利用HHT-EEMD方法分析云南区域GNSS应变时序孕震信息

地震的孕育和发生本质上都是地壳内部应力、应变能逐渐积累并突然或缓慢释放的结果,研究应变的变化过程对于地震危险性的判定具有重要意义。本文基于云南区域2013—2019年GNSS格网应变时间序列,利用专门适用于非线性非平稳信号处理的热门时频分析方法—整体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform,HHT）分析方法,探索云南区域中强地震前GNSS应变时序的时-频-能量分布特征,尝试挖掘应变时频信号中所携带的孕震信息。利用23号、42号格网对应的地震进行震例分析,结果显示：EEMD具有分频剖面的类似特征,它能够依据数据的时间特征尺度进行信号分解,较好地剖析信号在不同频率尺度上的变化特征;Hilbert变换能够通过瞬时频率、瞬时振幅等方式突出信号的局部瞬时特性,在固有模态分量（intrinsic mode functions,IMF）异常曲线识别无效的情况下仍能凸显异常;通过EEMD、残差趋势项分析、IMF异常识别和Hilbert变换综合动态分析应变时间序列的分析方法,能够在部分地震前夕发现一些潜在异常信息,为未来云南区域强震危险地点的判定提供一定的参考。     

基于卷积神经网络的地铁保护区风险源识别北大核心CSCD

城市轨道交通沿线的风险源识别是防止违规作业导致的安全事故的重要手段。为解决传统识别方法效率低、漏检率高、成本大等问题,本文基于无人机地铁保护区巡检系统,采用卷积神经网络对无人机采集的影像数据进行风险源识别。首先介绍无人机影像获取的流程,并在原始影像数据的基础上,通过数据增强的方式制作多角度、多尺度的风险源数据集;然后使用卷积神经网络建立风险源识别模型,对无人机采集影像中的风险源进行自动识别和定位。试验结果表明,多角度、多尺度风险源数据集的建立进一步提升了模型的识别准确率,且比传统方法具有效率高、成本低等优点。     

线/面Voronoi图的分解合并生成算法

Voronoi图生成算法受到计算效率或生长源类型的限制,难以支撑线/面生长源Voronoi图的构建。本文提出一种生成线/面生长源Voronoi图的分解合并算法,其主要过程是将线/面生长源离散为特征点表达,通过特征点交叉建立最近特征点对,并以最近特征点对Voronoi子区域的交来部分地代替线/面生长源的等距离边界,算法以前后迭代离散计算的Voronoi子区域面积差分作为条件,可有选择地将部分生长源置入迭代过程,使线/面生长源Voronoi子区域逐步调整并达到精度要求。     

基于固定翼载小型LiDAR与倾斜摄影数据融合的三维测图

通过实验研究,获取适用于固定翼载16线小型激光雷达系统三维重现的最优数据采集方案;以测区中的小型堆积体为研究对象,通过对倾斜摄影数据进行空三加密,生成点云后与机载LiDAR数据融合,并基于ICP(iterative clos-est point)算法对其精度进行改进,改进后计算出的土方量相对RTK(real time ...     

基于轨迹数据的移动对象分类识别研究

随着卫星定位技术和移动互联网的不断发展,全球范围内产生了大量不同类型的轨迹数据。通过对不同环境中收集到的轨迹数据进行挖掘,研究移动对象的行为特征,进而实现移动对象的分类识别,对于掌握居民出行规律、国家安全和国防军事具有重要意义。本文首先介绍GPS轨迹数据的内容及具体的应用场景,并在此基础上分析轨迹数据的主要特征;然后,详细阐述轨迹数据分类识别过程中特征提取和分类建模的研究现状,并总结现有的研究方法和发展趋势;最后,对基于轨迹数据的移动对象分类识别存在的问题与挑战进行了讨论。     

三维激光扫描测量精度评定的讨论

三维激光扫描点转换到工程测量坐标系时,误差来源多、类型多,目前尚没有一套完整的精度评定方法体系。本文对误差源进行分析,将其误差归纳为标准控制点测量误差、扫描误差和坐标转换模型误差三大类;探讨了扫描点在工程测量坐标系中的位置误差指标体系,给出了体系中各项精度指标的计算方法,为三维激光扫描测量在不同的应用中提供一套系统的精度评定参考。     

一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法

当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。     

面向地学应用的遥感影像分割评价

影像分割是面向地理对象影像分析(GEOBIA)中的一个关键环节。分割评价有助于为影像选择合适的分割方法和最佳分割尺度。本文提出一种以遥感地学应用面向的对象为依据的分割方法分类及评价体系。首先将影像分割方法分为面向局部特征监测的典型目标识别和面向全局特征监测的面向GEOBIA的分割方法两组,进而针对这两组分割方法提出了两套分割评价测度指标及相应的综合评价方法。在面向典型目标识别的分割方法评价中,使用区域内部非均质度、区域间灰度对比度、区域间散度对比度、边界点梯度和单位像素运行时间作为评价测度,并针对由于评价测度间的相关性而无法直接确定各测度权重分配的问题,提出利用熵权法为各个评价测度分配权重以获得综合评价结果的分割评价方法,该评价方法可用于选择合适的分割方法。用于面向GOEBIA的分割方法中使用分割区域内均质性和区域间异质性作为评价测度,这种评价方法适用于选择最优分割尺度参数。本文通过定量试验论证了这两种评价方法的有效性,试验结果表明其在遥感应用中具有实际意义。最后本文分析了影像分割评价方法的不足及未来的发展方向。     

基于多源多时相遥感数据的秋季菜田监测与分析——以北京市大兴区为例

根据北方蔬菜种植生育期特点,选择7~8月份的高分1号(GF1)融合影像、10月份的16 m宽覆盖的GF1影像以及8月份Rapid Eye融合影像,结合耕地本底数据开展提取秋季菜田信息的技术流程研究,并对2013年和2014年大兴区秋季菜田进行了动态监测,同时结合气象等数据分析其时空分布规律和变化原因。