基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法

直接线性变换方法是数字摄影测量和计算机视觉领域最常用的解析处理方法之一,特别适用于未检校数码相机的三维测量,但直接线性参数间的相关性、物方控制的约束和设计矩阵元素数量级的较大差异,均可导致法矩阵严重病态,从而影响解的稳定性。本文借鉴改进的八点基本矩阵估计算法,采用基于坐标归一化和奇异值分解的解法,即首先将像点和物点坐标进行相似变换得到归一化坐标后组成法矩阵,其次利用矩阵奇异值分解方法代替常规的最小二乘方法,模拟和真实数据表明,此方法可以有效提高解算精度和稳定性。     

利用GPS组合观测值探测与修复周跳算法实现

本文在目前常用的周跳探测和修复方法的基础上,根据相位减伪距组合,Melbourne-Wübbena组合,电离层残差组合三种GPS组合观测值优缺点互补,将这三种组合观测值有机结合产生可靠的探测与修复周跳算法并用程序实现,通过实例分析证明此算法能够探测和修复任意大小的周跳。     

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。     

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.     

GVG采样线代表性检验

通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的.     

MODIS数据自适应火点检测的改进算法

在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想.     

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。     

高程异常数据库的建立与自动查询方法

应用ArcGIS实现高程异常等值线图的数字化和属性入库,建立高程异常数据库;在对距离加权、最小二乘插值、梯度插值3种数学方法对比分析的基础上,在面向对象的Visual Basic6．0环境下应用MapObjects地理信息控件,实现高程异常值的自动查询及显示、缩放、漫游等相关功能。     

基于一类新小波函数基的GPS相位观测值周跳探测

阐述了可通过1个参数因子来调节前后差分点个数的思路,研究了利用小波分析来平滑原始资料和探测GPS相位观测值周跳的方法,并通过CHAMP卫星实测数据进行分析,得出一些有益的结论.实践表明,该方法提高了周跳探测的有效性.     

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.