浮动车数据的混合修复方法

针对浮动车数据出现的丢失、错误及冗余现象,结合均值统计与地图匹配,提出一种浮动车数据混合修复方法。基于此方法,构建了浮动车数据筛选及修复流程,较好地实现了对浮动车数据的有效筛选及修复,并对浮动车数据混合修复方法进行了验证,证明该方法具有可行性和有效性。     

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。     

北斗二代混合星座数据质量分析

随着北斗导航系统的发展,北斗二代导航系统已经建设完成,可以为亚太地区的用户提供导航与定位的服务。北斗导航系统与其他导航系统相比,混合星座的设计以及国产星设备的不同,将导致北斗数据质量评估出现差异性与复杂性。本文基于双频IGS连续跟踪站数据,从数据完整率、信噪比、多路径等常规数据质量评估指标方面实现对北斗二代混合星座的数据质量评估,并与GPS数据质量做对比分析。结果表明:北斗二代不同数据质量出现差异性,总体数据质量较好,与GPS相当。     

广西姑婆山里松花岗岩中闪长质包体的地球化学特征及其成因探讨

广西姑婆山里松花岗岩中广泛发育有大量的闪长质包体,包体的野外地质特征、显微结构、矿物组合及化学组成等特征显示其岩浆快速结晶成因。它们的主量元素在相关图上呈不同程度的直线变异关系。在微量元素方面,包体和寄主花岗岩都富含大离子亲石元素和高场强元素。用锆石饱和温度和角闪石成分估算了包体和寄主花岗岩结晶的温度和压力表明,它们的结晶温度和压力条件相近,分别在793—824℃和（3．5—5．1）×10^8Pa范围内。岩石学和同位素地球化学特征也表明,里松包体和寄主花岗岩基本同时结晶,但壳幔比例和来源有所不同。这些特征总体上说明了里松闪长质包体可能是两种岩浆混合时不完全消化的产物     

超参数对GRU-CNN混合深度学习弹性阻抗反演影响研究

CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_...     

高压水射流与潜水员水下作业安全研究

从高压水射流技术在水下工程中应用及高压水射流的作用效应和伤害特征着手,分析影响水下高压水射流作业安全的因素,总结各国制订高压水射流作业的安全标准规程现状,提出制订我国水下高压水射流作业安全规程若干认识和设想。     

干旱生态系统净初级生产力估算及变化探测

针对中国西部干旱区特有的气候-植被特征,利用卫星遥感混合像元分解技术对干旱区植被进行了光合作用植被和非光合作用植被区分和组分解析,尝试通过对干旱覆被植被灌层结构进行解析而解决因植被区系差异和环境背景干扰的问题,并参考国际上遥感-生态模型GLO-PEM和CASA,借助遥感生态反演的物理分析,初步构建起基于遥感与生态过程的干旱区适用的光能利用率模型NPP-PEM,并以中国西部干旱区喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统为案例,利用AVHRR/NOAA气象卫星遥感数据和气候资料估算了1992年和1998年中国西部喀什地区叶尔羌-喀什噶尔河流域山地-绿洲-荒漠生态系统1 km分辨率年净第一性生产力,并进行了变化探测分析。模拟检验结果精度较好,生态系统碳吸收的空间异质性特征明显。结果表明,考虑了干旱植被生理特征和灌层结构的光能利用模型,模拟结果较为合理,也为引入其他生态模型应用到干旱区生态系统研究提供了借鉴,从而为干旱区陆地生态系统碳循环研究开辟了途径。     

基于混合像元分解技术的植被信息抑制研究与应用

植被覆盖直接影响地质信息提取的精度,是遥感地质中的难点。利用混合像元分解方法可从像元中剥离出植被成分,进而获得相对纯粹的地质信息,因此具有抑制植被信息的作用。利用混合像元分解方法分解图像的植被像元组分,利用归一化植被指数变化情况描述植被抑制效果,并结合主成分分析法对实验区域进行地层界线划分。结果表明,该方法可有效划分地层界线。     

融合差异图与高斯混合模型相结合的SAR图像变化检测

在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。