顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

检测前跟踪框架下利用蒙特卡洛算法的空间碎片跟踪策略研究（英文）

在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。     

顾及空间非平稳特征的遥感干旱监测

遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。     

稳健度量选权迭代的地理加权回归研究

针对地理加权回归参数估计采用最小二乘方法,最小二乘估计易受离群值影响,导致地理加权回归模型并不稳健的问题,该文提出基于稳健度量选权迭代的地理加权回归分析方法,核心思想是通过标准化残差构造权重函数,通过迭代加权降低离群值对回归模型参数估计的影响。利用模拟数据与真实数据进行试验,分别与GWR、RGWR进行对比分析,以MSE、MAE为指标进行性能评价。模拟数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升9.29%和8.34%;真实数据试验中,RMIWGWR模型比RGWR模型的MSE、MAE指标分别提升63.88%和38.45%。试验表明:该方法可改善粗差存在环境下地理加权回归模型参数估计精度,提升模型拟合效果。     

基于加权破产博弈模型的跨境流域水资源分配研究

基于公平合理利用视角,将多准则决策模型与破产理论相结合探讨跨境水资源分配问题.通过梳理国际水法,设计了跨境流域水资源公平合理分配的指标体系,采用投影法解决这一多准则决策问题,并依此加权调整流域国用水需求.在加权调整用水需求和考虑议价能力的基础上,基于破产博弈模型探讨跨境流域水资源分配问题,以提高分配方案的公平合理性和可...     

2022年贵州省自然灾害灾情时空特征分析

本文基于贵州省2022年年度灾情数据,采用自然断点(Natural Breaks)空间数据分类分级方法加权标准化灾情指数(Weighted Standardized Disaster Index,WSDI),基于加权标准化灾情指数和4个维度指数对贵州省受灾情况进行了分类分级,并对贵州省自然灾害分布和变化趋势情况进行了分析。从空间分布来看,贵州省2022年自然灾害分布总体呈北部重、中部轻的规律;从灾害类型来看,洪涝、干旱两种灾害影响最为严重;从灾害时间分布来看,6、7两月灾情最重。     

黑龙江省黑土退化现状及土地荒漠化危机

黑龙江省是我国的黑土分布区。初垦时,黑土层平均厚度为60-100厘米。如今,黑土层厚度已下降到20-40厘米,并且以平均每年3—3．5毫米的速度流失。     

顾及噪声密度函数差异的自适应回归算法及其在人工标靶提取中的应用

仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,...