庐山地区地表温度反演分析

研究庐山地区的地表温度,对于本地区的生态保护和开发具有重要意义。本文使用了目标区域内Landsat TM/ETM+从2000~2010年间共8幅影像数据,利用单通道算法和NDVI地表辐射率估算方法反演了区域内的温度场,并生成了历年温度对比效果图。分析推断目标区域内的温度场可能存在一个短年限的温度变化起伏规律,对庐山周边山区的影响有待进一步研究。     

灰色Verhulst-BP模型在沉降分析中的应用

针对软基处理后的地基沉降情况进行分析,利用灰色Verhulst-BP模型对沉降数据进行分析预测。灰色Verhulst-BP模型是利用灰色Verhulst模型的残差值来改进BP神经网络模型,进而提高模型的模拟预测精度。在Matlab9.0平台上,通过Matlab语言编程实现实例检验分析。研究结果表明,灰色Verhulst-BP模型相对于灰色Verhulst模型更适合于S型序列的数据分析预测。该模型预测精度较高,能够较好地反映沉降趋势。     

变形监测技术在基坑施工中的应用

深基坑工程是地下工程施工中内容比较丰富且富有变化的领域。为了确保基坑工程施工安全顺利进行,在复杂的地质条件下进行变形监测,及时发现和预报异常现象。对有效控制基坑变形、指导施工、保证施工质量具有重要意义。     

小波分析去噪在腰沙围垦变形监测中的应用

由于受到许多复杂因素影响,沉降监测过程中所得到的信号数据可能会含有噪声。Matlab中小波分析功能能够对信号数据中的噪声信号进行有效的分解,最后重构处理后的信号。通过实例对比,选用合适的去噪方法和去噪函数,对信号数据进行处理,最后能够得到更适合的最优估计。     

土地变更影像在棚户区改造资金监管中的应用探索

加快棚户区改造是落实国务院部署的一项政治任务,也是当前及今后一段时期内的最大民生工程。通过利用年度土地变更调查遥感影像对荣成市2015年度棚户区改造新开工项目进行甄别排查,经实地核查后获取不合格项目的具体范围和面积。研究结果表明,利用年度土地变更调查遥感影像可以有效地提高棚户区改造资金监管中对于项目定性效率,并推进资源共享共建,为政府决策提供科学依据。     

基于UCD数码影像在1∶10000地形图生产中像控点布设方案的研究及精度分析

叙述了在1∶10 000地形图生产中,通过设立试验区,在进行全野外布点的基础上,采用UCD数码影像在无POS辅助和有POS辅助两种情况下,使用自动空中三角测量软件Geolord-AT进行加密的方法。论证了区域网的大小对精度的影响,并通过精度分析,确定像控点布设方法,可为相似航测项目像控点布设方案的确定提供参考。     

基于GIS的城镇建设用地发展适宜性评价——以常州市金坛区为例

为更加深入地了解村镇尺度城镇建设用地发展适宜性情况,提高土地利用综合效益,本文以常州市金坛区遥感影像数据和土地利用现状数据为基础,采用层次分析法和GIS空间分析技术,选择自然、区位、生态和土地转换适宜度四大类10个指标,建立了适用于平原地区的具有区域代表性的城镇建设用地发展适宜性评价指标体系,分析了金坛区城镇发展适宜区分布与空间自相关特征。研究结果能为城市规划、土地规划等提供依据,尤其在城镇建设用地发展布局上具有重要的现实意义。     

基于移动端的“智慧城市与地理国情一张图系统”设计及其应用

系统把智慧城市建设与地理国情应用完美结合,形成时空一体、二三维一体的集成多源数据的一张图;开发IPAD版系统,把PC端的数据处理向移动端适时展现。系统具有国情普查数据的展示和分析、专题地图展示、电子地图、三维模型展示、轨迹记录,以及其他GIS基本功能。在屏幕上任意点取闭合图形,就会实时显示选定图形范围内的国情数据及统计分析数据。辅助决策者又好又快地进行科学决策。     

EMD-Wavelet-ICA耦合模型及其在GPS坐标序列降噪中的应用

在分析比较经验模态分解(EMD)、小波变换(Wavelet)和独立分量分析(ICA)优缺点的基础上,提出一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型。该模型充分利用了EMD的自适应性,对原始信号进行分解获得不同频率的模态函数(IMF),采用标准化模量的累计均值对IMF进行尺度划分;进而分别采用Wavelet和ICA对高频和低频IMF进行降噪,将降噪后的IMF进行多尺度重构,获得降噪后的信号;采用信噪比、标准差、偏差和相关系数等指标对降噪效果进行评价。仿真数据和GPS坐标序列的处理结果表明:与EMD模型和EMD-ICA模型相比,新模型的标准差、偏差均有不同程度的减小;信噪比和相关系数有一定程度的增大,可以获得更好的降噪效果。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。