最小体积和平滑性约束的非负矩阵分解高光谱解混算法

针对传统非负矩阵分解算法约束项中仅考虑了端元或丰度的相关属性,存在着解混精度欠佳、对噪声鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小体积和平滑性约束的非负矩阵分解高光谱图像解混算法.首先利用了高光谱图像端元的几何特性,同时考虑了丰度的平滑特性,并将这两种特性结合成约束项,同时加入到了非负矩阵分解的目标函数中.然后,通知优化目标函...     

高充填率开采地表下沉系数研究

为解决"三下"压煤问题,本文以邯矿集团亨健煤矿2515工作面为研究对象,对现场进行实测,计算地表实测下沉系数;采用文克儿地基假设方法,对比分析了不同开采方法采空区上覆岩层破断规律.结果表明:采用全部垮落法开采,推进距离等于直接顶的极限跨距(l=25.7 m)时极限挠度约为1.057 m,随着工作面推进,直接顶出现破碎;...     

资源有限 集约无限——江苏省大力推进资源节约集约利用的经验

江苏是一个经济发展较快的省份,也是一个资源相对匮乏的省份。高投入、高产出、高负载是江苏国土资源利用的主要特点。近年来,江苏把资源节约集约利用作为促进全省经济社会可持续发展的主要抓手,积极探索资源节约集约利用新模式、新机制,在全国打出了品牌,创出了特色。特别是开展创建全国国土资源节约集约模范县（市）活动以来,进一步通过政策拉动、     

Hyperion 影像分形信号特征研究

高光谱影像具有“谱像合一”的特征, 因而可以从谱和像两个角度对高光谱影像进行分形分析。本文把计 算表面分形维的双层地毯法用于计算Hyperion 高光谱曲线的分形维, 根据每一像元的高光谱曲线计算出每一尺度 的上分形信号和下分形信号, 并对分形信号值及分形特征尺度进行分析。结果表明对于不同地物其分形信号在某些 特定尺度(分形特征尺度)有较大的差异, 而且对于Hyperion 高光谱影像, 下分形信号可更有效地突出地物特征。文 章最后简要讨论了上分形和下分形、起始计算尺度以及原始采样点数目对分形特征尺度的影     

智能遥感卫星系统

：分析了当前遥感卫星系统存在的一些不足,论述了新一代“智能遥感卫星系统”的概念及其主要特点,对其 中自适应遥感成像和星上数据实时处理两个核心部分进行重点介绍,并对其涉及的关键科学问题和关键技术进行阐 述。设计了一套具有自适应成像和应用模式优化能力的智能高光谱卫星有效载荷系统。该系统由用于区域背景信息获 取的前视预判遥感器、用于地表详细观测的主遥感器以及星上数据实时处理和分析3部分组成。对智能高光谱卫星的工 作原理和流程进行介绍,并呼吁中国尽快围绕智能遥感卫星系统开展一些前沿性的科学理论和关键技术研究,以实现 中国在卫星遥感领域的跨越式发展。     

高光谱数据非监督分类的改进独立成分分析方法

利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一.针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性--峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independent Component Analysis,IKICA)的高光谱数据...     

超高阶次勒让德函数递推计算中的压缩因子和Horner求和技术

摘要：超高阶次（如2000阶次）缔合勒让德函数值的递推计算,在接近两极时达到极大的数量级（超过10的数千次方）,这导致现有递推方法在计算缔合勒让德函数值及其导数值时失效。我们通过插入压缩因子技术,提出一个修改的递推算法,并结合使用Horner求和技术计算球谐级数的部分和。试验表明,该算法至少可以计算到3600完全阶次的球谐级数式,优于现有结果。     

益阳市似大地水准面精化成果分析

利用重力场模型、数字高程模型、水准测量成果和GPS技术,采用重力法与移去恢复技术,分析和研究了益阳城区似大地水准面精化获取的技术和方法,并对获取的似大地水准面进行了精度评定。     

高重复率SLR数据预处理方法的实现

千次重复频率SLR技术主要优势是观测数据量犬,从而得到高精度测量结果,相比低重复频率(小于10Hz)测距资料,kHz数据量有近百倍的增加,因而快速、有效对每次每圈卫星kHz资料处理是高重复率激光测距重要内容,以满足ILRS对测距数据及时处理和发送的要求.通过采用均匀选取数据的点图方式,加速数据点屏幕显示;采用Visua...     

结合地物空间特性的高光谱图像分类方法研究

以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。