基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

On the multivariate total least-squares approach to empirical coordinate transformations. Three algorithms

The multivariate total least-squares (MTLS) approach aims at estimating a matrix of parameters, Ξ, from a linear model (Y−E _Y = (X−E _X ) · Ξ) that includes an observation matrix, Y, another observation matrix, X, and matrices of randomly distributed errors, E _Y and E _X . Two special cases of the MTLS approach include the standard multivariate least-squares approach where only the observation matrix, Y, is perturbed by random errors and, on the other hand, the data least-squares approach where only the coefficient matrix X is affected by random errors. In a previous contribution, the authors derived an iterative algorithm to solve the MTLS problem by using the nonlinear Euler–Lagrange conditions. In this contribution, new lemmas are developed to analyze the iterative algorithm, modify it, and compare it with a new ‘closed form’ solution that is based on the singular-value decomposition. For an application, the total least-squares approach is used to estimate the affine transformation parameters that convert cadastral data from the old to the new Israeli datum. Technical aspects of this approach, such as scaling the data and fixing the columns in the coefficient matrix are investigated. This case study illuminates the issue of “symmetry” in the treatment of two sets of coordinates for identical point fields, a topic that had already been emphasized by Teunissen (1989, Festschrift to Torben Krarup, Geodetic Institute Bull no. 58, Copenhagen, Denmark, pp 335–342). The differences between the standard least-squares and the TLS approach are analyzed in terms of the estimated variance component and a first-order approximation of the dispersion matrix of the estimated parameters.     

ASTER多光谱波段与SPOT全色波段融合方法研究

遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但由于不同传感器的遥感数据有着不同的特征,不同数据所采用的融合方法也应不同。文章探讨了ASTER多光谱波段与SPOT全色波段数据融合的方法,通过对PCA融合、IHS融合和基于小波的IHS融合方法的对比研究,得出基于小波的IHS融合法在提高空间分辨率的同时较好地保持了地物的多光谱信息。     

基于最小二乘配置的三维空间坐标转换

在求解未知转换参数时,鉴于公共点坐标本身的误差,提出利用最小二乘配置法进行空间坐标转换,即将公共点本身坐标作为随机参数,把转换参数作为非随机参数进行处理,最后通过实验对比分析表明,该方法明显优于一般坐标转换方法。     

波流共存场中多向随机波浪传播变形数学模型

基于波作用量守恒方程建立了波流共存场中多向随机波浪传播变形数学模型,模型中考虑了波浪绕射的影响和水流引起的波浪弥散多普勒效应,应用包含水流和地形影响的激破波模式计算波浪破碎的能量耗散,采用一阶上迎风有限差分格式离散控制方程。分别计算了有无近岸流情况下单向和多向随机波浪的波高分布,考虑水流影响的数值计算结果与物理模型实验数据吻合良好,比较分析表明,所建立的数学模型能够复演由于离岸流引起的波高增大,可用于波流共存场多向随机波浪传播变形的模拟和预报。     

以铜山测区为例谈大比例尺航测数字化成图质量控制

为了适应城市发展的需要,全数字摄影测量系统获取城市基础地理信息是目前大比例尺城市测绘的主要手段,如何保证航测法获取基础测绘数字产品的质量尤为重要。结合生产实践,阐明了进行大比例尺航测数字化地形图生产的质量控制及质量检查中应注意的细节问题。     

一种直线特征标志的子像素定位方法

在近景摄影测量中,常常需要对直线特征的标志进行定位,而标志定位的精度会影响到整个测量的精度。不同特征的控制点标志,对应不同的识别方法,因此控制点标志的选择须根据不同的要求,进行综合研究分析。本文提出一种新的混合方法,首先采用Hough变换对直线特征标志进行直线检测,得到直线初值;然后采用灰度矩边缘直线拟合定位法,对标志点中心进行子像素定位。通过实验证明:经过Hough变换得到粗值的灰度矩边缘直线拟合定位法达到较高的定位精度,证明了该混合方法的有效性。     

国土资源数据分析及其整合与集成

本文详细分析了国土资源数据特点、综合数据来源、产生方式和使用方法等方面,对数据进行了分类,比较了不同的数据格式。在此基础上,阐述了国土资源数据的集成框架,讨论了数据整合和集成的方法和流程,提出了数据整合与集成的三种框架问题。     

土地开发整理项目规划设计变更的原因及对策

通过对临沂市部分县区土地开发整理项目规划设计变更实际情况的数据分析,对土地开发整理项目规划设计变更的类型进行了分类介绍,分析土地开发整理项目规划设计变更的主要原因是规划设计与项目区的实际情况脱节,并在此基础上提出了严格控制土地开发整理规划设计变更的对策。