3维直角坐标系直接转换算法的研究与实现

测绘工作中经常碰到3维直角坐标系的3维转换问题,本文通过简单的几何平移旋转缩放算法,对3维十六参数的直角坐标系变换,进行了理论描述和几何证明以及数据验证。     

引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。     

DTW算法支持下的线状要素连续地图综合方法

面向线状地图要素连续尺度变换问题,本文提出了一种DTW算法支持下的连续综合方法。该方法基于尺度融合的思想,将同一地理实体在大小两种比例尺下以不同的几何表达作为输入,首先基于DTW算法建立两种几何表达坐标顶点之间的对应关系;然后采用线性内插方法动态派生任意中间尺度上几何数据,从而实现连续地图综合。顶点之间对应关系的正确性,直接决定了线性内插的结果,而同一实体在不同比例尺下的几何表达往往具有不同的坐标点数,顶点之间具有一对多的对应关系。为寻求最优顶点匹配方案,以顶点距离作为匹配代价,以整体最小距离作为目标函数,采用DTW算法求解最优匹配。试验结果表明,基于DTW的顶点匹配方法可适应不同的地图综合场景,该方法支持下的地图综合效果可实现连续、光滑的渐变,符合地图表达规则和人类空间认知。     

不动产测量成果构建地理实体的方法研究

针对建筑物实体的快速融合构建模式,实现场景数据的结构化和语义化,是目前自然资源部和各新型基础测绘试点城市研究的重要内容。该文提出了一种基于不动产测量成果构建建筑物房屋、层、户实体的方法。以不动产测量图元为基准,基于业务规则对图元进行定性描述并编码,并变换成竣工验收测量图元,解决了在构建实体数据时提取不同专题要素间数据的关联关系问题;通过解析图元编码,可快速识别图元的语义,实现对构成实体的图元要素快速提取和按规则高效融合。实验结果表明：该方法不仅有效解决专业测绘数据自动适配组装基础测绘建筑物实体数据的问题,同时以不动产登记业务和工程项目竣工验收业务为驱动,解决了数据更新及时、动态持续的问题。     

磁异常探测中磁场矢量导数快速计算方法

目的 针对计算磁位高阶导数常用的频率域快速傅立叶变换方法在实际应用中存在边界效应的问题,提出了分别在x和y方向上移相π/2二维余弦变换定义及其时域微分定理,推导出了磁场矢量分量的导数计算公式,并将其应用于方向解析信号的磁异常边界识别方法。通过棱柱体源磁场理论数据对比分析,验证了基于余弦变换计算磁位高阶导数的方法在不需要扩边或滤波处理、未增加额外处理数据和算法复杂度的前提下,可避免或减小边界效应,算法稳定性更好,计算结果精度更高。     

不同坐标转换方法适用性分析

简述了相似变换法、多项式变换法和格网内插法等三种常用坐标转换方法,通过算例分析、比较了不同公共点密度情况下的转换精度,归纳总结了不同坐标转换方法的特性,并对其适用性提出了建议。     

北斗非GEO卫星信号码并行捕获

2012年12月,北斗二代的接口控制文件正式公布。北斗B1I频点的非GEO卫星上调制20bit的NH码,因此每1ms信号可能存在比特跳变。借鉴传统GPS并行码相位捕获算法,本文研究一种基于补零FFT的并行码相位算法。该算法能够实现1-20ms相干积分,利用非相干累加提高信噪比,并采用一种对信号强度和采样率不敏感的判决变量。仿真表明,通过相干积分和非相干累加,该算法使用400ms数据可以捕获24dBHz的弱信号。     

资源三号卫星不同空间分辨率图像斑状植被检测比较研究

黄河三角洲滨海区域大量分布着由柽柳、芦苇、翅碱蓬、二色补血草、白茅等等组成的斑状植被,多呈棋盘状规则分布,胜利油田地震勘探被认为是产生这一现象的原因之一。深入研究其分布格局并探讨其形成机理,对于区域湿地生态系统植被恢复至关重要。为此,首先就需要对斑状植被进行有效地检测和制图。本文评价了我国首颗民用高分辨率光学传输型立体测图卫星（资源三号卫星）不同空间分辨率图像检测黄河三角洲斑状植被的能力,结果表明：在利用霍夫曼圆检测方法下,前视、后视、正视全色图像和正视多光谱图像都能很好地检测斑状植被,空间分辨率高的图像有更高的检测精度。     

时域卷积组合模型在桥梁沉降预测中的研究

针对桥梁所承受的动静荷载特性差异问题,该文通过小波分解将垂直位移监测数据分解成低频和高频信号,低频信号稳定性强,主要呈现了静荷载影响特点,而高频信号波动性较大,呈现了动荷载影响特点,因此将低频信号和高频信号分别进行小波重构,重构后的低频信号和高频信号分别使用时域卷积神经网络和BP神经网络进行预测,并进行叠加处理得到最终预测结果。以常泰大桥实际静力水准沉降监测项目为例,将该文模型预测结果分别与小波优化的BP神经网络模型和小波优化的自回归滑动平均模型(ARIMA)预测结果进行对比分析,已有的两种模型预测的平均绝对误差分别为0.61 mm和1.38 mm,而该文模型预测的平均绝对误差为0.46 mm,预测精度的提高,为桥梁的施工和维护提供参考。     

一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法

在众多双目影像密集匹配算法中,半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法相比局部匹配算法和全局匹配算法在精度和效率方面具有较高优势。相较于一般影像,城市场景影像往往存在大量人造建筑物。针对城市区域立体影像的这一特点,本文提出一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法,将Hough变换获得的直线信息融入SGM的匹配框架,提高密集匹配算法的精确度和准确度。