基于Zernike矩的多时相遥感影像匹配方法研究

针对参与变化检测影像的特点,归纳多时相影像匹配方法应满足的条件,提出了一种基于Zernike矩的匹配策略。在进行多时相影像匹配时,该方法对灰度的线性变化不敏感,而且可以匹配存在较大旋转角度的影像。试验表明,该匹配策略具有较高的匹配正确率。     

基于投影寻踪的水质评价模型

基于投影寻踪技术的基本原理和求解过程，建立了水质评价模型。大样本数据应用到模型中，使模型的精度大大提高。该模型既能根据样本本身寻求出各因子的重要程度，即客观权重．又能根据决策者对某个（些）影响因子的偏好，对样本进行分类。将遗传算法和传统优化方法相结合，以解决遗传算法求解带约束问题能力差的问题，并将其用于本文建立的模型的目标函数优化中．解决了高维数据全局寻优的难题。实例分析表明，该模型能够很好地对水质进行评价。能有效地解决多因素带来的高维复杂性，是一种处理多因素复杂评价问题的有效途径。     

在地面三角网中布设卫星观测站的最低精度要求

本文从地面三角网和卫星同联合平差的原理出发,讨论了对卫星网的最低精度要求。指出,为改善地面三角网而布设卫星网时,卫星观测站的最低精度主要决定于以下因素: ——地面三角网的精度; ——对地面三角网精度改善程度的要求; 一卫星观测站之间的距离。这里通过模拟计算对卫星网的最低精度要求与上列因素之间的关系作了数字分析,并建立了估算卫星网最低精度的数学模型。预期,在一般情况下,该模型的估算误差将不会超过10％。     

基于高灵敏度检波器数据的分频匹配滤波方法及其应用(英文)

具有较高自然频率的高灵敏度检波器在采集数据时可以通过压制低频信号来相对提高高频能量,但这也造成了其低频响应差的问题,如果将高灵敏度数据与常规数据进行优势组合,就可以达到拓宽频带的目的。为此,本文提出分频段匹配滤波的方法,即在保持常规数据低频优势的前提下,对其高频端进行匹配滤波,实现不同频带范围内的优势互补,从而改善地震记录。通过引入不同主频的雷克子波模拟得到具有常规数据和高灵敏度数据特点的理论模型,论证了分频匹配滤波方法的可行性。在对野外单炮地震记录处理中发现,分频匹配滤波方法拓宽了地震记录的有效频带宽度,提高了地震记录的分辨率。     

板翅式换热器综合性能优化的设计方法

应用给定换热器结构材料而使换热量最大的两侧换热表面的最佳匹配准则和使可用能损失率最小的最佳运行参数准则。利用两个准则间的关系 ,采用迭代的方式完成换热器的优化设计 ,使换热器的设计达到材料省、换热效果好及运行费用低的目的 ,且能在设计阶段实现。     

敦煌西湖自然保护区湿地演化及驱动力分析

西湖国家级自然保护区位于河西走廊西端,是敦煌盆地人工绿洲的天然屏障。近几十年来,由于气候变化和人类水土资源过度开发,保护区生态环境持续恶化,湿地退化和沙漠化趋势日趋严重。本文运用多时相资源卫星遥感影像,解译分析了保护区湿地演化规律。结果表明：1980-2013年间有23个年份湿地处于快速退化状态,保护区湿地面积由1.72×10⁴ hm²减少到0.99×10⁴ hm²,减少了42.4%;保护区湿地的斑块数从32个增加到51个,平均斑块面积由537 hm²减少为213 hm²,湿地演化呈破碎化趋势。湿地分布质心向西南方向移动了11.59 km,湿地呈整体向西南缓慢移动的趋势。运用因子分析法对湿地演化的驱动因子进行了分类,并利用投影寻踪模型分析各驱动因子对湿地演化的贡献率,结果表明：下游湿地退化的根本原因是大规模引地表水和开采地下水灌溉,其次是气候变化引起的冰川退缩、径流量衰减。20世纪90年代,西湖保护区湿地处于相对稳定状态,建议敦煌地区耕地维持在20世纪90年代初的2.7×10⁴ hm²水平,或通过节水、调整作物结构和跨流域调水等措施,压缩引地表水和开采地下水水量,灌溉用水需控制在20世纪90年代初的用水水平。该研究成果可为自然保护区湿地保护和流域综合开发提供依据。     

特征驱动下区实体匹配指标自适应融合技术

空间实体匹配过程中多个指标的融合问题是影响匹配效果的关键问题之一.本文针对这一问题,以区实体为例提出了一套基于范例库的解决方案.首先提取出影响实体匹配的数据特征因子并确定了量化方法,其次选取典型的匹配指标,接下来通过建立指标权值范例库确定各指标权值,最后根据权值和数据特征因子调整匹配过程.该方法使得数据具有学习能力,达到了指标权值的自适应性的目标.实验表明该方法可行,并且可以提升空间实体匹配算法的效率、准确度和智能化程度.     

基于逐次投影寻踪的高光谱影像降维方法研究

提出了一种新的逐次投影寻踪方法,对高光谱数据进行降维处理,采用定量化的指标,通过对高光谱数据的多次一维投影,逐步选取有效成分,构建新的低维正交空间.     

基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪

为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。