基于主成分分析的植被指数与叶面积指数相关性研究

综合分析了玉米叶面积指数与几种常见光谱植被指数相关性,确定主成分分析方法在反演叶面积指数中的作用。首先,借助MATLAB编程软件,以植被指数与玉米叶面积指数相关性最高为原则,选出遥感影像上各种植被指数,其波段组合为NDVI(752.4/701.5),RVI(752.4/701.5),MSR(752.4/701.5),SAVI(823.7/701.5),MSAVI(823.7/701.5),然后,对这5种植被指数进行主成分分析,建立LAI-VI多元逐步回归模型,并对模型精度进行验证,总体估测精度为96.237%。经实验验证,利用主成分分析方法在反演植被叶面积指数时能够起到较好的效果,具有广泛的应用前景。     

基于双位置的磁悬浮陀螺异常数据检测

针对磁悬浮陀螺全站仪在极端工作环境下受异常数据干扰的问题,该文提出了一种利用磁悬浮陀螺双位置采样数据特征进行异常数据检测、剔除的数据处理方法。采用回归分析的方法对理想工作状态下的磁悬浮陀螺双位置采样数据与陀螺寻北方位间的函数关系进行拟合分析;通过区间预测的方法明确了陀螺寻北信息中异常数据的检验标准,并依据该标准实现了对寻北观测值中粗差等异常数据信息的有效识别。工程实测数据的验证结果表明:该检验法可以有效地对磁悬浮陀螺寻北数据中的异常值信息进行分离,提高陀螺寻北定向精度。     

利用RTK测量建筑物墙角点方法的研究

在地形测量、地籍测量、工程测量中,RTK已经被广泛使用,但是测量建筑物(构筑物)墙角点时却非常困难。利用自制RTK辅助装置来测量建筑物(构筑物)墙角点,通过实验进行精度分析,并结合吉林省扶余市地籍调查项目进行应用检验,文中方法达到了地籍测量的精度要求,具有一定应用价值。     

基于GIS的中原经济区发展水平差异分析

通过对中原经济区内29个省辖市经济水平的数据进行比较,运用模型计算出各城市的经济强度。根据经济发展水平差异把各城市划分成4个等级,应用GIS手段将中原经济区的发展水平差异可视化,并分析了产生差异的原因,对中原经济区的建设提出了建议。     

反射率因子和径向速度共同约束反演多普勒雷达风场

多普勒雷达可以提供降水回波区的风场信息。为了充分运用雷达资料分析中小尺度天气过程,本文假设反射率因子在短时间内的运动满足拉格朗日守恒,提出了采用连续两次的反射率因子回波和径向速度数据共同约束的方法来反演风场,在反演过程中避免了对径向速度的分布进行假设。针对连续两个时次之间反射率回波运动中产生的不同程度的误差做了模拟风场试验,结果表明,当回波运动随机误差不超过40%时,反演结果较为可靠。另外,本文还利用此风场反演方法进行两次中尺度天气过程的实例分析。结果表明,该方法反演的风场与实际风场结构相符,具有一定的应用价值。     

多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法1

借助最小均方根误差、信噪比及光滑度变化随小波分解尺度增加的收敛特性,提出了一种多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法。该方法利用信息熵来融合小波去噪过程中不同方面的变化特征,能够更全面地反映小波去噪结果与分解尺度间的对应关系;通过定量识别融合指标变化的拐点,能够有效识别小波去噪的最佳分解尺度。针对不同类型的去噪信号进行实验分析并与现有方法进行比较,验证了本文提出方法的有效性与优越性。     

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。     

遥感技术在林果种植区调查中的应用研究

利用遥感技术可以准确、快捷地获取各类林果种植信息,为林果农业种植结构调整、产业发展提供科学依据。本文选择阿克苏市及温宿县为研究区,以ALOS、HJ等卫星数据为主要信息源,采用林果光谱特征分析、地物反射率分析、地物植被指数分析、林果影像特征分析等方法进行林果种植区、种类、树龄的遥感解译识别。经过实地验证和精度的分析与评价,得到的林果种植信息具有较高的精度,能解决实际中的部分应用问题。     

基于主成分分析的植被含水率模型

为了对岷江上游“生态水”的估测提供有效的数据源和方法,利用高光谱遥感技术定量研究了植被反射光谱与植被含水率的关系,测定了研究区多个采样点棕榈叶片的反射光谱和对应的含水率,通过二者的相关分析和逐步回归的方法提取敏感波段;为避免敏感波段之间相关性影响,采用主成分分析法提取主成分,建立主成分与含水率的定量分析模型,并建立主成分与标准自变量的回归方程,然后建立各个标准变量与原始自变量(反射光谱敏感波段)的回归方程,最终转换为植被含水率与反射光谱之间的模型.结果表明:棕榈叶片反射光谱在454 nm,668 nm,1 466 nm,1 664 nm和1 924 nm波段处与含水率显著相关;采用主成分定量分析模型的估算值与实测值相关系数为0.92,均方根误差为0.06.