简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

多频载波相位组合进行单点定位

不同于双频数据的应用,多频数据的采用对单点定位有着特殊意义,可以更好地获得其模糊度的解。基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合理论,研究了具有特殊意义的组合观测值及其特性。在此基础上,通过多频观测值数据的数值仿真,采用新方法进行整周模糊度快速求解。编制了基于多频载波相位组合单点定位软件,通过结果的比较分析,得出有一定实际应用意义的结论。此方法算法简单,速度快,能够满足实时导航定位的需要,具有工程应用价值。     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量模拟中的应用

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。     

GIS空间分析与模糊综合评判在银行ATM网点选址中的应用

空间分析是GIS的核心和灵魂,是GIS区别于一般信息系统的主要标志之一。运用GIS空间分析中的叠置分析、缓冲区分析、网络分析等功能对自动柜员机(ATM)网点进行选址,应用模糊综合评判模型对选址区位评价确定出ATM布放的最终布局,并通过实例验证该方法能为在ATM网点选址中提供决策依据,最后探讨了今后研究的方向。     

基于小波变换的单频GPS快速精密定位整周模糊度的解算

对于GPS短基线,载波相位双差观测量已基本消除了卫星轨道误差、钟差、大气折射误差等系统偏差的影响,主要包含距离观测量信息及随机测量误差,其中测量误差是高频的测量噪声,小波变换可将GPS载波相位双差观测量中的观测噪声(高频部分)分解出来。本文利用Coiflets小波基函数对GPS快速定位的原始载波相位双差观测量进行5层分解,通过重构第5层低频系数获得去除噪声的"干净"的载波相位双差观测量,然后利用"干净"的双差观测量进行最小二乘参数估计,以减小测量噪声对GPS快速定位病态方程解的扰动。计算结果表明该方法能够显著提高GPS快速定位中模糊度浮点解的精度,仅利用几个观测历元的数据就可以准确地固定模糊度。     

GIS支持下的煤层气目标区模糊综合评价模型

地理信息系统(GIS)以空间数据库技术为核心,将空间要素与统计数据有机地结合在一起,具有直观灵活、分析功能强大、制表制图方便等优点。根据中国煤层气(CBM)目标区的特点,建立了4种原则下用于不同情形的煤层气目标区评价模型:第1种模型为全面考虑各个因素原则,第2种模型为只考虑重点因素原则,第3种模型为着重考虑重点因素原则,第4种模型为既全面考虑又兼顾重点因素原则。根据这4种模型,在常用GIS软件MapGIS基础上进行了二次开发并实现模型,以华北聚气区煤层气为例进行综合评价,目标区评价结果与实际情况基本相符。     

玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研-基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。     

一种网络RTK新技术——增强参考站

通过分析虚拟参考站技术和主辅站技术的不足,提出了一种新的网络RTK技术——增强参考站技术(ARS).分析了这种技术的原理并阐述了该技术中改正数的生成方法,同时,提出了一种基于RTCM编码的适合于该技术的改正数编码格式.在此基础上,分析了该技术的RTK定位精度、数据传输效率和系统可靠性,从理论上说明了增强参考站的技术优势.最后,以四川综合GPS服务网(SIGN)的子网数据对该技术进行了验证,结果表明,该技术具有高定位精度、高数据传输效率的特点,是一种理想的网络RTK技术.     

多源遥感影像误匹配点剔除的粗糙模糊C-均值方法

简要概述了遥感影像匹配中,误匹配点剔除的常用方法.对SIFT特征描述子生成及其匹配、粗糙模糊C-均值方法聚类分析的原理方法进行了详细论述.针对SIFT方法匹配出的大量点对,将不同时相,不同传感器、不同分辨率影像广义划分为同分辨率和不同分辨率.基于同分辨率影像匹配点对问连线具有相同的距离及斜率、不同分辨率影像匹配点对间连线的延长线交于一点的几何约束条件,利用粗糙模糊C-均值模型聚类分析方法对点对快速剔除误匹配点后,对剔除的结果利用最小二乘方法进行精匹配,结果达到亚像素.最后,通过对不同时相、不同分辨率、不同传感器的多源遥感影像实验分析验证了该方法的适用性、可靠性及精确性.