基于非线性测度函数的改进属性识别模型在水质综合评价中的应用

线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。     

FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

实验变差函数计算方法的研究与运用

本文系统、详尽地分析讨论了不同样品数据条件下实验变差函数的计算方法。在实验变差函数计算流程的设计和有效样品搜索域的确定方面提出了自己独特的见解。最后用一个矿山的控矿工程教据对文中介绍的方法进行了测试。结果表明,利用本文的方法,容易得到稳健、准确、信息量高的实验变差函数。     

基于一类新小波函数基的GPS相位观测值周跳探测

阐述了可通过1个参数因子来调节前后差分点个数的思路,研究了利用小波分析来平滑原始资料和探测GPS相位观测值周跳的方法,并通过CHAMP卫星实测数据进行分析,得出一些有益的结论.实践表明,该方法提高了周跳探测的有效性.     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法.实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择.     

马槽滩磷矿区的矿体形态特征及合理勘查工程间距

马槽滩磷矿区矿体形态复杂,底板起伏不定,多年来勘查工程间距不断改变,因此用多种方法讨论了合理工程间距.探采对比和数理统计学方法求得控制资源量的合理工程间距分别为200m×150m和200m×100m;控制半变异函数的变程亦为200m×100m,均与现行规范相吻合。但沿走向和倾向的变异相同,因此建议用正方形网格进行勘查更为合理,间距为150m×150m。     

基于MATLAB图像处理工具箱IPT函数的遥感图像配准

遥感图像配准是遥感图像拼接、信息融合的基础,是对遥感图像定量应用和研究的关键环节.MATLAB的图像处理工具箱IPT(Image Processing Toolbox)提供有基于点特征进行图像配准的函数,利用这些函数可以方便快捷地完成图像之间的配准.论文首先对图像配准及基于点特征的遥感图像配准作了详细的介绍,然后对IPT中配准函数的语法格式作了详尽的分析,并对两幅遥感图像进行了配准操作,最后对该方法进行了结论性分析,阐明该方法的应用价值与可改进之处.     

抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

地壳运动速度场插值方法研究

分析了构建速度场的统计模型和函数模型法,提出利用两种模型逼近原始观测速度的综合逼近法,以减少剩余误差.计算和比较了各种方法,结果显示,综合法优于单独利用统计模型和函数模型法.