基于MAPGIS的市政设施数据模型研究

本文主要介绍了市政基本设施的组成,提出了基于MAPGIS基本数据组织的市政设施数据模型,并讨论了市政设施数据模型的实现。从而,利用该数据组织模型可实现城市级的市政设施管理的综合集成与共享,提高市政设施管理和养护水平。     

GALILEO局域增强完备性监测网布设研究

完备性是飞机飞行安全的重要指标之一。我国在各种网的布设中一般只注重精度,而忽略了完备性。本文利用GALILEO模拟数据,在飞行轨迹固定的情况下,通过增减监测站的数量以及变换监测网的形状,计算飞机的精度和垂直保护水平(VPL),并分析飞机在不同监测网中精度和垂直保护水平的的变化规律,可以知道飞机在正方形网形的整体精度好于在其他网形中的精度,飞机在在正方形网形中的VPL虽大于在五边网形中的VPL,但两者相差很少。综合考虑,正方形网形是局域完备性监测网的最优布设网形。     

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。     

利用p~3软件进行GPS单点定位解算的若干问题

利用p3软件对大量实测数据进行了高精度单点定位有关问题的验证和分析;在IGS提供的精密星历和卫星钟差产品中,较为深入地比较分析了快速产品和几种最终产品的定位精度、收敛速度及p3软件的正反算结果精度。得出以下结论:快速产品与最终产品的定位精度和收敛速度相似;COD的收敛速度和定位精度最高;p3软件的反算精度明显优于正算,且精度也比较均匀。这些研究成果对PPP技术的实际应用具有较好的借鉴意义。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.     

基于BERN5．0软件计算的北京地区GPS可降水量研究

收集了2002-2007年6年期间的北京房山站（BJFS）连续观测数据,利用BERN高精度GPS数据处理软件计算出该站的对流层延迟,再利用该站的气象观测资料分离干延迟获得2mm精度的湿延迟,计算出BJFS站的可降水量（PWV）,组成长达6年的时间序列,初步探讨北京地区的季节性降水量变化,特别是第三季度的可降水量影响,通过数据走势,预测计算不同季度的降水概率。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.