多尺度表达中线状要素的综合不确定性评价模型

在考虑节点化简的基础上建立了节点数据不确定性评价模型,基于曲线光滑模型建立了线元模型不确定性评价模型,在此基础上,根据不确定性传播律构建了由数据不确定性和模型不确定性合成的线状要素多尺度表达不确定性的综合评价模型。实验表明,综合不确定性指标值作为线状要素多尺度表达不确定性的量化指标是有效的。可将其用于计算线元不确定带的宽度,解决线状要素多尺度表达不确定性空间分析和推理问题;并用于线状要素多尺度表达的质量评价与控制。     

采用多准则决策算法的耕地适宜性评价

针对空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响的问题,该文提出了ELECTRE TRI算法与GIS结合的耕地适宜性评价方法。该方法可以抵消空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响,使评价结果更客观真实。在ELECTRE TRI算法的两种分类方法中,悲观分类法的阈值比较按照从高到低排序容易造成属性值的不精确,影响排序结果,而乐观分类法能较好地避免出现类似情况。两种评价结果的评价单元数在三种相应等级下重合评价单元较多。评价结果表明评价结果较为相近,具有一定准确合理性。研究结论对区域耕地利用结构调整、划定基本农田保护区以及促进耕地差别化管理具有一定的参考价值。     

基于GIS的高速公路养护质量检评系统设计与开发应用

基于GIS平台的高速公路养护质量检评信息系统,实现了公路养护数据采集、查询、统计、分析、养护质量评价、养护方案选择等业务过程的信息化管理,为公路养护管理部门提供了分析问题的方法和工具,使公路养护管理更加规范化、专业化、信息化。     

基于GIS的坡面泥石流危险性评价

综合不同的泥石流评价因子对泥石流危险性进行了研究,利用地理信息系统（ GIS）来计算潜在的泥石流危险区域。选取虹口乡高原村与庙坝村共处坡面为研究区域,在ArcGIS中生成研究区域的坡面立体图。选取适当的评级指标,确定了流域内主要的泥石流影响因子。采用层次分析法得出各主要因子的权重值,将各因子划分为五个不同等级,并分别对各个因子进行数值化和归一化处理。利用ArcGIS形成各评价因子专题层,再分别给不同评价栅格赋权重值,最终运用叠置分析与插值分析得出研究坡面的不同色带所表示的危险等级区划图,从而实现单坡面泥石流危险性的评价。     

Trimble GX 3D激光扫描仪内符合精度的试验

本文研究了三维激光扫描测量系统对标靶的重复扫描测量精度,得出其内符合精度优于1mm,精度并没有随着扫描距离的增加而降低;采用一种基于激光空间分布拓扑关系来分别评价高程精度和平面位置精度的方法,从数据统计来看,平面位置内符合精度较高.     

机载LiDAR点云数据精度评定方法的研究

基于机载LiDAR系统组成及工作原理,对激光点云数据精度评定方法进行研究,主要包括内插特征点对比分析法、统计分析法、斜面几何分析法、误差传播定律分析法。各种方法都有各自的优缺点,在进行具体精度评定时,几种方法要结合使用。     

基于ArcEngine的次生火灾蔓延模拟及评估系统

次生火灾对人类的危害极大。分析次生火灾的产生原因,研究次生火灾的起火点预测模型、火灾蔓延影响因素和蔓延模型、影响评估模型。基于ArcEngine组件开发了次生火灾蔓延模拟及评估系统分析评估系统。该系统可以模拟单个或多个起火点的动态蔓延和分析评估次生火灾对人类生命财产造成的损失。     

基于3S技术的土地开发整理探讨

土地开发整理对于节约土地资源、维持可持续发展具有重要作用,是一项涉及多方面的复杂系统工程。3S技术为土地利用信息获取和土地开发整理提供了必要的技术支撑,本文在总结分析3S技术特点的基础上,设计了基于3S技术的土地开发整理体系,该体系可以为土地开发整理工作提供借鉴。     

切比雪夫多项式拟合卫星轨道与钟差的精度分析

利用切比雪夫多项式拟合卫星轨道,用经验统计法确定轨道不同弧段数据的满足精度要求的拟合阶数区间,发现非最佳拟合阶数会引入较大的拟合噪声,因此在精密计算时应选择最佳拟合阶数。本文用此多项式拟合卫星钟差,能达到内插钟差同等的精度,而且与拉格朗日滑动内插相比,拟合残差序列分布更好,计算效率更高;提出利用残差自相关进行精度评定的方法,当精度变化微小时相比一般的精度评定方法具有明显优势。     

A GIHS-based spectral preservation fusion method for remote sensing images using edge restored spectral modulation

High spatial resolution and spectral fidelity are basic standards for evaluating an image fusion algorithm. Numerous fusion methods for remote sensing images have been developed. Some of these methods are based on the intensity–hue–saturation (IHS) transform and the generalized IHS (GIHS), which may cause serious spectral distortion. Spectral distortion in the GIHS is proven to result from changes in saturation during fusion. Therefore, reducing such changes can achieve high spectral fidelity. A GIHS-based spectral preservation fusion method that can theoretically reduce spectral distortion is proposed in this study. The proposed algorithm consists of two steps. The first step is spectral modulation (SM), which uses the Gaussian function to extract spatial details and conduct SM of multispectral (MS) images. This method yields a desirable visual effect without requiring histogram matching between the panchromatic image and the intensity of the MS image. The second step uses the Gaussian convolution function to restore lost edge details during SM. The proposed method is proven effective and shown to provide better results compared with other GIHS-based methods.