基于GPS和水准数据的微粒群算法联合反演祁连山北缘断裂三维滑动速率

将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。     

卷积神经网络在SAR遥感海冰分类中的应用可行性分析

分别介绍了卫星遥感海冰监测、分类的传统方法,以及卷积神经网络在遥感影像分类识别中的应用成果。尝试将在图像识别、语言检测等方面取得成功的卷积神经网络算法应用在海冰图像分类中,利用其能够应对非线性、网络结构简单、可并行运算等能力去解决海冰数据分类问题。     

大沽河口湿地变化的遥感监测

遥感影像分类是遥感影像应用研究的重点。本文以大沽河口湿地为研究对象,利用2009年到2017年的Landsat ETM+和OLI影像,使用支持向量机分类法对研究区域中的河流、盐田、养殖区、耕地、建设用地、滩涂进行分类,分类结果的总体分类精度达到98%,Kappa系数达到0.98,表明该方法在湿地分类方面具有很大应用潜力。对分类结果的面积进行统计分析并研究其变化原因,结果显示,该区域受人类活动和自然因素双重影响,这九年来建设用地、河流面积分别增加772.27hm2、75.30hm2,耕地、养殖区面积分别减少了39.54hm2、522.95hm2。     

带不等式约束的最小二乘方法比较

解决带不等式约束的平差问题已有较多方法,但不同方法之间的对比分析不足。本文讨论三种带不等式约束的最小二乘算法:简单迭代算法、虚拟误差方程法、迭代乘子法,三种算法都是基于有效约束理论将不等式约束转换为等式约束,通过迭代求解。采用同一组数据和蒙特卡罗仿真实验方法对三种算法计算结果进行对比分析,实验结果分析表明:迭代乘子法算法效率最高,推荐使用该算法。     

基于LSD算法的无人机影像电力线提取方法

根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。     

基于CIM+GIS的配电网拓扑建模与布局算法研究

在基于公共信息模型(CIM)的配电网拓扑建模规范的基础上,研究了配电网设备的GIS数据建模方法以及空间连接逻辑关系;提出了基于GIS的专题图布局算法(单线图和系统图布局生成技术);并通过佛山市电力GIS建设对拓扑模型和专题图布局算法进行了应用和验证。结果表明,算法能满足专题图布局科学、布线美观和避免交叉等技术要求。     

三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波

构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。     

基于Network In Network网络结构的高光谱影像分类方法

为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。