LiDAR虚拟仿真实践教学平台设计与建设

为适应测绘工作从三维空间测量向多维空间、从静态测量向动态实时测量、从地面向全域空间拓展的高新技术发展趋势,更好地应对信息化教育背景下的知识获取和传授方式、教与学关系等教改创新要求。本实验教学项目在现有实训课程基础上,以建构筑物三维空间信息快速采集与建模的真实测绘项目为基础,将三维激光测量技术、虚拟仿真技术与LiDAR技术进行深度融合;设计并建设了LiDAR虚拟仿真实践教学平台,运用C#开发程序界面和Pr视频编辑软件制作仿真动画,结合VLCPlayer视频播放插件,实现了对LiDAR仪器认知,测量模拟,数据处理和实践展示等功能,帮助学生理解并掌握LiDAR的相关知识和操作技能,取得了良好的教学效果。     

利用分形和多尺度分析的中低分辨率SAR图像变化检测

对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像像素级变化检测,常见的对数比、交叉熵差异图在提取建筑物等人造目标的变化时不能保持其结构特征。本文将分形维数引入到差异图构造中,定义了分形-对数比(fractal dimension-log ratio, FD-LR)融合差异图,在有效提取不同地物类型变化的同时,能够保持其轮廓结构。为克服斑噪干扰,对FD-LR进行多尺度分析,通过贝叶斯分割和决策级融合提取变化信息。实验结果表明,该方法模型简单,能够有效检测不同地物类型的变化,在中低分辨率复杂场景的SAR图像变化检测中具有优势。     

GPS观测数据的模拟研究

主要研究了地面基准站GPS观测值模拟情况,分析了GPS观测值模拟的意义、原理及流程、用到的数学模型等,并用编写的模拟软件模拟了武汉站的GPS观测值情况。结果表明,本模拟方法所模拟的GPS观测值和实测值很接近,能满足不同层次人员对GPS模拟观测值的需要。     

地图符号化中的几个关键问题研究

从应用的角度,对多地图符号库的组织和高效访问机制进行了研究.首次引入显示控制样式的概念,以解决不同比例尺下地图的屏幕显示效果问题,同时基于显示控制样式管理,研究了屏幕显示效果与打印效果统一的问题.文中采用地图符号库索引加缓存符号描述信息的机制,提高了访问多地图符号库中描述信息的速度;采用显示控制样式控制要素层在不同比例尺下是否显示、显示的详细程度及采用哪种显示样式;采用双显示控制样式库解决屏幕显示效果和打印效果的统一问题.实践证明,该研究成果可以很好地解决多地图符号库管理和高效访问问题,改善地图的显示效果和控制地图的显示速度;另外还可以保证地图屏幕显示和打印输出效果的统一.     

DInSAR技术对不同方位形变的敏感性研究

以DEM数据为假想的地面目标,只考虑距离对相位的影响,模拟竖直向、距离向和方位向形变的干涉纹图,从而研究DInSAR技术对空间不同方位形变的敏感性。在所有模拟参数和形变位移大小都相同的情况下,三个不同方位形变所产生的相位从0到2π变化的完整干涉环的数目是各不相同的,揭示DInSAR技术对不同方位地表形变的敏感性存在差异,且敏感性由大到小依次为:竖直向、距离向和方位向。     

微波兰被动遥感相关特性的数值模拟和实验对比

本文采用一层具有粗糙界面的连续随机介质模型，计算双站散射系数和后向散射系数，由互易性定理计算热发射率。数值模拟了植被在整个生长过程中后向散射和热发射的变化，以及它们的相关特征。理论结果与几种植被的主被动遥感实验数据作了比较和讨论，阐明了微波主被动遥感的一些相关的数值特征。     

开发PC─E500汉化软件

本文介绍了SHARPPCE500计算机汉化软件的编制，提供了一种较好的汉字库获取方法。     

过黄河渡槽的脉动风荷载模拟

根据脉动风压功率谱与脉动风速功率谱之间的关系,利用风压功率谱密度函数矩阵的分解,通过一组余弦函数的和对过黄河渡槽随机形式的脉动风荷载进行了计算机模拟。     

视景地形仿真及其应用

本文主要讨论了视景地形仿真的特点、数据基础及其实现的整个过程，列举了视景地形仿真在军事上和其它领域的应用实例。实验表明，本文所介绍的视景地形仿真过程简单而容易实现，仿真的地形景观具有良好的视觉效果。     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%～29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%～28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%～4.8%,上海浦东新区提高了2.8%～7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的...