矢量边界,其结果在边界的自封闭性、完整性和建立拓扑等方面存在问题。文中就如何对规则格网数据所描述的区域通过二值化处理,运用八向邻域的有向判断策略,提出了一种获取描述区域矢量边界的算法。     

改进Moser法射线追踪

地震波场正演模拟、层析成像、偏移成像经常需要用到射线追踪,本文在基于图形理论的Ｍｏｓｅｒ法基础上,改进其网格节点的划分、追踪时路径的选取,并增加直射线追踪以消除在速度变化不大时射线受节点布置影响出现不合理的折曲现象．     

卫星导航信号捕获的一种高效相关算法

信号捕获的相关层实现在整个接收机的硬件资源中占据了重要的比重.为了能够降低量化损耗和减少相关层所需的硬件资源,论文提出了一种高效的相关算法.相比传统实现方法,论文所提算法能够将加法树所需硬件资源降低1／2,同时量化损耗减少约0.3 dB.该算法对卫星导航接收机的低成本和低功耗实现具有重要的参考价值.      

基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP）,进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点;2）根据相似度剔除相似像元;3）实现剩余像元的非线性降维;4）完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。     

动态城市交通网络优化模型研究及算法设计

在城市交通网络中,行车路线所耗时间是用户关心的关键因素之一.本文构建了基于时间因素的城市交通网络模型,为反映交通网络随时间动态变化的特性,网络模型中弧的权重是和时间统计变量相关.本文设计了交通网络模型算法,并对算法进行了详细的论述.针对实际交通网络的行驶线路选择人群中乐观型、保守型和折中型,给出了路线选择的简化模型.文...     

基于CORS数据反演江苏上空电离层电子密度

本文利用IRI2007模型和江苏CORS网数据,结合附加约束的同时迭代重构算法,反演了地磁平静日江苏上空电子密度的结构分布。结果表明,整个研究区域电子密度在不同纬度和不同高度上存在明显的日变特征,电子密度最大值出现在北京时13～15时,随着时间推移,峰值幅度衰减;白天出现明显的E层,夜晚消失;反演结果说明了电离层三维层析技术为监测电离层时空结构提供了一种强有力的实验支持。     

通用地图符号库的算法设计及其实现

地图符号库是GIS系统不可缺少的一个模块。由于地图符号的多样性和复杂性，如何用计算机来方便、简单的实现所有地图符号的绘制和制作一直是符号库研究的重点和难点。结合相关的地图符号理论，提出一套地图符号的划分方案、结构设计及相应的关键算法，以试图用尽量少的通用模型和算法来实现尽可能多的各种地图符号的绘制和制作。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

混沌优化算法在土质边坡稳定性分析中的应用

确定边坡最危险滑动面并计算与之相对应的安全系数是边坡支护的重要任务。本文结合简化Bishop法,用一种新的智能优化算法混沌优化算法来搜索全局最优解。该方法利用混沌运动本身具有遍历性、随机性、规律性等内在特点,能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,易于跳出局部最优解,具有很强的全局搜索能力。通过坡高为12.3m的某电厂三层土质边坡的典型算例分析,并和遗传算法、枚举法计算结果对比可知,计算结果超于一致,其差值接近于0,因此混沌优化算法能在很高精度下搜索到全局最优解,能很好地解决边坡稳定性分析中的优化问题。