精确导航系统的鉴定方法研究

初步探讨了精确导航系统鉴定试飞的新方法，介绍了由GPS相对定位得到的观测数据，采用最小二乘法，求解飞机精确位置的方法。     

水下地形测量高程异常点剔除方法研究

本文针对水下地形测量过程中测深数据的粗差问题，结合在生产工作中的一些经验和有关的资料，提出了测深数据处理的方法，并编写了相应的程序用于生产。     

数字/光学一体化水准仪的编码及解码方法

本文给出了一种同时适用于光学水准仪和数字水准仪的编码方法。利用该编码方法,只需要在数字水准仪上加载一与标准码宽度相匹配的光学测微器,即可实现光学水准仪和数字水准仪的一体化。数字光学一体化水准仪不仅原理新颖,而且同时具有光学水准仪和数字水准仪的优点,给使用者带来极大方便。作者提出用内插法计算视距。     

一种快速求场地平均高程的好方法

场地填渣平整,离不开求原始平均高程和填后平均高程.对分布均匀的高程点,一般求平均高程的方法是所有高程数据和除以所有高程点数.但是一块场地高程点少则几百个多则几千个,这些数据处理起来费力费时,且容易出错.下面我介绍一种在AutoCAD 2000中利用AutoLISP程序求平均高程的方法,程序如下:     

遗传算法及其在影像处理与分析中的应用

遥感影像处理与分析中的问题大多可转化为优化问题,而如何实现和改进优化技术的自动化与智能化水平,是摄影测量与遥感工作者一直追求的目标.本文在这方面进行了一些新的尝试,将智能科学范畴内的最新优化技术--遗传算法引入该领域中的优化问题求解,并就某些具体问题提出了一些新的思想和方法.     

利用现有重力场模型求定CHAMP卫星加速度计修正参数

CHAMP卫星加速度计数据的标定是通过确定其尺度因子和偏差参数来完成的.本文基于能量守恒方程,给出利用现有重力场模型标定CHAMP卫星加速度数据的基本原理和数学模型;提出相邻历元间差分算法,大大简化了观测方程,同时避免积分常量的计算.该算法既能同时解算尺度因子和偏差参数,也可任意求解其中之一.基于实测的CHAMP卫星加速度数据,利用EGM96模型和最新公布的EIGEN-2模型进行计算与比较,验证该方法的有效性.     

高分五号高光谱数据融合方法比较

数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。     

利用POLDER多角度偏振数据反演陆上气溶胶光学厚度的群组残差最优方法

陆上气溶胶光学厚度(AOD)反演作为气候、环境领域的一大研究方向,偏振多角度遥感在这个方向上有其特有的优势.本文使用法国POLDER(Polarization and Directionality of Earth's Reflectance)1 级偏振多角度资料,提出了一种针对气溶胶反演的群组残差最优方法,反演了气溶...     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度。利用机器学习方法支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型和深度学习方法长短期记忆（LSTM）模型,对冬小麦进行产量预估。结果表明：在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变化,还能降低人为因素干扰,估产结果更加客观真实,而SVM模型、RF模型易受到特征共线性和过拟合的影响,因此SVM模型、RF模型更适用于区域性小范围估产。在地块级上,SVM模型、RF模型和LSTM模型地块级估产精度比像元级估产精度均有提高,且LSTM模型估产精度明显高于SVM模型和RF模型,因此LSTM模型更适用于地块级估产,且LSTM模型泛化能力强、普适性高,适用于大范围农作物估产。