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。     

FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

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。     

灌注桩钢筋笼内部的磁异常特征

通过分析有限长直立圆柱体内部的磁异常特征,结合模型桩试验,研究了灌注桩钢筋笼内部的磁异常特征,结果表明在钢筋笼内部钻孔中的磁异常Za 垂直分量总体上呈现"两峰夹一谷"的特征,钢筋笼中部呈宽缓的马鞍形负异常,钢筋笼底端位置对应磁异常从极小值转变为极大值的拐点,相应梯度曲线出现极大值.     

滨海含水介质胶体对垃圾渗滤液氨氮的吸附特征

根据天津含水介质的结构和组成,选择代表性的2种含水介质,分析了土样和胶体的主要物理和化学性质,系统测定不同胶体对氨氮吸附的动力学曲线和吸附等温线,并分析了胶体粒径、ζ电位、电泳淌度对吸附作用的影响。结果表明,含水介质胶体对氨氮的吸附动力学过程为对数曲线,其平衡时间约为20~24 h;不同胶体的吸附等温线均为直线型理想吸附,并且当水相中氨氮浓度低于一定浓度时,不但不产生吸附,反而使胶体中的残留氨氮释放出来;胶体颗粒细,比表面积大,表面能大,吸附能力就越大;胶体的ζ电位和淌度愈高,胶体的稳定性愈大,与铵离子接触的机会多,容易吸附铵离子。     

土壤吸湿-湿过程中水力传导度的拟合研究

非饱和含水介质在吸湿和脱湿的不同过程中,水力传导度随介质含水率的变化规律是不同的。本文选取大沽河流域两种代表性砂土,对其吸湿-脱湿两个过程分别进行试验观测,并使用VanGenuchten—Mualem模型对其吸湿-脱湿过程进行水力传导度的拟合。研究结果表明：砂土在吸湿过程的非饱和水力传导度与脱湿过程的非饱和水力传导度大小并不相同,在含水率相同的情况下,吸湿过程的水力传导度要比脱湿过程大,在含水率较低时（小于15％）相差可达1个数量级。     

实验变差函数计算方法的研究与运用

本文系统、详尽地分析讨论了不同样品数据条件下实验变差函数的计算方法。在实验变差函数计算流程的设计和有效样品搜索域的确定方面提出了自己独特的见解。最后用一个矿山的控矿工程教据对文中介绍的方法进行了测试。结果表明,利用本文的方法,容易得到稳健、准确、信息量高的实验变差函数。     

多因子影响的地图居民地自动聚群与综合研究

提出了地图综合目的的居民地聚群需要遵循Gestalt的邻近性、相似性和方向性原则,描述居民地结构、形态及其关系需要6个因子,即居民地间的距离、可视区域面积、大小相似度、形状相似度、方向关系、居民地内部方向;进而运用这些原则和因子,给出了居民地的自动聚群和综合方法.