一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法

高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。     

基于比例整体最小二乘的GPS高程拟合

针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。     

鱼眼相机检校的正则化方法比较分析

鱼眼相机因其成像视场极大而在全方位视觉、测量、工业制造等领域得到了广泛的应用,但在应用鱼眼相机之前需要对其进行检校。鱼眼相机参数包括畸变参数、内方位参数和外方位参数等,这些参数之间存在着很强的复共线性而使法方程呈现严重病态,导致参数解容易受到观测误差的影响,正则化方法恰好能够有效地解决方程病态的问题。针对鱼眼相机的特点,首次提出了鱼眼相机检校的正则化方法,介绍了基于半视场角约束的鱼眼相机检校方法,阐述了Tikhonov正则化方法和截断奇异值（TSVD）正则化方法的基本原理,探讨了求解正则化参数的L曲线法和广义交叉检验法（GCV）的特点,最后构建了5种不同的正则化方案对15组数据进行了分别处理,并对得到的相机参数的精度和准确度进行了比较分析。实验分析表明：各种正则化方案会引起相机内方位参数约为0.2像素的轻微偏移,但是相对于直接最小二乘解其精度至少提高了1000倍,能够极大地提高相机检校的抗干扰性。     

接收机钟跳对单站GPS测速的影响及改正方法

分析了各类钟跳与时标、载波相位观测值之间的关系,给出了顾及各类钟跳的导出多普勒值构造方法。试验结果表明,30 s采样率的静态数据,钟跳对速度的影响可达cm/s级,而1 s采样率的静态数据,钟跳影响可达dm/s级;对于5 s采样率的动态车载数据,顾及钟跳影响的点位速度内符合精度为0.5 cm/s,而不顾及钟跳的情况下,精度达到了25 cm/s。     

利用参考重力场模型基于能量法确定GRACE加速度计校准参数

利用多个参考重力场模型分别对GRACE一个月的实测加速度计观测数据进行检校。数值计算结果的比较分析表明了利用参考重力场模型确定加速度计校准参数是有效的。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

Tgd对双频观测值电离层模型的影响分析

采用双频观测值建立穿刺点上的VTEC模型,说明了Tgd因素的影响,用实际数据分析了其影响。     

软件测试技术发展概况

软件质量是一个直接影响软件产业应用发展的关键因素,软件测试在保证软件质量中起着极为重要的作用。本文详细介绍了软件测试的产生和发展,对各类常见的软件测试工具进行了简单的描述,并对软件测试在测绘领域的应用提出了建议。     

基于à trous小波变换的Landsat 7 ETM＋图像融合研究

 以胶州湾及周边海岸带为研究区，采用Landsat 7 ETM+数据，提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解，多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制； 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和，加权系数由局部区域能量比来确定； 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明，该方法得到的图像可提高空间分辨率，对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小，为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。     

基于关联信息的灰色沉降预测模型及其应用

提出用背景值的迭代计算构造方法来改进GM(1,1)模型,并在此基础上建立基于关联信息的灰色沉降预测模型.最后将其应用于沉降监测点的恢复重建中.试验结果表明,新的背景值构造方法足有效的,所建立模型的拟合及预测值较传统方法更加精确可靠,具有一定的实用价值.