视觉皮层振荡神经网络在遥感影像分割中的应用

对于具有复杂场景的遥感影像,提出了基于各向异性扩散特征保持平滑的简化LEGION算法,弥补传统LEGION图像分割算法对噪声敏感的不足。对于多(高)光谱影像,则采用马氏距离计算光谱向量间的连接权得到扩展LEGION算法进行分割。实验结果表明,LEGION算法较传统的图像分割方法对单波段灰度遥感影像目标及其重要细节部分的分割效果更显著;扩展LEGION算法适用于多光谱遥感影像分割。     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.      

一类小波基函数的构造及其在测量数据处理中的应用探讨

Shannon函数有很好的滤波性能,但向两端衰减速度缓慢;Gauss“窗”函数有很好的控制小波衰减的特性,但其低通滤波效果较差。根据这两个函数各自的优点构造了一类新的小波基函数,分别为满足低通的父小波和带通的一阶、二阶母小波,讨论了它们的正交性、完备性和紧支集性等性质,以GPS资料为例,分析其信号平滑和压缩效应、边缘效应和奇异点检测,得出一些有益的结论,为大地测量数据处理提供一种小波分析方法。     

一种改进的GPS区域叠加滤波算法

GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比,有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同,不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响,提出一种不以空间尺度作为约束条件,同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究,计算结果表明,对比相关性区域叠加滤波算法,考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差,且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法,可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%,GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计,为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。     

辽宁省人口密度分布模拟研究

运用GIS软件与地理统计学的相关软件,以DEM数据、坡度数据、河网数据、交通网数据、NDVI植被指数数据为基础数据,分析各要素对人口密度分布的影响并采用多元回归模型,模拟了辽宁省人口密度空间分布。模拟结果表明:辽宁省人口密度空间分布主要受高程、河流、交通道路的影响,其中河流与交通道路对人口密度空间分布的影响权重较大。     

GPS测量网平差的体会

本文就ＧＰＳ网平差的过程进行了论述，特别针对ＴＲＩＭＮＥＴ和ＦＩＬＬＮＥＴ两程序的操作进行了介绍，并就平差过程应注意的问题作了说明。     

一种多系统组合导航快速选星方法

采用多卫星导航系统组合导航,定位精度和系统可靠性会大幅提升,但导航定位运算量也会成倍增长。为解决多系统组合导航定位精度与实时性之间的矛盾,提出一种新的选星方法。新方法不追求最小GDOP值,而是以满足导航定位精度的GDOP值为前提,结合模糊理论中隶属函数的思想,按卫星在星座中均匀分布为原则进行选星。推导伪距测量的误差模型,分析了GDOP与测量误差之间的关系。北斗、GPS和GLONASS三系统组合导航选星实验结果表明,在不超过3次求解GDOP值的情况下,新方法能以不小于98%的概率得到GDOP≤4。     

基于DEM地形因子的水土流失分析

研究地形因子对水土流失造成的影响,可为区域水土保持工作提供参考.本文以广西百色市、河池市、贺州市、防城港市为研究区域,以ArcGIS平台为技术支持,基于数字高程模型数据,选取坡度、剖面曲率、地表粗糙度、沟壑密度4个指标,进行空间叠加分析,得到研究区基于所选地形因子的水土流失强度分级图及水土流失面积,得出如下结论:1)基...     

基于CPⅢ控制网进行仪器加乘常数的计算方法研究

针对仪器加乘常数计算方法进行研究,旨在基于高精度CPⅢ控制网和六段法得出一种便于计算仪器加乘常数的方法.首先,本文对CPⅢ控制网自由网平差中四参数转换尺度因子的主要影响因素进行分析;接着,对铁路工程控制网独立坐标系进行变形分析,表明以铁路坐标系统设计上相对应的投影变形值可以进行严格的投影改正;之后,通过以严格投影改正后...     

一种多因子加权平均温度模型的构建方法

针对在地基GNSS水汽反演的过程中,天顶湿延迟转换为大气可降水量时如何建立精确的大气加权平均温度(Tm)模型的问题,该文在建立Tm模型前全面考虑了对Tm有显著影响的变量并选择最优回归子集。但分析发现,最优回归子集中各变量之间存在较强的相关性,这将会导致变量之间存在多重共线性,从而影响模型的稳定性和可靠性。选择2013—2015年相关气象数据作为变量并应用岭回归的方法削弱变量之间的多重共线性,建立稳定的多因子Tm回归模型。并利用该模型分别预测2016年1—12月、2019年1—7月的Tm,均方根误差分别为2.3 K和2.0 K,预测精度较高,这将为高精度的水汽反演奠定较好的数据基础。