On the multivariate total least-squares approach to empirical coordinate transformations. Three algorithms

The multivariate total least-squares (MTLS) approach aims at estimating a matrix of parameters, Ξ, from a linear model (Y−E _Y = (X−E _X ) · Ξ) that includes an observation matrix, Y, another observation matrix, X, and matrices of randomly distributed errors, E _Y and E _X . Two special cases of the MTLS approach include the standard multivariate least-squares approach where only the observation matrix, Y, is perturbed by random errors and, on the other hand, the data least-squares approach where only the coefficient matrix X is affected by random errors. In a previous contribution, the authors derived an iterative algorithm to solve the MTLS problem by using the nonlinear Euler–Lagrange conditions. In this contribution, new lemmas are developed to analyze the iterative algorithm, modify it, and compare it with a new ‘closed form’ solution that is based on the singular-value decomposition. For an application, the total least-squares approach is used to estimate the affine transformation parameters that convert cadastral data from the old to the new Israeli datum. Technical aspects of this approach, such as scaling the data and fixing the columns in the coefficient matrix are investigated. This case study illuminates the issue of “symmetry” in the treatment of two sets of coordinates for identical point fields, a topic that had already been emphasized by Teunissen (1989, Festschrift to Torben Krarup, Geodetic Institute Bull no. 58, Copenhagen, Denmark, pp 335–342). The differences between the standard least-squares and the TLS approach are analyzed in terms of the estimated variance component and a first-order approximation of the dispersion matrix of the estimated parameters.     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

TM影像几何校正算法的精度比较

同大多数的线阵推扫式影像相比,TM影像作为双向扫描型的影像其几何校正方法有其特殊性和复杂性。针对这个问题,本文简要介绍了一般多项式、空间斜墨卡托投影、有理函数模型等几种几何近似校正算法,并利用广州地区的TM影像进行了各种试验分析和精度比较。结果表明:同其他方法相比,空间斜墨卡托投影是一种较好的算法,校正精度最高,能够达到一个像素左右,而且该方法不受地形起伏的影响,无需地面高程信息。     

基于不同GCP数量和获取方法的数字正射影像的制作与评定

SPOT-5影像的高分辨率和高信息量的性质,使其得到了广泛的应用,特别是在全国第二次土地利用调查中得到了更加深入的应用。而数字正射影像的制作是SPOT-5遥感影像应用的关键所在。本文在介绍DOM制作的基础上,依据当前获取GCP主要的三种途径采用ERDAS遥感图像处理软件进行了实验,并对最终的结果精度进行分析,总结了DOM制作过程的相关问题。     

地下矿产开采对天然气管道工程的安全影响评价

西气东输天然气管道工程途经兖州市,穿越杨庄、杨村、兴隆庄等煤矿矿区,压覆煤层埋深变化较大。该文采用预测法对各煤矿在不同开采条件下分煤层对管道运营安全的危害程度进行了评价分析。通过计算表明,煤矿开采埋深越浅,煤层越厚,对管道危害越严重。兴隆庄煤矿3煤层、杨村煤矿煤16t、煤17开采对管道影响强烈,杨庄煤矿煤16t、煤17开采对管道影响中等,兴隆庄煤矿煤16t、煤17开采对管道运营影响小。     

Soil-to-dwelling radon isotope ratio in the Baikal region

Relations between indoor and soil gas radon were experimentally studied in villages of the Baikal region. On the basis of the obtained data, the soil-to-indoor radon ratio was calculated, which can be used for prediction of radon pollution in buildings of the same kind.     

GIS技术在旅游业中的应用——兼谈旅游地理信息系统及其研究进展与展望

本文对地理信息系统的组成与功能做了简单的概述,在此基础上介绍了GIS在旅游业发展中的主要作用及应用现状,并就旅游地理信息系统的结构与功能及其研究进展和发展趋势做了探讨。     

连续运行GPS定位服务系统的探讨

介绍了连续运行GPS定位服务的概念、实现模式及其在测绘行业中的应用。     

天然气溶解过程中组分分馏模型及其应用

天然气不同组分在水中溶解度的差异,导致溶解相与残留游离相天然气组分组成不同,即发生组分的溶解分馏效应。溶解分馏效应在天然气水溶运移、溶解散失等过程中均有发生。揭示天然气组分的溶解分馏规律、建立定量分馏模型,有助于天然气气源对比和成藏过程示踪。以Henry定律为依据,对不同组分溶解特征分析,提出了溶解度分数的概念,并建立了溶解分馏模型。根据该模型和各组分的溶解度分数和天然气溶解量,可计算各组分的溶解分馏量,恢复天然气初始组成特征。计算表明,威远震旦系气藏初期的天然气组成为:CH4为72.70%,C2H6为0.09%,CO2为22.41%,N2为4.07%,干燥系数(C1/C1-5)为99.876%。溶解作用使天然气中CO2含量显著降低,烃类气体含量增加,而天然气干燥系数降低。结果有助于天然气成因判识和气源对比等。