基于MODIS数据的城市边界监测方法及其比较

如何快速、准确地检测城市范围,获得城市土地利用类型数据是监控城市发展、建立城市模拟模型的重要基础。以我国北京地区为试验区,以MODIS影像为主要数据源,实现最大似然法、神经网络方法及SVM分类技术检测北京城市范围,并比较分类精度,为进一步检测城市变化增长奠定基础。     

SAS/ETS在变形监测数据处理中的应用

在综合考虑数学模型的预测精度与编程实现的可操作性基础上,提出了利用模块对变形监测数据进行时间序列分析,并概括介绍了该模块的3个主要命令使用方法,解决了时间序列分析在监测数据处理中实现起来非常繁琐的问题。最后通过与环境下动态灰色模型综合比较,证明了时间序列分析在变形监测数据处理中操作简单,模拟精度和预测精度都较高。     

土地利用现状空间数据库拓扑关系分析及基于规则的高效检测

为了提高土地利用现状空间数据库空间数据检测效率,实现要素类拓扑关系的智能检测,在分析详查要素拓扑关系的基础上,提出基于拓扑规则的拓扑关系验证方法。并采用GIS开发平台ArcEngine,基于RSTT质检模型,研制了空间数据质检系统LR_Checker。经大量土地利用现状空间数据的测试表明,采用LR_Checker可显著提高数据检测效率,通过规则的逻辑组合,不仅实现要素类内拓扑关系检测,还支持不同要素类间拓扑关系检测。证明了基于拓扑规则的拓扑关系验证方法的正确性、有效性和合理性。     

石屏县土地更新调查的影像解译结果分析

利用2005年SPOT-5高分辨率卫星影像,运用RS、GIS、GPS等新的技术手段,分析、提取了石屏县土地利用变化信息。结果显示,石屏县新的土地控制面积为3 041.37km2,与2004年变更调查统相比较,现有辖区面积增加0.53km2。土地利用类型以农业用地为主,面积达25.40 536×104hm2,占总土地面积的83.53%。通过以高分辨率卫星影像进行更新调查,有效掌握石屏县土地利用状况和动态变化,查清土地利用结构,调整土地供应,有效利用土地资源提供了翔实的基础资料和科学依据。     

武汉市1：1万土地利用数据库建设与应用

1:1万土地利用数据库是土地管理信息化的基础,其最终目的是为国土资源管理以及其它行业服务。本文在土地管理基本理论和武汉市土地利用数据库应用实践的基础上,研究了数据库应用的多种方法,总结了数据库的应用模式以及多种应用成果表达方式。结果表明,土地利用数据库在日常地籍管理、土地资源与资产管理以及经济社会发展等领域有着广泛的应用。     

UKF在惯性/重力组合导航中的应用

将UKF(Unscented Kalman Filter)方法用于惯性/重力组合导航系统.UKF方法设计了少量的呈高斯分布的σ点,在每个更新过程中,σ点随着非线性状态方程和测量方程传播,从而获得滤波值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程.仿真结果表明:UKF方法比传统卡尔曼滤波及其改进的滤波模型都有更高的估计精度,并能有效的克服非线性严重时出现的滤波发散问题.     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

ITRF中GNSS/SLR并址站归心基线的“一步解”

提出将SLR望远镜的参考点和两轴偏差作为未知参数,在ITRF中联合并址站归心测量中GNSS基线网和地面网观测量（水平方向、垂直角和边长）,建立SLR站观测设备的参考点与观测标志、观测标志之间、参考点和两轴偏差与其他未知参数之间的多种约束条件来求解归心基线的“一步解”。利用“一步解”解算出“陆态网络”中北京、昆明和西安3个GNSS/SLR并址站在ITRF2014中的归心基线及其协方差阵。结果显示：归心基线的中误差优于2 mm,与已有分步解相比,差值不超过2 mm;水平轴和垂直轴之间的偏差分别为3.8、0.7和3.6 mm,中误差分别为1.3、1.2和1.3 mm。     

拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程推导与分析

针对卫星轨道理论中的奇点问题,对拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程做了深入的分析和探索,从原始拉格朗日和高斯运动方程及其物理意义出发,考虑圆轨道、圆赤道轨道和赤道轨道3种奇点情况,推导了一种新的拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程,并探讨了方程的连续性。该方程消除了零因子,解决了卫星运动方程的奇点问题。     

土地覆盖变化信息自适应抽样策略及其精度评估

提出了一种面向土地覆盖变化信息局域精度评估的自适应型抽样策略。结合待研究地图的土地覆盖变化信息局部特征（如土地覆盖变化类别、斑块大小、异质性和优势度）,探讨与土地覆盖变化信息精度显著相关的协变量,以预测精度的标准误差作为判断标准,识别需要提高精度预测结果可靠性的区域,以自适应地和逐步定位的方式进行样本采集。基于武汉地区的精度评价结果,自适应的抽取增加100个训练样本使得预测精度的确定系数提高了50.66%,而简单随机抽取的增加样本使得预测精度的确定系数提高了17.22%。试验表明,自适应型抽样策略能显著提高土地覆盖变化信息局域精度预测的抽样效益,减少预测精度的不确定性。模型选择的结果表明,土地覆盖变化类别和优势度指数是最优的协变量组合。