观测值含有粗差的抗差粒子滤波算法

作为非线性滤波的代表,粒子滤波得到广泛应用。该算法通过随机生成的具有权重的样本（粒子）来计算后验概率密度。其中赋权的过程需要综合系统信息和观测信息,当观测值含有粗差时,会使粒子错误赋权影响滤波结果。提出一种新的基于抗差估计的抗差粒子滤波算法,通过计算粒子等价权,抑制观测值粗差的影响。模拟计算分析表明,当观测值含有粗差时,与标准粒子滤波相比,该方法能有效提高滤波精度。     

运用GVF Snake算法提取水域的不规则边界

GVF Snake是一种改进型主动轮廓提取算法。本文在详细介绍GVF Snake原理的基础上,重点对GVF Snake的内、外部约束力在边界提取中的作用以及初始边界对提取结果的影响进行了实验研究,提出了初始边界和内部约束力权值的合理设置方法,设计并实现了交互式GVF Snake算法,并用于提取遥感影像上水域的不规则边界。该算法采用种子点区域生长法自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake算法搜索水域的实际边界。实验表明：对于形状极不规则的水域,交互式GVF Snake算法也能方便、快速、准确地获取其边界。     

形变反演模型的非线性平差

阐述了反演问题参数估计的质量要求,将反演理论中的分辨率和精度与平差中的良好统计性质作了对比分析,为使反演参数得到良好估计,提出平差处理对策。针对反演问题经常是非线性模型,提出了非线性平差的几种方法,最后给出参数筛选的原则和相应的统计检验方法。     

基于熵权法的土地覆被动态遥感监测与评价——以新疆伊犁地区和博州为例

基于MODIS数据,选取植被净第一性生产力(NPP)、温度植被旱情指数(TVDI)、改进型土壤调整植被指数(MSAVI)、陆地表面温度(LST)4个对干旱地区地表覆被具有显著指示作用的指标,结合IGBP土地利用类型分类图,以新疆伊犁地区和博尔塔拉蒙古自治州(简称博州)为例,对研究区2003—2007年土地覆被动态进行监测,并利用熵权法确定各个指标的权重,在此基础上进行土地覆被动态的综合评价。结果表明,不同指标对不同的土地利用类型具有不同的适宜性和指示度;在新疆伊犁地区和博州,土地覆被动态地域差异性明显,土地覆被退化程度较大的土地类型为水体、草地、永久湿地、城镇,而森林、灌木林、荒漠草原和农田等土地类型有所改善,呈现出“局部改善、总体退化”的局面;引用熵权法将多个遥感指标综合起来进行土地覆被动态的监测与评价的途径是可行且有效的,可为干旱区土地覆被、荒漠化、土地退化、植被变化等工作的监测与评价提供可靠的技术方法与有价值的案例。     

浙闽山区茶叶生产基地评价的探讨

茶叶基地的评价包括对基地的自然和经济条件的评估,应用系统分析方法,将自然和经济条件进行定量的综合评估,用综合评价值区分基地间的差异,最后定性与定量相结合,提出茶叶生产基地的合理布局.     

基于等价权抗差估计和线性规划的天线曲面拟合算法

现有天线曲面拟合算法均基于最小二乘法,难以消除多个粗差对拟合结果的影响。本文基于等价权抗差估计思想,利用线性规划计算残差初值,再进行选权迭代计算。通过算例,证明本文方法能较好地探查多个粗差,且计算结果精度更高。     

基于AHP与独立性权系数综合确权的煤矿含水层富水性评价

为克服传统多源信息融合方法在评价含水层富水性中多采用单一主、客观赋权的不足,以徐庄煤矿为例,在充分考虑影响7煤顶板(即山西组7煤至下石盒子组底界之间的层段)砂岩含水层富水性各因素的基础上,确定了断裂分维、平面变形系数、断层强度、砂岩含水层厚度、砂泥比、岩芯采取率、钻孔冲洗液消耗量、井下涌(突)水点涌水量作为影响其富水性的8大主控因素;采用AHP法和独立性权系数法分别计算了各主控因素的主、客观权重,通过乘法合成归一法得到综合权重,结果表明:褶皱平面变形系数、断裂分维对7煤顶板砂岩含水层富水性影响大,钻孔冲洗液消耗量、岩芯采取率、砂泥比对其富水性影响小;建立了基于AHP与独立性权系数法综合确权的含水层富水性指数法评价模型,通过ArcGIS得到了研究区含水层富水性分区图,并通过已知突水点的分布,对该评价模型进行识别与检验,验证了该模型评价效果的准确性,圈定了顶板防治水的重点靶区。本研究成果为预测矿井含水层富水性强弱、防治顶板水害问题提供了有益参考。     

基于RS和GIS技术的浅层地下水富集性调查评估

通过水文地质遥感解译,分析了影响地下水赋存的各因素,基于RS和GIS技术,构建了格网化的地下水富集性评估指标体系,设计了集成指标体系、格网化分析,结合人工经验的熵权法、Gamma变换以及自然断点分类法的地下水富集性格网化评估模型,完成了西部某地区地下水富集性格网化评估,并圈定给水保障有利区域。结果表明,研究区地下水分布总体不均,富水潜力的高低与泉点、含水断裂的分布具有较强的相关性,该评估方法将客观的相对权重和主观经验指导结合起来,降低了评估过程对人工打分的依赖。     

基于GIS与WOE-BP模型的滑坡易发性评价

区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子（坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型）作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型（weights of evidence,WOE）计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型（PSO-BP）得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重（WOE-BP）计算滑坡易发性指数（landslide susceptibility index,LSI）,基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径.      

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