加权总体最小二乘点云平面拟合定权方法探讨

针对加权总体最小二乘点云数据平面拟合方法中缺少统一定权准则的问题,提出以先验入射角及距离定权两种方法。利用稳健估计构造了基于强度值定权的稳健加权最小二乘、基于先验入射角定权的加权最小二乘与基于距离定权的加权最小二乘3种新的平面拟合算法,并应用于拟合扫描不同反射材质获取的平面点云数据。算例表明,〖JP2〗以距离定权构造的距离加权总体最小二乘法的各项精度指标均优于其他算法,拟合效果最好。     

基于综合地球物理约束的胶东焦家—三山岛断裂带三维地质建模：成矿特征与找矿启示

焦家和三山岛断裂金矿带是胶东深部找矿取得重大突破的典型地区,但该区的深部地质结构和找矿前景尚不清晰。基于高精度重力、磁法及CSAMT数据综合约束的地球物理三维正反演技术,建立了该金矿带三维地质-物性综合模型。模型展现了与金成矿有关的新太古代变质岩系、中生代花岗岩类和断裂构造的深部三维空间特征,揭示了赋矿的焦家和三山岛断裂产状空间变化特征、深部交会趋势,为进一步开展深部找矿和相关理论研究提供了重要依据。研究认为,基于地球物理正反演的三维地质建模方法适用于地球物理工作程度高、深部地质结构信息相对匮乏的地区,在一定程度上可以提高模型深部结构可靠性,具有一定的推广意义。     

耕地变化智能检测系统设计与实现

随着城镇化的快速发展,大量耕地被占用为建设用地。利用遥感手段进行耕地变化检测具有宏观性和便捷性,同时现有的土地利用矢量数据能够提供先验知识信息,故研究基于基期土地利用矢量数据和新时期遥感影像数据的耕地变化自动检测方法,构建耕地变化解译知识库,通过知识驱动实现耕地变化的自动检测,具有重要的现实意义。     

基于先验特征的台风云系影像分割方法研究

传统的基于数学形态学的台风云系影像分割方法多采用圆形或菱形模板进行,这种方法的缺点是当运算模板较大或经多次腐蚀、膨胀运算后,不能很好地保留台风云系影像原始的形态信息。为了解决此问题,探讨了一种基于先验特征的台风云系影像分割原理与方法,即先提取台风云系影像的大致形态,并以此作为形态学模板;然后利用形态学方法提取台风云系影像;最后,以2008年7月28日18时的09号FY-2C气象卫星云图台风云顶温度数据为例进行分析,同时根据本次示例台风(200809号台风)形状自定义的模板来腐蚀分割台风云系影像,并详细对比和分析了不同形状、大小的模板对台风云系影像分割结果的影响。实验表明,基于先验特征的自定义台风云系结构模板,其分割结果不仅较好地保留了台风云系影像的形状特征,而且腐蚀后保留的台风云系信息最多。     

应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术

遥感影像去雾技术具有重大的应用价值.暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法.根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化.实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果.     

鞍山市大型导线网平差结果精度影响分析

通过城市大型一级导线网测量及其观测数据处理的实践,在平差前,根据导线网观测条件,以估算测角、测边先验中误差为基础,合理选择平差时边角先验权的匹配方案,以取得理想的平差结果.根据边角观测精度的综合因素,适当地选择几组边角先验权匹配方案进行试算,最后确定较为理想的一组边角先验权匹配方案,再进行正式平差计算和精度评定.     

基于空-谱先验条件随机场的高分辨率遥感影像变化检测方法

高空间分辨率遥感影像能够提供丰富的空间细节信息,使利用遥感影像进行精细变化检测成为可能.为充分挖掘高分辨率影像中的光谱、空间信息,本文提出一种基于影像空-谱先验信息的条件随机场（Conditional Random Field based on Spectral-Spatial Prior,SSPCRF）模型,该方法使用显著性检测方式自动提供先验光谱-空间样本信息,提高一元势能构建精度,有效缓解一元势能构建不准确导致的推理过程中的误差传递问题,并在二元势能中综合考虑标记场与观察影像的空间上下文信息以保持变化地物轮廓信息.最后,使用基于消息传递机制的推理方法将模型进行全局优化.在2组高分辨率影像数据集上的实验结果表明该方法能够提供较精确的初始变化检测信息,使得在减少变化检测结果中虚警点的同时保持变化地物细节信息.     

利用国家GPS A级网资料对中国大陆现今水平形变场的初步分析

本文首先在ＩＴＲＦ框架下利用中国国家ＧＰＳ Ａ级间的两期观测资料初步分析了中国大陆部分的局部水平形变。为了更好地和已有的地质和地球物理地壳运动模型进行比较,本文提出了一种基于先验模型的形变分析方法,得到了较为满意的结果。     

先验知识在遥感反演中的作用

论述遥感反演中的基本理论问题 .总结遥感反演面临的主要困难 ,指出反演中引入先验知识的重要性 ,阐述将先验知识用于遥感反演的基本原理 ,并给出了对先验知识的数学描述 ,提出一种在有限遥感信息量条件下基于知识积累的遥感反演的新思路     

集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用

遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力.